Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est un ensemble de techniques permettant d’analyser des situations présentes et passées afin de faire des prédictions sur des évènements à venir.
Définition Analyse prédictive
Sommaire

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive, également appelée logique prédictive, est une méthode analytique et statistique qui se base sur l’analyse des données présentes et historiques dans le but de créer des hypothèses et des prédictions relatives à des évènements futurs. Cette logique analytique doit être considérée dans le monde de l’entreprise afin de dessiner des schémas et des modèles prédictifs pour l’anticipation des tendances et la détection des risques et des opportunités. 

Cette vidéo donne une présentation très imagée de l’analyse prédictive : 

Les modèles prédictifs ou patterns

Les modèles prédictifs ou patterns, sont créés en tenant compte du data mining qui est une démarche consistant à analyser d’importants volumes de données, notamment le Big Data. Par cette méthode, les datas sont rapprochés, ce qui permet de déceler des relations existantes entre des variables et de transformer les données en informations qu’on peut exploiter de façon stratégique.

Des probabilités et des hypothèses 

Toutefois, il faut comprendre que l’analyse prédictive donne des probabilités et des hypothèses. Il n’en découle pas de résultat véridique ou absolu. La logique prédictive n’est donc pas une science exacte. 

C’est un point abordé dans cette vidéo : L’analyse prédictive en entreprise : une science exacte ?

Cette méthode statistique doit être vue comme un outil et donc être utilisée comme telle pour la rapprocher de ses pratiques et de sa connaissance. C’est une solution stratégique qui permet de prendre des décisions en s’appuyant sur des données reflétant certaines réalités.

Analyse prédictive : cas d’usage et domaines d’application

La plupart des secteurs d’activités peuvent profiter de l’analyse prédictive. C’est le cas notamment des secteurs de l’automobile, de la santé, de la finance, de la production industrielle, de l’aérospatiale et des produits pharmaceutiques. Des exemples d’analyse prédictive dans quelques-uns de ces domaines sont mis en avant ci-dessous, mais il en existe de nombreux autres.

L’analyse prédictive dans le secteur de la finance

Le recours à l’analyse prédictive dans l’univers de la finance est plus envisagé pour prévenir les risques. Il sert à développer des services financiers pour développer des modèles de risque de crédit. Les techniques de machine learning sont exploitées à cet effet, de même que des outils quantitatifs favorisant la prévision du risque de crédit.

La mise en pratique de l’analyse prédictive dans l’univers de la finance et de la banque permet de prévenir et diminuer les fraudes. Les données issues des opérations frauduleuses du passé peuvent être combinées à celles provenant des fichiers actuels. Cela donne aux établissements bancaires des indications pour détecter les risques. Ils peuvent ainsi mener des actions optimales afin de les anticiper.

Combiner les modèles prédictifs au big data

Pour une efficacité, il est bon de combiner les modèles prédictifs à l’analyse du Big Data ainsi qu’aux solutions informatiques innovantes, telles que le machine learning, le deep learning et l’intelligence artificielle. L’organisme financier doit disposer d’une stratégie et d’outils adaptés pour identifier les actions les plus performantes à mettre en œuvre.

Exemples d’application de l’analyse prédictive dans la finance 

Détection de fraudes : la prédiction du comportement

La mise en œuvre de l’analyse prédictive joue un rôle majeur pour détecter les fraudes. Son utilisation dans ce cas est recommandée avec d’autres méthodes analytiques, ce qui permet d’améliorer les schémas de détection et de prévenir les comportements criminels. L’analyse prédictive est une bonne réponse contre la cybercriminalité en ce sens qu’elle favorise l’analyse comportementale et fait un examen en temps réel de toutes les actions sur un réseau. Cela permet la détection d’anomalies pouvant révéler des fraudes et toutes sortes de menaces.

Diminution des risques : l’exemple des “scores de crédit”

L’analyse prédictive permet d’obtenir des scores de crédit à partir desquels la probabilité de défaillance d’un acheteur peut être évaluée. C’est un modèle prédictif qui génère ces scores sous forme de nombres. Il intègre l’ensemble des données pertinentes concernant la solvabilité d’une personne.

