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. Cette approche aide les entreprises à identifier des schémas au sein de grands ensembles de données, améliorant ainsi la prise de décision dans divers secteurs.
Chaque jour, les entreprises de tous secteurs collectent et stockent de grandes quantités d’informations de toutes sortes, qu’il s’agisse d’interactions avec leurs clients ou de mesures opérationnelles. Des téraoctets de données circulent quotidiennement dans les pools de données des entreprises, et ces données recèlent le potentiel de transformer les entreprises. Malheureusement, pour nombre d’entre elles, ce potentiel s’arrête là. En effet, il ne faut pas se contenter de collecter et posséder des données. Le véritable avantage concurrentiel réside dans l’exploitation de ces données, pour obtenir des informations fiables sur les clients, les marchés et les tendances futures qui auront des répercussions sur les deux.
L’analyse prédictive a pour but de transformer le potentiel des données en informations exploitables. Il s’agit d’une branche puissante de la science des données, qui permet aux entreprises de prévoir les événements futurs en fonction des données historiques. Cette approche utilise des algorithmes statistiques et l’apprentissage machine pour déterminer la probabilité de résultats futurs. L’analyse prédictive permet aux entreprises de formuler des prévisions avec un plus grand degré de précision. Qu’il s’agisse de prévoir le comportement des clients, de gérer les risques ou d’optimiser les chaînes d’approvisionnement, l’analyse prédictive fournit un outil stratégique qui aide les entreprises à agir de manière proactive plutôt que réactive. De ce fait, elles prennent de meilleures décisions, fondées sur les données. L’analyse prédictive peut être utilisée à la fois pour des stratégies à court terme et pour des projections à long terme.
L’analyse prédictive n’est pas forcément une « nouvelle » technologie, mais elle est devenue bien plus répandue et perfectionnée ces dernières années. De nombreuses entreprises modernes s’appuient fortement sur des informations basées sur les données pour renforcer et protéger leur activité.
L’analyse prédictive est passée des statistiques de base et de l’analyse des données à une discipline de pointe, alimentée par les avancées technologiques en Big Data et en apprentissage machine. Par le passé, des modèles prédictifs simples étaient utilisés dans des secteurs tels que l’assurance et la finance. Au fil du temps, ces modèles sont devenus de plus en plus complexes et répandus, avec des applications dans divers secteurs, notamment la santé, le marketing et la gestion de la chaîne d’approvisionnement.
Avec la digitalisation du monde, les entreprises disposent de volumes et de types de données plus importants, ce qui gonfle le pool de données et contribue à obtenir des informations plus puissantes et plus précises. Au vu de l’intensité de la compétitivité de la plupart des secteurs sur notre marché actuel, il n’est pas difficile de comprendre comment l’analyse prédictive devient une fonction essentielle de la stratégie d’une entreprise.
L’analyse prédictive est un élément majeur de l’analyse des données. Ainsi, elle englobe plusieurs formes d’analyse interdépendantes, chacune ayant un objectif unique dans la prise de décision basée sur les données. Voici les catégories d’analyse prédictive les plus courantes :
Analyse descriptive
Il s’agit de la base du traitement des données. Elle se concentre sur l’interprétation des données historiques pour comprendre les changements qui se sont produits. En utilisant des techniques telles que l’exploration ou l’agrégation de données, l’analyse descriptive résume les événements passés, principalement via des visualisations comme des tableaux de bord ou des rapports détaillés. Cette analyse offre un aperçu clair de ce qui s’est passé dans l’entreprise, ce qui est essentiel pour la compréhension contextuelle.Analyse diagnostique
S’appuyant sur l’analyse descriptive, l’analyse diagnostique est plus approfondie, afin de découvrir les raisons qui expliquent les résultats passés. Elle implique un traitement plus complexe des données, comme l’exploration et la découverte des données, les corrélations et la détection de schémas, afin d’identifier les anomalies ou les tendances. Ce type d’analyse répond à la question « Pourquoi cela s’est-il produit ? » en identifiant les comportements et les anomalies qui pourraient indiquer les causes premières des problèmes.Analyse prescriptive
Forme d’analyse la plus avancée, l’analyse prescriptive prédit non seulement ce qui se passera et quand, mais également pourquoi. Elle fournit des informations exploitables et des recommandations sur les résultats possibles. Elle utilise une combinaison de règles métier, d’algorithmes, d’apprentissage machine et de procédures de modélisation informatique pour recommander des actions susceptibles d’avoir un impact positif sur les décisions ou opérations futures.
