Analyse prédictive : présentation et avantages

Votre entreprise a des montagnes de données à sa disposition. En les utilisant à bon escient, elle peut améliorer la prévision, le marketing, le service clientèle et d’autres processus. L’analyse prédictive est un excellent moyen d’exploiter la science des données pour anticiper les activités, les comportements et les tendances.

Bien qu’elle existe depuis des décennies, de récents progrès dans la modélisation logicielle ont permis d’améliorer les opérations, de réduire les risques et d’élargir la portée du marketing et du service clientèle.

L’analyse prédictive, qui peut sembler futuriste, diffère du machine learning mais exploite son potentiel. Dans l’environnement concurrentiel actuel, elle aide les entreprises à améliorer leurs produits et services, à gagner en efficacité et à renforcer les relations avec la clientèle.

Découvrez son rôle, ses avantages et ses applications.

Cet article aborde les points suivants :

• Rôle de l’analyse prédictive
• Cas d’usage de l’analyse prédictive
• Types de modélisation prédictive
• Avantages de la modélisation prédictive

Rôle de l’analyse prédictive

L’analyse prédictive est une forme d’analyse avancée qui utilise les statistiques et le machine learning pour établir des prévisions sur les performances futures. Elle examine les données historiques et identifie des schémas, des tendances et des relations.

C’est un peu une boule de cristal qui, dans un contexte économique tendu, peut aider votre entreprise à rester compétitive, en lui permettant d’évaluer les risques, de définir des stratégies marketing, d’établir des prévisions financières et de gagner en efficacité opérationnelle.

Sans être infaillible, cette approche data-driven vous permet de prendre des décisions stratégiques dans un environnement complexe.

Cas d’usage de l’analyse prédictive

L’analyse prédictive est extrêmement utile aux entreprises qui collectent de gros volumes de données. Elle est couramment utilisée dans de nombreux secteurs, dont la finance et l’industrie. Voici quelques-uns de ses cas d’usage :

Finance et banque

Les établissements financiers et les banques ont recours à l’analyse prédictive pour anticiper les tendances dans l’environnement économique global ou en interne, et plus spécifiquement pour :

• limiter les risques et éviter les pertes dues aux créances irrécouvrables ;
• analyser les données client pour renforcer la fidélisation ;
• pratiquer le trading algorithmique en se basant sur les mouvements tarifaires et les tendances.

Sachant que 51 % des entreprises ont été victimes de malversations au cours des deux dernières années, les établissements financiers recourent souvent à l’analyse prédictive pour repérer la fraude. Cette méthode identifie les schémas inhabituels et signale les anomalies, ce qui aide les banques à réagir rapidement face aux activités illégales.

Marketing

Les responsables marketing, qui doivent parfaitement cerner l’audience cible, font appel à l’analyse prédictive pour booster les interactions client. Cette méthode les aide à :

• cibler les audiences en fonction de leur comportement ;
• prévoir la valeur client et d’autres indicateurs de mesure importants ;
• optimiser les performances des e-mails, de la publicité et du marketing de contenu.

Santé

Des quantités phénoménales de données sur la patientèle sont stockées dans les systèmes des établissements de santé. L’analyse prédictive permet de les passer rapidement au crible pour améliorer la qualité des soins, réduire les coûts et offrir une meilleure expérience au personnel.

Par exemple, les établissements de santé y ont recours pour optimiser les plannings lors des pics de demande annuels et établir des plans de sortie personnalisés afin de réduire le taux de réadmission.

Ressources humaines

Les services RH et les spécialistes du recrutement utilisent l’analyse prédictive pour prendre des décisions data-driven.

Cette technique peut en effet prédire les meilleurs profils pour un poste en fonction des compétences et des qualifications des candidates et des candidats. Elle peut même exploiter les données historiques pour identifier les facteurs qui contribuent le plus à l’efficacité du personnel, ce qui permet aux RH d’améliorer les programmes de formation et les évaluations de performances.

Industrie

Dans ce secteur, l’analyse prédictive sert à prévoir les défaillances des équipements et à réduire les temps d’arrêt par le biais d’une maintenance préventive. Dans la gestion de la chaîne logistique, elle permet d’anticiper la demande, ce qui simplifie la gestion des stocks. Elle prend même en compte des facteurs tels que la fiabilité des fournisseurs, les conditions météorologiques et les problèmes géopolitiques.

Extrêmement souple, elle est d’une grande utilité dans de nombreux secteurs d’activité. Une entreprise peut faire appel à plusieurs types de modèles pour personnaliser l’analyse prédictive en fonction de besoins précis.

Types de modélisation prédictive

L’analyse prédictive repose sur différentes technologies, notamment l’intelligence artificielle, le data mining, le machine learning, la modélisation prédictive et les statistiques.

Il en existe deux types : la classification et la régression.

