{"id":57143,"date":"2025-04-07T17:31:15","date_gmt":"2025-04-07T21:31:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sisinternational.com\/?page_id=57143"},"modified":"2025-09-15T22:31:30","modified_gmt":"2025-09-16T02:31:30","slug":"outils-de-modelisation-statistique","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/solutions\/qualitative-quantitative-research-solutions\/statistical-modeling-tools\/","title":{"rendered":"Outils de mod\u00e9lisation statistique"},"content":{"rendered":"<h1 class=\"wp-block-heading\"><strong>Outils de mod\u00e9lisation statistique<\/strong><\/h1>\n\n\n\n<figure class=\"gb-block-image gb-block-image-d5f07747\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1456\" height=\"816\" class=\"gb-image gb-image-d5f07747\" src=\"https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Quantitative-research-17.jpg\" alt=\"\u00c9tudes de march\u00e9 et strat\u00e9gie internationales SIS\" title=\"Recherche quantitative (17)\" srcset=\"https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Quantitative-research-17.jpg 1456w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Quantitative-research-17-300x168.jpg 300w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Quantitative-research-17-1024x574.jpg 1024w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Quantitative-research-17-768x430.jpg 768w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Quantitative-research-17-18x10.jpg 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1456px) 100vw, 1456px\"><\/figure>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Les v\u00e9ritables outils de mod\u00e9lisation statistique ne se contentent pas de d\u00e9crire ce qui est\u00a0; ils r\u00e9v\u00e8lent ce qui sera, pourquoi cela se produit et comment vous pouvez fa\u00e7onner cet avenir \u00e0 votre guise. <\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Outils de mod\u00e9lisation statistique<\/strong> Cela a tout chang\u00e9 pour les entreprises. Les donn\u00e9es, autrefois simples t\u00e9moins passifs du pass\u00e9, sont devenues une v\u00e9ritable boule de cristal r\u00e9v\u00e9lant l&#039;avenir. L&#039;intuition, co\u00fbteuse et pr\u00e9cieuse, des dirigeants a \u00e9t\u00e9 remplac\u00e9e par la clart\u00e9 implacable des pr\u00e9dictions math\u00e9matiques.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vous pensez peut-\u00eatre\u00a0: \u201c\u00a0Mais nous analysons d\u00e9j\u00e0 nos donn\u00e9es.\u00a0\u201d Soyons francs\u00a0: ce que la plupart des entreprises appellent \u201c\u00a0analyse\u00a0\u201d revient, en termes statistiques, \u00e0 examiner un Rembrandt \u00e0 la loupe. Vous distinguerez peut-\u00eatre quelques coups de pinceau avec une pr\u00e9cision chirurgicale, mais vous passerez compl\u00e8tement \u00e0 c\u00f4t\u00e9 du chef-d\u2019\u0153uvre.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns has-global-color-9-color has-base-2-background-color has-text-color has-background has-link-color wp-elements-19822ac082f9ded0e38b8eb8c3a82691 is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-8f761849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:25%\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:50%\">\n<div class=\"wp-block-rank-math-toc-block\" style=\"font-size:15px\" id=\"rank-math-toc\"><h2>Table des mati\u00e8res<\/h2><nav><ul><li><a href=\"#the-evolution-of-statistical-modeling-tools\">L&#039;\u00e9volution des outils de mod\u00e9lisation statistique<\/a><\/li><li><a href=\"#core-statistical-modeling-techniques-that-actually-move-needles\">Outils et techniques de mod\u00e9lisation statistique essentiels qui font r\u00e9ellement bouger les choses<\/a><\/li><li><a href=\"#from-data-to-decisions-implementing-models-that-actually-matter\">Des donn\u00e9es aux d\u00e9cisions\u00a0: mettre en \u0153uvre des mod\u00e8les qui comptent vraiment<\/a><\/li><li><a href=\"#emerging-frontiers-where-statistical-modeling-is-heading\">Fronti\u00e8res \u00e9mergentes\u00a0: o\u00f9 se dirige la mod\u00e9lisation statistique<\/a><\/li><li><a href=\"#the-human-element-building-statistical-literacy-that-sticks\">L&#039;\u00e9l\u00e9ment humain\u00a0: d\u00e9velopper une culture statistique durable<\/a><\/li><li><a href=\"#key-takeaways\">Points cl\u00e9s : Outils de mod\u00e9lisation statistique<\/a><\/li><li><a href=\"#what-makes-sis-international-a-top-statistical-modeling-partner\">Qu\u2019est-ce qui fait de SIS International un partenaire de premier plan en mod\u00e9lisation statistique\u00a0?