Analyse Prédictive Démystifiée : Prévoir l'Avenir avec Précision grâce aux Données

Dans un monde de plus en plus incertain, nous examinons comment l'analyse prédictive aide les organisations à prévoir l'avenir avec exactitude et confiance.

Analyse prédictive : définition

L'analyse prédictive est une catégorie d'analytique de données visant à faire des prédictions sur résultats futurs, basées sur données historiques et techniques analytiques.

Ces techniques couvrent multiples sources de données, et englobent généralement modélisation statistique et apprentissage automatique (machine learning). Ces modèles statistiques, qui traduisent jeux de données en insights, représentent le tissu de l'analyse prédictive.

En tirant parti d'outils sophistiqués ancrés dans la data science, toute organisation peut maintenant utiliser données passées et présentes pour prévoir fiablement tendances et comportements, millisecondes, mois, ou années dans le futur.

Typiquement créées pour soutenir agendas marketing via valeur vie client et segmentation ; ou manufacturing via maintenance prédictive et assurance qualité, les modèles exploitent deep learning à échelle et temps réel, pour ajouter valeur au big data et construire avantage.

Brève histoire

Pas de doute que l'essor du big data a conduit besoin d'analytique pour couper à travers, comprendre et tirer valeur des océans de jeux de données submergeant organisations.

Selon Gartner, d'ici 2025, 70% des organisations déplaceront focus du big data vers « small and wide data », donnant plus de contexte pour analytique, et rendant IA moins gourmande en données. Cela répond largement au fait que volumes de données isolés sont largement non pertinents.

La data significative, cependant, est devenue une des commodities les plus précieuses dans l'entreprise et la pratique de l'exploiter, comprendre et en tirer du sens a résulté en l'essor du Chief Data Officer, avec départements dédiés pour gérer, monétiser et donner du sens au-delà de la simple collecte.

L'analytique de données se décompose en 5 domaines cœurs. Descriptive : résumé performance historique ; Temps réel : insights données actuelles ; Diagnostic : focus sur le « pourquoi » événements ; Prédictive : applique techniques analyse statistique pour ascertainer probabilité précise action, événement, comportement ; Prescriptive : converge tous domaines précédents pour conseiller quoi faire ensuite.

BI ou pas BI ?

L'analyse prédictive est essentiellement une forme avancée de business intelligence (BI), utilisant analyse pour prédire événements futurs. Alors que BI traditionnelle utilise généralement données source finie (ex: finance/comptabilité), l'analyse prédictive regarde données multi-dimensionnelles nouvelles et historiques pour identifier patterns, comportements, tendances.

En tirant parti de techniques : data mining, algorithmes statistiques, machine learning, IA, la pratique crée insights dynamiques pour détecter risques et découvrir opportunités. Interdépendances et relations entre facteurs comportement, connues comme modélisation régression, peuvent être analysées façon impossible pour cerveau humain.

En fait, réseaux de neurones, algorithmes conçus pour identifier relations dans jeu de données, imitent fonctionnement cerveau humain pour supercharger analyse et casser nouveaux terrains dans ce qui est réalisable. Ce niveau d'insight précis et profond permet utilisateurs de prendre meilleures décisions et orienter business dans bonne direction.

Important de noter que beaucoup plateformes BI ont évolué pour englober big data ; cloud ; IoT et IA, et certains experts considèrent analyse prédictive comme branche de BI. Termes sans doute imbriqués, et pour ajouter au chevauchement perçu, comme machine learning devenu pivotal pour analyse prédictive, projets analyse prédictive parfois appelés machine learning.

Sur ce point, important de distinguer les deux. Si machine learning est un enabler fondamental de l'analyse prédictive, isolément, il ne peut délivrer les insights synonymes de la pratique.

Prévisibilité en temps imprévisibles

Quand on considère que certains usages high-profile analyse prédictive incluent prévision météo ; performance campagnes politiques ; changement climatique ; propagation maladies, on perçoit son importance. Tous hautement complexes, et dans monde de plus en plus imprévisible face à Brexit ; Covid ; tensions politiques, l'analyse prédictive rend regard vers futur plus précis et fiable qu'avec outils précédents.

Au-delà d'accès à visibilité aidant compenser défis externes et atténuer incertitude, elle cherche routes pour contourner goulets étranglement réduire coûts et augmenter rentabilité.

Bon exemple : sourcing, rétention, nurturing clients profitables. Impossible d'influencer coûts carburant/main-d'œuvre croissants, pénuries chauffeurs impactant supply chains, mais concentrer ressources sur bons clients, communiquer façon ouverte/significative/informative, peut driver rentabilité nécessaire atténuer ces défis.

Cas concrets

L'analyse prédictive apporte compréhension profonde temps réel across multiples activités business, nombreux départements. Allocation bonnes ressources certains moments, ex: entreprise hôtellerie atténuant coûts main-d'œuvre croissants et absences Covid, à réapprovisionnement stock et timing campagnes marketing, opportunités valeur immense sont infinies.

En manufacturing particulièrement, firmes récoltent déjà dividendes via performance/productivité accrue shop floor.

Alors que machines deviennent de plus en plus sophistiquées, et temps d'arrêt excessifs intenables, fabricants adoptent analytique manufacturing prédictive pour prédire localisation, nature, fréquence pannes équipement.

En analysant données de sources variées : capteurs ; inspections visuelles manuelles ; vibrations ; consommation électricité ; température, et les mappant contre patterns historiques et usage industriel large, il est clair de voir comment la clarté des insights gathered est bien supérieure à ce que BI traditionnelle peut produire.

Perspicuité face à l'adversité

Contre ce backdrop, pas étonnant que marché global analyse prédictive passe de 10,5 milliards USD 2021 à 28,1 milliards USD 2026.

Mais défis pénurie compétences surtout data scientists, persistent. En parallèle, méthodologies implémentation nécessitent expérience/expertise dédiées, pas facile dans discipline nouvelle, rapide croissance.

Heureusement, nouvelle race solutions émerge comblant gap entre besoin business et potentiel manque compétences pour délivrer capacités. Senseye PdM par exemple, plateforme cloud-based machine learning-infusée, développée pour échelle, capable traiter vastes volumes données.

Cette combinaison technologie et innovation continuera amener data science au devant de l'industrie, permettant de plus en plus organisations de réaliser leur potentiel et transformer insights en foresight.

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