L’analyse prédictive est un domaine de l’analyse avancée qui utilise des données historiques, des algorithmes statistiques et des techniques d’apprentissage machine pour prévoir les résultats futurs. Grâce à cette approche, les entreprises peuvent cerner les tendances au sein de grands ensembles de données, ce qui améliore la prise de décisions dans divers secteurs.
Chaque jour, les entreprises de tous les secteurs recueillent et stockent une grande quantité de renseignements de toutes sortes, des interactions avec les clients aux mesures opérationnelles. Des téraoctets de données circulent quotidiennement dans les bassins de données des entreprises, et ces données ont le potentiel de transformer les organisations. Malheureusement, pour de nombreuses entreprises, les données en restent là. La raison en est que la collecte et la possession de données ne suffisent pas; le véritable avantage concurrentiel réside dans l’exploitation de ces données : l’obtention de renseignements fiables au sujet des clients, des marchés et des tendances futures qui auront une incidence sur les deux.
L’analyse prédictive permet de transformer le potentiel des données en aperçus exploitables. Branche puissante de la science des données qui permet aux entreprises de prédire les événements futurs en fonction des données historiques, cette approche tire parti des algorithmes statistiques et de l’apprentissage machine pour déterminer la probabilité de résultats futurs. L’analyse prédictive permet aux entreprises de faire des prévisions plus précises. Qu’il s’agisse de prévoir le comportement des clients, de gérer les risques ou d’optimiser les chaînes d’approvisionnement, l’analyse prédictive constitue un outil stratégique qui aide les entreprises à agir de façon proactive plutôt que réactive, ce qui favorise une prise de décisions plus judicieuse et axée sur les données. L’analyse prédictive peut servir à la fois pour les stratégies à court terme et les projections à long terme.
L’analyse prédictive n’est pas nécessairement une « nouvelle » technologie, mais elle s’est beaucoup répandue et perfectionnée ces dernières années. De nombreuses organisations modernes comptent beaucoup sur les données pour renforcer et protéger leurs activités.
L’analyse prédictive est passée des statistiques de base et de l’analyse de données à une discipline sophistiquée alimentée par les avancées technologiques dans le domaine des données volumineuses et de l’apprentissage machine. Historiquement, des secteurs comme les assurances et les finances utilisaient des modèles prédictifs simples. Au fil du temps, ces modèles ont gagné en complexité et se sont diffusés au moyen d’applications adaptées à divers secteurs, y compris les soins de santé, le marketing et la gestion de la chaîne d’approvisionnement.
À mesure que le numérique occupe une place toujours plus prépondérante dans le monde, les organisations font face à des volumes de données plus élevés et des types de données plus nombreux, qui s’ajoutent au bassin de données et contribuent à l’obtention d’aperçus plus puissants et précis. Compte tenu de la compétitivité de la plupart des secteurs de notre marché actuel, il n’est pas difficile de comprendre comment l’analyse prédictive devient une fonction essentielle de la stratégie d’une organisation.
L’analyse prédictive est une composante importante de l’analyse des données. À ce titre, elle englobe plusieurs formes d’analyse interreliées, chacune servant un but unique dans la prise de décisions fondées sur les données. Voici les catégories d’analyse prédictive les plus courantes :
Analyse descriptive
Il s’agit du fondement du traitement des données, qui consiste à interpréter les données historiques pour comprendre les changements survenus. En utilisant des techniques telles que l’agrégation de données et l’exploration de données, les analyses descriptives résument les événements passés principalement au moyen de visualisations telles que des tableaux de bord et des rapports détaillés. Cette analyse fournit un aperçu clair de ce qui s’est passé dans l’entreprise, ce qui est essentiel à la compréhension contextuelle.Analyse diagnostique
L’analyse diagnostique approfondit l’analyse descriptive, sur laquelle elle s’appuie, pour découvrir les raisons des résultats passés. Elle comprend un traitement de données plus complexe, comme la recherche descendante, la découverte de données, les corrélations et la détection des tendances, afin d’explorer les données et de repérer les anomalies ou les tendances. Ce type d’analyse répond à la question « Pourquoi cela s’est-il produit? » en déterminant les comportements et les anomalies qui pourraient indiquer les causes profondes des problèmes.Analyse prescriptive
Comme il s’agit de la forme d’analyse la plus avancée, l’analyse prescriptive permet non seulement de prédire ce qui se produira et quand, mais aussi pourquoi. Ce type d’analyse fournit des aperçus exploitables et des recommandations sur les résultats possibles. Il utilise une combinaison de règles administratives, d’algorithmes, d’apprentissage machine et de procédures de modélisation informatique pour recommander des actions qui peuvent avoir un impact positif sur les décisions ou les opérations futures.
