Qu'est-ce que l'analyse prédictive et son fonctionnement

Date: 2024-07-15 | Temps de lecture: 9 minutes (1741 words)

Dans un monde qui évolue rapidement, il est important pour les entreprises de se projeter dans l'avenir. Cela est nécessaire pour maintenir la stabilité, planifier l'utilisation des ressources et élaborer des stratégies de développement. Aujourd'hui, les entreprises se tournent vers la technologie pour « prédire l'avenir », ou plus précisément vers les outils d'analyse prédictive.

La méthode repose sur l'utilisation de données massives (big data) et de systèmes informatiques sophistiqués. L'analyse prédictive est importante pour prendre des décisions qui conduisent à une amélioration des performances, des ventes et d'autres améliorations de l'entreprise.

En 2023, le marché de l'analyse prédictive était évalué à 14,71 milliards de dollars et d'ici 2032, ce chiffre atteindra 95 milliards de dollars. Les logiciels permettant de prédire des événements futurs sur la base de données sont adoptés dans les secteurs d'activité et font de plus en plus partie de notre vie.

Croissance du marché mondial des analyses prévisionnelles de 2019 à 2032 (en milliards de $)

Dans cet article, nous allons vous expliquer ce qu'est l'analyse prédictive, quels sont ses avantages et comment fonctionne ce type d'analyse de l'information.

Qu'est-ce que l'analyse prédictive

L'analyse prédictive est la création de prévisions d'événements commerciaux futurs en travaillant avec des données existantes (historiques) à l'aide de statistiques, de mathématiques et de techniques d'apprentissage automatique. L'entreprise obtient ainsi une estimation des probabilités qui pourraient se produire et affecter son activité.

La prévision est une branche de l'analyse des données. Il existe également des méthodes descriptives, diagnostiques et prescriptives de traitement de l'information.

L'analyse prédictive a commencé à prendre forme dans les années 1940 avec la Seconde Guerre mondiale. Le Britannique Alan Turing et son équipe ont tenté de décrypter la machine de cryptage allemande Enigma. L'algorithme changeait toutes les 24 heures, ce qui compliquait le processus, et il fallait « anticiper » le principe de ces changements. Finalement, Turing a réussi à deviner ce que les nouvelles combinaisons avaient en commun. Il s'est avéré qu'il s'agissait d'une phrase répétitive, grâce à laquelle le principe d'action a pu être élucidé.

Plus tard, les technologies de l'information ont été impliquées dans le travail d'analyse prédictive. Au début, la sphère d'utilisation de ces algorithmes était limitée aux départements financiers. Mais avec le développement des outils et l'évolution des besoins des sociétés de données, l'analyse est devenue accessible à d'autres secteurs d'activité et à d'autres catégories d'employés. Elle a commencé à jouer un rôle dans la prise de décision des responsables hiérarchiques et des cadres supérieurs. On utilise désormais non seulement des données historiques, mais aussi des informations en temps réel. L'efficacité et la rapidité des prévisions s'en trouvent accrues.

Méthodes d'analyse prédictive

Méthodes populaires d'analyse prédictive :

Régression — évaluation de la relation entre une variable et l'effet de l'une sur l'autre. Elle est utilisée lorsque vous devez traiter de grands ensembles de données. Par exemple, cette méthode permet de déterminer l'impact d'un changement de prix sur les ventes.

Arbres de décision — classification des données en fonction des variables données. Cette méthode est utilisée pour prédire la décision que prendra une personne.

Le nom est dû au type de modèle qui ressemble à un arbre. Les branches représentent les choix possibles et les feuilles les résultats.

Réseaux neuronaux — un modèle basé sur l'apprentissage automatique qui est utilisé pour des tâches où des interactions complexes sont modélisées. Les neurones sont utiles dans les situations où il n'existe pas de formules spécifiques pour traiter les données.

Méthodes d'analyse prédictive : régression, arbres de décision, réseaux neuronaux.

Avantages de l'analyse prédictive pour les entreprises

Prendre des décisions objectives et précises basées sur des données au lieu de se fier à l'expérience des cadres et aux suppositions. Il s'agit d'une atténuation des risques et d'une opportunité d'éviter de gaspiller des ressources sur des actions erronées. Par exemple, l'analyse prédictive est nécessaire pour mettre à jour les prix.

Rester compétitif sur le marché. Plus vous disposez d'informations sur les événements futurs, mieux vous êtes préparé au changement. Vos offres seront alors plus précises que celles de vos concurrents.

Augmenter les bénéfices. Les prévisions indiquent les changements dans la demande, les délais de livraison des marchandises, et permettent même de prédire quand l'équipement nécessaire au fonctionnement de l'entreprise tombera en panne. Connaître l'« avenir » aidera l'entreprise à s'adapter à la situation, à se réassurer et à continuer à travailler efficacement. L'entreprise maintiendra et même augmentera ses revenus en augmentant la valeur de la vie du client (LTV), car les prévisions permettent de conserver les clients plus longtemps grâce à des offres adéquates dans le cadre de communications marketing.

