Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive consiste à utiliser des données, des algorithmes statistiques ainsi que des techniques d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) pour déterminer la probabilité de résultats futurs à partir de données historiques. L’objectif est d’aller au-delà de la connaissance de ce qui s’est produit et d’évaluer ce qui se produira.

L’analyse prédictive est de plus en plus utilisée dans les entreprises. Cependant, une certaine confusion subsiste à son sujet. Examinons ce qu’elle est, en quoi elle diffère des autres domaines de l’analyse des données, et comment elle est utilisée dans le monde réel.

Ajay Khanna, PDG et fondateur de Tellius, donne l’exemple de la gestion des stocks pendant la période des fêtes. En appliquant des modèles d’analyse prédictive à des données internes sur une période donnée, les détaillants peuvent mieux comprendre le comportement des consommateurs, notamment leurs habitudes d’achat, leur probabilité de retour et la fréquentation des magasins. Ce niveau de compréhension peut les aider à prévoir la demande de produits, à améliorer l’expérience client et à réduire les coûts opérationnels grâce à une meilleure gestion du personnel et des ressources.

« Les détaillants peuvent atteindre leurs clients avec des offres personnalisées fondées sur les données passées et prédire et anticiper de manière fiable leurs achats futurs », a déclaré Khanna.

Pour approfondir l’analyse prédictive, rendez-vous directement à la section :

• Historique et essor de l’analyse prédictive
• Comment fonctionne l’analyse prédictive ?
• Modèles d’analyse prédictive
• L’analyse prédictive : tournée vers l’avenir
• Avantages de l’analyse prédictive
• Cas d’usage métier de l’analyse prédictive
• Cas d’usage par secteur
• Développer les capacités d’analyse prédictive
• Défis et limites de l’analyse prédictive
• L’avenir de l’analyse prédictive

Historique et essor de l’analyse prédictive 

L’analyse prédictive a probablement commencé dans les années 1940, avec les premières versions manuelles des ordinateurs. Des innovations remarquables ont été réalisées au sein d’organismes publics, comme la machine Bombe d’Alan Turing et la simulation de Monte-Carlo du projet Manhattan, destinée à prédire le comportement des atomes lors d’une réaction en chaîne. Lorsque les ordinateurs se sont imposés dans les années 1950, les organismes de recherche ont pu faire des prévisions sur les phénomènes météorologiques et la durée de vie des produits.

L’analyse prédictive existe donc depuis des décennies. Mais de plus en plus d’organisations y ont désormais recours pour améliorer leurs résultats et leur avantage concurrentiel. Pourquoi maintenant ? La puissance de calcul a considérablement augmenté, les logiciels d’analyse sont plus interactifs et plus faciles à utiliser, et l’adoption du cloud a rendu l’analyse accessible à un plus grand nombre de personnes, quel que soit leur niveau de compétence. Par conséquent, l’analyse prédictive n’est plus l’apanage des experts quantitatifs, des statisticiens et des data scientists.

« Aujourd’hui, les analystes, les experts métiers et les employés de première ligne appliquent l’analyse prédictive pour améliorer l’efficacité et les performances », a déclaré Peterson. « Face à une concurrence accrue et à des conditions économiques difficiles, les organisations de tous les secteurs cherchent à transformer leurs données en décisions métier meilleures et plus rapides. »

L’analyse prédictive est devenue un outil puissant pour les organisations, grandes ou petites. La capacité à appliquer l’apprentissage automatique à de grands volumes de données et à révéler des schémas cachés prend une valeur croissante dans des domaines aussi variés que l’agriculture, la fabrication, les transports, les services financiers, la santé, la vente au détail et la cybersécurité.

Bien sûr, les entreprises ont toujours utilisé les données pour prévoir les événements et prendre des décisions métier. Toutefois, le volume et la complexité des données actuelles ont changé la donne. L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle peuvent détecter des schémas qui échappent à la perception et au traitement humains. Par conséquent, l’analyse prédictive est de plus en plus considérée comme un facteur de différenciation concurrentielle.

