Analytique prédictive expliquée

L'analytique prédictive est un élément essentiel de la prise de décision éclairée dans le monde moderne. Elle consiste à appliquer des techniques avancées (telles que les modèles statistiques et le Machine Learning) aux données historiques afin d'anticiper la probabilité de différents résultats futurs. En d'autres termes, l'analytique prédictive permet aux entreprises de comprendre ce qui s'est passé et de prévoir ce qui est susceptible de se produire ensuite.

Analytique prédictive : définition

L'analytique prédictive consiste à utiliser des données historiques, la modélisation statistique et le Machine Learning pour prévoir les résultats, les tendances et les comportements futurs.

Compte tenu des nombreuses perturbations survenues ces dernières années et de la forte pression exercée par la concurrence, il n'est pas étonnant que l'analyse prédictive soit devenue un outil incontournable dans les entreprises du monde entier. Élément clé de la prise de décision, l'analytique prédictive est utilisée dans tous les secteurs et toutes les fonctions, y compris la fonction Finance, le marketing, la santé, la prévision des ventes et la stratégie d'entreprise. Comment fonctionne le processus d'analytique prédictive ?

Fonctionnement de l'analytique prédictive

L'analytique prédictive examine les données passées, découvre des modèles et des relations et les utilise comme informations pour prévoir ce qui est susceptible de se produire ensuite. Le processus d'analytique prédictive implique généralement les étapes suivantes :

1. Collecte de données : collecter des données historiques pertinentes provenant de diverses sources, par exemple des bases de données clients, des dossiers patients, des relevés de capteurs, des journaux de transactions ou des réseaux sociaux.
2. Préparation des données : nettoyer, prétraiter et standardiser les données brutes. Cela implique généralement de supprimer les erreurs et les doublons, de gérer les valeurs manquantes et de s'assurer que tout est dans un format cohérent et utilisable.
3. Sélection et entraînement du modèle : sélectionner des techniques d'analytique prédictive et des algorithmes de Machine Learning, puis les appliquer aux données préparées pour créer et entraîner le modèle. Lors de l'entraînement, le modèle analyse les données historiques liées aux résultats connus, puis il identifie les facteurs les plus importants et leur incidence sur ces résultats.
4. Validation des modèles : pour tester la précision du modèle, les analystes l'appliqueront à des données historiques qu'il n'a jamais vues, dont les résultats sont connus, et utiliseront différentes métriques pour mesurer ses performances. Une fois optimisé, le modèle est prêt à être déployé.
5. Prévision : les modèles entraînés sont ensuite appliqués à de nouvelles données, dont les résultats sont inconnus, pour prédire ce qu'ils sont susceptibles d'être, en fonction des modèles découverts dans les données historiques.

Processus d'analytique prédictive post-déploiement

Une fois les modèles déployés et en cours d'exécution, le travail est rarement terminé. Les modèles sont surveillés et affinés en permanence à mesure que de nouvelles données apparaissent et que les conditions changent. Parfois, ils peuvent même devoir être réentraînés pour éviter toute dérive du modèle. Les informations et les prévisions obtenues grâce à l'analytique prédictive doivent être exploitées : elles doivent guider les décisions, éclairer la stratégie, optimiser les opérations, aider à anticiper les opportunités métier et signaler les risques à éviter ou à atténuer. Maintenant que nous avons établi le fonctionnement de l'analytique prédictive, examinons quelques-uns des cas d'utilisation les plus courants.

Types de modèles d'analytique prédictive

Les techniques d'analytique prédictive englobent différentes approches, y compris la régression, la classification, le regroupement, les arbres de décision, les réseaux neuronaux, l'analyse des séries chronologiques et la détection des anomalies. Bon nombre des mêmes techniques sont utilisées pour le data mining. La principale différence entre le data mining et l'analytique prédictive réside dans leur objectif : tandis que le data mining est généralement plus exploratoire, l'analytique prédictive est axée sur des objectifs et vise à prévoir des résultats spécifiques.

Les modèles d'analytique prédictive aident à répondre à des questions spécifiques sur l'avenir. En revanche, le data mining peut trouver des réponses à des questions que l'analyste n'avait même pas envisagées ou mettre en évidence des modèles qui ne sont absolument pas évidents.

Différence entre l'analytique prédictive et l'analytique prescriptive

La principale différence entre l'analytique prédictive et prescriptive réside dans leur portée et leur objectif. Entrons dans le détail. Il existe quatre types d'analytique avancée : l'analytique descriptive, l'analytique diagnostique, l'analytique prédictive et l'analytique prescriptive.

