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Qu'est-ce que l'analytique prédictive ?    

L'analytique prédictive aide les entreprises à se projeter dans l'avenir et à bénéficier d'une vue d'ensemble avec un degré raisonnable de précision. Cette fonctionnalité a toujours été importante, mais elle n'a jamais été aussi critique qu'aujourd'hui. Les entreprises ont dû faire face à des disruptions majeures du commerce et de la Supply Chain, à des pics (ou des chutes) soudains de la demande, à des risques et à des défis tout à fait nouveaux et, plus généralement, à des eaux inconnues. C'est pour ces différentes raisons que l'analytique prédictive s'est classée en tête des listes de priorités des entreprises du monde entier.

Définition de l'analytique prédictive

L'analytique prédictive est une branche de l'analytique avancée qui permet de prédire des événements, des comportements et des résultats futurs. Elle utilise des techniques statistiques, y compris des algorithmes de Machine Learning et une modélisation prédictive sophistiquée, pour analyser les données actuelles et historiques et évaluer la probabilité qu'un événement se produise, même si cet événement n'est pas dans la ligne de mire de l'entreprise. 

L'analytique prédictive concerne la plupart des secteurs d'activité et a de multiples utilisations, notamment :

  • Réduire l'attrition des collaborateurs et des clients.
  • Identifier les clients qui sont les plus susceptibles de ne pas honorer leurs paiements.
  • Prendre en charge les prévisions de ventes basées sur les données.
  • Définir une tarification optimale.
  • Déterminer quand les machines auront besoin d'être entretenues ou remplacées.

Des prévisions précises et exploitables sont essentielles pour aider les décideurs à naviguer dans un monde où les changements rapides et la volatilité du marché font office de constantes. Et si cela était vrai avant la COVID-19, la capacité à adapter, à prévoir et à planifier de multiples scénarios possibles est plus que jamais essentielle pendant la pandémie.

L'analytique prédictive est également utilisée dans la lutte contre le COVID-19. Les hôpitaux et les systèmes de santé utilisent des modèles prédictifs pour évaluer les risques, prévoir l'issue des maladies et gérer les Supply Chains pour les équipements médicaux et les EPI. À leur tour, les chercheurs utilisent des modèles pour cartographier la propagation du virus, prévoir le nombre de cas et gérer le traçage des contacts, tout cela dans le but de réduire le nombre d'infections et de décès. 

L'analytique prédictive, comme illustré ci-dessus, peut aider les entreprises à anticiper les flux de trésorerie.

Analytique prédictive et analytique prescriptive

Après avoir construit et déployé des modèles prédictifs qui génèrent des prédictions précises et opportunes, quelle est la prochaine étape ? De nombreuses entreprises considèrent l'analytique prescriptive comme la prochaine étape logique.

 

L'analytique prédictive vous aide à déterminer ce qui risque de se passer ensuite, tandis que l'analytique prescriptive peuvent vous dire ce qu'il faut faire, ou comment vous pourriez obtenir de meilleurs résultats en optant pour X, Y ou Z. Ce type d'analytique avancée s'appuie sur l'analytique prédictive et prend en compte un très grand nombre de facteurs différents pour prescrire le meilleur plan d'action ou la meilleure décision possible.

 

L'analytique prescriptive est souvent décrite comme la « dernière phase du reporting analytique ». C'est aussi la plus complexe et la plus récente : elle se trouve actuellement au sommet du Hype Cycle for Analytics and Business Intelligence 2020 de Gartner.

L'analytique prédictive aujourd'hui

Selon une étude d'Allied Market Research, le marché mondial de l'analytique prédictive devrait atteindre 35,45 milliards de dollars US d'ici 2027, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 21,9 %. L'analytique prédictive s'est véritablement imposée dans le monde d'aujourd'hui, où des quantités massives de données sont générées, où les ordinateurs ont une puissance de traitement exponentiellement plus rapide et où les logiciels sont devenus plus interactifs et plus faciles à utiliser.