Selon un rapport du service de recherche en ligne Statistica, le marché mondial de l’analyse prédictive devrait passer de 5,29 milliards de dollars US en 2020 à près de 42 milliards de dollars US en 2028. Les organisations utilisent l’analyse prédictive à de nombreuses fins, mais les principaux cas d’usage comprennent notamment l’analyse du comportement des consommateurs, la gestion des chaînes d’approvisionnement, la réduction des coûts et la prise de décisions stratégiques concernant les activités de l’entreprise, notamment les prévisions financières.

Divers fournisseurs proposent des solutions d’analyse prédictive, sous forme de logiciels autonomes ou intégrées à des applications d’entreprise, notamment aux plateformes de planification des ressources de l’entreprise (ERP) et de gestion de la relation client (CRM). Certaines sont disponibles sur ordinateur et d’autres dans le cloud, sous forme de logiciel en tant que service (SaaS). C’est notamment le cas d’AWS, Google, IBM, Microsoft, Oracle, Salesforce, SAP, SAS, Tableau, Teradata, TIBCO et ThoughtSpot. Bien que ces solutions soient très différentes, leur dénominateur commun est d’extraire des résultats exploitables des données.

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Comment fonctionne l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive constitue une catégorie d’analyse nettement différente de l’exploration de données, de la business intelligence et des méthodes d’analyse plus conventionnelles. Elle va au-delà du simple tri et de la génération de rapports pour entrer dans le domaine de l’analyse par méthodes statistiques, apprentissage automatique et apprentissage profond. Dans sa forme la plus avancée, elle relève de l’analyse prescriptive, qui propose des résultats et des recommandations très précis en fonction de différentes décisions ou de différents scénarios.

Essentiellement, les algorithmes s’appuient sur des méthodes statistiques pour analyser différents types de données structurées et non structurées. Il peut s’agir d’archives historiques, comme les données de point de vente (POS) ou les historiques d’achat, ou encore de données relatives au comportement humain ou réseau. Les réseaux sociaux, les habitudes de navigation en ligne et d’autres données peuvent également être pris en compte.

Gartner relève cinq composantes principales de l’analyse prédictive :

• Une priorité accordée à la prédiction plutôt qu’à la description, à la classification ou au regroupement.
• Une analyse rapide, mesurée en heures ou en jours plutôt qu’en mois, comme c’est généralement le cas avec l’exploration de données et la BI traditionnelles.
• Une priorité accordée à la pertinence métier des informations obtenues.
• Un accent mis sur la facilité d’utilisation, afin de rendre les outils plus accessibles aux utilisateurs métier.
• Les outils d’analyse prédictive extraient des données de nombreuses sources.

Voir aussi : Les meilleurs outils d’analyse des données 

Modèles d’analyse prédictive

Une solution d’analyse prédictive génère des prévisions à l’aide de modèles et de méthodes qui s’articulent souvent autour de quatre techniques fondamentales.

Modèles de régression

L’approche par modèle de régression est souvent appelée analyse « et si ». Elle estime la relation entre des variables indépendantes, puis construit un modèle capable de faire des prévisions sur les scénarios et les impacts futurs. Les modèles de régression peuvent intégrer des corrélations (relations) et des liens de causalité (raisons). Les fabricants et les détaillants utilisent souvent cette méthode pour prévoir notamment la demande et les tendances de la mode.

Modèles de classification

Avec les modèles de classification, les data scientists injectent des données et des historiques passés. La solution d’analyse prédictive étiquette les données, puis utilise un algorithme pour identifier des schémas, notamment des corrélations. À mesure que de nouvelles données arrivent, elles sont ajoutées au système. La détection des fraudes et la cybersécurité utilisent généralement des modèles de classification.

Modèles de regroupement

Cette technique recherche des attributs et des caractéristiques communs, puis les répartit en groupes. Les modèles de regroupement sont idéaux pour découvrir des schémas cachés dans les systèmes. Cette technique est fréquemment utilisée pour identifier les schémas de fraude et de vol.

