Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?
L'analyse prédictive est l'utilisation de données passées pour extrapoler des scénarios futurs possibles et est rendue possible par les données volumineuses (big data). Plus l'ensemble de données est important et varié, plus la prédiction sera précise, d'où la nécessité d'une puissance de calcul massive.
Avant l'analyse humaine, les données sont généralement traitées à l'aide de techniques d'IA et/ou d'apprentissage automatique pour repérer les modèles, les tendances et les marqueurs qui peuvent impliquer certains événements ou trajectoires. Ces résultats sont ensuite présentés dans un format conçu pour la consommation humaine en vue d'une analyse plus poussée, ce qui devrait permettre d'obtenir des informations exploitables.
Pourquoi l'analyse prédictive est-elle importante ?
L'analyse prédictive devient essentielle pour un large éventail d'industries afin de rester compétitif, car ses algorithmes statistiques et ses techniques d'apprentissage automatique peuvent aider les entreprises à prendre des décisions fondées sur des données. En analysant les données historiques et en faisant des prédictions sur les résultats futurs, il est possible de découvrir des modèles et des tendances afin d'identifier les risques et les opportunités potentiels, d'anticiper les tendances du marché et les besoins des clients, d'optimiser les opérations et d'améliorer l'expérience des clients.
La différence entre l'analyse prédictive et l'apprentissage automatique
L'analyse prédictive est un processus qui utilise des données historiques pour faire des prédictions sur des événements ou des tendances futurs, tandis que l'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle (IA) qui implique la formation d'algorithmes pour apprendre à partir de données et faire des prédictions ou prendre des décisions sur la base de cet apprentissage. L'analyse prédictive et l'apprentissage automatique impliquent tous deux de faire des prédictions, mais ils diffèrent dans l'approche et le niveau d'automatisation. Une autre différence est que l'analyse prédictive tend à être plus manuelle et repose sur l'expertise humaine pour identifier et analyser les données pertinentes, alors que l'apprentissage automatique est plus automatisé et peut traiter de plus grands volumes de données avec une plus grande précision. Ces deux processus offrent des options aux entreprises qui recherchent l'approche adaptée à leurs besoins et objectifs spécifiques.
Quels sont les types de modèles d'analyse prédictive ?
Arbres de décision
Un arbre de décision est un type d'organigramme, composé de nœuds de décision, de nœuds de hasard et de nœuds finaux, qui présente visuellement le processus de prise de décision sous la forme d'un modèle arborescent de décisions avec leurs résultats possibles. Cette représentation visuelle est utilisée dans l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle comme modèle prédictif pour classer et analyser les données. Les arbres de décision facilitent la compréhension du processus décisionnel en fournissant une image qui illustre le raisonnement qui sous-tend une décision.
Réseau de neurones
Un réseau neuronal est un type d'apprentissage automatique qui apprend aux ordinateurs à traiter des données d'une manière similaire à celle du cerveau humain. Des nœuds interconnectés, ou neurones, travaillent ensemble pour reconnaître des modèles et faire des prédictions sur la base de grandes quantités de données et de modèles qui peuvent être trop complexes pour être identifiés par l'homme. Les réseaux neuronaux deviennent de plus en plus essentiels dans des domaines tels que l'IA, la robotique et la science des données, et peuvent être utiles dans un certain nombre d'applications, notamment la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel et l'analyse prédictive.
Régression
Le modèle analytique prédictif de régression est utilisé pour analyser la corrélation entre les variables afin de prévoir les tendances futures et de prendre des décisions éclairées. La régression utilise les données historiques pour identifier les modèles et les relations entre les variables et applique ces connaissances pour prédire les résultats futurs. Les modèles de régression peuvent varier de simples à complexes et peuvent être utilisés pour analyser des relations linéaires et non linéaires en fonction du nombre de variables impliquées.
Quels sont les avantages de l'analyse prédictive ?
Réduire les risques
L'analyse prédictive peut être un outil puissant pour les entreprises afin de réduire les risques en fournissant des informations sur les résultats futurs sur la base des données passées. Cela peut aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées, tout en leur permettant de profiter des opportunités pour réduire les risques. En analysant les modèles et les tendances dans les données, l'analyse prédictive peut également aider à identifier et à prévenir les activités frauduleuses.
Augmenter l'efficacité des opérations
En analysant les données historiques et en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique, l'analyse prédictive peut aider les entreprises à prédire les résultats futurs et à prendre des décisions fondées sur des données afin d'améliorer l'efficacité. Les chaînes d'approvisionnement des entreprises peuvent être optimisées en prévoyant la demande de produits et en ajustant les niveaux de stock en conséquence. L'analyse prédictive peut également contribuer à réduire les temps d'arrêt et à améliorer les calendriers de maintenance en prévoyant les pannes d'équipement avant qu'elles ne se produisent, ce qui donne aux entreprises un avantage concurrentiel et améliore leurs résultats.