L’analyse prédictive dans le domaine du marketing 

L’analyse prédictive peut jouer un rôle décisif dans le lancement de campagnes marketing. On parle de marketing prédictif ou « database marketing » en anglais lorsque les données de comportements des clients sont analysées afin d’anticiper les besoins et décisions des clients. Il est possible par exemple de déterminer les réactions des clients ou leurs achats et s’en servir pour faire la promotion d’opportunités de vente croisée ou calculer le taux d’attrition et l’influencer en réalisant des offres commerciales ciblées selon les profils de clients. Cette technique est parfaitement indiquée pour optimiser vos campagnes marketing. Vous pourrez notamment attirer les clients les plus rentables et les fidéliser.

Vers le marketing prédictif 

L’analyse prédictive dans le secteur de la santé

L’application de l’analyse prédictive dans le secteur de la santé permet de faire des anticipations et d’éviter que des patients soient atteints de certaines pathologies. Par exemple, l’observation des données relatives à l’historique médical des patients et l’analyse des diagnostics actuels peuvent permettre de déceler chez un patient une prédisposition à être diabétique. Les informations issues de l’analyse prédictive sont d’une haute importance pour les professionnels de santé qui ont des indications claires pour faire très attention à certains symptômes. Ils peuvent même tenir compte de ces données pour soumettre leurs patients à risque à des examens médicaux réguliers.

Vers une médecine prédictive

Dans le domaine de la santé, l’analyse prédictive est exploitable pour mettre au point des appareils médicaux. Des algorithmes de reconnaissance de formes peuvent notamment être utilisés pour reconnaître des pathologies. Cela est ainsi favorable à la détection de l’asthme par exemple. Avec un appareil de gestion de l’asthme, il est possible d’enregistrer et d’analyser la respiration des patients. Grâce à une application mobile, les résultats sont obtenus directement sur smartphone, de quoi aider les patients à bien gérer leur problème d’asthme. Cette vidéo présente les implications d’une médecine prédictive.

L’analyse prédictive dans l’industrie

Dans l’univers industriel, l’analyse logique peut être utilisée afin de parfaire le fonctionnement des machines. Elle permet notamment de prévoir les pannes. Dans la production de films plastiques et de films minces, les fabricants peuvent faire des économies de l’ordre de 600 000 euros par an s’ils utilisent des applications de contrôle d’état et de maintenance prédictive. Cela permet de diminuer les temps d’arrêt et de gaspillage.

Vers une “maintenance prédictive” ou “maintenance prévisionnelle”

A partir de l’analyse prédictive, il est possible de faire une bonne maintenance et ainsi assurer le fonctionnement continu de ses machines et de ses systèmes. En considérant les données historiques et les données actuelles, on peut prédire d’éventuelles pannes et ainsi réparer ou remplacer le matériel avant la manifestation d’une défaillance pouvant perturber la productivité. L’analyse prédictive est avantageuse à ce niveau puisqu’elle limite le facteur risque et augmente l’efficacité opérationnelle. Elle assure les entreprises sur la certitude de réaliser des chiffres d’affaires qui ne sont pas impactés par des incidents mécaniques et techniques.

Analyse prédictive et amélioration des opérations

La prévision des stocks

Une entreprise peut disposer d’une prévision de ses stocks et ainsi mieux gérer ses ressources. 

La prédiction du prix ou du taux d’occupation

Les compagnies aériennes déterminent les prix de leurs billets d’avion en fonction de leurs projections sur la demande. Dans le domaine de l’hôtellerie, certains établissements utilisent l’analyse prédictive pour prévoir le nombre de clients qu’ils peuvent recevoir par nuit afin d’optimiser le taux d’occupation afin d’augmenter leur chiffre d’affaires. Par cette méthode, les entreprises de plusieurs domaines peuvent gagner en efficacité.

Orange commercialise par exemple une solution de prédiction dans l’hôtellerie

L’analyse prédictive dans le secteur automobile

Dans le secteur automobile, la logique prédictive peut permettre de fabriquer des véhicules autonomes. Il est possible de développer des technologies qui aident à la conduite. Les véhicules autonomes peuvent se servir de l’analyse prédictive et des algorithmes prédictifs pour analyser les données de capteurs et assurer une conduite intelligente dans divers contextes.

