Analyse prédictive : qu'est-ce que c'est et comment ça marche

L'analyse prédictive est une branche de la science des données qui utilise diverses méthodes pour analyser les données d'une entreprise, afin de trouver des modèles ou des tendances qui aideront cette entreprise à prendre les bonnes décisions.

De nombreuses activités sont impliquées dans ce processus et incluent des disciplines telles que l'apprentissage automatique, l'analyse de données et les algorithmes d'intelligence artificielle qui aident à faire ces prédictions.

Vous pouvez utiliser l'analyse prédictive dans un large éventail d'applications. Tout ce dont vous avez besoin est d'accéder aux données historiques que vous pouvez utiliser pour entraîner votre système, ainsi qu'aux données actuelles sur lesquelles faire des prédictions.

Ce blog examine tous les différents avantages de l'utilisation de l'analyse prédictive dans votre entreprise et vous montre en outre par où commencer.

Comment fonctionne l'analyse prédictive

L'analyse prédictive fait partie des différents domaines de l'analyse de données. Les autres sont l’analyse descriptive, l’analyse diagnostique et l’analyse prescriptive.

Comme leurs différents noms le suggèrent également, l'analyse descriptive est le domaine qui décrit tout ce qui s'est produit dans une situation, tandis que l'analyse diagnostique tente de découvrir pourquoi cette chose s'est produite. L'analyse prédictive, quant à elle, se concentre sur la recherche d'événements susceptibles de se produire dans le futur, tandis que la quatrième, l'analyse prescriptive, recherche les moyens par lesquels vous pouvez faire en sorte que des événements spécifiques se produisent.

Examinons maintenant les moyens utilisés par l’analyse prédictive pour découvrir ce qui pourrait se produire dans le futur. Je vais les énumérer par étapes comme suit.

Étape 1 : Définition de l’objectif

Tout d'abord, vous devez définir ce que vous essayez d'atteindre et vous le faites en spécifiant vos objectifs pour l'analyse prédictive et les variables cibles que vous essayez de prédire. Ces objectifs peuvent être les ventes, l'acquisition de nouveaux clients, la maintenance des équipements, etc.

Étape 2: collecte de données

Ensuite, vous devez collecter des données historiques que vous pouvez utiliser pour entraîner votre modèle prédictif. L'ensemble de données doit être aussi complet que possible, avec toutes les informations pertinentes et les variables cibles.

Étape 3 : Prétraitement des données et sélection des fonctionnalités

Vous devez toujours préparer vos données avant de former un modèle en supprimant les valeurs aberrantes et en vous assurant que toutes les variables sont sur une échelle comparable. Ensuite, pour simplifier votre travail et améliorer la précision, vous devez sélectionner les variables ou les fonctionnalités les plus importantes pour obtenir les résultats dont vous avez besoin.

Étape 4 : Sélection du modèle

Différents modèles d'apprentissage automatique fonctionnent bien pour différentes tâches. Ainsi, vous devrez également sélectionner le type de modèle prédictif avec lequel vous travaillerez. Les exemples incluent les réseaux de neurones, la régression linéaire, les arbres de décision, etc.

Étape 5 : Formation et réglage du modèle

La phase de formation consiste simplement à alimenter le modèle avec les données brutes et à lui apprendre quels résultats sont souhaitables et lesquels ne le sont pas. Plus vous alimentez un modèle en données, meilleures seront ses prédictions. Vous pouvez ensuite tester le modèle pour valider ses performances et affiner les paramètres si nécessaire.

Étape 6 : Faire des prédictions et du déploiement 

Une fois que vous êtes satisfait de ses performances, vous pouvez utiliser le modèle pour faire des prédictions sur de nouvelles données. Vous devrez peut-être également déployer le modèle dans un environnement spécifique ou l'intégrer à d'autres applications et systèmes.

Avantages de l'analyse prédictive

Il y a de nombreux avantages à disposer d’un modèle d’IA analytique prédictif, bien que cela dépende du travail que vous comptez effectuer et de la qualité de la formation du modèle. Voici quelques-uns des principaux avantages de l’utilisation de l’analyse prédictive.

