L’analyse prédictive
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L’analyse prédictive est une forme d’analyse avancée qui utilise à la fois des données nouvelles et historiques pour prévoir l’activité, le comportement et les tendances. Elle consiste à appliquer des techniques statistiques , des requêtes analytiques et des algorithmes de machine learning à des ensembles de données pour créer des prévisions qui attribuent une valeur numérique – ou un score – à la probabilité qu’un événement particulier se produise.
Les logiciels d’analyse prédictive utilisent des variables qui peuvent être mesurées et analysées pour prédire le comportement probable d’individus, de machines ou d’autres entités. Par exemple, une compagnie d’assurance est susceptible de prendre en compte des variables potentielles de sécurité de conduite, telles que l’âge, le sexe, l’emplacement, le type de véhicule et le dossier de conduite, lors de la tarification et de l’émission de polices d’assurance automobile.
De multiples variables sont combinées en un modèle prédictif capable d’évaluer les probabilités futures avec un niveau de fiabilité acceptable. Le logiciel s’appuie fortement sur des algorithmes et des méthodologies avancés, tels que des modèles de régression linéaires, d’analyse de séries chronologiques ou d’arbres décisionnels.
L’analyse prédictive a gagné en importance avec l’émergence du Big Data. Les entreprises ont accumulé des réserves de données de plus en plus importantes dans les clusters Hadoop et d’autres grandes plateformes, ce qui a créé de plus en plus de possibilités d’exploration de données pour obtenir des informations prédictives. Le développement et la commercialisation accrus des outils d’apprentissage machine par les fournisseurs de IT ont également contribué à l’expansion des capacités d’analyse prédictive.
Les sociétés de marketing, de services financiers et d’assurance ont été des adeptes notables de l’analyse prédictive, tout comme les grands fournisseurs de moteurs de recherche et de services en ligne. L’analyse prédictive est également couramment utilisée dans des secteurs tels que la santé, le commerce de détail et l’industrie manufacturière.
Les applications commerciales de l’analyse prédictive comprennent le ciblage des publicités en ligne, l’analyse du comportement des clients pour déterminer leurs habitudes d’achat, le repérage des transactions financières potentiellement frauduleuses, l’identification des patients susceptibles de développer des pathologies particulières et la détection des défaillances imminentes des pièces d’équipement industriel avant qu’elles ne se produisent.
Le processus et les techniques d’analyse prédictive
L’analyse prédictive exige un niveau élevé d’expertise en matière de méthodes statistiques et la capacité de construire des modèles de données prédictifs. Par conséquent, elle est généralement le domaine des scientifiques, des statisticiens et d’autres analystes de données qualifiés. Ils sont assistés par des ingénieurs de données, qui aident à rassembler des données pertinentes et à les préparer pour l’analyse, et par des développeurs de logiciels et des analystes commerciaux, qui aident à la visualisation des données, aux tableaux de bord et aux rapports.
Les scientifiques utilisent des modèles prédictifs pour rechercher des corrélations entre différents éléments de données dans le parcours de navigation des utilisateurs de sites web, les dossiers médicaux des patients et d’autres types d’ensembles de données. Une fois la collecte de données effectuée, un modèle statistique est formulé, formé et modifié selon les besoins pour produire des résultats précis. Le modèle est ensuite comparé aux données sélectionnées afin de générer des prévisions. Des ensembles de données complets sont analysés dans certaines applications, mais dans d’autres, les équipes d’analyse utilisent un échantillonnage de données pour rationaliser le processus. La modélisation des données est validée ou révisée au fur et à mesure que des informations supplémentaires deviennent disponibles.
Le processus d’analyse prédictive commence par la compréhension de l’entreprise et la préparation des données. Un modèle statistique est ensuite créé, évalué et déployé pour traiter les données et en tirer des prévisions.