Les véhicules autonomes

Attention, la vidéo commence à 7:45

La prédiction des pannes

L’analyse prédictive dans le secteur de l’énergie

Prévoir la demande et le prix de l’électricité

Un dernier exemple d’utilisation de la logique prédictive est l’optimisation de la production d’énergie. Il est en effet possible de mettre au point des applications de prévision. Celles-ci se basent sur des modèles assurant la surveillance de la disponibilité des centrales, de la saisonnalité, des tendances historiques et de la météo. Les données reçues peuvent permettre de prévoir la demande en électricité et les prix.

Les outils et techniques de l’analyse prédictive

Une multitude d’outils peut être utilisée pour faire de l’analyse prédictive. Avant de recourir à un outil d’informatique décisionnelle, il est bon d’analyser les fonctionnalités afin de savoir si la solution visée répond à vos objectifs. Certains outils sont dédiés à un secteur d’activité bien précis. Par exemple, il peut y en avoir pour le domaine de la médecine, de la finance, de l’assurance ou de la maintenance. D’autres sont d’ailleurs applicables dans tous les secteurs.

Choisir le bon outil d’analyse prédictive 

Si vous êtes à la recherche d’un bon outil d’analyse prédictive, portez votre choix sur une solution adaptée à votre secteur et usage. Elle doit permettre d’effectuer des analyses prédictives basées sur des données de sources internes et externes à l’entreprise. 

La réalisation d’une analyse prédictive peut se faire à partir d’une diversité de techniques. On retrouve parmi celles-ci l’apprentissage automatique, la modélisation statistique et l’exploration des données qui permet d’identifier les comportements, les tendances, les opportunités et les résultats futurs.

Liste des solutions d’analyse prédictive

Il existe de très nombreuses solutions d’analyse prédictive, dont voici les plus courantes.

Briq

Sift Science

Striim

Dreamdata

Rchilli 

Collective[i]

Trendalyze

BEYABLE

Aurora LightZ

Crystal

Madgicx

OpsVeda

intelliHR

Vertica

FICO Application Fraud Manager

Ereuna Systems

Piik

OpenText Magellan

Millimetric.ai

Farrago

D&B Credit

Flowtrace

MyMatchWork

Qrvey

Smarten

Expr3ss!

Alteryx Designer

Entytle

Neuton AutoML

Maroon.ai

Tercept

DataStories

Ideal

XpertRule Workflow Automation

Course5 Discovery

PredictHQ

SnapStrat

Leadspace

Agilence Analytics

1010data

ZyloTech

Adaptalytics

MRP Prelytix

indico

Seeq

Lumenore 

Crunchmetrics

vPhrase

ShiftWorx

HeartCount

Kubit

Customer Happiness Index

Nordigen Credit Scoring

VROC

ChurnIQ

datacadabra

Augmented Revenue

Hypersonix

EntelliFusion

Veritone Automate Studio

Solyp

Crunchr People Analytics

Knowledge Studio

Seery

GiniMachine

Accern

DigDash

Delphi AI

Stargazr Predictive Analytics

Enveyo

Graphite Note

Faraday

HereForRetail

PrediCX

Splunk Enterprise

FactoryTalk

JMP

Anodot

Looker

Sisense

SalesChoice

Tableau

Seebo

Up by CTS

TADA

Kepion

Jepto

Izenda Business Intelligence

Statgraphics Centurion

ABBYY Timeline

Minitab

Unit4 Financial Planning & Analysis

GoodData

MIDA Keen Decision Systems

Dataiku DSS

Analytic Solver

MediaMath

Knowage

Logi Analytics

Visier People

Sinequa

Customer Data Platform

Raw Data AG

6sense

MicroStrategy Analytics

Radius

Infor Birst

CrossEngage

Keatext

Infer

sales-i

Mi360

Playbooks

Rulex

OPTIMIZE

Conclusion

Aujourd’hui, l’analyse prédictive s’intègre parfaitement dans la vie des organisations. C’est une technique d’anticipation qui optimise la production, garantit la satisfaction client, assure un excellent niveau de service et permet de rester concurrentiel. C’est la raison pour laquelle de très nombreux secteurs d’activité se tournent vers l’analyse prédictive. 

Crédit image à la Une :  Sandeep K Udayan – Dribble

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