Qu'est-ce que l'analyse prédictive ? Définition, exemples et modèles

Histoire de l'analyse prédictive

Il est difficile de croire que l'analyse prédictive remonte à la fin des années 1600, lorsque la Lloyd's de Londres utilisait les données d'événements passés pour souscrire une assurance pour les navires de livraison.

La Lloyd's identifiait les risques des voyages passés pour déterminer les primes d'une compagnie maritime. Après le succès de la Lloyd's, l'analyse prédictive est devenue une norme pour tous les fournisseurs d'assurance.

Avance rapide jusqu'au milieu des années 1900, l'analyse prédictive a été utilisée pendant la Seconde Guerre mondiale pour déterminer les risques pour les bataillons et les stratégies de combat de l'ennemi.

Arnold Daniels a utilisé l'analyse prédictive pour limiter les pertes, et son bataillon a terminé la guerre sans aucune perte. À son retour, il a créé le premier indice prédictif, qui sera plus tard utilisé dans les tests psychométriques.

Dans les années 1970, l'analyse prédictive a été utilisée pour améliorer la fonctionnalité des entreprises et optimiser les opérations. Les entreprises ont découvert les premiers ordinateurs centraux, qui pouvaient prendre de grands ensembles de données et les utiliser pour calculer des prédictions pour le marketing, la finance et le commerce.

Dans les années 1990, des modèles mathématiques ont été introduits, qui utilisaient des méthodes de notation pour pondérer les décisions dans le cadre de l'analyse des risques. L'analyse prédictive a été présentée aux gestionnaires pour améliorer l'efficacité opérationnelle. Les techniques de pondération fournissaient des valeurs simples afin que chacun puisse prendre des décisions sur la base de résultats simplifiés.

Aujourd'hui, l'analyse prédictive et le machine learning sont liés pour optimiser les résultats. Le large éventail d'options de programmation, le cloud computing, le machine learning et l'intelligence artificielle permettent d'améliorer la précision de l'analyse prédictive.

Elle est utilisée dans presque tous les secteurs pour diverses applications, notamment la finance, le marketing, le service clientèle, la cybersécurité et les ressources humaines.

Quels secteurs utilisent l'analyse prédictive ?

La plupart des gens savent que l'analyse prédictive est souvent utilisée dans les industries financières, mais aussi dans les opérations, la cybersécurité et d'autres domaines des technologies de l'information.

Elle permet à de nombreuses organisations d'accroître leur productivité, de réduire leurs coûts et de protéger leurs données critiques.

Voici comment quelques industries informatiques utilisent l'analyse prédictive :

La détection des fraudes : La finance et d'autres cyber-opérations utilisent l'analyse prédictive pour déterminer les activités frauduleuses. Les cartes de crédit volées, l'activité des robots malveillants, les menaces internes et les menaces numériques créent une activité anormale qui peut être détectée à l'aide de l'analyse prédictive. La détection des anomalies aide à protéger les identités des clients et les données financières et protège les organisations contre les activités malveillantes ayant un impact sur les revenus.
Optimisation du marketing : Sur les marchés concurrentiels, l'analyse prédictive permet aux organisations de savoir ce qui se vend bien, ce qui se vendra bien à l'avenir et ce qui peut être amélioré pour vendre encore plus. Elle permet d'attirer les clients, de maintenir leur intérêt pour les produits, de vendre des produits supplémentaires et d'établir des relations à long terme avec les clients.
Améliorer les opérations : La détermination de l'inventaire exact affecte les revenus et les bénéfices, et l'analyse prédictive peut déterminer le nombre de produits à acheter et à maintenir en stock pour des bénéfices optimaux. Les hôtels et les compagnies aériennes utilisent l'analyse prédictive pour déterminer les prix en fonction des habitudes de voyage du public passé.