• Évaluer et atténuer les risques: La capacité d'analyser les données historiques permet aux modèles d'analyse prédictive d'identifier plus facilement des modèles qui indiquent des menaces, un comportement à risque ou un préjudice potentiel pour une entreprise. Ceux-ci peuvent inclure l’identification de comportements frauduleux, de risques de crédit et d’autres anomalies qui autrement coûteraient de l’argent à l’entreprise.
• Prévoir les tendances futures: Les mêmes modèles peuvent également aider à identifier les tendances du marché et le comportement des clients associé. Les entreprises peuvent exploiter ces informations pour obtenir un avantage concurrentiel, gagner plus d’argent et obtenir un meilleur engagement client.
• Améliorer le masquage des décisions: L'analyse prédictive fournit également aux managers un outil d'aide à la décision important. La capacité d'identifier les relations, les tendances et les modèles dans les données actuelles et historiques permet à tout chef d'entreprise de prendre des décisions solides basées sur les données grâce à des informations plus approfondies sur l'avenir.
• Augmenter l'efficacité: Certaines entreprises peuvent utiliser l'analyse prédictive pour prévoir la demande des clients et ainsi être prêtes à répondre à la demande en augmentant les niveaux de production ou de stocks. Les usines peuvent également recourir à la maintenance prédictive pour réduire les pannes de machines et réduire les coûts.
• Avantage concurrentiel: La plupart des entreprises dépendent de l'information, et disposer des bonnes informations sur une situation ou un événement peut donner même aux petites entreprises un avantage concurrentiel par rapport aux plus grandes.
• Augmentez vos revenus: En bénéficiant d'un avantage concurrentiel, en optimisant les opérations et l'engagement des clients, ou en étant capable d'optimiser l'allocation des ressources, une entreprise peut augmenter ses revenus et ses bénéfices globaux.

Types de modèles et techniques

Il existe différents types de modèles d'apprentissage automatique que vous pouvez utiliser pour créer une application d'analyse prédictive. Chaque type a ses avantages et ses inconvénients, votre meilleur choix dépendra donc du travail que vous avez à accomplir et du type de résultats que vous essayez d’obtenir.

Voici les principaux types de modèles que vous pouvez utiliser pour créer votre application.

• Modèles d'arbre de décision: Ils utilisent des nœuds qui représentent des branches dans la prise de décision, un peu comme la façon dont les humains raisonnent. Ils sont souvent utilisés dans la classification des informations, comme est-ce un oiseau ou un chien ?, ce projet est-il à faible risque ou à haut risque ?, et ainsi de suite .
• Les réseaux de neurones: Un réseau neuronal est un autre type de système d’apprentissage automatique calqué sur le cerveau humain. Ils travaillent avec des couches appelées neurones qui leur permettent d’apprendre les relations entre les différents types de données saisies et leur signification. Un exemple est celui des grands modèles de langage et des systèmes de reconnaissance d’écriture manuscrite. Les réseaux de neurones sont idéaux pour les projets complexes.
• Des séries chronologiques: Les événements qui se produisent au fil du temps, tels que les cours des actions ou du Forex, sont mieux gérés avec l'analyse de séries chronologiques. Une série temporelle est une succession chronologique de données indexées sur des intervalles de temps prédéterminés. Ce modèle convient parfaitement à la finance, à l'ingénierie, à la reconnaissance de formes, aux prévisions météorologiques, etc.
• Modèles d'analyse de régression: L'analyse de régression est une méthode statistique utilisée pour estimer la relation entre deux variables. Si l'une des variables dépend d'une autre, par exemple la taille d'un enfant dépend de son âge, ou le poids d'une personne dépend de la quantité de nourriture qu'elle consomme quotidiennement, alors l'analyse de régression peut être utilisée pour prédire la valeur d'une variable, par exemple le poids, sur la base de de l'autre, par exemple la hauteur.
• Modèles de clustering: Le clustering est une technique de regroupement de données qui utilise des qualités similaires entre les objets pour les regrouper en clusters. Une qualité similaire peut aller de la couleur à la forme en passant par la taille, le niveau de revenu, etc. Le clustering fonctionne bien pour la segmentation des clients, les moteurs de recommandation, la reconnaissance de formes, etc.

Applications d'analyse prédictive dans tous les secteurs

Différentes personnes utilisent déjà l’analyse prédictive pour réaliser des prévisions et d’autres résultats prédictifs dans différents secteurs. Les industries suivantes comptent parmi les plus gros utilisateurs de la technologie.