Les modèles de classification sont capables de fournir un résultat catégoriel (par exemple, si un e-mail est un courrier indésirable). Les modèles de régression établissent des résultats continus, tels que le coût d’un bien immobilier en fonction de sa localisation, de sa taille et du nombre de pièces. Le type d’analyse prédictive utilisé par une entreprise dépend des données qu’elle traite et des insights qu’elle doit collecter.

Que vous exécutiez un modèle de classification ou de régression, vous avez le choix entre plusieurs techniques de modélisation prédictive.

1. Arbres de décision

Basés sur un algorithme de machine learning, les arbres de décision possèdent une structure arborescente avec des fonctionnalités et des règles permettant de visualiser différents résultats.

Dans la modélisation prédictive, ils examinent vos données et prennent une décision en se basant sur plusieurs attributs. Faciles à lire, ils servent généralement à visualiser un processus décisionnel.

2. Régression

La régression linéaire et la régression logistique sont deux types d’analyse prédictive couramment utilisés. La régression linéaire fournit un résultat continu basé sur des variables prédictives. Par exemple, elle permet d’estimer le coût d’un bien immobilier en fonction de sa taille, de sa localisation et du nombre de pièces. Ce modèle offre un moyen simple de quantifier l’impact de chaque variable.

La régression logistique est plus indiquée pour estimer la probabilité de l’un de deux résultats. Par exemple, elle peut déterminer si une personne souffre d’une maladie.

3. Réseaux de neurones artificiels

Les réseaux neuronaux sont un type de machine learning qui reproduit la façon dont le cerveau humain traite les informations. Ils reçoivent des données, les analysent et effectuent des prévisions.

Dans la modélisation prédictive, ils appliquent une pondération aux données que vous entrez. Plus complexes que les arbres de décision, ils constituent le choix idéal pour traiter d’importants volumes de données non structurées.

4. Modèles de cluster

Les modèles de cluster sont un type de machine learning qui regroupe des objets. Ils sont très pratiques pour identifier des schémas et des relations sans aucune étiquette prédéfinie. Ils ne fournissent pas de résultats, mais révèlent des tendances.

Le clustering peut améliorer les performances globales de votre modèle prédictif. Par exemple, il isole des segments dans vos données client et vous permet de les utiliser pour créer des modèles prédictifs plus précis. Il est aussi tout indiqué pour la catégorisation des images, la détection des anomalies et les moteurs de recommandation.

5. Modélisation de série temporelle

Les modèles de ce type analysent les variables qui changent au fil du temps. Ils collectent des données à intervalles réguliers et se concentrent sur leur chronologie.

Dans la modélisation prédictive, ils prévoient les saisons et les tendances, ce qui est très pratique pour analyser des schémas climatiques ou des cotations boursières quotidiennes.

Avantages de la modélisation prédictive

La modélisation prédictive n’est plus réservée aux grandes entreprises. Si vous collectez suffisamment de données, elle permet d’améliorer votre compétitivité. Elle offre également d’autres avantages, du renforcement de la sécurité à l’enrichissement du processus décisionnel.

1. Optimisation de la sécurité

La modélisation prédictive permet d’identifier des schémas et des anomalies dans vos données. Elle est, par exemple, capable d’analyser le trafic réseau pour détecter des menaces de cybersécurité potentielles. Si les risques de fraude ou de piratage vous préoccupent, elle sera d’une aide précieuse.

2. Réduction des risques

L’analyse prédictive peut traiter des données antérieures sur les risques, mais aussi travailler sur les données actuelles pour repérer des schémas suspects. En anticipant les scénarios futurs, vous pouvez limiter les risques avant qu’ils ne deviennent problématiques. Cette démarche est gage d’une meilleure conformité et de coûts réduits.

3. Gains d’efficacité

L’analyse prédictive est une approche non pas réactive mais proactive, qui vous permet de planifier vos opérations, de simplifier vos processus et de gagner en efficacité. Par exemple, les industriels l’utilisent pour éviter de coûteuses défaillances, et les retailers pour ne pas subir de ruptures de stock dans leurs magasins physiques. En limitant les perturbations, vous optimisez votre activité.

4. Amélioration des processus décisionnels

L’analyse prédictive s’appuie sur des données pour établir des prévisions. Vous avez ainsi l’assurance de prendre des décisions objectives et avisées. De la planification stratégique au développement de produits, cette méthode vous confère l’avantage concurrentiel des insights data-driven.

Façonner l’avenir grâce à la puissance de l’analyse prédictive

L’analyse prédictive améliore votre proposition de valeur, vous aide à préserver votre compétitivité sur un marché tendu, renforce les relations client et optimise vos processus.

Avant de vous lancer, explorez les outils qui simplifient l’adoption de la modélisation prédictive. Si vous souhaitez tirer des insights exploitables de vos données, découvrez Adobe Analytics.

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