Qu'est-ce que l'analyse prédictive ? Exemples, types de modèles et utilisations

Toute entreprise souhaite augmenter ses bénéfices.

Une façon de le faire est d'analyser ce qui pourrait se passer ensuite, d'identifier et de capitaliser sur les opportunités, et de prévenir les pertes financières. Les logiciels d'analyse prédictive permettent aux organisations d'accomplir tout cela en prévoyant des scénarios potentiels basés sur des données historiques. Ces solutions utilisent une combinaison d'algorithmes d'apprentissage automatique (ML) et d'apprentissage profond pour trouver des modèles à partir de sources de données disparates et fournir des informations prédictives sur l'avenir.

L'analyse prédictive fait partie de l'analyse avancée, qui inclut également l'exploration de données, l'analyse de big data et l'analyse prescriptive.

Exemples d'analyse prédictive

Les outils avancés ne sont plus réservés aux grandes organisations, et de nombreuses industries aujourd'hui exploitent les utilisations de l'analyse prédictive. Quel que soit l'objectif que vous avez en tête, il y a de fortes chances que l'analyse prédictive soit l'outil que votre entreprise recherche.

Par exemple, les détaillants utilisent souvent l'analyse prédictive pour prévoir les besoins en inventaire, gérer les calendriers d'expédition et trouver des moyens de concevoir des agencements de magasins pour maximiser les ventes.

De plus, les compagnies aériennes peuvent utiliser l'analyse prédictive pour fixer les prix des billets en fonction des tendances de voyage passées. Les hôtels peuvent utiliser cette technologie pour prévoir le nombre de clients afin de maximiser à la fois les revenus et l'occupation. 

Examinons quelques autres exemples d'analyse prédictive. 

Exemple d'analyse prédictive dans le secteur de la santé

Un diagnostic médical est l'un des meilleurs exemples d'analyse prédictive dans le secteur de la santé. L'industrie de la santé a adopté l'analyse pour prédire les résultats de santé négatifs chez les patients à risque. Ces prédictions permettent une détection plus précoce des maladies chez les patients qui ne présentent peut-être même pas de symptômes.

L'analyse prédictive permet aux professionnels de la santé de prendre les mesures nécessaires pour identifier les patients les plus à risque de maladies chroniques et de trouver quelles interventions sont les meilleures. Elle peut également être utilisée dans certains dispositifs médicaux.

Par exemple, un appareil pour les patients asthmatiques qui utilise l'analyse prédictive peut enregistrer et analyser les sons respiratoires des patients et fournir un retour d'information en temps réel via une application pour smartphone afin d'aider les patients à mieux gérer leurs symptômes et à être préparés à une crise.

Selon un rapport de 2017 de la Society of Actuaries, 57 % des dirigeants de la santé dans les organisations qui utilisent déjà l'analyse prédictive estiment qu'elle permettra d'économiser 15 % ou plus de leur budget au cours des cinq prochaines années. L'étude a également révélé que 89 % des dirigeants de la santé appartiennent à des organisations qui utilisent actuellement l'analyse prédictive ou prévoient de le faire dans les cinq prochaines années.

Exemple d'analyse prédictive dans l'industrie manufacturière

Dans l'industrie manufacturière, la maintenance prédictive est cruciale pour l'entretien des équipements d'usine coûteux. Les capteurs attachés aux machines fournissent des données en temps réel aux outils d'analyse et peuvent révéler toute activité risquée ainsi que mieux prédire quand les machines sont sur le point de tomber en panne. 

En plus des pannes d'équipement et des besoins en ressources futures, l'analyse prédictive peut également être utilisée pour réduire les risques de sécurité et de responsabilité, ainsi que pour améliorer les performances globales. 

Exemple d'analyse prédictive dans le sport

Dans de nombreux sports, l'analyse prédictive est essentielle pour maintenir un avantage concurrentiel. Prédire la régression et la productivité des joueurs est peut-être l'un des plus grands cas d'utilisation de l'analyse dans le sport aujourd'hui. Même les équipes de petits marchés utilisent l'analyse prédictive pour structurer les contrats des joueurs et éviter les erreurs à l'avenir.

Pensez au film Moneyball, qui a ouvert les yeux des spectateurs sur le monde de l'analyse sportive. L'industrie du sport peut prédire quel joueur performera le mieux à quelle position, ou comment il se comportera contre une équipe rivale. Elle peut être utilisée pour l'analyse des joueurs, l'analyse des équipes et même l'analyse de la gestion des fans, qui déterminera quels facteurs du jeu attirent le plus de fans. 

