Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est une technique permettant l’interprétation des données actuelles et anciennes pour prévenir les évènements à venir. Elle est de plus en plus utilisée par les entreprises, surtout celles qui opèrent dans les domaines du marketing et de la finance. Son principe étant de combiner des données historiques et nouvelles, l’analyse prédictive est très utile aux organisations qui peuvent l’exploiter en vue de prévoir et évaluer des risques. Elle leur permet de prendre de bonnes décisions afin de réaliser de bonnes actions au bon moment et en ciblant les bonnes personnes.

Pourquoi avoir recours à l’analyse prédictive ?

Aujourd’hui, avec l’internet des objets, les entreprises peuvent accéder à un grand nombre de volumes de données. En mettant à profit l’analyse prédictive, elles ont la possibilité d’interpréter et d’exploiter ces données et ainsi comprendre le marché afin de prendre de bonnes décisions. L’analyse des données du Big data permet d’identifier des phénomènes fréquents et de mieux comprendre les tendances.

Des outils et des logiciels d’analyse prédictive sont utilisés par les utilisateurs métier et les spécialistes pour la création de modèles à partir desquels ils peuvent tirer des conclusions. Pour en choisir de performants, il est nécessaire de prendre en compte les cas d’utilisation et les objectifs visés.

En misant sur l’analyse prédictive, il est possible de rendre meilleures vos performances informatiques par l’identification de certains risques ou la détection de problèmes pouvant survenir au niveau de votre infrastructure informatique. Par exemple, vos équipes d’exploitation n’ont plus besoin d’attendre un rapport d’erreur pour savoir qu’un de vos équipements est défaillant. Elles peuvent recourir à l’analyse prédictive pour trouver et résoudre des problèmes de façon proactive afin d’éviter que ceux-ci impactent négativement votre environnement. Vous gagnerez ainsi du temps et aussi de l’argent.

En outre, l’analyse prédictive est utilisable pour évaluer des risques et éviter des problèmes de sécurité ainsi que des temps d’arrêt non planifiés. A cet effet, l’ensemble des actions effectuées est analysé sur un réseau en temps réel dans le but de détecter des anomalies ou encore de potentielles vulnérabilités.

Notez qu’en complément de l’analyse prédictive, des outils d’automatisation peuvent être utilisés. Le but de cette utilisation est de corriger des problèmes identifiés ou de mettre en œuvre des modifications axées sur les résultats envisagés.

Quelques techniques liées à l’analyse prédictive

Les modèles de régression

Ils utilisent des équations mathématiques afin de mettre en avant la relation existant entre des variables. Sachez qu’il existe une catégorie de modèles de régression qui permet d’obtenir des résultats continus dont les possibilités sont infinies. Ce n’est toutefois pas le cas des modèles de régression logistique qui donnent un nombre limité de possibilités. Très souvent, les modèles de régression sont mis à profit par les banques et les institutions financières. Ils permettent de détecter des fraudes à la carte bancaire, de déterminer un risque de crédit, d’établir des prévisions relatives aux tendances du marché et d’anticiper l’impact de nouvelles réglementations qui concernent les services financiers.

Les arbres de décision

Ils sont très souvent utilisés dans le domaine de l’analyse prédictive. Les arbres de décision donnent la possibilité d’identifier la raison qui explique pourquoi chaque décision conduit à une autre décision. Il n’est pas rare que les modèles d’apprentissage automatique aient recours à des arbres de décision afin d’identifier des séries de conditions de type « si X, alors Y ». Celles-ci reposent sur une liste de questions séquentielles qui suivent une hiérarchisation bien pensée. Ces conditions permettent d’obtenir un résultat basé sur les données fournies. À partir de l’arborescence de ce modèle, on peut aussi visualiser les potentiels résultats issus d’une décision par la représentation de la probabilité que chaque décision aboutisse à tel ou tel résultat.

L’apprentissage automatique

Il complète l’analyse prédictive. Sachez que très souvent, des spécialistes du traitement des données ainsi que des analystes pour la création de modèles interviennent dans le cadre du déploiement d’une procédure d’analyse prédictive. Alors que les algorithmes d’apprentissage automatique qu’on utilise dans les logiciels d’intelligence artificielle ou d’apprentissage profond se développent de façon autonome. Leur évolution et leur amélioration se font lors du traitement des données. Et il n’est pas nécessaire de les reprogrammer fréquemment.

Les réseaux de neurones

Il s’agit de techniques d’analyse avancées mises à profit pour la détermination exacte des informations qui découlent des modèles de régression et des arbres de décisions. À partir d’un réseau de neurones, il est facile d’identifier les similarités non linéaires entre des données disparates. Son utilité est particulièrement perçue quand la portée d’un événement potentiel est plus significative que ses causes.