Dans quels domaines l'analyse prédictive est-elle utilisée

Champ	Comment il est utilisé
Vente	Estimation de l'offre et de la demande pour un stockage actualisé des marchandises. Des prix compétitifs sont également établis et des options de vente croisée sont compilées sur la base des préférences des clients (les données des utilisateurs sont utilisées à cet effet). Le commerce de détail prévoit l'évolution de la demande en fonction de facteurs saisonniers, voire climatiques.
Finances	Dans le secteur bancaire, les prévisions de risque sont importantes pour l'octroi de prêts. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour analyser la probabilité qu'un client soit en mesure de rembourser un prêt ou non. L'analyse prédictive permet également de lutter contre la fraude dans le secteur financier.
Marketing	Créer des offres qui répondent précisément aux besoins des clients. Des campagnes publicitaires précises sont créées sur la base des données, c'est-à-dire une personnalisation par le biais de différents canaux de communication. La qualité du service s'en trouve améliorée, car les clients ne se voient pas proposer des contenus et des promotions inutiles.
Production	Prévoir le moment de l'usure et des défaillances de l'équipement afin d'effectuer les réparations à temps. Elle permet également de prévoir le volume de production et les facteurs susceptibles de l'affecter. En outre, les prévisions sont importantes pour la sécurité de la production et la prévention des accidents.
Médecine	Les données issues de l'anamnèse et des observations du patient sont utilisées pour identifier les variantes de la maladie et les prévenir. Les prévisions sont également utilisées pour organiser le travail des cliniques : sur la base des données, la quantité nécessaire de médicaments est commandée et un calendrier optimal est établi.
Gestion du personnel	L'analyse prédictive « prédit » la conformité des employés avec les valeurs de l'entreprise, calcule les possibilités de licenciement et leurs motifs. Sur la base des données de qualification, des listes de compétences requises pour un travail efficace sont générées.
Logistique	Les prévisions sont importantes pour constituer des niveaux de stock suffisants dans les entrepôts et pour évaluer les situations en vue de livraisons au moment opportun.
Cybersécurité	Les méthodes potentielles de vol d'informations sont identifiées. C'est ainsi que les entreprises peuvent les minimiser ou protéger complètement le stockage des données. Les cyberattaques sont un problème urgent auquel les entreprises sont confrontées. Il est donc très important de prévoir ce problème.

Risques liés à l'analyse prédictive

Malgré ses avantages significatifs, l'analyse prédictive n'est pas une panacée.

Premièrement, il existe toujours un risque que même l'algorithme le plus avancé fasse une erreur. Il ne faut donc pas se fier entièrement aux prévisions.
Deuxièmement, l'analyse prédictive peut ne pas prendre en compte tous les facteurs si les données à analyser sont insuffisantes ou inexactes.
Troisièmement, l'apparition d'un « cygne noir » dans le futur pourrait rendre toutes les prévisions obsolètes. Il s'agit d'un facteur imprévu et inconnu auparavant. Par exemple, la pandémie de COVID-19 en 2020 a bouleversé de nombreuses industries, obligeant à réorganiser en urgence tous les processus.

L'analyse prédictive simplifie le travail des entreprises, mais elle ne peut pas encore totalement prendre en charge les décisions commerciales.

Comment fonctionne l'analyse prédictive

L'analyse prédictive repose sur de grands volumes de données. Pour traiter l'information, on utilise des algorithmes d'apprentissage automatique et des algorithmes complexes.

Les étapes de l'analyse des données pour la prévision incluent :

Définition des objectifs. Une tâche commerciale est définie pour être résolue par des prévisions basées sur les données. La mission doit être précise. Par exemple, « déterminer la demande pour le produit N l'année prochaine ».
Choix des méthodes de prévision qui mèneront à l'objectif. C'est important pour identifier les bonnes sources et types de données.
Collecte des informations. Les données de différentes ressources sont intégrées dans un même système (par exemple, dans une CDP). Les types de données à collecter dépendent du domaine d'analyse et des objectifs du projet. Par exemple, les canaux de marketing fournissent des informations sur les actions des utilisateurs sur le site, les conversions effectuées, les données de genre, etc. Il est crucial de disposer de grands volumes de données pour une prévision précise.
Traitement de l'information, incluant le nettoyage des données. À cette étape, les données inexactes et incomplètes sont éliminées. Ce processus est généralement long mais très important pour la précision des prévisions.
Construction et vérification du modèle. Les paramètres d'analyse sont définis, sur la base desquels l'intelligence artificielle produit des prévisions. Si nécessaire, les paramètres de modélisation sont modifiés et ajustés.
Obtention et mise en œuvre des résultats. Les prévisions permettent aux clients (comme les managers) de prendre des décisions stratégiques et autres.

Résumé

L'analyse prédictive (ou prévisionnelle) est une discipline de traitement des données où, sur la base des informations passées, on prédit les événements futurs. Cette méthode améliore les performances de l'entreprise, car les managers prennent des décisions éclairées. Elle augmente également les bénéfices et la compétitivité sur le marché.

L'analyse prédictive utilise l'apprentissage automatique, les méthodes de régression, les arbres de décision et les réseaux neuronaux. L'approche prédictive est appliquée dans les domaines de la vente, du marketing, de la finance, de la production, de la santé, de la gestion des ressources humaines et de la logistique.

Pour les prévisions, un objectif est fixé, les données sont collectées et traitées, sur la base desquelles des modèles de prévision sont construits. En fin de compte, le client reçoit des scénarios de développement et prend des décisions commerciales.