En termes très simples, l'analytique descriptive sert à évaluer avec précision l'état actuel des choses ou à comprendre ce qui s'est passé : pensez aux rapports de ventes mensuels ou aux données démographiques des clients. L'analytique diagnostique aide à comprendre ce qui s'est passé et quels facteurs ont influencé la situation actuelle : par exemple, pourquoi les ventes ont baissé au cours d'un mois donné. L'analytique prédictive utilise les données historiques, le Machine Learning et l'IA pour prévoir les résultats futurs. Par exemple, elle peut servir à prévoir l'impact d'une décision particulière sur les ventes. L'analytique prescriptive va encore plus loin en suggérant des actions basées sur les prévisions pour atteindre les résultats souhaités. Elle peut par exemple recommander des stratégies marketing visant à réduire les coûts d'acquisition de clients.

Considérez cela comme des questions auxquelles répondent les différents types d'analytique :

• Analytique descriptive : que s'est-il passé ?
• Analytique diagnostique : pourquoi cela s'est-il produit ?
• Analytique prédictive : que va-t-il se passer ?
• Analytique prescriptive : que devons-nous faire pour y parvenir ?

Applications de l'analytique prédictive et cas d'utilisation concrets

L'analytique prédictive est largement utilisée en entreprise, où elle offre des possibilités d'application quasi infinies. Mais son utilisation ne se limite pas à l'entreprise. Avant de passer en revue quelques exemples d'analytique prédictive plus spécifiques à certains secteurs, examinons d'abord les cas d'utilisation les plus courants dans tous les secteurs.

Parmi les applications les plus courantes de l'analytique prédictive, on peut citer :

Ventes

Les modèles d'analytique prédictive sont largement utilisés dans la prévision des ventes et pour anticiper le comportement des clients ou l'évolution de la demande. Les entreprises utilisent l'analytique prédictive pour identifier les prospects à forte valeur ajoutée, orienter la planification budgétaire et optimiser les stratégies commerciales en modélisant l'impact des changements stratégiques potentiels avant de les mettre en œuvre.

Marketing

Certaines techniques de modélisation prédictive peuvent s'avérer inestimables pour les spécialistes marketing qui cherchent à mieux comprendre les préférences des clients et à personnaliser leur communication avec eux. L'analytique prédictive permet d'améliorer le ciblage publicitaire, de segmenter les clients et d'adapter les offres en fonction de l'étape du parcours client et d'autres facteurs.

RH

L'analytique prédictive est un excellent outil pour optimiser les niveaux de dotation en personnel, en particulier pour les rôles qui peuvent nécessiter une mise à l'échelle rapide pendant certaines saisons ou en raison d'autres circonstances. Par exemple, dans le secteur de l'hôtellerie, l'analyse des données métier et de recrutement des années précédentes peut aider les responsables RH à planifier le personnel en conséquence, en préparant des ressources externes pour les périodes de forte affluence ou les heures de pointe.

Gestion de la Supply Chain

Les applications de l'analytique prédictive dans la gestion de la Supply Chain sont variées et dépendent du secteur concerné. Cependant, dans presque tous les secteurs, il est essentiel de pouvoir anticiper les perturbations de la Supply Chain et de se préparer aux pénuries, aux goulets d'étranglement et aux hausses de prix. Par exemple, les fabricants peuvent analyser les modèles de demande historiques, les délais d'approvisionnement et les données de transport pour prévoir les besoins en matériaux et ajuster les calendriers des achats de manière proactive.

Stratégie et développement économique

En disposant de prévisions plus précises sur l'avenir, étayées par des données, les dirigeants peuvent prendre des décisions éclairées et guider leur entreprise dans la bonne direction. Les décideurs s'appuient sur l'analytique prédictive dans leur stratégie d'entreprise, qu'il s'agisse d'effectuer une analyse du marché avant de se développer dans un nouveau secteur ou d'évaluer les réglementations régionales et le paysage concurrentiel avant de pénétrer un nouveau marché.

Opérations

Quel que soit le secteur, mieux cerner les problèmes susceptibles de survenir permet d'optimiser plus facilement le fonctionnement de l'entreprise. De la prévision des pannes d'équipement à l'optimisation de l'affectation des ressources et à l'anticipation des retards de livraison, l'analytique prédictive facilite le bon déroulement des opérations, sans interruption.

Service client

Les modèles d'analytique prédictive peuvent aider les entreprises à anticiper les besoins des clients et à remédier aux problèmes potentiels avant qu'ils n'affectent la satisfaction client. En passant d'une résolution réactive des problèmes à un support proactif, on améliorerait non seulement l'expérience client, mais on économiserait aussi des ressources de support à long terme.