<\/a><\/li><li><a href=\"#frequently-asked-questions\">FAQ\u00a0: Outils de mod\u00e9lisation statistique<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:45%\">\n<p><strong>\u2705 \u00c9coutez cet \u00e9pisode de podcast ici\u00a0:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-spotify wp-block-embed-spotify wp-embed-aspect-21-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Int\u00e9gration Spotify\u00a0: Am\u00e9liorer l\u2019attrait du produit gr\u00e2ce \u00e0 la mod\u00e9lisation des choix du consommateur\" style=\"border-radius: 12px\" width=\"100%\" height=\"152\" frameborder=\"0\" allowfullscreen allow=\"autoplay; clipboard-write; encrypted-media; fullscreen; picture-in-picture\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/open.spotify.com\/embed\/episode\/5G8rAbGhHTbIUD87hzX0Zn?si=238d2a4170f84b3a&#038;utm_source=oembed\"><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"the-evolution-of-statistical-modeling-tools\">L&#039;\u00e9volution des outils de mod\u00e9lisation statistique<\/h2>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>La plupart des dirigeants restent prisonniers de paradigmes analytiques qui auraient \u00e9t\u00e9 \u00e0 la pointe du progr\u00e8s \u00e0 l&#039;\u00e9poque o\u00f9 les disquettes repr\u00e9sentaient une technologie r\u00e9volutionnaire.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si vos \u201c analyses avanc\u00e9es \u201d se limitent encore aux tableaux crois\u00e9s dynamiques Excel et aux comparaisons simplistes d&#039;une ann\u00e9e sur l&#039;autre, vous vous pr\u00e9sentez \u00e0 un duel arm\u00e9 d&#039;une cuill\u00e8re-fourchette sur le champ de bataille concurrentiel d&#039;aujourd&#039;hui.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le passage du simple comptage aux outils de mod\u00e9lisation statistique sophistiqu\u00e9s repr\u00e9sente l&#039;une des transformations les plus profondes des syst\u00e8mes de connaissances humaines \u2013 et pourtant, la plupart des dirigeants d&#039;entreprise restent dans l&#039;ignorance la plus totale de la port\u00e9e de cette avanc\u00e9e, qui d\u00e9passe leur entendement.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette exp\u00e9rience met en lumi\u00e8re une v\u00e9rit\u00e9 essentielle que peu de dirigeants saisissent\u00a0: la valeur des outils de mod\u00e9lisation statistique ne r\u00e9side pas dans leur puissance de calcul, mais dans leur capacit\u00e9 \u00e0 r\u00e9v\u00e9ler les relations causales et les structures sous-jacentes des donn\u00e9es. Les outils les plus performants sont ceux qui, au-del\u00e0 de la simple pr\u00e9diction, expliquent le pourquoi du comment, traduisant ainsi les relations math\u00e9matiques en actions concr\u00e8tes pour l\u2019entreprise.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"core-statistical-modeling-techniques-that-actually-move-needles\">Outils et techniques de mod\u00e9lisation statistique essentiels qui font r\u00e9ellement bouger les choses<\/h2>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Sous le jargon d\u00e9routant et le flot d&#039;acronymes des outils de mod\u00e9lisation statistique se cache un ensemble \u00e9tonnamment restreint de techniques qui, correctement appliqu\u00e9es, permettent d&#039;obtenir des informations commerciales r\u00e9volutionnaires. <\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Analyse de r\u00e9gression<\/strong> La r\u00e9gression demeure l&#039;outil de mod\u00e9lisation statistique le plus utilis\u00e9, mais sa mise en \u0153uvre a consid\u00e9rablement \u00e9volu\u00e9, d\u00e9passant largement les mod\u00e8les lin\u00e9aires de base dont la plupart des dirigeants se souviennent de leurs cours de statistiques \u00e0 l&#039;universit\u00e9. Les approches de r\u00e9gression modernes int\u00e8grent des relations non lin\u00e9aires, des effets d&#039;interaction et des structures hi\u00e9rarchiques qui permettent de saisir la v\u00e9ritable complexit\u00e9 des environnements d&#039;affaires. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>S\u00e9ries chronologiques<\/strong> Les m\u00e9thodes d&#039;ensemble, qui combinent plusieurs approches statistiques, ont r\u00e9volutionn\u00e9 la pr\u00e9vision des stocks. Nous avons collabor\u00e9 avec un d\u00e9taillant sp\u00e9cialis\u00e9 dont le taux d&#039;erreur moyen dans la pr\u00e9vision des stocks atteignait 271 TP3T, un chiffre catastrophique pour ses marges, dans un secteur \u00e0 faible rentabilit\u00e9. Leurs pr\u00e9visions traditionnelles utilisaient des moyennes mobiles simplistes qui ne tenaient absolument pas compte des variations saisonni\u00e8res et des tendances \u00e9mergentes. En mettant en \u0153uvre un mod\u00e8le de pr\u00e9vision hybride combinant des structures ARIMA, le lissage exponentiel et des algorithmes d&#039;apprentissage automatique avec des variables externes telles que les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques et les indicateurs \u00e9conomiques locaux, nous avons r\u00e9duit l&#039;erreur de pr\u00e9vision \u00e0 seulement 6,81 TP3T. Cette am\u00e9lioration a permis de diminuer les co\u00fbts de stock de 1 TP4T7,3M par an, tout en r\u00e9duisant les ruptures de stock de 711 TP3T.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Mod\u00e9lisation de la propension <\/strong>a transform\u00e9 l&#039;efficacit\u00e9 marketing en identifiant les clients les plus susceptibles de r\u00e9agir \u00e0 des initiatives sp\u00e9cifiques. La sophistication statistique sous-jacente ne se limite pas \u00e0 la pr\u00e9diction des taux de r\u00e9ponse\u00a0; elle vise \u00e0 calculer l&#039;impact additionnel des interventions marketing. