Quels sont les enjeux derrière l’analyse prédictive ?

Auparavant réservée aux statisticiens, l’analyse prédictive est désormais accessible à tous grâce à des logiciels grand public. Elle est également devenue un atout considérable pour les entreprises, au point de faire partie des tendances clés de la Business Intelligence. Datasulting décrypte pour vous cette pratique incontournable pour toute entreprise data-driven.

Au sommaire :

L’analyse prédictive utilise les mathématiques, les statistiques et l’IA pour prédire la probabilité maximale d’un événement en analysant des données historiques. Les objectifs de la modélisation prédictive sont nombreux :

Elle se base donc sur les statistiques, mais également sur l’exploration de données. Concrètement, l’analyse prédictive est en mesure de vous dire :

Cette exploration permet aux entreprises de mieux préparer leurs équipes aux nouvelles tendances, d’automatiser certaines actions, mais également de pouvoir saisir des opportunités commerciales.

On distingue deux grandes catégories d’analyse prédictive : la modélisation mathématique (ou statistique) et la modélisation informatique. 

La prédiction permet d’identifier des récurrences à partir de variables disponibles dans le but de fournir des scores qui évaluent les :

L’analyse prédictive s’applique aux données structurées et non structurées et son application suit des étapes précises.

Il existe plusieurs techniques de modélisation prédictive : les techniques de régression, d’arbres de décision, d’apprentissage automatique, de réseaux de neurones, etc.

Nous allons nous concentrer ici sur quatre techniques de modélisation prédictive.

Ce modèle utilise des équations mathématiques en vue de déterminer la relation existante entre deux variables. Il existe deux catégories de modèles de régression : linéaire et logistique.

Ce modèle est généralement utilisé par les banques et plus globalement par les institutions financières. Grâce à lui, elles sont capables de déterminer un risque de crédit, de prévoir les tendances du marché, de détecter des fraudes à la carte bancaire, etc. 

Ce modèle fait partie de ceux les plus utilisés en matière d’analyse prédictive. Les arbres de décision permettent de déterminer la raison pour laquelle une décision mène à une autre décision. En d’autres termes, grâce à cette technique, les entreprises sont en mesure d’évaluer différentes actions selon leur coût, leur bénéfice et leur probabilité.

Un arbre de décision débute par un nœud à partir duquel découlent plusieurs résultats possibles. Il existe 3 types de nœuds :

Ce modèle utilise des symboles, ce qui le rend simple à lire et à comprendre.

Si l’analyse prédictive nécessite généralement l’intervention d’analystes ou d’experts, l’apprentissage automatique se développe de façon autonome grâce aux logiciels d’IA notamment. Ces logiciels évoluent progressivement et s’améliorent en permettant le traitement des données sans que leurs utilisateurs doivent régulièrement les reprogrammer.

Cette technique d’analyse avancée détermine la véracité des résultats obtenus à partir des modèles de régression et des arbres de décision. Les réseaux de neurones identifient en effet les similarités non linéaires entre des données hétérogènes. 

L’analyse prédictive permet de résoudre des problèmes complexes, mais également d’identifier de potentielles opportunités.

Plusieurs méthodes sont combinées pour analyser les données dans le cadre de la détection des fraudes. L’analyse prédictive apparaît comme un des piliers pour contrer ce phénomène. Elle permet d’identifier les différentes opérations des fraudeurs et permet à une entreprise d’avoir une vue d’ensemble sur les systèmes de son organisation. 

L’analyse prédictive est un outil pertinent pour optimiser les campagnes marketing et tout événement promotionnel. Elle permet, par exemple, de déterminer le processus de réponse et d’achat des clients ou encore d’identifier les opportunités de vente croisée. Les modèles prédictifs aident les entreprises à attirer, fidéliser et augmenter le nombre de clients de valeur.

Comme vu précédemment, l’analyse prédictive attribue des scores qui évaluent les avantages et les risques d’un événement. Ces scores de crédit peuvent par exemple évaluer la probabilité de défaillance d’un acheteur en indiquant, notamment, sa solvabilité. Les autres applications des modélisations prédictives liées aux risques concernent les assurances.

