L' Analyse Prédictive, clé du succès des entreprises
Sur le plan étymologique, le verbe prédire se rapporte au futur et à l’avenir. Prédire implique une annonce de ce qui va se passer dans le proche ou lointain futur. Prédire est souvent employé pour des pronostics qui relèvent de l’intuition, du surnaturel, du prémonitoire, sans que cela implique nécessairement une méthode ou une démarche rationnelle. « Ils ont prédit un brillant avenir politique à ce jeune universitaire ! », « Ce jeune ira loin, je vous le prédit », « Ce savant a prédit la fin du monde en 2023 », ….. Autant d’exemples qui montrent que ces prédictions sont bâties sur des sentiments, des perceptions, des intuitions et convictions personnelles ou collectives invérifiables.
Avec l’avènement de l’analyse de données, du big data et de l’apprentissage automatique, la prédiction a pris une toute autre dimension, bien qu’elle porte toujours sur l’avenir et le futur.
Qu'est ce que l'Analyse Prédictive ?
L’analyse prédictive, également connue sous le nom de modélisation prédictive, est une branche de l’analyse de données qui vise à prévoir l’avenir en se basant sur des données historiques et en utilisant des techniques statistiques, des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) et d’autres méthodes analytiques avancées. Son objectif principal est de prendre des décisions éclairées en anticipant les résultats futurs ou en identifiant des tendances potentielles à partir des informations existantes.
Les principales étapes d’une analyse prédictive
Collecte de données : Rassembler les données pertinentes nécessaires à l’analyse. Cela peut inclure des données historiques sur les performances passées, des informations démographiques, des comportements des clients, etc.
Préparation des données : Nettoyer, transformer et organiser les données pour qu’elles soient utilisables par les modèles prédictifs. Cela implique souvent l’élimination des valeurs manquantes, le traitement des valeurs aberrantes, la normalisation, etc.
Sélection des caractéristiques : Identifier les variables ou caractéristiques qui ont le plus d’influence sur le résultat à prédire. Cela peut impliquer des techniques de sélection de fonctionnalités pour réduire la dimensionnalité des données.
Choix du modèle : Sélectionner l’algorithme de modélisation le mieux adapté aux données et à l’objectif de prédiction. Il existe différents types de modèles, tels que les régressions, les arbres de décision, les réseaux de neurones, les méthodes d’ensemble (comme les forêts aléatoires ou les XGBoost), etc.
Entraînement du modèle : Diviser les données en ensembles d’entraînement et de test, puis utiliser l’ensemble d’entraînement pour ajuster les paramètres du modèle et le faire apprendre à partir des données.
Validation du modèle : Évaluer la performance du modèle en utilisant l’ensemble de test pour vérifier s’il peut généraliser ses prédictions sur de nouvelles données.
Mise en œuvre et prédiction : Une fois que le modèle est validé, il peut être utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données, fournissant ainsi des estimations probables pour des événements futurs.
Les divers domaines d’application de l’analyse prédictive
On pourrait utiliser l’analyse prédictive dans presque tous les domaines à condition d’avoir des informations dessus : données historiques ou en coupe instantanée, caractéristiques des données (métadonnées, …), … Voici quelques domaines, non-exhaustifs, où l’analyse prédictive est aujourd’hui utilisée.
Détection de fraudes financières : Les institutions financières peuvent utiliser l’analyse prédictive pour identifier les transactions potentiellement frauduleuses en analysant les schémas de comportement des clients, les anomalies dans les activités de compte, et en utilisant des modèles pour prédire les transactions suspectes.
Prévision de la demande de transport : Les compagnies aériennes, les aéroports, les sociétés d’autoroutes et de chemins de fer utilisent l’analyse prédictive pour anticiper la demande future en électricité en fonction des facteurs météorologiques, des jours fériés, des modèles de consommation passés, etc. Cela aide à optimiser la production et la distribution d’énergie.
Prévision de la demande énergétique : Les entreprises d’énergie peuvent utiliser l’analyse prédictive pour anticiper la demande future en électricité en fonction des facteurs météorologiques, des jours fériés, des modèles de consommation passés, etc. Cela aide à optimiser la production et la distribution d’énergie.
Prévision des ventes : Une entreprise de vente au détail peut utiliser l’analyse prédictive pour anticiper les ventes futures en fonction des données historiques de ventes, des tendances saisonnières, des promotions passées, etc. Cela permet de mieux planifier la gestion des stocks et d’ajuster les stratégies de marketing en conséquence.
Prédiction de la satisfaction client : Les entreprises peuvent analyser les données des clients, telles que les commentaires, les enquêtes de satisfaction, les interactions avec le service client, pour prédire la satisfaction future des clients et prendre des mesures pour améliorer l’expérience client.
Prévision des défaillances d’équipements : Les entreprises de maintenance industrielle peuvent utiliser l’analyse prédictive pour anticiper les pannes d’équipements en surveillant les données de performance, les signaux d’alarme et en utilisant des modèles pour détecter les défaillances avant qu’elles ne surviennent.
Prévision des taux de désabonnement (churn) : Les entreprises de services peuvent utiliser l’analyse prédictive pour prévoir quels clients sont les plus susceptibles de se désabonner ou de résilier leur contrat, en analysant les comportements passés des clients, les interactions avec l’entreprise, etc. Cela aide à mettre en place des stratégies de rétention de la clientèle.
Prévision des épidémies : Dans le domaine de la santé publique, l’analyse prédictive peut être utilisée pour anticiper les épidémies de maladies infectieuses en analysant les données épidémiologiques, les déplacements des populations, les facteurs environnementaux, etc. Cela permet de prendre des mesures préventives et de mieux gérer les ressources médicales.