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Mod\u00e9lisation par \u00e9quations structurelles<\/strong> Cette approche repr\u00e9sente l&#039;une des m\u00e9thodes statistiques les plus puissantes, et pourtant sous-utilis\u00e9es, en entreprise. Contrairement aux techniques plus simples, ces mod\u00e8les permettent de tester simultan\u00e9ment de multiples relations causales entre variables observ\u00e9es et latentes. Pour une entreprise de logiciels par abonnement confront\u00e9e \u00e0 un taux de d\u00e9sabonnement \u00e9lev\u00e9, cette approche a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que l&#039;utilisation du produit influen\u00e7ait la fid\u00e9lisation par trois voies distinctes, avec des horizons temporels diff\u00e9rents\u00a0: directement par la cr\u00e9ation de valeur imm\u00e9diate, indirectement par la formation d&#039;habitudes, et par des effets de r\u00e9seau augmentant les co\u00fbts de changement de fournisseur. Cette compr\u00e9hension fine leur a permis de repenser leurs strat\u00e9gies d&#039;int\u00e9gration et d&#039;engagement en fonction de ces voies causales sp\u00e9cifiques, r\u00e9duisant ainsi le taux de d\u00e9sabonnement de 241\u00a0000\u00a0$ en deux trimestres.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Analyse bay\u00e9sienne<\/strong> Elle s&#039;est r\u00e9v\u00e9l\u00e9e particuli\u00e8rement pr\u00e9cieuse pour la prise de d\u00e9cisions en situation d&#039;incertitude, ce qui caract\u00e9rise la quasi-totalit\u00e9 des d\u00e9cisions commerciales importantes. Contrairement aux approches statistiques traditionnelles qui produisent des estimations ponctuelles, les m\u00e9thodes bay\u00e9siennes g\u00e9n\u00e8rent des distributions de probabilit\u00e9 compl\u00e8tes qui quantifient l&#039;incertitude. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"from-data-to-decisions-implementing-models-that-actually-matter\">Des donn\u00e9es aux d\u00e9cisions\u00a0: mettre en \u0153uvre des mod\u00e8les qui comptent vraiment<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"gb-block-image gb-block-image-447b6d14\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"574\" class=\"gb-image gb-image-447b6d14\" src=\"https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Quantitative-research-15-1024x574.jpg\" alt=\"\u00c9tudes de march\u00e9 et strat\u00e9gie internationales SIS\" title=\"Recherche quantitative (15)\" srcset=\"https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Quantitative-research-15-1024x574.jpg 1024w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Quantitative-research-15-300x168.jpg 300w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Quantitative-research-15-768x430.jpg 768w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Quantitative-research-15-18x10.jpg 18w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Quantitative-research-15.jpg 1456w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\"><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Apr\u00e8s avoir accompagn\u00e9 des centaines d&#039;organisations sur ce terrain min\u00e9, ces approches de mise en \u0153uvre s&#039;av\u00e8rent syst\u00e9matiquement couronn\u00e9es de succ\u00e8s\u00a0:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Commencez par les probl\u00e8mes d&#039;entreprise qui comptent vraiment.<\/strong>, Ce ne sont pas des techniques qui paraissent impressionnantes qui comptent. D&#039;innombrables initiatives \u00e9chouent car elles partent d&#039;une solution (\u201c\u00a0Il nous faut impl\u00e9menter l&#039;apprentissage automatique\u00a0!\u00a0\u201d) plut\u00f4t que d&#039;un probl\u00e8me (\u201c\u00a0Pourquoi perdons-nous nos clients les plus importants\u00a0?\u00a0\u201d). Les projets r\u00e9ussis commencent toujours par des questions commerciales pr\u00e9cises et cruciales qui, si elles sont r\u00e9solues, auront un impact direct sur des d\u00e9cisions valant des millions.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>C&#039;est lors de la pr\u00e9paration des donn\u00e9es que se gagnent ou se perdent les batailles.<\/strong>, Pourtant, c&#039;est la partie que tout le monde pr\u00e9f\u00e8re \u00e9viter. Voici la v\u00e9rit\u00e9 peu glamour sur les outils de mod\u00e9lisation statistique\u00a0: 60 \u00e0 80\u00a0% du travail se fait avant m\u00eame que la mod\u00e9lisation proprement dite ne commence. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Le d\u00e9veloppement des mod\u00e8les doit \u00eatre it\u00e9ratif, transparent et pragmatique.