Comment fonctionne l'analyse prédictive

L'analyse prédictive fonctionne en trouvant des corrélations entre différents points de données dans un ensemble de données. Commencez par collecter des données et entraîner un modèle statistique qui vous aide à générer des prédictions. Une fois que vous avez les données, suivez les étapes ci-dessous pour obtenir des informations à l'aide de l'analyse prédictive.

• Définir le besoin : Comme tout processus d'analyse de données, le processus d'analyse prédictive nécessite d'abord de définir un besoin. Cherchez-vous à prédire quelles pièces de contenu fonctionneront bien ? Prédire les habitudes d'achat de vos clients ? Qu'en est-il de votre taux d'attrition des clients ? Assurez-vous de connaître les résultats que vous souhaitez définir, ainsi que vos objectifs commerciaux.
• Collecter et organiser les données : Une fois que vous connaissez les besoins, collectez des données à partir de sources pertinentes telles que les solutions CRM, les outils ERP, les systèmes d'automatisation du marketing, et d'autres.
• Traiter les données : Les données brutes peuvent avoir des valeurs manquantes, des anomalies ou des valeurs aberrantes. C'est pourquoi vous devez utiliser le processus d'exploration de données pour préparer les données de toutes les sources en un seul endroit principal pour que l'analyse ait lieu.
  
• Déployer le modèle prédictif : Maintenant, vous êtes prêt à déployer un modèle prédictif comme un arbre de décision, un modèle de régression ou un modèle d'apprentissage automatique que vous avez créé. Ensuite, le logiciel d'analyse prédictive explore les données collectées et extrait des informations prédictives. Vous pouvez ensuite utiliser la visualisation de données pour visualiser ces informations de manière à ce que les utilisateurs puissent interpréter les résultats dans le but de rendre l'information aussi utile que possible.
• Agir : L'étape finale consiste à agir en fonction des tendances et des modèles trouvés. Cela nécessite une forte perspicacité commerciale pour identifier les domaines d'opportunité. L'assistance d'analystes de données et/ou de scientifiques aide également.

L'exemple ci-dessous montre une visualisation prédictive de base sur la prévision du trafic du site Web après deux trimestres consécutifs qui ont montré une forte baisse :

Pour arriver à cette conclusion prédictive, vous devez connaître les raisons de la forte baisse du trafic. Il faudrait également qu'un plan soit en place pour travailler à la récupération du trafic à un rythme régulier.

Selon la complexité de l'outil et sa niche, les informations et les visualisations peuvent varier. Ainsi, trouver le bon outil pour les besoins de votre entreprise est très important.

Il existe également l'analyse prescriptive, qui va un pas plus loin en fournissant des étapes suivantes calculées. Cependant, ces analyses sont rarement vues aujourd'hui. Alors que l'analyse prédictive crée une estimation de ce qui pourrait se passer ensuite, l'analyse prescriptive vous dit comment réagir de la meilleure façon possible à cette prédiction. 

Techniques d'analyse prédictive

Les entreprises utilisent des techniques d'exploration de données pour donner un sens à leurs données afin de mettre en œuvre divers objectifs et stratégies d'amélioration potentielle. Elles collectent des informations brutes et les transforment en informations exploitables en utilisant différentes techniques d'analyse prédictive.

1. Modèles de classification

Un modèle de classification est utilisé pour analyser divers attributs associés à différents types de données. Lorsqu'une organisation peut identifier les principales caractéristiques de ces types de données, elle peut mieux organiser et classer toutes les données qui y sont liées.

Une fois que cette méthode est capable d'apprendre à partir de données historiques, elle les segmente en catégories de manière à répondre à des questions "oui" et "non". Certaines de ces questions pourraient être "s'agit-il d'une transaction frauduleuse" ou "ce prêt sera-t-il approuvé".

2. Analyse de régression

L'analyse de régression aide les utilisateurs à prévoir les valeurs des actifs et à comprendre la relation entre deux variables, telles que les matières premières et les prix des actions. Ces techniques sont souvent utilisées dans la banque, l'investissement et d'autres modèles financiers car elles sont utilisées pour prédire un nombre en trouvant des modèles clés dans de grands ensembles de données. 

3. Arbres de décision

Une des méthodes les plus populaires pour l'analyse prédictive est les arbres de décision, qui reposent sur des diagrammes en forme d'arbre pour montrer la probabilité statistique. La méthode de ramification au sein des arbres de décision montre chaque résultat possible ou une décision ou un choix spécifique qui peut conduire à ce qui vient ensuite.

Ce type de modèle examine les données et essaie de trouver la variable qui divise les données en groupes logiques qui sont les plus différents. Ils sont également la méthode privilégiée lorsqu'il y a des variables manquantes ou si quelqu'un recherche une réponse rapide et facile à comprendre. 