Modèles de séries chronologiques

La possibilité d’observer les données sur plusieurs jours, mois ou années apporte une perspective supplémentaire, qui peut être intégrée à un modèle prédictif. Le modèle de séries chronologiques est fréquemment utilisé dans la santé et le marketing pour des tâches aussi variées que l’optimisation des effectifs ou la prédiction du comportement humain à partir d’un ensemble complexe de facteurs.

Voir aussi : Techniques d’exploration de données 

L’analyse prédictive : tournée vers l’avenir

Sans analyse, les données ne sont qu’une suite de zéros et de uns. Mais l’analyse permet d’en tirer des informations, de prendre de meilleures décisions et d’améliorer les résultats. Elle transforme les données en valeur.

« En général, si vous ne parlez pas d’analyse prédictive, vous parlez d’analyse descriptive ou prescriptive », a déclaré Jerod Johnson, évangéliste technologique principal chez CData. « L’analyse descriptive montre ce qui s’est déjà produit grâce à l’exploration de données, ce qui vous aide à identifier les tendances et les schémas. L’analyse prédictive ajoute la modélisation et l’apprentissage automatique pour prévoir les résultats et les probabilités futurs possibles. »

Mathias Golombek, directeur technique de Exasol, explique que l’analyse prescriptive est une catégorie qui transforme les données en informations et décisions exploitables. On peut parler de BI ou d’analyse opérationnelle, qui peut être mise en œuvre au moyen de SQL traditionnel ou de scripts dans des langages de data science. L’essentiel est d’être aussi pertinent que possible en temps réel et de prendre directement des décisions à partir des données.

« C’est pourquoi la plupart de ces applications sont écrites en code logiciel et déclenchent des actions dans toute votre chaîne métier », a déclaré Golombek. « Un exemple serait d’optimiser automatiquement les prix de votre boutique d’e-commerce en analysant toutes sortes de données pertinentes sur vos clients, vos produits et vos chaînes logistiques. »

Comme son nom l’indique, l’analyse prédictive est tournée vers l’avenir. « L’analyse prédictive utilise des données historiques et des modèles sophistiqués pour prévoir ce qui se passera ensuite, quels pourraient être les résultats optimaux et où concentrer les efforts et les ressources », a déclaré Jared Peterson, vice-président senior de l’ingénierie chez SAS.

De petites améliorations progressives dans une campagne marketing, par exemple, ou dans la détection des fraudes d’une banque ou la maintenance prédictive d’un fabricant, peuvent générer d’importantes économies et améliorer les opérations.

Golombek a ajouté que l’analyse prédictive apporte des algorithmes d’IA et de ML aux données, permettant aux entreprises d’effectuer des analyses décisionnelles et des prévisions. Elle utilise principalement des langages de script tels que Python ou R et applique des modèles statistiques entraînés à partir de données d’apprentissage existantes.

Avantages de l’analyse prédictive

Les avantages de l’analyse prédictive se répartissent en plusieurs catégories :

Amélioration de la prise de décision

À mesure que les organisations accumulent des données et les utilisent pour détecter des schémas et des tendances, l’entreprise peut mieux comprendre les facteurs corrélés à certaines situations et ceux qui les provoquent. Ces données peuvent non seulement être utilisées par les humains pour élaborer des stratégies plus efficaces, mais aussi être intégrées à des systèmes automatisés. Dans ce dernier cas, l’IA et l’apprentissage automatique peuvent agir automatiquement et de manière autonome lorsqu’un ensemble donné de conditions se présente.

Efficacité accrue

En comprenant comment certaines conditions entraînent certains résultats, il devient possible de supprimer des étapes intermédiaires et des processus manuels qui nécessitent du temps, de l’argent et d’autres ressources. La maintenance prédictive, par exemple, réduit, voire élimine parfois, le besoin de faire intervenir des humains pour tester et examiner les résultats concernant les équipements. Une organisation sait quel est le moment optimal pour entretenir une machine ou un appareil.

Réduction et gestion des risques

Les outils d’analyse prédictive peuvent détecter les risques opérationnels, réglementaires et de cybersécurité. Ils peuvent repérer les lacunes, les vulnérabilités et les faiblesses des plans d’entreprise, des modèles financiers et des infrastructures informatiques. Cela contribue à réduire les coûts directs ainsi que les pénalités et amendes potentielles résultant du non-respect des réglementations et autres contrôles.