<\/strong>. L&#039;approche \u00ab bo\u00eete noire \u00bb de la mod\u00e9lisation statistique produit des mod\u00e8les auxquels les dirigeants ne font pas confiance et qu&#039;ils sont incapables d&#039;expliquer, ce qui garantit leur inaction au moment crucial. Lors du d\u00e9veloppement de mod\u00e8les de r\u00e9action du march\u00e9 pour une entreprise de produits de grande consommation, nous avons opt\u00e9 pour une d\u00e9marche r\u00e9solument transparente\u00a0: nous avons commenc\u00e9 par des mod\u00e8les simples aux r\u00e9sultats intuitifs et cr\u00e9dibles, puis avons progressivement complexifi\u00e9 ces mod\u00e8les en v\u00e9rifiant que chaque ajout am\u00e9liorait significativement la capacit\u00e9 pr\u00e9dictive, et enfin, nous avons cr\u00e9\u00e9 des visualisations claires illustrant l&#039;influence des facteurs d&#039;entr\u00e9e sur les pr\u00e9dictions. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>La validation doit \u00eatre extr\u00eamement rigoureuse et pertinente pour l&#039;entreprise. <\/strong>Nombre d&#039;entreprises ont investi des millions dans des mod\u00e8les aux indicateurs statistiques impressionnants qui se sont r\u00e9v\u00e9l\u00e9s totalement inutiles en pratique. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>La mise en \u0153uvre n\u00e9cessite une traduction, et pas seulement un calcul.<\/strong>. Le mod\u00e8le statistique le plus brillant ne produit aucune valeur si ses conclusions ne sont pas mises en \u0153uvre. Pour chaque projet de mod\u00e9lisation, nous cr\u00e9ons des outils d&#039;aide \u00e0 la d\u00e9cision qui transforment les r\u00e9sultats statistiques en actions concr\u00e8tes pour l&#039;entreprise. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"emerging-frontiers-where-statistical-modeling-is-heading\">Fronti\u00e8res \u00e9mergentes\u00a0: o\u00f9 se dirige la mod\u00e9lisation statistique<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>apprentissage automatique causal<\/strong> Cela repr\u00e9sente le Graal qui devient enfin accessible. L&#039;apprentissage automatique traditionnel excelle dans la d\u00e9tection de tendances et la pr\u00e9diction, mais se r\u00e9v\u00e8le totalement incapable d&#039;expliquer la causalit\u00e9 \u2013 le \u201c pourquoi \u201d essentiel des r\u00e9sultats qui sous-tendent les d\u00e9cisions. De nouvelles approches, combinant techniques \u00e9conom\u00e9triques et apprentissage automatique, cr\u00e9ent des mod\u00e8les qui non seulement pr\u00e9disent, mais expliquent. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>G\u00e9n\u00e9ration et s\u00e9lection automatis\u00e9es de mod\u00e8les<\/strong> L&#039;automatisation r\u00e9duit consid\u00e9rablement le temps n\u00e9cessaire au d\u00e9veloppement de mod\u00e8les robustes, passant de plusieurs mois \u00e0 quelques heures. Les syst\u00e8mes capables de tester automatiquement des milliers de sp\u00e9cifications de mod\u00e8les et de s\u00e9lectionner les approches optimales en fonction de la pr\u00e9cision pr\u00e9dictive et des contraintes m\u00e9tier d\u00e9mocratisent des comp\u00e9tences qui exigeaient autrefois des docteurs en statistiques. Toutefois, cette automatisation pr\u00e9sente \u00e0 la fois des opportunit\u00e9s et des risques. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>techniques d&#039;apprentissage par transfert <\/strong>Ces approches permettent aux entreprises d&#039;exploiter des connaissances issues de domaines apparemment sans lien entre eux. Plut\u00f4t que de construire chaque mod\u00e8le statistique de A \u00e0 Z, elles adaptent des mod\u00e8les existants provenant d&#039;autres contextes, acc\u00e9l\u00e9rant ainsi consid\u00e9rablement le d\u00e9veloppement. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Optimisation int\u00e9gr\u00e9e des d\u00e9cisions <\/strong>Elle repr\u00e9sente peut-\u00eatre la fronti\u00e8re la plus transformatrice, reliant directement la mod\u00e9lisation statistique aux syst\u00e8mes de d\u00e9cision automatis\u00e9s. Ces approches ne se contentent pas de pr\u00e9dire les r\u00e9sultats\u00a0; elles recommandent les actions optimales pour atteindre les objectifs commerciaux en tenant compte des contraintes. <\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"the-human-element-building-statistical-literacy-that-sticks\">L&#039;\u00e9l\u00e9ment humain\u00a0: d\u00e9velopper une culture statistique durable<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"gb-block-image gb-block-image-3a211df3\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"574\" class=\"gb-image gb-image-3a211df3\" src=\"https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Desk-research-1-1024x574.jpg\" alt=\"\u00c9tudes de march\u00e9 et strat\u00e9gie internationales SIS\" title=\"Recherche documentaire (1)\" srcset=\"https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Desk-research-1-1024x574.jpg 1024w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Desk-research-1-300x168.jpg 300w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Desk-research-1-768x430.jpg 768w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Desk-research-1-18x10.jpg 18w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Desk-research-1.jpg 1456w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\"><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La v\u00e9rit\u00e9 d\u00e9rangeante concernant les outils de mod\u00e9lisation statistique est que leur efficacit\u00e9 d\u00e9pend autant des personnes qui les utilisent que des math\u00e9matiques sous-jacentes. Vous pouvez mettre en \u0153uvre les mod\u00e8les les plus sophistiqu\u00e9s, mais si votre organisation ne poss\u00e8de pas les comp\u00e9tences statistiques n\u00e9cessaires pour les interpr\u00e9ter et les appliquer correctement, vous construisez des ch\u00e2teaux en Espagne sur des sables mouvants.