L’analytique prédictive consiste à utiliser des données et d’autres outils technologiques comme l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (AA) pour prédire les résultats futurs. Elle s’appuie sur des données historiques pour découvrir des schémas et des tendances permettant de prévoir les événements à venir.
Actuellement, de nombreux secteurs utilisent activement l’analytique prédictive, notamment l’industrie manufacturière, la santé, la finance, l’éducation, le commerce de détail, la cybersécurité et l’agriculture. Par exemple, l’analytique prédictive peut servir à prévoir aussi bien le chiffre d’affaires d’une entreprise que les temps d’arrêt des machines.
À mesure que la science des données évolue, de nouvelles méthodes d’utilisation des données s’imposent. Désormais, les organisations peuvent utiliser les données de manière proactive grâce à l’analytique prédictive.
En savoir plus : Qu’est-ce que l’analytique prédictive ?
7 bonnes pratiques de l’analytique prédictive
Pour les organisations prêtes à tirer parti de l’analytique prédictive, plusieurs bonnes pratiques permettent de réussir. Elles consistent notamment à définir des objectifs, à tester les modèles prédictifs et à apporter des améliorations continues.
1. Définir les objectifs
La première étape pour les organisations consiste à définir les objectifs de l’utilisation de l’analytique prédictive. Il s’agit de préciser ce que l’organisation souhaite prédire, ce qui orientera le développement des modèles prédictifs. Ces objectifs doivent être alignés sur les objectifs généraux de l’entreprise.
Par exemple, si l’un des objectifs de l’entreprise est de réduire les dépenses d’exploitation, les modèles d’analytique prédictive peuvent prévoir les coûts superflus, comme ceux liés aux temps d’arrêt.
2. Définir les indicateurs clés
Les organisations doivent également définir les indicateurs clés qu’elles utiliseront pour garantir la réussite de leurs initiatives en matière de données. Il s’agit des indicateurs clés de performance (KPI) qui montrent les progrès accomplis vers les objectifs d’analytique prédictive.
Dans l’exemple précédent, les KPI visant à réduire les dépenses d’exploitation peuvent inclure les dépenses totales ou le ratio des dépenses d’exploitation (OER). Les organisations doivent se limiter à mesurer les KPI qui correspondent à leurs objectifs d’analytique prédictive et à leurs objectifs commerciaux.
3. Sélectionner des données pertinentes et de haute qualité
Une prédiction de qualité nécessite des données de qualité. Les jeux de données utilisés pour l’analytique prédictive doivent être exacts, volumineux et pertinents au regard des objectifs.
Pour obtenir les meilleurs résultats, les organisations doivent avoir accès à la fois aux données historiques et aux données en temps réel, ainsi qu’aux données structurées et non structurées.
Pour constituer un jeu de données, les organisations doivent extraire les données de toutes les sources pertinentes, les nettoyer en vue de leur analyse, puis les placer dans un entrepôt de données. Elles peuvent aussi utiliser la virtualisation des données pour agréger des données provenant de sources disparates en un seul endroit.
Pour en savoir plus, consultez également : Les quatre piliers d’une stratégie de données réussie : prendre de meilleures décisions commerciales
4. Tester d’abord les modèles prédictifs
Avant d’utiliser des modèles d’analytique prédictive pour prévoir des résultats, ceux-ci doivent être testés ou validés de manière approfondie. Dans le cas contraire, les prédictions peuvent être inexactes et conduire à de mauvaises décisions commerciales.
Les organisations doivent d’abord effectuer des tests à l’aide d’échantillons de jeux de données afin de déterminer la précision des prédictions. Une fois qu’un modèle prédictif a démontré sa précision, il peut être mis en œuvre.
5. Mettre les informations à profit
Après avoir testé et déployé les modèles prédictifs, les informations mises au jour doivent être exploitées correctement. Les organisations doivent documenter ce qui advient de ces informations et déterminer qui est chargé de les utiliser.
Voici quelques questions à prendre en compte :
- Avec qui (individu, service, équipe, etc.) les informations doivent-elles être partagées ?
- Quelles mesures doivent être prises ?
- Certaines informations nécessitent-elles une action immédiate ?
- Certaines informations doivent-elles être réexaminées ultérieurement ?
6. Apporter des améliorations continues
Les données évoluent au fil du temps et les modèles prédictifs doivent suivre cette évolution. Les organisations doivent surveiller les performances des modèles prédictifs et apporter des améliorations continues pour obtenir les meilleurs résultats. Cela garantit que les modèles restent utiles et précis.
Les organisations peuvent améliorer leurs modèles prédictifs de différentes manières. Elles peuvent par exemple ajouter davantage de données au jeu de données du modèle, ou réajuster, réentraîner et retester le modèle afin de déterminer les aspects qui doivent être améliorés.
7. Mettre en œuvre un logiciel d’analytique prédictive
La dernière étape consiste à mettre concrètement le logiciel en œuvre. Il existe un certain nombre d’outils logiciels d’analytique prédictive pouvant être déployés. Parmi les exemples figurent :
- Microsoft Azure Machine Learning : La plateforme Azure Machine Learning de Microsoft est l’un des outils les plus simples pour créer et déployer des modèles prédictifs. Ses fonctionnalités incluent l’étiquetage des données, l’intégration avec d’autres outils de données et la prise en charge des environnements hybrides et multicloud.