Une meilleure veille concurrentielle

Les organisations qui utilisent efficacement l’analyse prédictive obtiennent des informations plus approfondies sur les événements métier, les tendances et les résultats probables. Ces informations peuvent guider les investissements, l’approvisionnement, la recherche et le développement (R&D), les initiatives de développement durable, les décisions relatives à la chaîne d’approvisionnement et bien plus encore.

Chiffre d’affaires et bénéfices en hausse

Lorsque l’analyse prédictive est utilisée avec succès dans le marketing et les ventes, elle entraîne par exemple un engagement accru des clients et des achats supplémentaires. Dans le meilleur des cas, cette technologie peut considérablement renforcer l’affinité avec la marque en rendant les communications et les interactions très pertinentes pour les clients. Ceux-ci reçoivent les messages au bon moment et au bon endroit.

Voir aussi : Qu’est-ce que la visualisation des données ?

Cas d’usage métier de l’analyse prédictive

Le secteur des services financiers, qui traite d’immenses volumes de données et des sommes considérables, a depuis longtemps adopté l’analyse prédictive pour détecter et réduire la fraude, mesurer et gérer les risques, maximiser les opportunités marketing et fidéliser les clients. Les banques de toutes tailles s’appuient sur l’analyse prédictive.

Même les secteurs traditionnellement lents à adopter les nouvelles technologies, comme l’industrie manufacturière et les administrations, deviennent des promoteurs de l’analyse prédictive. Celle-ci les aide à améliorer leurs opérations et à renforcer leur résilience face aux perturbations économiques.

Par exemple :

• Mack Trucks et Volvo Trucks utilisent l’IA et l’analyse de l’IoT pour prévoir les problèmes de maintenance de leurs véhicules connectés. Cela évite des pannes coûteuses.
• Georgia-Pacific s’appuie sur l’IA et l’analyse de l’IoT pour optimiser sa chaîne d’approvisionnement et sa logistique d’expédition, améliorer l’efficacité de ses équipements de fabrication et réduire les temps d’arrêt.
• La ville de Cary, en Caroline du Nord, utilise l’analyse prédictive et l’analyse de l’IoT ainsi que les données de capteurs installés dans les cours d’eau pour prévoir et atténuer les effets des inondations intérieures. C’est un problème auquel de nombreuses municipalités sont confrontées avec une fréquence croissante.

Les plateformes d’intelligence des données alimentées par la recherche peuvent aider les entreprises à simplifier le processus d’exploration des indicateurs clés. En combinant des jeux de données disparates et en fournissant des informations dans un format facile à assimiler grâce à de puissantes visualisations et à l’analyse prédictive, les entreprises bénéficient d’un accès sans précédent aux informations clés, sans avoir besoin de compétences avancées en data science.

Dans le domaine des services par abonnement et du support client également, les organisations veulent comprendre quels utilisateurs et clients sont susceptibles de monter en gamme ou de se désabonner. Les clients sont évalués selon de nombreux attributs et critères afin d’évaluer leur état de santé client. Toute organisation soucieuse de l’entretien d’actifs de grande valeur peut créer des modèles prédictifs pour comprendre quels produits matériels et logiciels tomberont en panne ou deviendront non conformes, et à quel moment.

Voici d’autres cas d’usage métier de l’analyse prédictive :

Planification des ressources et achats

L’analyse prédictive peut fournir des informations sur la disponibilité et le prix prévisionnels des matières premières, notamment sur le moment où les acheter. Ces systèmes fonctionnent de manière similaire aux systèmes d’IA qui prédisent les prix des billets d’avion sur les sites de voyage. Ce type de modélisation contribue à réduire les coûts et à optimiser les stocks.

Contrôle qualité et maintenance prédictive

La technologie peut également être utilisée pour le contrôle qualité et la maintenance prédictive. L’analyse prédictive peut détecter si des produits sont probablement devenus avariés ou endommagés pendant le transport, et optimiser la maintenance et les réparations d’équipements aussi divers que les dispositifs médicaux et les moteurs à réaction.