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cette dimension humaine de la mod\u00e9lisation statistique est souvent n\u00e9glig\u00e9e, alors qu&#039;elle constitue souvent le facteur d\u00e9terminant qui distingue les organisations capables de tirer pleinement parti de ces outils de celles qui ne parviennent qu&#039;\u00e0 d\u00e9velopper des comp\u00e9tences techniques impressionnantes et des tableaux de bord sophistiqu\u00e9s inutilis\u00e9s. Apr\u00e8s avoir accompagn\u00e9 des centaines d&#039;entreprises dans cette d\u00e9marche, j&#039;ai identifi\u00e9 les approches qui permettent de d\u00e9velopper syst\u00e9matiquement les comp\u00e9tences humaines n\u00e9cessaires, parall\u00e8lement aux comp\u00e9tences techniques.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Commencez par <strong>D\u00e9mystifier les statistiques gr\u00e2ce \u00e0 leur pertinence pour les entreprises<\/strong>. L&#039;un des principaux obstacles \u00e0 l&#039;utilisation efficace des outils de mod\u00e9lisation statistique est l&#039;appr\u00e9hension qu&#039;ils suscitent\u00a0: la perception que les statistiques exigent un g\u00e9nie math\u00e9matique pour \u00eatre comprises. Il est important de reconna\u00eetre que la culture statistique n&#039;est pas uniforme. Les diff\u00e9rents r\u00f4les requi\u00e8rent des niveaux de compr\u00e9hension diff\u00e9rents. Les dirigeants doivent poss\u00e9der des connaissances suffisantes pour comprendre les implications strat\u00e9giques des r\u00e9sultats des mod\u00e8les et leurs limites, sans se perdre dans les d\u00e9tails techniques. Les analystes ont besoin de connaissances plus approfondies pour sp\u00e9cifier et interpr\u00e9ter correctement les mod\u00e8les. Le personnel op\u00e9rationnel, quant \u00e0 lui, doit comprendre concr\u00e8tement comment les r\u00e9sultats des mod\u00e8les doivent influencer leurs d\u00e9cisions quotidiennes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>D\u00e9velopper une m\u00e9moire institutionnelle pour l&#039;apprentissage statistique<\/strong>. L&#039;un des d\u00e9fis les plus insidieux du d\u00e9veloppement de la culture statistique est l&#039;attrition des connaissances\u00a0: les connaissances et les enseignements tir\u00e9s de l&#039;exp\u00e9rience disparaissent lorsque les personnes changent de poste ou quittent l&#039;organisation. Pour y rem\u00e9dier, il est possible de cr\u00e9er des r\u00e9f\u00e9rentiels de connaissances qui documentent non seulement les mod\u00e8les, mais aussi le raisonnement sous-jacent aux choix m\u00e9thodologiques, les le\u00e7ons apprises des approches infructueuses et l&#039;\u00e9volution de la compr\u00e9hension analytique au fil du temps.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"gb-block-image gb-block-image-594be28c\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"683\" height=\"1024\" class=\"gb-image gb-image-594be28c\" src=\"https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Statistical_Modeling_Tools_Infographic-683x1024.jpg\" alt=\"\u00c9tudes de march\u00e9 et strat\u00e9gie internationales SIS\" title=\"Infographie sur les outils de mod\u00e9lisation statistique\" srcset=\"https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Statistical_Modeling_Tools_Infographic-683x1024.jpg 683w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Statistical_Modeling_Tools_Infographic-200x300.jpg 200w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Statistical_Modeling_Tools_Infographic-768x1152.jpg 768w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Statistical_Modeling_Tools_Infographic-8x12.jpg 8w, https:\/\/www.sisinternational.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Statistical_Modeling_Tools_Infographic.jpg 1024w\" sizes=\"auto, (max-width: 683px) 100vw, 683px\"><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"key-takeaways\">Points cl\u00e9s \u00e0 retenir\u00a0: <strong>Outils de mod\u00e9lisation statistique<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u2705<\/strong> Les outils de mod\u00e9lisation statistique ont \u00e9volu\u00e9, passant d&#039;approches descriptives simplistes \u00e0 des capacit\u00e9s pr\u00e9dictives et prescriptives sophistiqu\u00e9es qui transforment les donn\u00e9es brutes en vision strat\u00e9gique. Pourtant, la plupart des entreprises restent prisonni\u00e8res de paradigmes analytiques qui auraient \u00e9t\u00e9 \u00e0 la pointe du progr\u00e8s \u00e0 l&#039;\u00e9poque r\u00e9volutionnaire des t\u00e9l\u00e9copieurs.