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  • Culture data

Quels sont les enjeux derrière l’analyse prédictive ?

12 octobre 2022

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 :

  1. Qu’est-ce qu’une analyse prédictive ?
  2. Comment fonctionne l’analyse prédictive ?
  3. Pourquoi faut-il absolument intégrer l’analyse prédictive dans son pilotage ?
  4. Comment développer un processus d’analyse prédictive ?
  5. Quels sont les domaines d’application de l’analyse prédictive ?
  6. Quel est le lien entre Machine Learning et prédictions ?

Qu’est-ce qu’une analyse prédictive ?

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 :

  • Identifier des tendances et des modèles,
  • Élaborer des stratégies à appliquer sur de nouvelles données,
  • Calculer et prédire les meilleurs résultats possibles.

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

  • Dans quelle mesure un produit pourra se vendre,
  • Qui sera susceptible de l’acheter,
  • Et quelle stratégie marketing vous devez adopter pour avoir un plus grand impact.

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.

Comment fonctionne l’analyse prédictive ?

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

Le fonctionnement de l’analyse prédictive

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

  • Probabilités d’occurrence, 
  • Risques 
  • Et les avantages potentiels d’un événement futur. 

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

  • L’exploration de données ou la découverte de schémas, tendances ou comportements récurrents dans des ensembles de données.
  • La préparation de données issues de sources diverses, telles qu’un entrepôt de données ou d’un data lake.
  • L’analyse de ces données.
  • La modélisation prédictive qui implique de créer et de tester un modèle d’analyse prédictive.

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

Les techniques de modélisation prédictive

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

La régression

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.

  • Le modèle de régression linéaire fournit des résultats avec des possibilités infinies. Par exemple, il permet de prédire les valeurs potentielles de l’immobilier à partir du coût connu au mètre carré.
  • Le modèle de régression logistique fournit, lui, des valeurs avec des possibilités limitées. Ici, il permet, par exemple, de prédire si un logement se vendra au-dessus ou au-dessous d’un certain prix.

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. 

Les arbres de décision

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 :

  • Le nœud de hasard qui montre les probabilités de certains résultats,
  • Le nœud de décision qui indique une décision à prendre,
  • Le nœud terminal qui désigne le résultat final du processus de décision.

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

L’apprentissage automatique

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.

Les réseaux de neurones

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. 

Pourquoi faut-il absolument intégrer l’analyse prédictive dans son pilotage ?

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

La détection des fraudes

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’optimisation des campagnes marketing 

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.

L’analyse et la réduction des risques

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.

L’optimisation des opérations et des résultats

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.

Comment développer un processus d’analyse prédictive ?

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

1— Définir ses exigences

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

  • La gestion des stocks ?
  • La réduction des fraudes ?
  • La prédiction des ventes ?

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.

2— Explorer ses données

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.

3— Développer son modèle

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.

4— Déployer son modèle

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.

5— Valider les résultats 

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.

Quels sont les domaines d’application de l’analyse prédictive ?

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 commercialisation

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

  • Segmenter les prospects afin d’adapter les campagnes publicitaires selon les plateformes de médias sociaux,
  • Analyser le comportement des consommateurs en vue de définir une cible idéale,
  • Identifier les prospects de valeur pour l’entreprise,
  • Identifier la probabilité que les consommateurs achètent des produits ou des services.

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

La finance

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

  • Déterminer la solvabilité d’un demandeur de prêt,
  • Analyser les données de désabonnement des clients et aider les banques à approcher des clients potentiels,
  • Mesurer le risque de crédit, 
  • Maximiser les opportunités de vente croisée,
  • Et fidéliser les clients de valeur.

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

La santé

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 :

  • Analyser les données concernant les statistiques mondiales sur les maladies, l’historique médical des patients ou encore les interactions médicamenteuses,
  • Identifier les retards ou les annulations de rendez-vous en vue d’économiser du temps et des ressources,
  • Détecter les fraudes en matière de réclamations.

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

La surveillance

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.

Quel est le lien entre Machine Learning et prédictions ?

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.

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