Marketing

Les détaillants, les entreprises de services financiers, les prestataires de santé et d’autres acteurs utilisent l’analyse prédictive pour améliorer leur marketing, ajuster leurs produits et services et prévoir les résultats, notamment les ventes et les tendances générales du marché.

Un détaillant peut détecter des signaux indiquant qu’un client est susceptible d’acheter un produit ou de faire évoluer un service, tandis qu’une entreprise de santé peut utiliser l’analyse prédictive pour mieux comprendre comment différentes actions et différents comportements réduisent le risque d’une issue négative, y compris au niveau individuel.

Sécurité et gestion des risques

À mesure que les attaques sont devenues plus sophistiquées, il est de plus en plus difficile de simplement établir des listes noires et blanches de logiciels malveillants ou de tenter de bloquer les paquets à la périphérie du réseau. La sécurité fondée sur le comportement est un élément important pour développer un cadre de sécurité Zero Trust et verrouiller les actifs et les données de manière plus complète. Les outils d’analyse prédictive, qui s’appuient sur l’IA et l’apprentissage automatique, peuvent détecter les problèmes avant qu’ils ne deviennent pleinement constitués.

Les scores de crédit servent à évaluer la probabilité qu’un acheteur fasse défaut lors d’un achat et constituent un exemple bien connu d’analyse prédictive. Un score de crédit est un nombre généré par un modèle prédictif qui intègre toutes les données pertinentes. Les demandes d’indemnisation et le recouvrement font partie des autres usages liés aux risques.

Détection des fraudes

L’analyse prédictive peut signaler les transactions douteuses et détecter les fraudes potentielles. Les banques et les sociétés émettrices de cartes de crédit utilisent des technologies prédictives, de plus en plus souvent reliées aux données de géolocalisation fournies par le smartphone d’un individu, pour déterminer si un achat est valide ou suspect.

Cette approche offre des avantages aux clients, qui ne sont plus soumis à des e-mails et des SMS fréquents leur demandant d’appeler un établissement de services financiers pour valider des transactions. Les comptes suspendus et autres problèmes sont particulièrement gênants lorsqu’une personne voyage à l’étranger et doit passer un appel longue distance à sa banque pour vérifier des transactions.

La combinaison de plusieurs méthodes d’analyse peut améliorer la détection des schémas et prévenir les comportements criminels. L’analyse comportementale haute performance examine en temps réel toutes les actions effectuées sur un réseau afin de repérer les anomalies pouvant indiquer une fraude, des vulnérabilités zero-day et des menaces persistantes avancées.

Voir aussi : Tendances de la gestion des données en temps réel

Cas d’usage de l’analytique prédictive par secteur 

Santé

Les organisations de santé s’appuient sur l’analytique prédictive pour gérer les soins des patients en prédisant leurs diagnostics et en dotant correctement les hôpitaux et les cliniques en personnel pour faire face aux infections futures.

Chaîne d’approvisionnement

Les chaînes d’approvisionnement utilisent l’analytique prédictive pour mieux gérer les stocks et éviter le surstockage, ainsi que pour ajuster les prix en fonction de la demande prévue et de la disponibilité des composants.

Centres d’assistance

L’analytique prédictive aide à appliquer des modèles aux enregistrements audio des échanges entre le personnel d’assistance et les clients afin d’améliorer les performances des agents, de réduire la durée des appels, de recueillir des informations supplémentaires sur les clients et d’améliorer globalement leur expérience.

Hôtellerie

Pour fluidifier la gestion des capacités, les hôtels appliquent des modèles prédictifs aux données recueillies sur une période donnée afin de mieux prévoir, planifier et améliorer les services proposés aux clients, tout en réduisant les coûts opérationnels grâce à une meilleure gestion du personnel, des stocks et des autres ressources.

Établissements d’enseignement

Le déploiement d’algorithmes prédictifs sur les données historiques des étudiants peut identifier les premiers signes d’une baisse de leurs performances, ainsi que les facteurs environnants susceptibles d’y contribuer. En outre, les modèles prédictifs appliqués aux indicateurs relatifs aux enseignants, aux établissements ou aux régions élargissent les possibilités offertes par les informations fondées sur les données pour améliorer les performances des systèmes éducatifs.