De nombreuses sociétés utilisent les modélisations prédictives pour prévoir leurs stocks et gérer leurs ressources. Les compagnies aériennes fixent, par exemple, les prix des billets grâce à l’analyse prédictive. Les hôtels tentent d’anticiper le nombre de clients par nuit pour optimiser leur taux d’occupation en vue d’augmenter leur chiffre d’affaires. L’analyse prédictive permet donc aux entreprises de gagner en performance et en efficacité.

Le processus d’analyse prédictive varie selon le secteur d’activité et la maturité organisationnelle de chaque entreprise. Il se déploie selon cinq étapes.

Définir vos exigences implique de comprendre le problème que vous souhaitez résoudre.

Lister les problématiques et les classer par ordre d’importance est une première étape. L’intervention d’un statisticien s’avère utile à ce stade. Il va, en effet, pouvoir créer des métriques pertinentes. De manière générale, cette première étape est souvent prise en charge par un expert.

Cette étape nécessite, elle aussi, l’intervention d’un spécialiste. Elle consiste à identifier les données qui répondent aux problèmes à résoudre ainsi qu’aux objectifs déterminés. L’enjeu est donc de bénéficier de données propres, pertinentes et qualitatives.

À cette étape, il s’agit de déterminer le modèle le mieux adapté aux problèmes à résoudre. Il est crucial d’expérimenter différentes fonctionnalités, processus et algorithmes dans le but de trouver un équilibre entre performance, précision et d’autres exigences propres à l’entreprise.

Une fois le modèle d’analyse approuvé par les analystes, il s’agit de déterminer le meilleur processus pour récupérer, nettoyer et transformer les données brutes requises pour enfin déployer le modèle.

Les performances d’un modèle d’analyse prédictive peuvent changer au fil du temps à cause d’une évolution dans les préférences des clients ou à cause d’événements imprévus, par exemple. Parce que les seuils de mise à jour des modèles varient, l’intervention d’un expert et d’un data scientist est requise à l’étape de validation.

L’analyse prédictive peut couvrir des fonctions commerciales ou industrielles. À mesure que la technologie évolue, ses avantages deviennent de plus en plus pertinents pour les entreprises. Voici un échantillon d’applications d’analyse prédictive.

La prédiction permet de déterminer le comportement des consommateurs face à une campagne publicitaire, par exemple. Les outils d’analyse prédictive permettent donc de :

Dans le secteur du marketing, l’analyse prédictive a, en définitive, transformé le processus de ventes des entreprises.

Comme vu précédemment, ce modèle d’analyse est utilisé par les institutions financières pour détecter les fraudes. D’autres avantages sont à relever :

L’analyse prédictive s’applique à de nombreux services bancaires et financiers. Ce processus est en effet précieux pour maximiser la satisfaction client.

De nombreux experts sont unanimes sur le fait que l’analyse prédictive apporte de la valeur aux soins de santé. Dans ce secteur, elle est capable de :

Le secteur de l’assurance maladie utilise également la modélisation prédictive pour identifier les patients les plus à risque de maladies incurables ou chroniques.

En matière de surveillance, les données IoT (Internet des objets) sont utilisées pour prévenir des pannes d’équipement. L’analyse prédictive sert également à surveiller les oléoducs et gazoducs, les plateformes de forage, les parcs éoliens et d’autres installations industrielles IoT.

Le machine learning (ML), appelé également apprentissage automatique, est une forme d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre d’eux-mêmes à résoudre un problème donné. Comme vu précédemment, elle fait partie des techniques utilisées par l’analyse prédictive. Les deux notions sont souvent confondues.

Le domaine de l’analyse prédictive évolue. L’IA, et notamment le machine learning, prennent de l’ampleur. Les algorithmes ML intégrés aux outils analytiques sont désormais à la portée de tous les utilisateurs. Toutefois, parce qu’il s’agit de sujets importants et vecteurs de performance, se faire accompagner par des experts en data est crucial. Cabinet de conseil en valorisation des données, Datasulting pilote la performance des entreprises par l’exploitation du potentiel de leurs données, et ce, depuis 2013. Contactez nos experts pour en savoir plus et déployez le potentiel de votre entreprise.