Exemples concrets d'analytique prédictive

Maintenant que vous avez une idée générale de l'utilisation de l'analytique prédictive dans l'entreprise, voyons quelques exemples concrets issus de différents secteurs.

Banque et finance

Les applications d'analytique prédictive dans le secteur financier sont variées. Pour commencer, les modèles d'analytique prédictive sont largement utilisés dans les prévisions boursières, la notation de crédit et l'évaluation des risques. Par exemple, calculer la probabilité qu'une action augmente avant d'investir. Mais ils jouent également un rôle essentiel dans la détection et la prévention de la fraude, le renforcement de la cybersécurité et l'identification des vulnérabilités.

Santé

Les techniques de modélisation prédictive peuvent aider les établissements de santé à anticiper les épidémies et leur propagation. Les prestataires de santé les utilisent pour identifier les patients présentant un risque de développer certaines maladies et leur suggérer des mesures préventives ou des dépistages en temps opportun. Par exemple, en analysant quelles habitudes de vie sont liées au diagnostic d'un problème de santé particulier chez certaines populations de patients, les prestataires de santé peuvent déterminer quels autres patients devraient être dépistés ou bénéficier d'interventions visant à modifier leur mode de vie.

Production

Les fabricants utilisent l'analytique prédictive pour prévenir les pannes d'équipement et optimiser la maintenance, protéger les Supply Chains des perturbations et anticiper les changements de tarification des matières premières et de l'énergie. Par exemple, en analysant les données historiques de maintenance, ils pourraient constater que les équipements tombaient plus souvent en panne lorsque les inspections manuelles étaient trop espacées. Parallèlement, l'augmentation de la durée de vie des équipements diminue au-delà du doublement du nombre de contrôles. Par rapport à une approche essai-erreur, les techniques de modélisation prédictive sont un moyen plus efficace de trouver le juste équilibre pour réduire les pannes d'équipement sans dépenser inutilement les ressources de maintenance.

Retail et e-commerce

Les entreprises de Retail s'appuient largement sur l'analytique prédictive pour la prévision de la demande, la gestion des stocks, la tarification dynamique, le marketing personnalisé et d'autres objectifs. Par exemple, ils peuvent segmenter les clients en fonction des modèles de dépenses et de l'historique des achats. Ensuite, ils identifieront les clients qui n'ont pas encore commandé les produits achetés par d'autres clients du même segment avec des modèles d'achat similaires et leur proposeront des offres personnalisées. Par exemple, si la plupart des clients qui achètent régulièrement des jouets pour chiens achètent généralement des friandises auprès de ce détaillant, ceux qui ont acheté l'un mais pas l'autre sont plus susceptibles d'utiliser un code de réduction personnalisé ou de profiter d'une offre à durée limitée. Sur le plan personnel, cette approche permet de proposer des recommandations plus pertinentes, améliorant ainsi l'expérience client, et à grande échelle, elle se traduit par de meilleurs chiffres de vente.

Télécommunications

Les fournisseurs de télécommunications utilisent des modèles d'analytique prédictive pour réduire l'attrition client et augmenter la fidélisation et le renouvellement des services (entre autres). Les techniques d'analytique prédictive permettent d'identifier les clients susceptibles de résilier leur service ou qui sont peu enclins à le renouveler, afin que l'entreprise puisse personnaliser ses offres marketing ou, dans certains cas, ses efforts de sensibilisation des clients pour les inciter à rester. C'est particulièrement important lorsque les coûts d'acquisition des clients sont élevés : pour la rentabilité, il est essentiel d'intervenir de manière proactive avant que les clients existants ne changent de fournisseur.

Principaux avantages de l'analytique prédictive

Le large éventail d'applications que nous avons évoqué montre l'importance de l'analytique prédictive. Quel que soit le secteur ou le cas d'utilisation, le fil conducteur est que cela confère aux entreprises un avantage considérable. Parmi les principaux avantages de l'analytique prédictive, on peut citer :

Réduction des risques : de la lutte contre la fraude à la réduction des risques de perturbation de la Supply Chain, en passant par la prévention des investissements peu prometteurs, l'analytique prédictive aide les entreprises à atténuer les risques.

Efficacité : l'analytique prédictive aide les entreprises à optimiser leurs performances avec un minimum de changements. De plus, modéliser les résultats possibles avant d'apporter tout changement est un bon moyen d'éviter les perturbations et le gaspillage de ressources.