• Finance: Les entreprises du secteur financier exploitent l'analyse prédictive pour de nombreuses activités, notamment la détection et la prévention de la fraude, l'évaluation des risques, la segmentation de la clientèle, la croissance des revenus, la satisfaction des employés et bien d'autres encore.
• Fabrication et chaîne d'approvisionnement: Les fabricants utilisent l'analyse prédictive pour la gestion des stocks, les ventes et le marketing de leurs produits, l'optimisation de la main-d'œuvre pour s'aligner sur les calendriers de production, l'optimisation de l'approvisionnement en matières premières et la maintenance prédictive pour éviter les pannes de machines et réduire les temps d'arrêt.
• Vente au détail: L'analyse prédictive est également utilisée dans le secteur de la vente au détail, notamment pour la prévision de la demande, les campagnes marketing et la prévision des revenus.
• Sports : Les équipes et leurs managers peuvent découvrir de nombreuses informations précieuses en utilisant des analyses prédictives sur leurs joueurs, entraîneurs et leurs performances historiques. Cela peut conduire à de meilleures stratégies de jeu, à de meilleures performances d’équipe et à une meilleure prévention des blessures.
• Prévision de maintenance: De nombreuses entreprises dépendent de diverses machines pour leur productivité et lorsque ces machines tombent en panne, elles perdent de l'argent. L'analyse prédictive peut résoudre ce problème à l'aide de capteurs et du logiciel approprié pour surveiller et analyser ces machines, afin de détecter facilement les pannes imminentes.
• Optimisation des opérations: Si votre entreprise mène des opérations qui génèrent de nombreuses traces de données, l'analyse prédictive peut être un outil idéal pour vous aider à découvrir des moyens d'optimiser vos opérations. Ces optimisations peuvent aller du marketing de proximité à la réduction des coûts d'exploitation et à la maximisation des revenus avec une tarification adaptée.
• Prévision météo: Les météorologues appliquent également des analyses prédictives pour plus de précision. Ils combinent et alimentent les données des satellites, des stations météorologiques et de divers capteurs dans un modèle d'IA, qui fournit les prévisions.
• Jeux vidéo: Les applications de l'analyse prédictive dans l'industrie du jeu vidéo sont également nombreuses. Ils contribuent à améliorer l’engagement des joueurs en prédisant ce que les joueurs individuels apprécieront. Ils contribuent également à maximiser les achats dans le jeu, ce qui peut augmenter les revenus lorsqu'ils sont bien effectués.

Les défis de l'analyse prédictive

Si l’analyse prédictive peut produire des informations précieuses, elle comporte également ses propres défis, qui peuvent rendre sa mise en œuvre plus difficile. Voici quelques-uns de ces défis courants de mise en œuvre de l’analyse prédictive.

• Complexité: L'analyse prédictive n'est pas un sujet très simple, elle n'est donc peut-être pas à la portée de tout le monde. Cela signifie que chaque équipe ou entreprise doit disposer d’une personne possédant les compétences essentielles dédiées à l’analyse.
• Qualité des données: Un modèle prédictif est aussi efficace que les données sur lesquelles il est formé. Ainsi, quels que soient le type d’approche d’apprentissage automatique et les algorithmes que vous utilisez, vous obtiendrez de mauvais résultats si vous entraînez votre système sur des données médiocres. La solution, bien entendu, consiste à travailler avec des données de haute qualité, à la fois pour entraîner le modèle et faire des prédictions.
• Adoption: Certaines personnes se méfient tout simplement des machines ou de l’utilisation des outils d’IA parce qu’elles n’adhèrent pas à l’idée même de l’intelligence artificielle. Surmonter ces défis d’adoption nécessite du temps et une formation sur les avantages et les inconvénients de l’utilisation d’outils d’IA.

Meilleurs outils d'analyse prédictive

Il existe de nombreux outils qui peuvent vous aider avec l'analyse prédictive, chacun avec des approches différentes. Voici quelques-uns des plus populaires :

• KNIME: Plateforme d'analyse gratuite et open source.
• RapidMiner: Plateforme de data mining et de machine learning.
• Analyse SAP: Plateforme d'analyse de données basée sur le cloud.
• Weka: Plateforme de données pour le cloud et l'IA.
• DataRobot: Plateforme pour des implémentations rapides d'applications.
• Google Cloud AutoML: Apprentissage automatique de niveau entreprise adapté aux débutants.
• SAS: Solutions d'analyse pour diverses industries.
• Databricks: Application d’intelligence de données générative basée sur l’IA.
• H2O.ai: Plateforme d'IA cloud générative et prédictive.
• Alteryx: Outil d'analyse de données facile à utiliser

Conclusion

Pour compléter cet article de blog sur l'analyse prédictive et ses nombreux avantages pour les organisations, du secteur manufacturier au marketing et à la finance, vous avez découvert les différentes manières créatives dont les entreprises utilisent cette technologie.

Vous réaliserez également que vous pouvez vous aussi exploiter la puissance de l’analyse prédictive grâce aux données, à l’apprentissage automatique et aux algorithmes statistiques pour générer des informations et des prévisions précieuses pour votre entreprise.