Réduire les risques opérationnels : L'analyse prédictive réduit le risque de fraude, principalement dans le secteur financier, mais elle peut également réduire les risques pour les prêteurs et les créanciers hypothécaires. Elle détermine les meilleurs bénéficiaires de prêts et aide à travailler avec les scores de crédit pour évaluer les bénéficiaires à haut risque afin que les prêteurs puissent éviter les défauts de paiement des prêts.
Sécurité des communautés : Les gouvernements utilisent l'analyse prédictive pour identifier la croissance future afin de garantir la sécurité des résidents. De même, les services publics utilisent l'analyse prédictive pour identifier les anomalies qui pourraient entraîner des pannes de longue durée des machines et la nécessité d'envoyer des techniciens pour résoudre les problèmes.

Avantages de l'analyse prédictive

On pourrait penser que l'analyse prédictive n'est utile qu'aux grandes institutions financières, mais elle peut être utilisée dans de nombreuses applications dans de nombreux secteurs.

L'analyse prédictive offre plusieurs avantages dont les entreprises de toutes tailles peuvent tirer parti.

En voici quelques-uns :

L'évolutivité : Il est possible d'avoir des applications de science des données dans plusieurs départements. Une bonne plateforme d'analyse prédictive permet aux entreprises de faire évoluer leurs différents outils de prise de décision en utilisant de nouveaux modèles de données qui entraînent les algorithmes avec des heuristiques plus récentes. Les nouveaux modèles de données signifient que la prise de décision d'une organisation n'est pas limitée à un seul ensemble de données.
Rapidité : La création de votre propre modèle de données prend du temps et retarde le déploiement des applications, mais une plateforme d'analyse prédictive donne aux entreprises la rapidité nécessaire pour déployer presque immédiatement des modèles de données efficaces préconstruits. La rapidité du déploiement réduit le temps nécessaire aux entreprises pour prendre et exécuter des décisions basées sur des données, ce qui augmente la rentabilité et le revenu global.

Simplicité : Toutes les entreprises ne disposent pas de data scientists et d'administrateurs pour créer et maintenir une application d'analyse prédictive sur site, c'est pourquoi les plateformes cloud offrent des capacités techniques sous un seul tableau de bord. Les administrateurs peuvent déployer des modèles de données préconstruits avec une plateforme qui fournit le cadre et l'apprentissage automatique prêts à l'emploi.
Augmentation des revenus : Qu'il s'agisse de l'amélioration de la fidélisation des clients ou de l'optimisation des ventes, l'analyse prédictive a un impact positif sur les revenus et la rentabilité. Elle peut être un moteur pour les entreprises qui passent du statut de startup à celui de moyenne ou grande entreprise compétitive.

Comment cela fonctionne-t-il ?

Sans l'analyse prédictive, les entreprises devraient tester le marché pour déterminer le meilleur résultat pour les futurs services et produits. Le marketing de test est coûteux et il faut généralement plusieurs tentatives pour trouver la bonne promotion des ventes.

Avec l'analyse prédictive, les entreprises peuvent prendre des décisions fondées sur des données, en se basant sur les performances de vente ou les tendances passées, afin de déterminer les résultats futurs.

Pour travailler avec l'analyse prédictive, les entreprises doivent disposer de grands ensembles de données pour alimenter les algorithmes d'intelligence artificielle (IA) et le machine learnling (ML). Les technologies d'IA et de ML utilisent de grandes quantités de données pour fournir des résultats.

Plus les données offertes à un algorithme sont nombreuses, plus les résultats sont précis. Les modèles de données peuvent être créés en interne par des data scientists, ou ils peuvent être préconstruits et fournis par la plateforme d'analyse prédictive.

Avant de travailler avec un ensemble de données spécifique, les scientifiques des données peuvent effectuer une exploration de données pour évaluer un ensemble de données et déterminer s'il est viable pour une application spécifique.

Une autre option consiste à utiliser des outils d'analyse pour travailler avec de grands ensembles de données et déterminer si les données sont précises pour être utilisées avec le machine learning et l'analyse prédictive.

