Analyse prédictive

Définition et enjeux
Définition de l’analyse prédictive
Fonctionnement
Avantages de l’analyse prédictive
Applications
analyse predictive

Analyse prédictive : qu’est-ce que c’est ?

L’analyse prédictive consiste à construire des modèles prédictifs basés sur des algorithmes et des techniques de machine learning pour anticiper des résultats futurs. L’analyse prédictive est un processus de traitement de l’information qui étudie des données présentes et passées dans le but d’anticiper les futurs résultats de l’entreprise. Ce terme rassemble plusieurs technologies d’analyse de données et d’algorithmes statistiques. Toutes ces techniques peuvent être utilisées seules ou conjointement afin de prédire certains résultats ou d’étudier la faisabilité d’un projet.

Comment fonctionne l’analyse prédictive ?

Le principe de l’analyse prédictive

Regroupement de données

Avant de commencer une analyse prédictive, il convient de définir un but à la démarche. L’objectif peut être de prévoir l’évolution des ventes d’un secteur précis, d’anticiper les variations d’un stock ou d’étudier les conséquences de certaines décisions. Une fois la problématique établie, les données utiles, provenant de diverses sources internes et externes doivent être identifiées, regroupées, complétées et évaluées.

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Analyser les données

Les données récoltées lors de la première étape servent à la construction d’un modèle de données prédictif qui anticipe l’évolution de l’entreprise en fonction de la problématique définie. Ce modèle prédictif est construit grâce à diverses techniques d’analyse prédictive : machine learning, analyse statistique, arbres de décision, réseaux de neurones artificiels, régression linéaire, algorithmes prédictifs, corrélation, etc.

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Évaluation du modèle prédictif

Le modèle prédictif établi doit être évalué afin de vérifier sa précision et son efficacité à l'aide d'analyses rétrospectives. Lorsque l’utilité d’un modèle prédictif est prouvée par rapport à l’objectif principal de l’analyse prédictive, celui-ci peut alors être utilisé en vue d’orienter la prise de décision. Bien sûr, les résultats obtenus grâce au modèle permettront une évaluation constante de son efficacité.

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Quels sont les bénéfices de l’analyse prédictive ?

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Prédire les comportements

L’analyse prédictive donne aux entreprises l’opportunité d’améliorer leur efficacité en les aidant à prévoir leurs stocks, à fixer leurs prix et à optimiser leurs ventes.
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Diminution des risques

Les données intégrées à un modèle prédictif facilitent la prise de décision en permettant d’évaluer les conséquences d’un choix. Les risques de mauvaise décision sont alors fortement limités.
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Amélioration des campagnes marketing

Grâce à l’analyse prédictive, il est possible d’anticiper la réaction des clients ou prospects face aux campagnes marketing ainsi que leurs effets sur les ventes. Les entreprises peuvent donc plus facilement attirer et fidéliser les clients.

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Foire aux questions

L’analyse prédictive permet grâce à des analyses sophistiquées de rendre l’information exploitation. Cette solution décisionnelle est donc utile dans de nombreux domaines pour analyser les données :

  • La santé : en analysant les masses de données sur des historiques médicaux de patients, l’analyse va permettre de prédire des prédispositions à des maladies grâce à des corrélations.
  • Le marketing : les analyses statistiques vont accroître la connaissance client et prédire les comportements et préférences clients. La gestion de la relation client ne peut être qu’améliorer ainsi que l’attrition ou encore la segmentation et le ciblage des campagnes marketing.
  • La finance : particulièrement utile dans la détection de fraudes, la fouille de données des opérations frauduleuses va permettre de détecter les risques.

L’analyse prédictive, est un outil de prédiction qui a pour but d’anticiper les comportements.

L’analyse descriptive va permettre un traitement analytique de ce qui est en train de se passer, mais ne permet pas de prédire.

L’analyse prescriptive, combine les deux. Elle prédit le futur, explique pourquoi cela va se passer et quelles actions mener en conséquence.

Les outils analytiques basés sur l’analyse prédictive s’appuient sur quatre techniques principales dans l’exploitation des données : 

  • L’arbre de décision : les données sont divisées en sous-ensemble selon des catégories. Ce traitement des données offre une visualisation sous forme d’arborescence. Chaque branche représente un choix entre plusieurs alternatives.  
  • La régression linéaire est un des outils d’analyse les plus répandus. Elle évalue les relations entre des variables pour identifier des tendances clés dans différentes bases de données. Cela peut être notamment utile pour analyser l’impact du prix. 
  • Les réseaux de neurones sont des techniques d’analyses avancées de données. Cette méthode analyse des modèles de relation très complexes. Elles sont notamment utiles pour traiter d’énormes volumes de données dans le cadre d’analyse Big Data. 
  • La régression logistique. Ici le data analyst s’intéresse à des variables qui renvoient un nombre fini de valeurs. L’analyse de données est utile pour de la classification binaire ou multi-classes. 

Les techniques d’analyse prédictive sont désormais de plus en plus précises notamment grâce à sa combinaison avec l’intelligence artificielle ou encore le machine learning (apprentissage machine). 

Un modèle prédictif ou patterns est utilisé dans un logiciel d’analyse de données pour tenter de prédire des comportements. Les données collectées vont permettre de construire un modèle prédictif qui capturera les relations existantes entre plusieurs variables. Ces modèles analytiques permettent de prédire si les résultats se reproduiront et selon quelle probabilité. Il s’agit là d’un véritable outil d’aide à la décision.

Les statisticiens s’appuient en général sur un ensemble de données conséquents stocké dans un data warehouse (entrepôt de données).