L’utilisation efficace de l’analyse prédictive nécessite une compréhension des différentes techniques et des différents modèles qui sous-tendent cette forme avancée d’analyse des données. Chaque méthode offre des informations et des applications uniques, ce qui permet aux entreprises de prendre leurs futures décisions sur une base solide de données pertinentes. Voici un aperçu de certaines grandes techniques d’analyse prédictive et de la manière dont elles peuvent être exploitées pour transformer les données en prévisions stratégiques :
L’analyse de régression est une méthode statistique utilisée pour identifier les relations entre des variables indépendantes et une variable dépendante. Elle permet de prévoir des résultats continus et est largement utilisée en économie, finance et sciences sociales. La régression linéaire et la régression logistique sont deux types courants d’analyse de régression.
La méthode de régression linéaire modélise la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes en appliquant 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 pourra prédire si un client achètera un produit (oui ou non) en fonction de son âge et de ses revenus.
Comme leur nom l’indique, les arbres de décision sont un outil décisionnel qui utilise une arborescence de décisions et leurs conséquences possibles. Employés pour les tâches de classification et de régression, ces modèles aident à faire des prédictions en décomposant un ensemble de données en sous-ensembles plus petits et en développant simultanément un arbre de décision associé.
Les réseaux neuronaux sont un ensemble d’algorithmes, modélisés de manière souple en s’inspirant du cerveau humain, conçus pour reconnaître des schémas dans des ensembles de données volumineux et complexes. Ils interprètent les données sensorielles par le biais d’une sorte d’option de perception de la machine, d’étiquetage ou de regroupement des données brutes. Ces réseaux forment la base de l’apprentissage profond et sont essentiels pour les problèmes de prédiction complexes.
Les modèles de grappe se caractérisent par le regroupement d’un ensemble d’objets de sorte que les objets d’un même groupe (appelé « grappe ») présentent des caractéristiques semblables qui les distinguent des objets d’autres groupes. Cette technique est souvent utilisée dans l’analyse exploratoire des données pour trouver des regroupements naturels et des valeurs aberrantes, ou pour synthétiser des données.
La modélisation de séries chronologiques est une méthode utilisée pour prévoir les valeurs futures en fonction des valeurs observées précédemment. L’analyse de séries chronologiques est appliquée dans divers domaines tels que l’économie, les prévisions météorologiques et la planification des capacités afin de prédire les points de données futurs avant qu’ils ne soient mesurés.
Les méthodes ensemblistes utilisent plusieurs algorithmes d’apprentissage, afin d’obtenir de meilleures performances prédictives que celles que l’on pourrait obtenir de n’importe lequel des algorithmes d’apprentissage constitutifs pris individuellement. Un exemple courant est la forêt aléatoire, qui associe plusieurs arbres de décision afin d’améliorer la précision et de contrôler le surapprentissage.
L’analyse prédictive est devenue un outil indispensable dans divers secteurs, car elle permet aux entreprises d’exploiter des informations basées sur les données pour gagner en efficacité, en rentabilité et réduire les risques. La polyvalence de l’analyse prédictive permet de l’appliquer dans de nombreux contextes, de l’amélioration des décisions opérationnelles quotidiennes à l’élaboration de plans stratégiques sur le long terme. Voici quelques-unes des applications de l’analyse prédictive les plus répandues :
L’analyse prédictive permet de détecter les activités frauduleuses en analysant les schémas dans les données de transactions. Elle est couramment utilisée dans les secteurs financier et bancaire pour identifier les comportements inhabituels pouvant indiquer une fraude.
L’analyse prédictive peut anticiper les comportements des clients, par exemple prévoir lesquels sont susceptibles d’être convertis ou quels produits ils achèteront probablement. Ces informations sont essentielles pour adapter les actions marketing et améliorer les stratégies de vente.
En analysant les données client, l’analyse prédictive peut segmenter les clients en groupes distincts en fonction de leurs comportements et préférences. Cette segmentation aide les entreprises à cibler leurs campagnes marketing et à adapter leurs produits pour répondre aux besoins spécifiques de chaque groupe.
Dans des domaines tels que l’assurance, la banque et la santé, l’analyse prédictive est utilisée pour évaluer les risques associés aux prêts, à la souscription d’assurance ou aux soins des patients. Elle peut aider à prendre les bonnes décisions et à limiter les pertes éventuelles.