Voici quelques façons dont l'analyse prédictive fonctionne avec des applications spécifiques :

Déterminer les modèles météorologiques futurs et alerter les communautés des événements météorologiques destructeurs à venir.
Développer des campagnes marketing pour des ventes prévisibles axées sur un produit saisonnier spécifique.
Compléter automatiquement les messages de synthèse vocale sur les smartphones.
Produire des applications de service client pour aider les utilisateurs à trouver des réponses à des questions courantes.
Créer des transactions pour une action spécifique sur la base des performances passées.
Identifier les opportunités de vente de produits saisonniers en fonction des intérêts passés des clients.

Tous ces exemples utilisent les performances et les données passées pour déterminer les performances futures. C'est ce qui fait de l'analyse prédictive un outil puissant permettant aux entreprises d'optimiser leurs ventes et leurs revenus.

Exemples d’utilisation de l'analyse prédictive

Chaque organisation a au moins un cas d'utilisation de l'analyse prédictive. Cependant, son utilisation est prévalente dans des secteurs spécifiques tels que le marketing, la finance, le service client et les opérations.

Voici quelques cas d'utilisation courants :

Prévision dans la chaîne d'approvisionnement : L'optimisation des stocks et la détermination des problèmes de la chaîne d'approvisionnement sont deux cas d'utilisation courants de l'analyse prédictive. Elle aide les organisations à identifier toute interruption pour pivoter vers d'autres fournisseurs et éviter toute perturbation de la productivité. L'analyse prédictive réduit le risque d'impact négatif sur les revenus dû à des changements imprévus dans la chaîne d'approvisionnement.
Scoring de crédit et demandes de prêt : Le système de notation de crédit existe depuis des décennies, mais l'analyse prédictive permet une évaluation plus précise des risques en fonction de l'historique d'un individu ou d'une entreprise spécifique. Elle traite les antécédents de paiement et de prêt d'un individu pour déterminer s'il peut effectuer des paiements et si on peut lui faire confiance pour une ligne de crédit.
Souscription d'assurance : Les modèles et les coûts des sinistres passés peuvent être utilisés dans l'analyse prédictive pour déterminer les futurs taux d'assurance et le risque de couvrir une entreprise ou un individu spécifique.
Marketing : Les changements économiques, les habitudes d'achat passées et les données sur les intérêts des consommateurs sont pris en compte dans les décisions d'analyse prédictive pour les futures opportunités de marketing. Elle aide les organisations à déterminer les promotions sur un produit spécifique ou les opportunités de vente potentielles pour des produits dans un lieu particulier.

Modèles et techniques de l'analyse prédictive

Les spécialistes des données et les développeurs à l'origine des outils d'analyse prédictive utilisent trois techniques principales pour produire des résultats. Les résultats des outils d'analyse prédictive peuvent ensuite être utilisés pour prendre des décisions.

Ces trois techniques sont les suivantes :

Les arbres de décision : Pour les modèles simples où plusieurs options de décision sont disponibles, un arbre de décision affiche des branches pour chaque choix possible, où chaque feuille représente une décision. Un arbre de décision aide les organisations à déterminer ce qui va se passer en fonction de chaque branche (option de décision) et des résultats de la décision de chaque branche.
Régression : L'analyse statistique utilise la régression pour introduire plusieurs valeurs dans un algorithme et produire des résultats en fonction des résultats. Elle est utilisée dans la fixation des prix et la détermination des efforts de marketing pour obtenir les meilleurs résultats.
Réseaux neuronaux : Comme leur nom l'indique, les réseaux neuronaux sont une forme d'analyse qui tente d'imiter le fonctionnement du cerveau humain. Les réseaux neuronaux prennent des données complexes et utilisent l'intelligence artificielle pour fournir des informations au lecteur. Ils sont utilisés pour trouver des relations entre les entrées et un ensemble de données. Les réseaux neuronaux sont plus efficaces pour prédire les résultats en fonction de données spécifiques telles que les produits et les économies, les habitudes d'achat, les données démographiques et les saisons.

Comment l'analyse prédictive est-elle utilisée aujourd'hui ?