L’utilisation efficace de l’analyse prédictive exige une compréhension des diverses techniques et modèles qui sous-tendent cette forme avancée d’analyse des données. Chaque méthode offre des aperçus et des applications uniques, ce qui permet aux entreprises de fonder leurs décisions futures sur une base solide de données pertinentes. Voici un aperçu de certaines des principales techniques d’analyse prédictive et de la façon dont elles peuvent servir à transformer les données en prévisions stratégiques :
L’analyse de régression est une méthode statistique utilisée pour définir les liens qui existent entre des variables indépendantes et une variable dépendante. Elle aide à prédire les résultats continus et est largement utilisée en économie, en finances et en sciences sociales. Les types courants comprennent la régression linéaire et la régression logistique.
La méthode de régression linéaire modélise la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes en ajustant une équation linéaire aux données observées. Contrairement à la régression linéaire, la régression logistique est utilisée lorsque la variable dépendante est catégorique. Elle estime la probabilité d’un résultat binaire en fonction d’une ou de plusieurs variables prédictives. Par exemple, elle pourrait prédire si un client achètera un produit (oui ou non) en fonction de son âge et de son revenu.
Les arbres décisionnels sont ce qu’ils semblent être : un outil de prise de décision qui repose sur un diagramme arborescent de décisions et de leurs conséquences possibles. On les utilise pour les tâches de classification et de régression. En décomposant un ensemble de données en sous-ensembles plus petits tout en élaborant simultanément un arbre décisionnel connexe, ces modèles aident à formuler des prédictions.
Les réseaux neuronaux sont un ensemble d’algorithmes, modélisés librement à partir du cerveau humain, conçus pour reconnaître des modèles dans de grands ensembles de données complexes. Ils interprètent les données sensorielles par une sorte de perception automatique, en étiquetant ou en regroupant les données brutes. Ces réseaux sont fondamentaux pour l’apprentissage profond et sont essentiels à la résolution de problèmes complexes de prévision.
Les modèles de grappes consistent à regrouper un ensemble d’objets de manière à ce que les objets du même groupe (appelés « grappe ») se ressemblent davantage que ceux des autres groupes. Cette technique est souvent utilisée dans le cade de l’analyse exploratoire des données pour trouver des groupes naturels et des valeurs aberrantes, ou pour résumer les données.
La méthode de la modélisation de séries chronologiques sert à prévoir les valeurs futures en fonction des valeurs précédemment observées. L’analyse des séries chronologiques est appliquée dans divers domaines comme l’économie, les prévisions météorologiques et la planification de la capacité, pour prévoir les points de données futurs avant qu’ils ne soient mesurés.
Les méthodes d’ensemble utilisent des algorithmes d’apprentissage multiples pour obtenir de meilleures performances prédictives que celles qui pourraient être obtenues avec n’importe lequel des algorithmes d’apprentissage constitutifs. Un exemple courant est la forêt aléatoire, qui combine de multiples arbres décisionnels pour améliorer la précision et réduire le surapprentissage.
L’analyse prédictive est devenue un outil indispensable dans divers secteurs, ce qui permet aux organisations de tirer parti d’aperçus fondés sur les données pour améliorer leur efficacité, accroître leur rentabilité et réduire les risques. Grâce à sa polyvalence, l’analyse prédictive peut s’appliquer dans de nombreux contextes, depuis l’amélioration des décisions opérationnelles quotidiennes jusqu’à l’élaboration de plans stratégiques à long terme. Voici quelques-unes des applications d’analyse prédictive les plus répandues :
L’analyse prédictive aide à détecter les activités frauduleuses en analysant les tendances dans les données sur les transactions. Il est couramment utilisé dans les secteurs des services financiers et bancaires pour repérer les comportements inhabituels susceptibles d’indiquer une fraude.
L’analyse prédictive permet de prévoir les comportements des clients, par exemple en déterminant quels clients potentiels sont susceptibles de devenir des clients ou quels produits ils sont susceptibles d’acheter. Ces renseignements sont essentiels pour adapter les efforts de marketing et améliorer les stratégies de vente.
En analysant les données des clients, l’analyse prédictive permet de segmenter les clients en groupes distincts selon leurs comportements et leurs préférences. Grâce à cette segmentation, les entreprises peuvent cibler des campagnes de marketing et adapter leurs produits aux besoins particuliers de chaque groupe.
Dans des domaines comme les assurances, les services bancaires et les soins de santé, l’analyse prédictive sert à évaluer les risques associés aux prêts, à la souscription d’assurance ou aux soins aux patients. Elle facilite la prise de décisions plus éclairées et peut atténuer les pertes potentielles.
L’analyse prédictive permet aux entreprises de prévoir quand des machines ou de l’équipement pourraient tomber en panne, ce qui peut avoir un effet notable sur le plan des économies et de la maintenance préventive. Cette méthode est particulièrement utile dans les secteurs de la fabrication et des transports, où les temps d’arrêt de l’équipement peuvent s’avérer coûteux.