Le processus d’analyse prédictive n’est pas toujours linéaire, et les corrélations se présentent souvent là où les scientifiques ne cherchent pas. C’est pourquoi certaines entreprises pourvoient les postes de data scientists en engageant des personnes qui ont une formation universitaire en physique et dans d’autres disciplines scientifiques. Conformément à la méthode scientifique, ces travailleurs sont à l’aise pour aller là où les données les mènent. Même si les entreprises suivent la voie plus conventionnelle qui consiste à embaucher des scientifiques formés en mathématiques, en statistiques et en informatique, l’ouverture d’esprit à l’égard de l’exploration des données est un attribut clé pour une analyse prédictive efficace.
Une fois que la modélisation prédictive produit des résultats exploitables, l’équipe d’analyse peut les partager avec les dirigeants d’entreprise, généralement à l’aide de tableaux de bord et de rapports qui présentent les informations et mettent en évidence les futures opportunités commerciales sur la base des résultats. Des modèles fonctionnels peuvent également être intégrés dans des applications opérationnelles et des produits de données pour fournir des capacités d’analyse en temps réel, comme une recommandation sur un site web de vente au détail en ligne qui oriente les clients vers des produits particuliers en fonction de leur activité de navigation et de leurs choix d’achat.
Au-delà de la modélisation des données, d’autres techniques peuvent être utilisées par les scientifiques et les experts en données :
- Un logiciel d’analyse de texte pour exploiter les contenus textuels, tels que les documents Microsoft Word, les courriels et les messages des réseaux sociaux ;
- Des modèles de classification qui organisent les données en catégories prédéfinies afin de faciliter leur recherche et leur récupération
- Un réseau neuronal profond, qui peut émuler l’apprentissage humain et automatiser l’analyse prédictive.
Applications de l’analyse prédictive
Le marketing en ligne est un domaine dans lequel l’analyse prédictive a eu un impact commercial important. Les détaillants, les prestataires de services marketing et d’autres organisations utilisent des outils d’analyse prédictive pour identifier les tendances dans l’historique de navigation d’un visiteur de site web afin de personnaliser les publicités. Les détaillants utilisent également les clients pour prendre des décisions plus éclairées sur les types de produits qu’ils doivent proposer.
La maintenance prédictive apparaît également comme une application précieuse pour les fabricants qui cherchent à surveiller une pièce d’équipement pour détecter des signes de panne imminente. Avec le développement de l’internet des objets (IoT), les fabricants installent des capteurs sur les machines dans les usines et sur les produits mécatroniques, comme les automobiles. Les données provenant des capteurs sont utilisées pour prévoir quand les travaux d’entretien et de réparation doivent être effectués afin de prévenir les problèmes.
L’IoT permet également des utilisations similaires d’analyse prédictive pour la surveillance des oléoducs et des gazoducs, des plates-formes de forage, des parcs d’éoliennes et de diverses autres installations industrielles. Les prévisions météorologiques localisées pour les agriculteurs, basées en partie sur des données collectées par des stations de données météorologiques équipées de capteurs et installées dans les champs agricoles, constituent une autre application de modélisation prédictive pilotée par l’IoT.
Outils d’analyse
Un large éventail d’outils est utilisé dans la modélisation et l’analyse prédictives. IBM, Microsoft, SAS Institute et de nombreux autres éditeurs de logiciels proposent des outils d’analyse prédictive et des technologies connexes qui soutiennent l’apprentissage machine.
En outre, les logiciels libres jouent un rôle important sur le marché de l’analyse prédictive. Le langage R est couramment utilisé dans les applications d’analyse prédictive, tout comme les langages de programmation Python et Scala. Plusieurs plates-formes d’analyse prédictive et d’apprentissage machine à code source libre sont également disponibles, notamment une bibliothèque d’algorithmes intégrée au moteur de traitement Spark.
Adobe, IBM, SAS, SAP et Google sont parmi les leaders du marché des outils d’analyse de la clientèle.
Les équipes d’analyse peuvent utiliser les éditions de base à code source libre de R et d’autres langages d’analyse ou payer pour les versions commerciales proposées par des fournisseurs tels que Microsoft. Les outils commerciaux peuvent être coûteux, mais ils sont accompagnés d’une assistance technique de la part du fournisseur, tandis que les utilisateurs de versions purement open source doivent dépanner eux-mêmes ou chercher de l’aide sur les sites d’assistance de la communauté open source.