L'informatique étant beaucoup plus puissante qu'il y a seulement dix ans, l'analyse prédictive a connu plusieurs améliorations. Ces progrès rendent l'analyse prédictive plus abordable pour les entreprises, plus facile à utiliser pour toutes les parties prenantes, et offrent diverses options d'utilisation.

Le cloud permet aux entreprises de travailler avec des plateformes d'analyse prédictive sans avoir à supporter et construire leurs propres environnements.

Comme les plateformes d'analyse prédictive sont plus abordables, elles sont utilisées dans un plus grand nombre d'entreprises pour leur donner un avantage concurrentiel.

Voici quelques exemples d'utilisation de l'analyse prédictive aujourd'hui :

Banque et finance : Avec des milliards de dollars en jeu, les banques et les institutions financières utilisent l'analyse prédictive pour réduire la fraude, identifier les emprunteurs à haut risque et maximiser les ventes des clients pour de meilleurs profits.
Commerce de détail : Les habitudes d'achat passées peuvent aider à déterminer les comportements d'achat futurs. L'analyse prédictive définit le comportement d'achat afin que les détaillants puissent vendre des produits supplémentaires, optimiser le placement des produits et analyser les promotions potentielles.
Pétrole, gaz et autres services publics : Les entreprises de services publics doivent atténuer les risques de défaillance pour éviter des incidents catastrophiques pour une communauté. Elles utilisent l'analyse prédictive pour déterminer quand les machines ont besoin de maintenance ou quand les capteurs détectent des anomalies qui pourraient indiquer un futur temps d'arrêt.

Les gouvernements : Le secteur public utilise l'analyse prédictive pour identifier la croissance de la ville et la nécessité d'améliorer les routes, les logements, les entreprises et autres nécessités communautaires pour soutenir les populations locales.
Assurance maladie : Pour éviter les fraudes et les demandeurs à risque, les agences d'assurance utilisent l'analyse prédictive pour prévenir les clients des événements à venir, déterminer les scénarios et les coûts médicaux, et identifier les traitements bénéfiques et leurs coûts.
Fabrication : Le contrôle de la qualité fait partie intégrante de la fabrication pour éviter les défauts. L'analyse prédictive peut aider à identifier les anomalies, à optimiser la distribution des pièces, à trouver des opportunités dans la chaîne d'approvisionnement et à détecter les problèmes liés aux machines.

Comment votre entreprise peut-elle utiliser l'analyse prédictive ?

De nombreuses entreprises tirent profit des plateformes d'analyse prédictive. Cependant, beaucoup d'entre elles ne réalisent pas tout le spectre des opportunités avant d'acheter une plateforme offrant des améliorations opérationnelles et d'optimisation.

Généralement, les entreprises commencent à utiliser l'analyse prédictive pour améliorer le service et l'expérience client. Cependant, elles offrent également une bien meilleure expérience utilisateur, une satisfaction et une fidélité accrue des clients, ainsi qu'une meilleure réputation de la marque.

Au fur et à mesure que les dirigeants continuent d'expérimenter l'analyse prédictive, ils se rendent compte de ses nombreuses opportunités et implications. Les entreprises veulent savoir que l'analyse prédictive peut avoir un impact positif sur les revenus et la rentabilité et qu'elle peut optimiser les promotions, les ventes, le marketing et les opérations. Avec des procédures commerciales optimisées, les entreprises peuvent être plus productives et mieux fidéliser leurs clients.

L'analyse prédictive est principalement utilisée dans le marketing et la publicité. Elle peut catapulter les ventes et transformer une petite entreprise en une entreprise de taille moyenne compétitive. Elle peut faire la différence entre la croissance et la stagnation des ventes, car elle peut prédire les achats saisonniers et permettre aux entreprises d'optimiser leurs stratégies promotionnelles pour augmenter leurs revenus.

L'analyse prédictive permet également aux entreprises d'économiser de l'argent afin qu'elles puissent optimiser leurs procédures opérationnelles, y compris la sécurité et les systèmes informatiques.

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