4. Réseaux neuronaux

Une méthode de pointe pour l'analyse prédictive est les réseaux neuronaux, qui est un algorithme statistique conçu pour identifier les relations entre les ensembles de données car il imite le fonctionnement du cerveau humain.

5. Modèles de regroupement

Un modèle de regroupement est un type d'apprentissage non supervisé qui regroupe les données avec des attributs similaires. Il utilise des techniques telles que le regroupement spatial basé sur la densité d'applications avec bruit (DBSCAN), le regroupement k-means, le regroupement par décalage de moyenne, le regroupement hiérarchique et le regroupement par maximisation des attentes (EM) utilisant des modèles de mélange gaussien (GMM).

6. Modèles de séries temporelles

La modélisation des séries temporelles analyse la saisonnalité, le comportement cyclique et les tendances en examinant les entrées de données à une fréquence temporelle spécifique. En utilisant ce modèle, vous pourrez tracer la variable dépendante au fil du temps pour découvrir ce qui a changé et prédire ce qui pourrait se passer ensuite. Les modèles de séries temporelles les plus couramment utilisés sont l'autorégression (AR), la moyenne mobile (MA), ARIMA et ARMA.

Avantages de l'analyse prédictive

Les organisations utilisant des solutions d'analyse prédictive sont mieux à même d'optimiser leur processus de prise de décision, d'anticiper les événements futurs, d'améliorer l'efficacité opérationnelle, de trouver de nouvelles opportunités et d'améliorer la satisfaction client.

• Gagner un avantage concurrentiel : Les systèmes d'analyse prédictive permettent aux organisations d'analyser et de découvrir des modèles de données historiques. Ces informations sur les données leur en disent plus sur les tendances du marché, les risques potentiels, les fluctuations de la demande et le comportement des consommateurs. Les organisations peuvent utiliser tous ces points de données pour adapter leurs offres et battre la concurrence. 
• Optimiser le processus de prise de décision : La modélisation prédictive fournit aux organisations des informations cruciales basées sur les données qu'elles peuvent utiliser pour la prise de décisions stratégiques. Par exemple, l'analyse prédictive peut aider les entreprises à identifier les canaux de marketing les plus efficaces et les campagnes de marketing personnalisé pour ces canaux afin d'augmenter les taux de conversion. 
• Améliorer l'efficacité opérationnelle : L'adoption de l'analyse prédictive aide les entreprises à prévoir la demande et à maintenir les niveaux d'inventaire en conséquence. En conséquence, les organisations peuvent réduire les coûts de stockage et les ruptures de stock. Les entreprises manufacturières peuvent également utiliser les informations de modélisation prédictive pour prédire les pannes d'équipement et réduire les temps d'arrêt grâce à la maintenance préventive.
• Répondre aux attentes des clients : L'analyse des données clients permet aux entreprises de comprendre les préférences des clients, les habitudes d'achat, les interactions avec les produits et l'historique de navigation. Les organisations peuvent utiliser toutes ces informations pour recommander les bons produits ou services au bon moment, ce qui se traduit par une amélioration de la satisfaction et de la fidélisation des clients.

L'un des principaux attraits de l'utilisation de l'analyse prédictive pour obtenir une meilleure vue de vos données est qu'elle rend la prévision de l'avenir à la fois plus précise et plus fiable que d'autres outils. Lorsque ces outils sont mis en action, les utilisateurs peuvent trouver des moyens d'économiser et de gagner de l'argent, d'augmenter la productivité et de planifier des scénarios potentiels. 

Au cœur de l'analyse prédictive, son principal avantage est de donner aux entreprises la capacité de réduire le coût nécessaire pour prévoir les résultats potentiels, les facteurs environnementaux, l'intelligence concurrentielle et les conditions du marché. 

Les autres avantages de l'analyse prédictive sont :

• Détecter la fraude, améliorer la détection des modèles et prévenir le comportement criminel
• Optimiser les campagnes marketing en déterminant les réponses ou les achats des clients
• Planification de la main-d'œuvre et analyse de l'attrition
• Analyse des concurrents 

L'analyse prédictive existe depuis des décennies, mais à mesure que la technologie progresse, cette technique aussi. De plus en plus d'organisations se tournent vers l'analyse prédictive non seulement pour améliorer leurs bénéfices, mais aussi pour s'assurer qu'elles ont un avantage concurrentiel qui conduit à leur succès. 