Ressources humaines et recrutement

Les organisations ont tendance à recruter sur la base d’une analyse des performances du candidat lors de l’entretien, de ses références professionnelles, de son réseau et de ses diplômes officiels, autant de données historiques. Le processus est obsolète et subjectif. « Le coût d’un mauvais recrutement représente au moins 30 % de son salaire, mais recruter une personne qui n’est pas la mieux adaptée au poste entraîne également des coûts d’opportunité considérables », a déclaré Satish Kumar, PDG de Glider AI. « L’analyse prédictive de la qualité des talents est l’avenir : elle élimine le recrutement fondé sur les diplômes officiels, en privilégiant les compétences et l’adéquation culturelle, tout en supprimant les biais naturels du recrutement. »

Voir aussi : Meilleures plateformes de machine learning 

Développer les capacités d’analytique prédictive

Des capacités d’analytique prédictive plus avancées commencent également à se concrétiser. Par exemple, les organisations se tournent vers les jumeaux numériques pour simuler des modèles complexes et comprendre comment différents facteurs influent sur les résultats dans le monde réel. Par ailleurs, les viticulteurs utilisent l’IA et les données pour comprendre l’impact du changement climatique sur leurs récoltes de raisin, tandis que certains commencent à employer ces méthodes pour identifier les terres qui seront idéalement adaptées à la viticulture à mesure que le changement climatique s’accentuera.

Dans le même temps, les entreprises du secteur du jeu vidéo utilisent des algorithmes d’analytique prédictive pour générer plus rapidement des graphismes 3D en évitant de devoir générer certains pixels sur les GPU. Le système effectue des extrapolations, et cette technique économise des cycles de calcul tout en réduisant la consommation d’énergie.

De fait, ce dernier exemple montre comment les data scientists peuvent combiner l’analytique prédictive avec des techniques de deep learning. Les réseaux neuronaux peuvent assimiler d’énormes volumes de données et repérer des schémas et des tendances difficiles à déceler dans des données vidéo, audio, textuelles et autres formes de données non structurées.

Par exemple, la reconnaissance vocale ou faciale peut analyser le ton ou l’expression affichée par une personne, puis un système y répond en conséquence. Une application comme Google Mail peut prédire le mot ou la phrase qu’une personne est susceptible d’utiliser ensuite et les proposer comme choix, tandis qu’Open AI ChatGPT construit des paragraphes entiers sur presque n’importe quel sujet à partir d’une saisie textuelle.

Défis et limites de l’analytique prédictive

Bien que l’analytique prédictive offre de nombreux avantages, elle n’est pas exempte de réserves et d’écueils potentiels. Plusieurs facteurs doivent être pris en compte par les organisations pour utiliser cette technologie avec succès.

Le rôle de l’analytique prédictive et la manière dont elle crée de la valeur

Bien que l’analytique prédictive offre une visibilité sur l’avenir, ce n’est pas une boule de cristal. Certains facteurs, comme les performances des marchés boursiers, sont bien trop complexes pour être prédits. Dans d’autres cas, de nombreux facteurs qui interagissent avec l’analytique prédictive influent sur les résultats.

Par exemple, une équipe marketing peut disposer d’excellentes données sur le comportement des clients, mais échouer dans une campagne parce qu’elle a élaboré un contenu médiocre, adopté une approche désordonnée ou mal exploité les données prédictives.

La nécessité de disposer de données précises et à jour

Lorsque les organisations utilisent des données anciennes ou non pertinentes, elles obtiennent des résultats extrêmement imprécis. Pour extraire de la valeur des données, celles-ci doivent être actuelles (dans de nombreux cas, en temps réel), exactes et assemblées de manière appropriée. Cela nécessite généralement des data scientists ainsi que des outils d’analytique prédictive et de machine learning de premier ordre.