L’analyse prédictive permet aux entreprises d’anticiper les pannes des machines ou des équipements, ce qui peut vraiment faire la différence en matière de maintenance préventive et d’économies. Cela est particulièrement utile dans les secteurs de la production industrielle et du transport, où les temps d’arrêt des équipements peuvent s’avérer coûteux.
Les secteurs suivants font partie des plus actifs dans l’adoption de l’analyse prédictive pour stimuler l’innovation et l’efficacité.
Le secteur financier utilise l’analyse prédictive pour l’évaluation des risques-clients, la détection des fraudes et la gestion des risques. Ce type d’analyse aide les institutions à prendre des décisions basées sur les 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 très important pour rester compétitif. Elle permet également de gérer efficacement les inventaires pour répondre aux fluctuations de la demande. Ces informations contribuent à maximiser la satisfaction client et le chiffre d’affaires.
L’analyse prédictive permet aux spécialistes du marketing de mieux comprendre et prévoir le comportement des consommateurs, afin de concevoir des campagnes très ciblées. Cette approche améliore l’engagement client et augmente les chances de succès des conversions en optimisant les stratégies marketing sur différents canaux.
Dans le secteur de la production industrielle, vous pouvez prévoir les pannes de machines, rationaliser les opérations et optimiser la chaîne d’approvisionnement. Cette maintenance proactive permet non seulement de réduire les temps d’arrêt, mais également de réduire les coûts opérationnels, boostant ainsi la productivité.
Les départements des ressources humaines utilisent l’analyse prédictive pour améliorer les processus de recrutement, prévoir le renouvellement du personnel et optimiser la gestion des effectifs. Cette approche axée sur les données permet d’établir 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 au sein de la chaîne d’approvisionnement. Cela permet de réaliser des économies considérables et garantit la disponibilité des produits en temps voulu.
Les entreprises de services publics utilisent l’analyse prédictive pour prévoir la demande énergétique, optimiser les performances du réseau et planifier la maintenance. Cela se traduit par une gestion plus efficace des ressources et une meilleure fiabilité des services pour les consommateurs.
Dans le secteur public, l’analyse prédictive est appliquée pour améliorer les mesures de sécurité publique, optimiser la distribution des ressources et guider les décisions politiques. Les administrations 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 divers avantages capables de transformer les entreprises en améliorant leurs stratégies et leurs opérations. En d’autres termes, l’analyse prédictive permet d’identifier de nombreux facteurs qui peuvent influer sur la réussite d’une entreprise. Un tel niveau de connaissance présente des avantages importants, notamment :
La sécurité des données est essentielle pour toutes les entreprises. La modélisation prédictive permet de renforcer les mesures de sécurité en identifiant les menaces et vulnérabilités potentielles avant qu’elles ne deviennent critiques. Cette approche proactive permet aux entreprises de mettre en œuvre des mesures de protection par anticipation, protégeant ainsi leurs données et leurs actifs des cybermenaces et autres risques de sécurité.
Dans le domaine de la gestion des risques, la modélisation prédictive facilite la détection et la mitigation anticipées des risques potentiels au sein des opérations business. En prévoyant les problèmes probables et leurs impacts, les entreprises peuvent élaborer des stratégies qui minimisent les risques, protégeant ainsi leurs investissements et leur réputation.
La modélisation prédictive optimise également les processus business en prévoyant les demandes et les performances. Cela permet aux entreprises d’allouer les ressources plus efficacement, de rationaliser les opérations et de réduire le gaspillage, ce qui se traduit par une efficience opérationnelle et une productivité accrues.
Grâce à la modélisation prédictive, les décideurs peuvent s’appuyer sur des données et des statistiques plutôt que sur l’intuition. Cela permet de prendre des décisions plus précises, plus opportunes et plus éclairées qui peuvent avoir des conséquences significatives sur l’orientation stratégique et la réussite d’une entreprise.
En affinant les décisions opérationnelles et stratégiques, la modélisation prédictive permet de réduire les coûts et d’améliorer les sources de revenus. Ce double avantage améliore les marges bénéficiaires globales, ce qui permet aux entreprises de prospérer même dans des environnements concurrentiels.