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u2705<\/strong> Les approches statistiques les plus performantes ne se contentent pas de pr\u00e9dire les r\u00e9sultats, mais r\u00e9v\u00e8lent les relations causales et les structures sous-jacentes qui expliquent pourquoi les \u00e9v\u00e9nements se produisent et comment les influencer \u2013 allant au-del\u00e0 de la simple corr\u00e9lation pour atteindre la causalit\u00e9 qui sous-tend r\u00e9ellement les d\u00e9cisions commerciales efficaces.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u2705<\/strong> La r\u00e9ussite de la mise en \u0153uvre exige bien plus que de la ma\u00eetrise technique\u00a0: elle requiert des probl\u00e8mes commerciaux clairement identifi\u00e9s et pertinents, une pr\u00e9paration rigoureuse des donn\u00e9es, un d\u00e9veloppement transparent du mod\u00e8le et une int\u00e9gration harmonieuse aux processus d\u00e9cisionnels existants.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u2705<\/strong> Les nouvelles capacit\u00e9s, telles que l&#039;apprentissage automatique causal, la mod\u00e9lisation automatis\u00e9e et l&#039;optimisation int\u00e9gr\u00e9e des d\u00e9cisions, red\u00e9finissent le champ des possibles en mati\u00e8re d&#039;analyse de donn\u00e9es, cr\u00e9ant \u00e0 la fois des opportunit\u00e9s extraordinaires et des menaces existentielles pour les organisations non pr\u00e9par\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u2705<\/strong> Parmi les pi\u00e8ges courants, citons la v\u00e9n\u00e9ration de la complexit\u00e9 inutile, les fuites de donn\u00e9es engendrant une confiance illusoire, les mod\u00e8les surajust\u00e9s qui \u00e9chouent en pratique, la confusion entre corr\u00e9lation et causalit\u00e9, et une mise en \u0153uvre cloisonn\u00e9e qui n&#039;a aucun impact sur les d\u00e9cisions.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u2705<\/strong> D\u00e9velopper la culture statistique au sein de l&#039;organisation est aussi important que la mise en \u0153uvre des outils techniques\u00a0: sans compr\u00e9hension humaine, m\u00eame les mod\u00e8les les plus sophistiqu\u00e9s n&#039;ont qu&#039;une valeur limit\u00e9e et restent souvent lettre morte, tandis que les d\u00e9cisions cruciales continuent d&#039;\u00eatre prises sur la base de l&#039;intuition et d&#039;analyses erron\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"what-makes-sis-international-a-top-statistical-modeling-partner\">Qu\u2019est-ce qui fait de SIS International un partenaire de premier plan en mod\u00e9lisation statistique\u00a0?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Lorsqu&#039;il s&#039;agit de choisir un partenaire pour la mise en \u0153uvre d&#039;outils de mod\u00e9lisation statistique, l&#039;expertise m\u00e9thodologique \u00e0 elle seule ne suffit pas\u00a0; vous avez besoin d&#039;une \u00e9quipe capable de combler le foss\u00e9 crucial entre la sophistication analytique et l&#039;impact concret sur l&#039;activit\u00e9. Apr\u00e8s quarante ans d&#039;exp\u00e9rience pionni\u00e8re dans ces approches, tous secteurs confondus, et apr\u00e8s avoir observ\u00e9 d&#039;innombrables r\u00e9ussites et \u00e9checs de mise en \u0153uvre, voici ce qui distingue v\u00e9ritablement nos comp\u00e9tences\u00a0:<\/p>\n\n\n<p>\n\n\n<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"padding-left: 40px;\"><strong>\u2714 PORT\u00c9E MONDIALE<\/strong>Les relations statistiques varient consid\u00e9rablement d&#039;un march\u00e9 \u00e0 l&#039;autre en raison de diff\u00e9rences culturelles, \u00e9conomiques et concurrentielles que les mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9riques ne prennent absolument pas en compte. Notre pr\u00e9sence dans plus de 120 pays nous permet de d\u00e9velopper des mod\u00e8les qui tiennent compte de ces variations essentielles, plut\u00f4t que d&#039;appliquer des approches uniformes vou\u00e9es \u00e0 l&#039;\u00e9chec.<\/p>\n<p>\n\n\n\n<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"padding-left: 40px;\"><strong>\u2714 Plus de 40 ans d&#039;exp\u00e9rience<\/strong>Notre m\u00e9thodologie statistique a \u00e9volu\u00e9 depuis l&#039;\u00e8re des ordinateurs centraux jusqu&#039;\u00e0 la mod\u00e9lisation actuelle, enrichie par l&#039;IA. Cette perspective historique nous permet de choisir l&#039;approche analytique la plus adapt\u00e9e \u00e0 chaque probl\u00e9matique m\u00e9tier, sans nous limiter aux techniques en vogue dans les revues acad\u00e9miques.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">\n\n\n\n<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"padding-left: 40px;\"><strong>\u2714 BASES DE DONN\u00c9ES MONDIALES POUR LE RECRUTEMENT<\/strong>Les mod\u00e8les statistiques les plus performants n\u00e9cessitent \u00e0 la fois des donn\u00e9es internes \u00e0 l&#039;entreprise et des informations externes sur le march\u00e9, informations dont la plupart des organisations ne disposent pas. Nos bases de donn\u00e9es exclusives de r\u00e9pondants offrent un acc\u00e8s privil\u00e9gi\u00e9 \u00e0 des populations cibl\u00e9es de consommateurs et de professionnels (B2B), nous permettant ainsi de recueillir les donn\u00e9es pr\u00e9cises n\u00e9cessaires \u00e0 l&#039;\u00e9laboration de mod\u00e8les de march\u00e9 complets.