Grâce à la technologie, il y a une augmentation du type de données qui peuvent être analysées. Les logiciels sont plus faciles que jamais à utiliser, et les ordinateurs qui analysent les données sont plus rapides et moins chers. Pour cette raison, l'analyse prédictive n'est pas réservée aux professionnels des logiciels, aux mathématiciens et aux statisticiens. Au lieu de cela, c'est une tactique que tout le monde peut utiliser. 

Défis de l'analyse prédictive

L'analyse prédictive présente de nombreux défis qui émergent en raison de la qualité des données, des changements de modèles de données, du surajustement et du sous-ajustement, et de l'interprétabilité des modèles.

• Qualité des données : Les informations que vous tirez à l'aide d'outils d'analyse prédictive dépendent de la qualité et de la quantité des données. Les organisations disposant de données insuffisantes ou inexactes peuvent ne pas être en mesure de réaliser pleinement le potentiel des informations prédictives.
• Surajustement et sous-ajustement : Le surajustement fait référence au phénomène d'un modèle de données devenant trop ajusté aux données d'entraînement. Le sous-ajustement se produit lorsqu'un modèle a tendance à simplifier excessivement les modèles. Les deux peuvent être trompeurs car le surajustement peut ne pas accueillir avec précision de nouvelles données, et le sous-ajustement peut ne pas révéler les complexités des données.
• Changements de modèles de données : Bien que l'analyse prédictive ait de nombreux avantages, un modèle prédictif peut ne pas donner de résultats adéquats, surtout lorsque les nouvelles données diffèrent considérablement des données historiques. C'est pourquoi les organisations doivent utiliser des stratégies adaptatives pour s'assurer que les données d'entraînement d'un modèle restent pertinentes au fil du temps.
• Interprétabilité des modèles : Les industries avec des exigences éthiques et réglementaires, telles que la santé et la finance, doivent comprendre comment un modèle prédit et fournit des informations. 
• Surveillance des modèles de données : Les modèles de données doivent être constamment gouvernés, ajustés et affinés par des analystes et des scientifiques de données pour s'assurer qu'ils génèrent les bons résultats. Sinon, les données que votre organisation utilise pour la prévision ne prédiront que des résultats inexacts.

Les autres défis que vous pouvez rencontrer lorsque vous travaillez avec l'analyse prédictive sont :

• Avoir l'expertise de votre personnel pour comprendre ce modèle statistique
• Ne pas avoir les informations nécessaires qui peuvent vous aider à agir contre les tendances futures
• Certains outils d'analyse prédictive peuvent être difficiles à mettre à l'échelle et à déployer

Analyse prédictive vs modélisation prédictive

L'analyse prédictive peut parfois être incorrectement appelée modélisation prédictive ou vice versa. Bien que les deux soient similaires, elles ont quelques différences distinctes.

Comme mentionné précédemment, l'analyse prédictive est utilisée pour prédire le résultat d'événements futurs inconnus en utilisant l'exploration de données, l'intelligence artificielle et d'autres techniques. Elle identifie également les risques et les opportunités qui peuvent attendre dans le futur. De plus, elle travaille à découvrir des modèles et des relations au sein des données, ce qui permet à une entreprise d'être proactive concernant l'avenir.

De même, la modélisation prédictive est le processus d'utilisation de résultats connus pour créer, traiter et valider un modèle qui peut être utilisé pour prévoir des résultats futurs. Cet outil est utilisé dans l'analyse prédictive pour comprendre et se préparer à ce qui pourrait se passer à l'avenir. Cela peut être un processus quelque peu répétitif car il exécute un ou plusieurs algorithmes sur des ensembles de données spécifiques pour être capable de proposer une multitude de résultats.

La modélisation prédictive utilise deux types de "modèles" pour prédire les résultats : paramétriques et non paramétriques.

Les modèles paramétriques font une ou plusieurs hypothèses sur l'avenir et peuvent faire des hypothèses spécifiques sur les caractéristiques utilisées pour créer un modèle. Ceux-ci sont souvent appelés "paramètres" qui peuvent prédire où un point de données futur tombera.

Les modèles non paramétriques impliquent moins d'hypothèses car il y a souvent des informations plus subtiles ou vagues sur un modèle. Les prédictions faites avec des modèles non paramétriques ont tendance à utiliser des ensembles de données plus importants et à être moins précises.

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L'analyse prédictive utilise des méthodes statistiques pour prévoir les résultats futurs, mais c'est à une entreprise d'interpréter les résultats et de prendre des mesures. C'est pourquoi il est important d'avoir le bon outil et l'équipe à portée de main pour tout projet analytique, en particulier celui qui implique la prédiction et la prévision.

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Cet article a été publié à l'origine en 2020. Il a été mis à jour avec de nouvelles informations.