- H2O Driverless AI : La plateforme H2O Driverless AI est entièrement automatisée, ce qui la distingue des autres outils du marché. Pour chaque jeu de données, le logiciel peut automatiser des processus tels que le réglage et le déploiement.
- SAS Advanced Analytics : SAS, leader des logiciels d’analytique, propose sa plateforme Advanced Analytics aux organisations qui ont besoin d’un ensemble robuste de fonctionnalités. La plateforme offre notamment la modélisation prédictive, l’exploration de données et l’analyse statistique.
Pour en savoir plus, consultez également : Les meilleurs outils d’analyse de données
Quels sont les trois principaux modèles d’analytique prédictive ?
Les trois modèles d’analytique prédictive les plus couramment utilisés sont les suivants :
Classification : Les modèles de classification catégorisent les données afin de mettre en évidence les relations au sein d’un jeu de données. Ils servent à répondre à des questions dont les résultats sont binaires, comme « oui ou non ».
Regroupement : Les modèles de regroupement réunissent les données en fonction de leurs attributs, sans intervention humaine.
Séries temporelles : Les modèles de séries temporelles analysent des points de données recueillis sur des périodes précises, par exemple toutes les heures ou chaque jour.
Une fois ces modèles définis, l’analytique prédictive est relativement simple. Dans un premier temps, les données sont collectées en fonction du type de prédiction que l’organisation souhaite effectuer. Ensuite, l’un de ces modèles statistiques est développé et entraîné pour prédire les résultats à partir des données recueillies.
Une fois que le modèle produit une prédiction, celle-ci peut servir à éclairer les décisions. Grâce à l’automatisation, certains modèles prédictifs peuvent même être configurés pour effectuer des actions en fonction de leurs prédictions.
Comment l’analytique prédictive aide-t-elle les entreprises ?
L’analytique prédictive va plus loin que l’analyse des données. Alors qu’une analyse classique des données peut nous montrer ce qui s’est passé et ce qu’il faut faire, l’analytique prédictive nous indique ce qui pourrait se produire et comment nous pouvons intervenir.
L’analytique prédictive offre de nombreux avantages dans tous les secteurs, de l’industrie manufacturière à la cybersécurité.
Réduit les temps d’arrêt coûteux dans l’industrie manufacturière
Un constructeur automobile moyen risque de perdre 22 000 dollars US par minute lors d’un arrêt imprévu de la production. Heureusement, grâce à l’analytique prédictive, les fabricants peuvent faire des temps d’arrêt imprévus une chose du passé.
Les modèles d’analytique prédictive peuvent utiliser les données historiques pour trouver les schémas qui entraînent des pannes de machines, des opérations de maintenance nécessaires, etc. Les fabricants peuvent ensuite atténuer les risques avant qu’ils ne provoquent des temps d’arrêt coûteux.
Améliore les résultats pour les patients dans le secteur de la santé
Le secteur de la santé peut tirer parti de l’analytique prédictive de nombreuses façons. Par exemple, les modèles prédictifs peuvent servir à déterminer les facteurs de risque d’un patient pour des maladies comme le diabète et les maladies cardiaques. Les médecins peuvent ainsi fournir de meilleurs soins préventifs.
Garantit la disponibilité des produits dans le commerce de détail
Les détaillants doivent savoir ce que veulent les clients pour accroître leurs revenus. C’est pourquoi nombre d’entre eux se tournent vers l’analytique prédictive pour améliorer la disponibilité des produits.
Par exemple, les modèles prédictifs peuvent prévoir quels produits seront davantage demandés à certaines périodes de l’année. Les détaillants peuvent alors s’assurer de disposer d’un stock suffisant pour répondre aux besoins des clients.
Prévoit et réduit les risques liés à la cybersécurité
Les cyberattaques peuvent causer de graves dommages à toute organisation. Selon une étude d’IBM, le coût moyen d’une violation de données s’élève à 9,44 millions de dollars US. L’analytique prédictive peut aider les organisations à réduire, voire à prévenir, les dommages.
Par exemple, les modèles prédictifs peuvent repérer les tendances révélatrices de risques potentiels. Les organisations peuvent alors renforcer la sécurité dans ces domaines afin de prévenir les attaques et les pertes de données.
Pour en savoir plus, consultez également : Techniques d’exploration de données
En conclusion : quel est l’avenir de l’analytique prédictive ?
Comme indiqué précédemment, le marché de l’analytique prédictive devrait croître rapidement au cours des cinq prochaines années. Mais à quoi ressemblera l’avenir ?
L’analytique prédictive continuera de gagner en popularité. Et à mesure que des technologies comme l’apprentissage automatique et l’IA deviendront plus largement accessibles, davantage d’organisations, grandes comme petites, pourront tirer parti de l’analytique prédictive.
L’analytique prédictive ouvrira la voie à l’utilisation d’autres formes d’analyse des données, comme l’analytique prescriptive. Cette méthode ne se contente pas de prédire les résultats : elle indique également aux organisations quelles mesures prendre en fonction de ces résultats.
Et ensuite ? Pour l’instant, les organisations doivent élaborer des stratégies d’analyse des données adaptées à leurs objectifs et faire une place aux nouvelles méthodes d’analyse tournées vers l’avenir au fur et à mesure de leur évolution.
Voir également : Qu’est-ce que l’analyse descriptive ?