 

Les entreprises ne se contentent pas de collecter d'énormes volumes de données, elles en collectent de nombreux types différents : des données structurées traditionnelles aux données non structurées comme l'Internet des Objets (IoT), en passant par des données texte, vidéo et des Dark Data. La capacité de l'analytique prédictive à combiner et à analyser les Big Data provenant de différentes sources permet d'obtenir des prévisions plus précises et des insights plus approfondis et plus puissants. Le cloud est essentiel pour connecter toutes ces différentes sources de données. De plus, le stockage des données dans des entrepôts et des lacs de données basés sur le cloud est plus rentable et plus évolutif que le stockage sur site.

 

L'analytique prédictive d'aujourd'hui est également « augmentée » par des technologies d'intelligence artificielle (IA) telles que le Machine Learning, le Deep Learning et les réseaux de neurones artificiels. Cette analytique augmentée permet d'analyser rapidement de grands volumes de données, de révéler des insights que les humains pourraient manquer et de rendre la prévision de la probabilité d'événements futurs plus nuancée et plus précise. Ils permettent également d'automatiser les étapes compliquées du processus d'analyse prédictive, telles que la construction et le test des modèles prédictifs. Et le traitement du langage naturel (NLP), un type d'IA qui permet aux utilisateurs de poser des questions et d'obtenir des réponses dans un langage conversationnel, facilite plus que jamais l'interprétation et la compréhension de ces réponses.

Historiquement, les outils et les techniques qui sous-tendent l'analytique prédictive étaient si sophistiqués et si complexes que seuls les experts des données et les analystes professionnels pouvaient les utiliser efficacement. Mais grâce à l'analytique augmentée, les utilisateurs métier ayant reçu une formation minimale sont désormais en mesure de générer des prévisions précises et de prendre des décisions intelligentes et visionnaires sans l'aide du service informatique : un avantage non négligeable sur un marché extrêmement concurrentiel. 

Exemples d'analytique prédictive

L'analytique prédictive est applicable et utile à presque tous les secteurs, des services financiers à l'aérospatiale. Les modèles prédictifs sont utilisés pour prévoir les stocks, gérer les ressources, fixer le prix des tickets, gérer la maintenance des équipements, développer des modèles de risque de crédit, et bien plus encore. Ils aident les entreprises à réduire les risques, à optimiser leurs opérations et à augmenter leur chiffre d'affaires.

 

Analytique prédictive dans le secteur des RH

 

Les RH sont un domaine qui suit naturellement une grande quantité de données personnelles. Grâce à l'analytique prédictive, ces données peuvent être analysées pour déterminer si un collaborateur potentiel est susceptible de correspondre à la culture de l'entreprise, quels collaborateurs risquent de la quitter (voir ci-dessous), si une entreprise doit perfectionner les compétences d'un collaborateur ou embaucher pour combler ses lacunes en matière de compétences, et si les collaborateurs contribuent de manière productive aux résultats de l'entreprise. Ces capacités signifient que les RH peuvent contribuer aux résultats globaux de l'entreprise plutôt que d'agir comme une fonction isolée.

L'analytique prédictive dans les RH peut être utilisée pour prédire la rotation du personnel.

Analytique prédictive dans le secteur de la santé

 

Dans le monde d'aujourd'hui, les hôpitaux et les organismes de santé sont soumis à une pression immense pour maximiser les ressources, et l'analytique prédictive rend cela possible. Grâce à l'analytique prédictive, les responsables des soins de santé peuvent améliorer la prise de décisions financières et opérationnelles, optimiser les niveaux de stocks et de personnel, gérer plus efficacement leurs Supply Chains et prévoir les besoins de maintenance des équipements médicaux. L'analytique prédictive permet également d'améliorer les résultats cliniques en détectant les signes précoces de détérioration de l'état des patients, en identifiant les patients à risque de réadmission et en améliorant la précision du diagnostic et du traitement des patients. 