Les secteurs suivants comptent parmi les plus actifs dans l’adoption de l’analyse prédictive pour stimuler l’innovation et l’efficacité.
Le secteur des finances utilise l’analyse prédictive dans le cadre de ses activités d’évaluation de la solvabilité, de détection des fraudes et de gestion des risques. Les institutions s’appuient sur cette méthode pour prendre des décisions fondées sur des données concernant les prêts, les investissements et d’autres services financiers.
Dans ce secteur, l’analyse prédictive est essentielle pour personnaliser l’expérience client et optimiser les stratégies de tarification, ce qui est d’autant plus important pour demeurer concurrentiel. Elle facilite également la gestion efficace de l’inventaire, permettant aux entreprises de mieux répondre aux fluctuations de la demande. Ces aperçus aident à maximiser la satisfaction des clients et les revenus.
L’analyse prédictive permet aux spécialistes du marketing de mieux comprendre et prévoir le comportement des consommateurs, si bien qu’ils peuvent élaborer des campagnes très ciblées. Cette approche améliore l’engagement de la clientèle et augmente les chances de conversions réussies, car elle permet l’optimisation des stratégies de marketing dans divers canaux.
Dans le secteur de la fabrication, il est possible de prévoir les défaillances des machines, simplifier les opérations et optimiser la chaîne d’approvisionnement. Cette maintenance proactive permet non seulement de réduire les temps d’arrêt, mais également les coûts opérationnels, ce qui a pour effet d’augmenter la productivité.
Les services des ressources humaines utilisent l’analyse prédictive pour améliorer les processus d’embauche, prévoir le roulement du personnel et optimiser la gestion de la main-d’œuvre. Cette approche axée sur les données aide à créer des équipes plus soudées et plus efficaces.
L’analyse prédictive fait partie intégrante de la prévision de la demande, de l’amélioration de l’efficacité des livraisons et de l’optimisation des niveaux d’inventaire dans la chaîne d’approvisionnement. En conséquence, des économies importantes sont réalisées et la disponibilité en temps opportun des produits est assurée.
Les entreprises de services publics appliquent des analyses prédictives pour prévoir la demande énergétique, optimiser la performance du réseau et planifier la maintenance. Cela se traduit par une gestion plus efficace des ressources et une amélioration de la fiabilité du service pour les consommateurs.
Le secteur public applique l’analyse prédictive pour améliorer les mesures de sécurité publique, optimiser la distribution des ressources et éclairer les décisions stratégiques. Les gouvernements tirent parti de cette technologie pour mieux répondre aux besoins du public et améliorer l’efficacité des services fournis.
La modélisation prédictive est une composante essentielle de l’analyse moderne : elle offre un éventail d’avantages capables de transformer les entreprises en améliorant leurs stratégies et leurs opérations. En termes simples, l’analyse prédictive lève le voile sur bon nombre des facteurs qui peuvent avoir une incidence sur la réussite d’une organisation. Voici quelques-uns des avantages les plus importants de ce niveau accru d’aperçu :
La sécurité des données est nécessaire pour chaque organisation. La modélisation prédictive aide à renforcer les mesures de sécurité en identifiant les menaces et les vulnérabilités potentielles avant qu’elles ne deviennent des problèmes critiques. Cette approche proactive permet aux organisations de mettre en œuvre des mesures de protection à l’avance, protégeant leurs données et leurs actifs contre les cybermenaces et autres risques de sécurité.
Dans la gestion des risques, la modélisation prédictive facilite la détection et l’atténuation précoces des risques dans l’ensemble des opérations commerciales. En prévoyant les problèmes probables et leurs répercussions, les entreprises peuvent concevoir des stratégies qui minimisent les risques, protégeant ainsi leurs investissements et leur réputation.
Elle optimise également les processus opérationnels en prévoyant les demandes futures et les résultats de performance. Cela permet aux organisations d’attribuer plus efficacement les ressources, de simplifier les opérations et de réduire le gaspillage, ce qui mène à une meilleure efficacité opérationnelle et à une productivité accrue.
Grâce à la modélisation prédictive, les décideurs peuvent se fier aux données et aux statistiques plutôt qu’à l’intuition. Cela permet de porter des jugements plus précis, opportuns et éclairés qui peuvent avoir une incidence importante sur l’orientation stratégique et la réussite d’une organisation.
En peaufinant les décisions opérationnelles et stratégiques, la modélisation prédictive aide à réduire les coûts et à améliorer les sources de revenus. Ce double avantage améliore les marges de profit globales, ce qui permet aux entreprises de prospérer même dans des environnements concurrentiels.