Améliorer la prise de décision
L'utilisation d'algorithmes statistiques et de techniques d'apprentissage automatique dans le cadre de l'analyse prédictive permet de déterminer la probabilité de résultats futurs sur la base de données historiques. En analysant les tendances et les modèles passés, l'analyse prédictive peut aider les organisations à prendre des décisions plus éclairées, à cibler les risques potentiels, à prévoir les tendances futures et à optimiser les opérations. L'analyse prédictive aide les décideurs à faire de meilleurs choix, à réduire l'incertitude et à éviter de prendre des risques inutiles. L'analyse prédictive donne aux entreprises un avantage concurrentiel en leur permettant de prendre des décisions fondées sur des données plus précises, plus efficaces et plus efficientes.
L'analyse prédictive dans la pratique
Les fabricants, par exemple, peuvent utiliser l'analyse prédictive pour éviter que les machines ne tombent en panne. Pour ce faire, ils collectent en temps réel des flux de données sur l'état de la machine - une combinaison de détecteurs de chaleur, de détecteurs de vibrations, d'ultrasons, de capteurs acoustiques, etc. Ces données peuvent être analysées pour détecter des changements par rapport au fonctionnement normal.
La fréquence émise par une pièce à rotation rapide peut avoir changé, par exemple. Cette fréquence est ensuite comparée aux données antérieures et/ou aux références industrielles pour cette machine afin de déterminer ce que ce changement peut signifier. Les cas précédents de changement de fréquence peuvent avoir précédé la corrosion irrémédiable d'une pièce rotative x, par exemple. En détectant ce signe précoce, les techniciens peuvent extrapoler ce qui se passerait à l'avenir si la pièce était laissée en l'état, y compris le délai de remplacement avant que le problème ne devienne plus grave.
Cinq exemples d'utilisation de l'analyse prédictive
Service d’assistance
L'analyse prédictive permet aux équipes de service sur le terrain de traiter les problèmes de manière proactive, de minimiser les temps d'arrêt, de réduire les coûts et d'améliorer la satisfaction des clients. L'analyse prédictive peut être un outil puissant pour le service sur le terrain en analysant les données provenant de capteurs ou d'autres sources afin que les algorithmes puissent identifier des modèles et des irrégularités qui signalent des problèmes potentiels avant qu'ils ne se produisent. Les techniciens de terrain peuvent également utiliser l'analyse prédictive pour optimiser la planification et l'acheminement afin de s'assurer qu'ils sont envoyés de la manière la plus efficace et la plus efficiente.
Soins de santé
L'un des cas d'utilisation les plus passionnants de l'analyse prédictive - et auquel nous pouvons tous nous identifier - est celui des soins de santé. La modélisation des risques basée sur les données est depuis longtemps une caractéristique de la médecine, sous une forme ou une autre, au moins depuis la découverte que certaines maladies sont héréditaires. Plus récemment, le dépistage des marqueurs génétiques du cancer du sein et des maladies héréditaires chez le fœtus est devenu monnaie courante. Toutefois, ces méthodes tendent à reposer sur des déclarations simplistes du type "si... alors". Si ce marqueur génétique est présent dans votre génome, vous avez x % de risque de développer cette maladie. L'analyse prédictive devrait transformer la manière dont les soins de santé sont dispensés.
En rassemblant toutes les informations disponibles sur la santé d'un individu - génétique, résultats de laboratoire, réponses à des questionnaires et flux de données provenant de dispositifs portables tels que des informations sur le mode de vie et des constantes en temps réel - chaque personne peut être évaluée individuellement en fonction de son risque de développer des conditions particulières, par rapport au reste de la population. C'est le même principe que l'entretien préventif des équipements industriels. Les médecins peuvent ainsi passer d'une médecine réactive et épisodique, où le traitement n'est administré qu'en cas de symptômes, à un modèle plus préventif et proactif, en donnant des recommandations sur les médicaments et le mode de vie afin d'intervenir avant que l'affection ne s'aggrave.
De l'autre côté de la médaille, la maintenance préventive basée sur l'analyse prédictive pratiquée dans l'industrie manufacturière peut être appliquée à la médecine. Il sera d'autant plus important de maintenir les machines de soins de santé en état de marche que les données qu'elles produisent deviennent de plus en plus essentielles à la manière dont la médecine est dispensée.
