Predicția comportamentală este aplicarea tehnicilor de învățare automată pentru a anticipa acțiunile viitoare ale unui agent — persoană, vehicul, robot sau alt sistem — pe baza tiparelor observate în comportamentul anterior și al contextului curent.
În sistemele autonome, precum vehiculele fără șofer sau roboții mobili care operează în medii partajate cu oameni, predicția comportamentală este critică pentru siguranță: un vehicul autonom trebuie să anticipeze dacă un pieton va traversa strada, dacă o mașină din față va frâna brusc sau dacă un ciclist va schimba banda, luând decizii de navigație cu suficient timp înainte, nu doar reactiv.
Tehnic, modelele de predicție comportamentală analizează secvențe temporale de date — traiectoria recentă a unui pieton, viteza, direcția privirii (dacă e detectabilă prin cameră), context (semafor, trecere de pietoni) — și estimează probabilistic mai multe scenarii viitoare posibile, adesea prezentate ca un set de traiectorii probabile cu grade diferite de încredere, mai degrabă decât o singură predicție certă.
Dincolo de robotică și vehicule autonome, predicția comportamentală este folosită și în marketing digital (anticiparea probabilității ca un client să facă o achiziție sau să abandoneze coșul de cumpărături), în securitate (identificarea comportamentelor suspecte în supraveghere video) și în resurse umane (estimarea riscului de plecare a angajaților pe baza tiparelor de activitate).