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">\n\n\n\n<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"padding-left: 40px;\"><strong>\u2714 PERSONNEL LOCAL PARLANT PLUS DE 33 LANGUES<\/strong>Une mod\u00e9lisation statistique efficace n\u00e9cessite une compr\u00e9hension approfondie du contexte, y compris des nuances culturelles et linguistiques qui affectent le comportement du march\u00e9 d&#039;une mani\u00e8re qui n&#039;est pas saisie dans les donn\u00e9es brutes.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">\n\n\n\n<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"padding-left: 40px;\"><strong>\u2714 ANALYSE GLOBALE DES DONN\u00c9ES<\/strong>: <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/sisinternationalresearch\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Nos \u00e9quipes d&#039;analyse d\u00e9di\u00e9es<\/a> Nous sommes sp\u00e9cialis\u00e9s dans l&#039;ensemble des approches de mod\u00e9lisation statistique, de l&#039;\u00e9conom\u00e9trie traditionnelle aux techniques d&#039;apprentissage automatique les plus pointues. Cette vaste expertise nous permet de s\u00e9lectionner les m\u00e9thodologies les plus adapt\u00e9es \u00e0 vos probl\u00e9matiques m\u00e9tier sp\u00e9cifiques, plut\u00f4t que d&#039;imposer nos comp\u00e9tences \u00e0 vos besoins \u2013 un probl\u00e8me fr\u00e9quent chez les entreprises sp\u00e9cialis\u00e9es dans une seule approche analytique et qui tentent de l&#039;appliquer syst\u00e9matiquement.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">\n\n\n\n<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"padding-left: 40px;\"><strong>\u2714 RECHERCHE ABORDABLE<\/strong>Notre envergure mondiale et notre efficacit\u00e9 m\u00e9thodologique nous permettent de proposer des mod\u00e9lisations statistiques sophistiqu\u00e9es \u00e0 des prix nettement inf\u00e9rieurs aux tarifs habituels des cabinets de conseil en management. Notre approche est con\u00e7ue pour maximiser la valeur ajout\u00e9e des analyses, sans les d\u00e9lais et les \u00e9quipes pl\u00e9thoriques qui font exploser les co\u00fbts ailleurs.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">\n\n\n\n<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"padding-left: 40px;\"><strong>\u2714 APPROCHE PERSONNALIS\u00c9E<\/strong>Nous ne croyons pas aux m\u00e9thodologies standardis\u00e9es. Chaque projet de mod\u00e9lisation statistique est adapt\u00e9 \u00e0 vos probl\u00e9matiques m\u00e9tier sp\u00e9cifiques, \u00e0 votre environnement de donn\u00e9es et \u00e0 votre contexte de mise en \u0153uvre.<\/p>\n<p>\n\n\n<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"frequently-asked-questions\">FAQ : <strong>Outils de mod\u00e9lisation statistique<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>\n\n\n<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" style=\"padding-left: 40px;\">Que sont exactement les outils de mod\u00e9lisation statistique et en quoi diff\u00e8rent-ils des analyses de base\u00a0?<\/h3>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">\n\n\n\n<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"padding-left: 40px;\">Les outils de mod\u00e9lisation statistique sont des m\u00e9thodes et des logiciels qui, au-del\u00e0 de la simple constatation des faits, r\u00e9v\u00e8lent leurs causes et anticipent leur \u00e9volution future dans diff\u00e9rentes conditions. Si une analyse de base peut indiquer une baisse des ventes de 151\u00a0000\u00a0$ dans une r\u00e9gion (le \u00ab\u00a0quoi\u00a0\u00bb), une mod\u00e9lisation statistique appropri\u00e9e identifiera les facteurs sp\u00e9cifiques \u00e0 l\u2019origine de ce d\u00e9clin, leurs interactions non lin\u00e9aires et l\u2019impact potentiel de conditions similaires sur d\u2019autres r\u00e9gions (le \u00ab\u00a0pourquoi\u00a0\u00bb et les cons\u00e9quences futures). La diff\u00e9rence fondamentale r\u00e9side dans le fait que l\u2019analyse de base r\u00e9sume des donn\u00e9es historiques, tandis que la mod\u00e9lisation statistique extrait les tendances et les relations sous-jacentes qui g\u00e9n\u00e8rent ces donn\u00e9es.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">\n\n\n\n<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\" style=\"padding-left: 40px;\">Quelles approches de mod\u00e9lisation statistique offrent le plus de valeur commerciale dans les applications concr\u00e8tes ?