 

Analytique prédictive dans le secteur de la vente au détail

 

Les détaillants recueillent de grandes quantités d'informations sur les clients, à la fois en ligne, comme le suivi de l'activité en ligne via les cookies, et dans le monde réel, comme le suivi de la façon dont les clients se déplacent dans un magasin. Le suivi d'autres informations inclut les coordonnées des clients au point de vente, leur activité sur les réseaux sociaux, ce qu'ils ont acheté et la fréquence à laquelle ils achètent des articles spécifiques ou visitent un magasin. Grâce à l'analytique prédictive, les détaillants peuvent exploiter ces données à toutes fins utiles, de l'inventory optimization et de la prévision des recettes à l'analytique du comportement, au ciblage des acheteurs et à la détection des fraudes.

 

Analytique prédictive dans le secteur du marketing

 

Les modèles générés par l'analytique prédictive sont extrêmement précieux pour les spécialistes du marketing, car ils leur permettent de mieux cibler leurs campagnes et de les rendre plus efficaces dans un monde où les clients peuvent commander ce qu'ils veulent, quand ils le veulent, depuis presque n'importe où en ligne. L'analytique marketing prédictive favorise la segmentation des clients et du public cible en fonction des données, l'acquisition de nouveaux clients, l'évaluation des prospects, les recommandations de contenu et de publicités, ainsi que l'hyper-personnalisation. Les spécialistes du marketing peuvent utiliser les données d'un client pour lui proposer des promotions, des campagnes publicitaires et des suggestions d'autres produits susceptibles de lui plaire au moment opportun, améliorant ainsi l'expérience client et la fidélisation. 

 

Analytique prédictive dans le secteur de la Supply Chain

 

L'analytique prédictive est devenue essentielle pour gérer une Supply Chain agile et résiliente et éviter les disruptions. Elle analyse de vastes ensembles de données provenant de nombreuses sources différentes afin de générer des prévisions précises de l'offre et de la demande, de déterminer des niveaux de stock optimaux, d'améliorer la logistique et la ponctualité des livraisons, de prévoir les questions de maintenance des équipements, de détecter et de s'adapter aux conditions imprévues, et bien plus encore.

Étapes de base du processus d'analytique prédictive

Le processus d'analytique prédictive implique de définir un but ou un objectif, de collecter et de nettoyer des quantités massives de données, puis d'élaborer des modèles prédictifs à l'aide de techniques et d'algorithmes prédictifs sophistiqués. Ce processus traditionnellement complexe devient plus automatisé et plus accessible à l'utilisateur métier moyen grâce aux nouvelles technologies d'IA, mais les entreprises peuvent encore avoir besoin de l'informatique pour les aider dans certaines étapes ou pour élaborer certains modèles.

 

En termes très simples, les étapes du processus d'analytique prédictive sont les suivantes :

Étapes du processus d'analytique prédictive

Diagramme décrivant les étapes du processus d'analytique prédictive
  1. Définissez les objectifs de votre projet. Quel est le résultat souhaité ? Quel problème tentez-vous de résoudre ? La première étape consiste à définir les objectifs, les livrables, la portée et les données requises de votre projet.
  2. Collectez vos données. Rassemblez toutes les données dont vous avez besoin en un seul endroit. Incluez différents types de données actuelles et historiques provenant de diverses sources, des systèmes transactionnels et des capteurs aux journaux des centres d'appels, pour obtenir des résultats plus approfondis. 
  3. Nettoyez et préparez vos données. Nettoyez, préparez et intégrez vos données pour qu'elles soient prêtes à être analysées. Supprimez les valeurs aberrantes et identifiez les informations manquantes pour améliorer la qualité de votre ensemble de données prédictives.
  4. Créez et testez votre modèle. Élaborez votre modèle prédictif, entraînez-le sur votre ensemble de données et testez-le pour vous assurer de sa précision. Plusieurs itérations peuvent être nécessaires pour générer un modèle sans erreur.
  5. Déployez votre modèle. Déployez votre modèle prédictif et faites-le fonctionner sur de nouvelles données. Obtenez des résultats et des rapports, et automatisez la prise de décision en fonction des résultats.
  6. Surveillez et affinez votre modèle. Surveillez régulièrement votre modèle pour examiner ses performances et vous assurer qu'il fournit les résultats escomptés. Affinez et optimisez votre modèle si nécessaire.

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