Meilleure prise de décision : l'un des principaux avantages de l'analytique prédictive est qu'elle fournit des informations spécifiques, dérivées des données, pour guider les décisions. Même les meilleurs spécialistes peuvent prendre de meilleures décisions si leur expérience et leur intuition professionnelles sont étayées par des données concrètes. De plus, en fondant les décisions stratégiques sur des données, il est plus facile d'obtenir l'adhésion interne.

Amélioration de l'expérience client : bon nombre des applications d'analytique prédictive dont nous avons parlé bénéficient non seulement à l'entreprise, mais aussi aux clients. Recommandations et offres personnalisées, support proactif, communication personnalisée : tous ces avantages de l'analytique prédictive améliorent l'expérience des clients. Et l'expérience client influe souvent sur la fidélisation, la confiance, les modèles de dépenses, la valeur du cycle de vie client et parfois même le coût d'acquisition de clients.

Avantage concurrentiel : l'analytique prédictive fournit aux entreprises les prévisions indispensables pour éviter les erreurs coûteuses, réduire les perturbations, anticiper les tendances du marché, saisir les opportunités commerciales et réagir plus rapidement aux changements. En d'autres termes, cela les aide à garder une longueur d'avance sur la concurrence.

Compte tenu des avantages de l'analytique prédictive, on peut se demander pourquoi elle n'est pas utilisée par toutes les entreprises dans le monde. En réalité, même si de plus en plus d'entreprises reconnaissent l'importance de l'analytique prédictive, il existe quelques défis et limites qui peuvent freiner certaines entreprises.

Les défis de l'analytique prédictive et les bonnes pratiques pour les surmonter

Les défis en matière d'analytique prédictive peuvent être regroupés en trois catégories, basés sur les composants clés du processus d'analytique prédictive : les données, les personnes et les modèles. Les limitations liées aux données propres à l'analytique prédictive concernent la qualité des données, leur gouvernance et leur disponibilité. Les « défis humains » impliquent généralement des erreurs humaines et des préjugés introduits à différents stades du processus d'analytique prédictive, ainsi qu'une résistance à l'adoption de la technologie. Pour finir, les modèles d'analytique prédictive peuvent également poser certains défis, tels que la dérive du modèle. Examinons quelques-uns des défis les plus courants liés à l'analytique prédictive, ainsi que les solutions permettant de les surmonter.

Disponibilité limitée des données

Défi : l'analytique prédictive repose sur les données. Si les sources de données disponibles sont trop peu nombreuses, il est difficile de garantir que l'analytique prédictive fournisse des résultats précis. En réalité, même l'entraînement des modèles d'analytique prédictive serait difficile sans un approvisionnement en données vaste et varié.

Approche basée sur les bonnes pratiques : efforcez-vous d'utiliser du matériel et des logiciels IoT qui génèrent des données de haute qualité dans des formats exploitables. Selon le secteur et la direction métier, cela peut impliquer d'investir dans un CDP fiable, d'installer des moniteurs et des traceurs d'équipement ou de modifier des procédures spécifiques de l'entreprise. Parfois, il peut être utile de sortir des sentiers battus : certaines sources de données externes qui peuvent s'avérer pertinentes, à condition qu'elles soient accessibles au public et que les réglementations applicables autorisent leur utilisation à des fins commerciales.

Données de mauvaise qualité

Défi : l'analytique prédictive a besoin de données propres, complètes et pertinentes pour fournir des résultats précis. Des données manquantes, incohérentes ou obsolètes peuvent entraîner des prévisions inexactes.

Approche basée sur les bonnes pratiques : garantissez une gouvernance des données et des processus de nettoyage robustes. L'une des façons d'y parvenir consiste à utiliser des écosystèmes logiciels qui fonctionnent bien ensemble et à standardiser les données par défaut. L'alternative est d'investir davantage de temps ou d'allouer des ressources d'analystes supplémentaires au nettoyage et au prétraitement des données. Cette étape fait de toute façon partie du processus d'analytique prédictive, mais un environnement informatique performant et unifié peut la rendre plus facile et plus rapide.

Préjugés intrinsèques

Défi : les informations dérivées des données et générées par l'IA sont particulièrement appréciées comme une contribution objective et impartiale. En effet, comme elles sont générées par des modèles plutôt que par des humains, il n'y a aucune raison qu'elles soient biaisées. En réalité, les modèles et l'IA peuvent bel et bien être biaisés. Avec les modèles, c'est la sélection et la préparation des données d'entraînement qui peuvent introduire des préjugés.

Approche basée sur les bonnes pratiques : une intervention efficace pour éviter tout biais du modèle peut avoir lieu à deux étapes du processus d'analytique prédictive. Lors de la préparation et de la sélection des données, assurez-vous que vos ensembles de données soient diversifiés et ne reflètent pas les inégalités historiques. Une fois les modèles entraînés, validez-les régulièrement afin de détecter tout préjugé, les sous-ajustements ou surajustements.