<\/h3>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">\n\n\n\n<\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"padding-left: 40px;\">Apr\u00e8s avoir mis en \u0153uvre des centaines de projets de mod\u00e9lisation dans pratiquement tous les secteurs d&#039;activit\u00e9, nous avons constat\u00e9 que certaines approches offrent syst\u00e9matiquement un retour sur investissement exceptionnel lorsqu&#039;elles sont correctement appliqu\u00e9es aux probl\u00e9matiques m\u00e9tiers pertinentes. Les techniques de r\u00e9gression multivari\u00e9e demeurent des outils incontournables car elles quantifient pr\u00e9cis\u00e9ment la relation entre de multiples facteurs d&#039;entr\u00e9e et les r\u00e9sultats commerciaux, tout en contr\u00f4lant les variables confondantes\u00a0; et ce, d&#039;une mani\u00e8re concr\u00e8tement compr\u00e9hensible par les dirigeants.<\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">La mod\u00e9lisation des s\u00e9ries temporelles apporte une valeur ajout\u00e9e consid\u00e9rable aux entreprises confront\u00e9es \u00e0 des cycles ou des tendances que les simples comparaisons d&#039;une ann\u00e9e sur l&#039;autre ne permettent pas de d\u00e9celer. La mod\u00e9lisation de la r\u00e9ponse du march\u00e9, qui quantifie l&#039;impact de facteurs contr\u00f4lables tels que les prix, les promotions et les caract\u00e9ristiques des produits sur les r\u00e9sultats commerciaux, g\u00e9n\u00e8re g\u00e9n\u00e9ralement un retour sur investissement imm\u00e9diat en optimisant l&#039;allocation des ressources entre les priorit\u00e9s concurrentes. La mod\u00e9lisation par \u00e9quations structurelles excelle quant \u00e0 elle dans l&#039;analyse des comportements clients complexes, o\u00f9 de multiples facteurs interagissent par divers m\u00e9canismes plut\u00f4t que par de simples relations lin\u00e9aires.\u00a0<\/p>\n<h2>Notre emplacement \u00e0 New York<\/h2>\n<p>\n\n\n\n<iframe loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/www.google.com\/maps\/embed?pb=!1m18!1m12!1m3!1d3022.976188376966!2d-73.99130312499956!3d40.740549471389315!2m3!1f0!2f0!3f0!3m2!1i1024!2i768!4f13.1!3m3!1m2!1s0x89c259a15798c731%3A0xd695d09bdd495f25!2s11%20E%2022nd%20St%20FL%202%2C%20New%20York%2C%20NY%2010010%2C%20USA!5e0!3m2!1sen!2spe!4v1726171763526!5m2!1sen!2spe\" width=\"600\" height=\"450\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" data-mce-fragment=\"1\"><\/iframe>\n\n\n\n<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\">11 E 22nd Street, \u00e9tage 2, New York, NY 10010 T\u00e9l. : +1(212) 505-6805<\/h3>\n<hr \/>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 propos de SIS International<\/span><\/h2>\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">SIS International<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> propose des recherches quantitatives, qualitatives et strat\u00e9giques. Nous fournissons des donn\u00e9es, des outils, des strat\u00e9gies, des rapports et des informations pour la prise de d\u00e9cision. Nous menons \u00e9galement des entretiens, des enqu\u00eates, des groupes de discussion et d\u2019autres m\u00e9thodes et approches d\u2019\u00e9tudes de march\u00e9.<\/span><a href=\"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/a-propos-de-la-recherche-internationale-sis\/contact-sis-international-market-research\/\"><span style=\"font-weight: 400;\"> Contactez nous<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> pour votre prochain projet d&#039;\u00e9tude de march\u00e9.<\/span><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p style=\"padding-left: 40px;\">\n\n\n<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Statistical Modeling Tools Real statistical modeling tools don&#8217;t just describe what is\u2014they reveal what will be, why it happens, and how you can bend that future to your will. Statistical modeling tools changed everything for businesses. They transformed data from a passive historian documenting what already happened into a crystal ball revealing what&#8217;s coming next. &#8230; <a title=\"Outils de mod\u00e9lisation statistique\" class=\"read-more\" href=\"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/solutions\/qualitative-quantitative-research-solutions\/statistical-modeling-tools\/\" aria-label=\"En savoir plus sur Statistical Modeling Tools\">Lire plus<\/a><\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":67030,"parent":14660,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-57143","page","type-page","status-publish","has-post-thumbnail"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/57143","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=57143"}],"version-history":[{"count":14,"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/57143\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":68923,"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/57143\/revisions\/68923"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/14660"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/67030"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.sisinternational.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=57143"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}