La modélisation prédictive transforme les efforts marketing en prévoyant les comportements, les préférences et les habitudes d’achat des clients. Les spécialistes du marketing peuvent utiliser ces informations pour adapter leurs campagnes afin de cibler le bon public avec le bon message au bon moment, optimisant ainsi l’efficacité de leurs stratégies marketing et augmentant le retour sur investissement.
L’analyse prédictive passe par une série d’étapes structurées qui guident les données, de la collecte au déploiement dans des applications pratiques. Les étapes nécessaires à la transformation des données brutes en informations exploitables se décomposent ainsi :
La première étape de l’analyse prédictive consiste à définir clairement le problème ou la question à traiter. Cette clarification permet d’établir les objectifs de l’analyse et de déterminer le type de données et les méthodes de modélisation nécessaires.
Une fois le problème défini, l’étape suivante consiste à recueillir les données requises. Cela implique la collecte des données auprès de diverses sources : systèmes internes, données accessibles au public, jeux de données achetés, etc. Il est essentiel d’organiser correctement ces données pour les étapes suivantes, qui comprennent des tâches comme le formatage, l’étiquetage et la vérification de leur accessibilité pour analyse.
Avant d’utiliser les données, il convient de les prétraiter. Cette étape consiste à traiter les valeurs manquantes, à supprimer les valeurs aberrantes et à transformer les variables pour que les données soient adaptées à la modélisation.
Les données doivent être intégrées à partir de différentes sources, combinées dans un ensemble cohérent et nettoyées pour garantir une qualité élevée. Le nettoyage peut consister à supprimer les doublons, à corriger les incohérences et à vérifier l’exactitude des données. Cet ensemble de données affiné sert de données d’entraînement pour le développement du modèle prédictif.
Une fois les données d’entraînement préparées, l’étape suivante consiste à développer des modèles prédictifs. Cela implique de sélectionner des algorithmes, tels que l’analyse de régression, les arbres de décision ou les réseaux neuronaux, puis de les appliquer aux données d’entraînement afin de créer un modèle capable de prédire les résultats en fonction des schémas reconnus dans les données.
Le modèle prédictif est ensuite validé pour s’assurer qu’il fonctionne bien sur les données encore inconnues, généralement à l’aide de techniques telles que la validation croisée. Après validation, le modèle est déployé dans l’environnement de production où il peut commencer à fournir des prévisions. Une surveillance et des ajustements constants sont nécessaires pour maintenir la précision et la pertinence du modèle à mesure de l’arrivée de nouvelles données et de l’évolution des conditions.
Les informations exploitables commencent souvent par les données issues de l’analyse prédictive, mais comment profiter au maximum de cette technologie ? Il vous faut la bonne plateforme. Voici comment trouver l’outil adapté à votre entreprise.
Commencez par définir clairement ce que vous espérez accomplir grâce à l’analyse prédictive. Qu’il s’agisse de renforcer la fidélité des clients, d’optimiser l’efficacité opérationnelle ou de réduire les risques, un objectif business clair guidera l’étendue et l’orientation de vos travaux d’analyse prédictive.
Identifiez et évaluez les jeux de données qui seront les plus pertinents pour votre objectif. Cela passe par 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 que vous avez accès aux bonnes données, car l’exactitude de vos prévisions dépendra fortement de la qualité des données utilisées.
Élaborez un plan sur la façon dont les informations issues de l’analyse prédictive seront diffusées et utilisées au sein de votre entreprise. Cela passe par la mise en place de canaux et de processus de communication qui garantissent que les personnes concernées ont accès aux informations d’analyse et comprennent comment les utiliser pour prendre des décisions.
Le choix du logiciel d’analyse prédictive approprié est également essentiel pour ce processus. Envisagez des outils qui répondent non seulement à vos besoins spécifiques en termes de fonctionnalités, mais qui s’intègrent également bien à vos systèmes de données existants. Recherchez des solutions qui offrent une capacité d’adaptation, des interfaces conviviales et des ressources complètes d’assistance et de formation pour aider votre équipe à tirer le meilleur parti de la technologie.
Le pouvoir transformateur de l’analyse prédictive est évident : elle permet aux entreprises de prendre des décisions tournées vers l’avenir avec une précision inégalée. En exploitant les données historiques, les algorithmes statistiques et l’apprentissage machine, les entreprises peuvent anticiper les tendances du marché, optimiser les opérations et améliorer l’expérience client. Cependant, l’efficacité de l’analyse prédictive dépend fortement de la puissance des solutions logicielles sous-jacentes qui traitent et analysent les données.
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