La nécessité de définir clairement les objectifs

L’analytique prédictive utilisée en l’absence d’une stratégie et d’objectifs clairs entraînera inévitablement un échec. La mise en place d’un cadre d’utilisation de l’analytique prédictive nécessite la contribution des dirigeants de l’entreprise et, dans de nombreux cas, de différents services et groupes. Les mises en œuvre les plus réussies couvrent les personnes, les processus et les technologies.

Ce cadre permet de remanier les flux de travail et de générer des gains stratégiques, financiers et autres dans l’ensemble de l’entreprise et au-delà.

La nécessité de disposer d’une expertise en data science

Les outils d’analytique prédictive sont souvent conçus principalement pour les data scientists. Même ceux destinés aux analystes métier et à d’autres utilisateurs peuvent nécessiter un certain niveau de connaissances techniques. Il peut s’agir de compétences en programmation, comme Python ou R, ou d’une expertise dans les méthodes de modélisation statistique. Divers problèmes techniques sont également liés à la préparation et au nettoyage des données, à l’entraînement des algorithmes, au traitement des incohérences dans les données et au déploiement des modèles dans le monde réel.

Voir aussi : Principales entreprises de transformation numérique

L’avenir de l’analytique prédictive

Dans notre monde de plus en plus numérisé, les volumes de données devraient presque doubler entre 2022 et 2026, selon IDC. Par conséquent, les cas d’usage ci-dessus perdront probablement leur prédominance à mesure que l’analytique prédictive s’étendra à d’autres domaines.

« Les entreprises de tous les secteurs peuvent tirer parti des capacités d’analytique prédictive et des outils avancés de gestion des données », a déclaré Golombek. « À l’approche de la nouvelle année, nous nous attendons à une hausse de l’utilisation de l’analytique prédictive et prescriptive pour favoriser l’amélioration continue des processus et la prise de décision fondée sur les données — mais aussi pour aider les entreprises à vendre les bons produits aux bons clients, à mieux faire correspondre les ressources et à identifier plus intelligemment les tendances. »

Johnson estime que l’avenir repose sur les données et que l’accès aux données est la clé du succès de l’analytique prédictive. L’augmentation de la puissance de calcul accessible et les progrès des technologies d’IA et de machine learning permettent à toute entreprise d’utiliser l’analytique prédictive — et pas seulement aux organisations et aux secteurs qui disposaient historiquement de moyens financiers importants.

« L’utilisation de solutions de connectivité des données en temps réel et sans code peut davantage démocratiser l’analytique en permettant aux utilisateurs métier de créer des processus analytiques holistiques au sein de plusieurs applications et systèmes », a déclaré Johnson.

L’analytique prédictive continuera d’évoluer. À mesure que davantage de capteurs et d’éléments IoT seront intégrés aux infrastructures informatiques, de plus grands volumes de données — et des données plus granulaires — deviendront monnaie courante. Il est probable que les systèmes de demain fournissent des informations bien plus détaillées sur le comportement des consommateurs, les facteurs de santé, les habitudes de dépenses et même les données de durabilité utilisées pour les rapports environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG). Cela inclut des méthodes de comptabilisation du carbone bien plus détaillées.

En outre, les modèles de visualisation des données devraient devenir plus élaborés et intuitifs, notamment grâce à l’utilisation d’animations 3D et de simulations visuelles plus avancées. Avec les frameworks sans code et low-code, les solutions d’analytique prédictive devraient également devenir plus faciles à utiliser. À mesure que les différents frameworks de machine learning, de deep learning et d’IA s’amélioreront, l’analytique prédictive deviendra presque certainement plus précise et plus fiable pour les prévisions et projections à plus long terme.

En définitive, une chose est parfaitement claire : l’analytique prédictive constitue un élément important du monde des affaires actuel, et l’utilisation de cette technologie ne fera qu’augmenter. La capacité à repérer des schémas, des tendances et des opportunités est un outil puissant pour les organisations, quelles que soient leur forme et leur taille. C’est une clé pour libérer de la valeur et générer des gains futurs.

Voir aussi : Guide de la transformation numérique : définition, types et stratégie

Drew Robb a contribué à la rédaction de cet article.