Transport
Les entreprises de transport routier peuvent bénéficier de l'analyse prédictive pour optimiser les itinéraires et les horaires, réduire la consommation de carburant et améliorer la sécurité. L'analyse des données relatives à des facteurs tels que les schémas de circulation et les conditions météorologiques peut également permettre de réduire considérablement les retards de livraison coûteux. Pour l'industrie du transport aérien, l'analyse prédictive permet d'analyser les données afin de prévoir les retards ou les annulations de vols. Les compagnies aériennes peuvent également utiliser l'analyse prédictive pour identifier les tendances et les modèles de comportement des clients, ce qui leur permet d'adapter leurs services pour répondre à des besoins spécifiques.
Prévisions météorologiques
Les météorologues peuvent bénéficier de l'analyse prédictive dans les prévisions météorologiques pour fournir des informations précises, opportunes et même vitales sur les événements météorologiques à venir. En analysant les modèles météorologiques historiques et les données météorologiques actuelles, l'analyse prédictive peut aider les prévisionnistes à prendre des décisions plus éclairées sur les risques météorologiques potentiels. Les alertes météorologiques émises à l'intention du public peuvent faire la différence entre la vie et la mort, sans parler de l'économie de millions de dollars en dommages aux biens et aux infrastructures. L'analyse prédictive peut également améliorer la précision des prévisions météorologiques à long terme, aidant ainsi les entreprises et les particuliers à prendre des décisions plus éclairées concernant leurs activités et leurs projets quotidiens.
Marketing
Les spécialistes du marketing peuvent utiliser l'analyse prédictive pour prévoir les tendances et les comportements futurs de leur public cible. Les données provenant de diverses sources, telles que le comportement des clients, les habitudes d'achat et l'activité des médias sociaux, peuvent être analysées pour prédire ce que les clients voudront ou ce dont ils auront besoin à l'avenir, ce qui permet aux spécialistes du marketing d'élaborer des stratégies de marketing plus efficaces et plus efficientes, avec pour résultat une augmentation des ventes et une fidélisation de la clientèle. Par exemple, les spécialistes du marketing peuvent utiliser l'analyse prédictive pour identifier les segments de clientèle les plus rentables, créer des campagnes de marketing ciblées et prédire l'efficacité des différents canaux de marketing.
L'impact de l'analyse prédictive
Relativement parlant, l'analyse prédictive n'en est qu'à ses débuts. À l'avenir, son impact se fera sentir dans tous les secteurs, amplifié massivement par la prolifération de l'internet des objets (IOT). À mesure que l'IOT numérisera et quantifiera les objets physiques, il y aura une explosion de données pour alimenter l'analyse prédictive, faisant pivoter l'industrie, la politique et les soins de santé des méthodes réactives vers des approches proactives.
À une échelle plus prosaïque, l'impact est déjà visible. Les fabricants innovent de nouveaux modèles de services. Alors qu'ils vendaient auparavant des machines sur une base transactionnelle, l'analyse prédictive a catalysé le modèle du produit en tant que service. Les fabricants facturent de plus en plus des contrats de service basés sur les résultats plutôt que sur l'équipement, c'est-à-dire, par exemple, la capacité continue de prendre des radiographies, plutôt que le scanner à rayons X lui-même. Grâce à la possibilité de surveiller, de dépanner et de prévoir à distance l'état des machines, les fabricants peuvent prolonger la durée de vie productive d'une machine, maximiser son efficacité opérationnelle et minimiser les temps d'arrêt. L'utilisateur final n'a pas à se préoccuper de l'équipement, si ce n'est lors de son utilisation.
Ce modèle améliore l'expérience du client - les problèmes étant souvent mis en évidence par le fabricant avant même qu'ils ne se présentent aux utilisateurs - tout en amplifiant les opportunités de revenus pour les fabricants. Un fabricant industriel estime qu'il y a 12 dollars de recettes potentielles de services pour chaque dollar de vente de machine. Selon IDC, 40 % des 100 plus grands fabricants de produits discrets au monde prévoient d'offrir des plateformes de produits en tant que service. Des effets similaires se feront sentir dans d'autres secteurs. L'analyse prédictive transforme déjà la banque et la finance, l'urbanisme, le secteur de l'énergie et le commerce de détail.
Comme pour toute technologie, il faut du temps pour passer des cas d'utilisation initiaux et simples à des utilisations matures et complexes, à la fois pour les organisations individuelles et à l'échelle mondiale. L'essentiel pour les organisations est maintenant d'explorer comment l'analyse prédictive peut s'intégrer dans leurs stratégies numériques, afin de jeter les bases de l'avenir.