Dérive du modèle

Défi : les conditions réelles évoluent, parfois très rapidement. Un modèle entraîné sur des données obsolètes, même s'il était initialement précis, peut perdre en efficacité au fil du temps. La détection des fraudes est un bon exemple, car les méthodes de fraude évoluent très rapidement. Ainsi, un modèle entraîné sur les données de l'année dernière peut passer à côté des nouveaux modèles de fraude émergents cette année.

Approche basée sur les bonnes pratiques : c'est là que l'entretien devient très important. Ici aussi, une validation régulière et un suivi continu des performances du modèle sont cruciaux. Parfois, les modèles doivent même être réentraînés avec des données mises à jour.

Difficultés liées à l'adoption par les collaborateurs

Défi : il est décourageant de constater que les outils d'analytique prédictive dans lesquels vous avez investi des efforts et des ressources restent sous-utilisés. Et si le changement est rarement facile, l'adoption d'une technologie aussi sophistiquée peut s'avérer particulièrement difficile.

Approche basée sur les bonnes pratiques : essayez de comprendre pourquoi vos collaborateurs résistent à l'adoption. Est-ce le manque d'expertise qui rend les outils d'analytique prédictive trop difficiles à utiliser ? Y a-t-il une méfiance sous-jacente envers l'automatisation en général ? Une fois les problèmes clés clairement identifiés, concentrez-vous sur leur résolution : démontrez la valeur ajoutée, proposez une formation ou recrutez des talents spécialisés pour aider à combler le fossé entre la technologie et les parties prenantes non techniques clés.

Bonnes pratiques : liste de contrôle de l'analytique prédictive

• Prioriser l'utilisation de données propres, pertinentes et de haute qualité, conformément à toutes les réglementations applicables (telles que le RGPD), aux lois sur la confidentialité et aux normes de sécurité des données.
• Garantir que vos ensembles de données sont diversifiés et ne reflètent pas de préjugés personnels, d'inégalités historiques ou de notions obsolètes.
• Surveiller les performances du modèle d'analytique prédictive en continu, valider régulièrement la précision et le réentraîner sur de nouvelles données si nécessaire pour éviter toute dérive du modèle.
• Favoriser l'adoption par les collaborateurs en démontrant la valeur ajoutée, en proposant des formations et en intégrant l'analytique prédictive dans les workflows métier.
• Opter pour un logiciel d'analytique convivial qui prend en charge l'analytique prédictive, idéalement doté d'une gouvernance des données robuste intégrée, et qui utilise des innovations pertinentes, telles que l'IA générative, pour faciliter l'adoption et l'utilisation.

Analytique prédictive moderne : IA, Machine Learning et automatisation

Un certain nombre de technologies modernes ont considérablement fait progresser l'analytique prédictive : le Machine Learning, les avancées en matière d'IA, le Cloud Computing et l'automatisation, pour n'en citer que quelques-unes. Grâce à ces technologies, les entreprises peuvent analyser d'immenses volumes de données en temps réel, mettre en évidence des modèles sous-jacents et faire des prévisions précises sur les résultats futurs. Elles facilitent considérablement l'anticipation précise des changements de comportement des clients, l'identification des tendances émergentes du marché et la compréhension des besoins opérationnels. Les outils IA d'analytique prédictive permettent aux décideurs de passer d'une approche réactive, axée sur la saisie des opportunités et l'atténuation des défis, à des stratégies proactives fondées sur les données.

L'un des principaux moteurs de cette transformation est l'essor des plateformes cloud optimisées par l'IA. Ces plateformes permettent aux entreprises de toutes tailles d'utiliser leurs données pour accéder à une analytique prédictive avancée, des fonctionnalités de Machine Learning et une planification d'entreprise sophistiquée. L'IA prend en charge l'analytique en temps réel alimentée par un cloud de données métier et rend son utilisation plus facile et plus intuitive pour les utilisateurs. L'automatisation des tâches répétitives, telles que le reporting, permet aux équipes de se concentrer sur l'adaptation aux changements dans les prévisions, aux perturbations anticipées et aux nouvelles opportunités.

Dans l'entreprise, l'analytique prédictive est un élément essentiel de l'écosystème de science des données au sens large. Elle connecte les données métier, la modélisation statistique et l'IA pour fournir des informations exploitables. À mesure que l'utilisation de l'analytique prédictive se généralise, elle permet à un plus grand nombre d'entreprises de rester agiles et compétitives.

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