Analyse prédictive

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est une forme de technologie qui vise à reconnaître la probabilité de résultats futurs sur la base de données actuelles et historiques combinées, en utilisant des chiffres tirés de techniques d’analyse telles que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, l’exploration de données, les statistiques et la modélisation.

L’objectif de l’analyse prédictive est d’identifier les risques et d’évaluer comment les atténuer, de reconnaître les opportunités pour les exploiter et les convertir en un résultat optimal, et d’utiliser les données recueillies pour améliorer l’efficacité opérationnelle.

Les entreprises l’utilisent pour obtenir des informations exploitables, élaborer des solutions plus stratégiques, améliorer leurs capacités de prise de décision et quantifier la croissance de l’activité sur la base des données interprétées.

Selon l’analyse publiée par ReportLinker, le marché de l’analyse prédictive devrait passer de 10,5 milliards de dollars en 2021 à 28,1 milliards de dollars d’ici 2026, car de plus en plus d’entreprises dans le monde s’appuient sur l’analyse avancée pour la gestion de leurs activités et pour accroître leur avantage concurrentiel.

Comment cela fonctionne-t-il ?

Différentes techniques sont utilisées en fonction de l’objectif et des ensembles de réponses qui conviennent le mieux à une entreprise. Amazon et Netflix, par exemple, utilisent l’analyse prédictive pour déterminer le comportement des consommateurs et personnaliser leur expérience. Vous trouverez ci-dessous les étapes de base que les logiciels d’analyse prédictive suivent généralement dans le processus d’analyse prévisionnelle :

Comment fonctionne l’analyse prédictive | Mitti (by SafetyCulture)

1. Collecte des données – Importez des données à partir de sources pertinentes telles que des feuilles de calcul et des bases de données, et assurez-vous que ces ensembles de données sont adaptés aux exigences de l’objectif.

2. Nettoyage et combinaison des données – Supprimez tous les détails non pertinents, vérifiez les informations manquantes, déterminez s’il existe des points d’irrégularité ou tout ce qui pourrait rendre les données inexactes. Combiner les sources de données pertinentes qu’il faudrait compiler en fonction du résultat souhaité.

3. Développement du modèle – Établir l’hypothèse et construire le modèle sur la base des données collectées grâce à des techniques statistiques. Prenez en compte toutes les variables et tous les facteurs, puis testez le modèle à l’aide de données historiques pour déterminer lequel apporterait le résultat le plus précis et vérifier s’il confirme l’hypothèse.

4. Intégration de l’analytique aux systèmes – Incorporer le modèle au système de production et au processus opérationnel en le déployant dans les logiciels ou les dispositifs utilisés.

5. Validation des résultats – Contrôlez le modèle pour évaluer s’il est efficace pour produire le résultat souhaité. Divers facteurs peuvent provoquer des changements au fil du temps. Il est donc idéal de surveiller les performances du modèle et de les mettre à jour si nécessaire.

Pourquoi est-ce important ?

La collecte de données est reconnue et pratiquée depuis longtemps par les organisations pour des raisons telles que l’identification de modèles, la compréhension des changements dans le comportement des consommateurs et l’analyse d’informations importantes pour une autre utilisation future.

L’analyse prédictive associe ces données recueillies à des outils mathématiques pour anticiper ce qui pourrait se produire et y répondre de manière proactive.

Grâce à ce type d’analyse, les entreprises peuvent optimiser les campagnes de marketing afin de prévoir les achats des clients en fonction de leur comportement d’achat. Elle peut aider à identifier les pistes à privilégier en fonction des audiences qui sont plus proches de la conversion.

Les outils d’analyse prédictive peuvent également contribuer à améliorer l’efficacité opérationnelle en prévoyant les stocks et en optimisant les ressources. Les données recueillies par le biais de l’analyse peuvent également être utilisées pour déterminer les prix des produits et services susceptibles d’être affectés par la saisonnalité.

Parmi les autres avantages de l’utilisation de l’analyse prédictive, on peut citer la capacité de réduire les risques et les coûts, détecter les fraudes. En général, ce type d’analyse avancée est mieux utilisé pour prévoir des scénarios spécifiques que les organisations peuvent utiliser à leur avantage.

Différents types de modèles

Le choix du bon modèle prédictif est essentiel pour obtenir les prévisions les plus précises, tandis que le choix d’un mauvais modèle peut entraîner des imprécisions et des irrégularités dans votre projet. Il existe plusieurs types de techniques statistiques à utiliser dans l’analyse prédictive, mais voici les trois plus courantes:

Types de modèles d’analyse prédictive | Mitti (by SafetyCulture)

1. Arbre de décision – il s’agit d’un modèle d’aide à la décision qui classe les résultats en plaçant des sous-ensembles de données dans différentes sections en fonction de la catégorie des variables. Comme son nom l’indique, il ressemble à un arbre dont chaque branche représente un choix entre plusieurs alternatives, et chaque feuille une décision.

2. Régression – elle examine les variables dépendantes et indépendantes et la force de leur association et de leur relation.

3. Réseaux neuronaux – ce modèle imite le fonctionnement du cerveau humain. Il peut traiter les relations complexes entre les données en utilisant l’intelligence artificielle et la reconnaissance des formes.

Exemples

Diverses industries tirent parti de l’utilisation de l’analyse prédictive pour les aider à fonctionner efficacement et à prendre des décisions. Voici quelques-unes de ces industries ainsi que les avantages :

• Fabrication – Les fabricants peuvent surveiller les performances des équipements et des machines par le biais de la maintenance prédictive. Cela peut aider à prévoir les défaillances avant qu’elles ne se produisent, et à planifier la manière de réduire leur impact en production.

• Gestion de la chaîne d’approvisionnement – L’intégration de l’analyse prédictive dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement permet aux entreprises de relever les défis de la chaîne d’approvisionnement, d’identifier les zones les plus inefficaces dans les opérations et de réduire les coûts en aidant à éviter les perturbations de la chaîne d’approvisionnement.

• Soins de santé – Les données recueillies à l’aide de l’analyse prédictive se sont avérées favoriser de meilleurs résultats pour les patients, offrir un traitement plus efficace et améliorer les opérations de soins de santé. Il peut également aider au processus de diagnostic en utilisant l’ intelligence artificielle qui fait appel à l’analyse prédictive.

• Gestion des transports – Grâce à l’analyse prédictive, les organismes de transport peuvent surveiller la circulation, repérer les accidents ou les pannes de véhicules et proposer une réponse efficace.

• Assurance – Ce secteur s’appuie fortement sur les données pour prendre ses décisions, et elles jouent un rôle déterminant à cet égard. Elle peuvent aider à traiter les informations relatives aux demandes d’indemnisation, ainsi qu’à prévenir la fraude en détectant les schémas suspects.