La modélisation prédictive transforme les efforts de marketing en prédisant les comportements, les préférences et les habitudes d’achat des clients. Les spécialistes en marketing peuvent utiliser ces aperçus pour adapter leurs campagnes afin de cibler le bon public avec le bon message au bon moment, ce qui maximise l’efficacité de leurs stratégies de marketing et augmente le retour sur investissement.
L’analyse prédictive comprend une série d’étapes structurées qui guident les données de la collecte au déploiement dans des applications pratiques. Voici le détail des étapes à suivre pour transformer les données brutes en aperçus exploitables :
La première étape de l’analyse prédictive consiste à définir clairement le problème ou la question devant être abordé. Ce faisant, les entreprises peuvent établir les objectifs de l’analyse et déterminer le type de données et d’approches de modélisation qui seront nécessaires.
Une fois le problème défini, l’étape suivante consiste à recueillir les données nécessaires. Il s’agit de recueillir des données auprès de diverses sources qui peuvent comprendre des systèmes internes, des données accessibles au public ou des ensembles de données achetés. Il est essentiel d’organiser correctement ces données en vue des étapes suivantes, notamment pour effectuer des tâches comme le formatage et l’étiquetage et pour veiller à ce qu’elles soient accessibles aux fins d’analyse.
Avant de les utiliser, il faut prétraiter les données. Cette étape consiste à traiter les valeurs manquantes, à supprimer les valeurs aberrantes et à transformer les variables pour rendre les données adéquates à la modélisation.
Les données doivent être intégrées à partir de différentes sources, combinées en un ensemble de données cohérent et nettoyées pour assurer une qualité élevée. Le nettoyage peut comprendre l’élimination des doublons, la correction des incohérences et la vérification de l’exactitude des données. Cet ensemble de données raffiné sert de données d’entraînement pour l’élaboration de la modélisation prédictive.
Une fois que les données d’entraînement ont été préparées, la prochaine étape consiste à élaborer des modèles prédictifs. Il s’agit de sélectionner des algorithmes (comme l’analyse de régression, les arbres décisionnels ou les réseaux neuronaux) et de les appliquer aux données d’entraînement pour créer un modèle en mesure de prévoir les résultats en fonction des motifs reconnus dans les données.
Le modèle prédictif est ensuite validé pour assurer son bon fonctionnement sur des données invisibles, habituellement au moyen de techniques comme la validation croisée. À la suite de la validation, le modèle est déployé dans l’environnement de production où il peut commencer à fournir des prévisions. Une surveillance et des ajustements continus sont nécessaires pour maintenir la précision et la pertinence du modèle à mesure que de nouvelles données entrent en jeu et que les conditions changent.
Les aperçus exploitables commencent souvent par des données tirées d’analyses prédictives, mais comment pouvez-vous profiter de toute la gamme de cette technologie et de toute la puissance qu’elle a à vous offrir? Vous avez besoin de la bonne plateforme. Voici comment vous pouvez découvrir le bon outil pour votre organisation.
Commencez par définir clairement ce que vous espérez accomplir grâce à l’analyse prédictive. Qu’il s’agisse de rehausser la fidélisation de la clientèle, d’optimiser l’efficacité opérationnelle ou de réduire les risques, le fait d’avoir un objectif commercial clair orientera la portée et la direction de vos efforts d’analyse prédictive.
Déterminez et évaluez les ensembles de données qui seront les plus pertinents d’après votre objectif. Cela comprend l’évaluation de la disponibilité, de la qualité et de la pertinence des sources de données internes et externes. Il est également important de vous assurer d’avoir accès aux bonnes données, car l’exactitude de vos prévisions dépendra fortement de la qualité des données utilisées.
Élaborez un plan de distribution et d’utilisation des aperçus tirés des analyses prédictives au sein de votre organisation. Pour ce faire, il faut établir des canaux et des processus de communication qui garantissent que les bonnes parties prenantes ont accès aux aperçus analytiques et comprennent comment les utiliser au moment de prendre des décisions.
La sélection du logiciel d’analyse prédictive adéquat est également essentielle à ce processus. Pensez à des outils qui répondent non seulement à vos besoins particuliers en matière de fonctionnalité, mais qui s’intègrent bien à vos systèmes de données existants. Recherchez des solutions qui offrent une évolutivité, des interfaces conviviales et des ressources de soutien et de formation complètes pour aider votre équipe à tirer le meilleur parti de la technologie.
Le potentiel de transformation de l’analyse prédictive est évident : elle permet aux organisations de prendre des décisions prospectives avec une précision inégalée. En tirant parti des données historiques, des algorithmes statistiques et de l’apprentissage machine, les entreprises peuvent anticiper les tendances du marché, optimiser leurs opérations et améliorer l’expérience client. Toutefois, l’efficacité de l’analyse prédictive dépend largement de la force des solutions logicielles sous-jacentes qui traitent et analysent les données.
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