Elle se base sur des données passées et présentes. Dans cet article, nous allons explorer en profondeur la définition de l’analyse prédictive, les enjeux associés à son utilisation, ainsi que ses applications concrètes dans différents secteurs.
1. Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?
L’analyse prédictive est une branche de l‘analyse des données qui repose sur l’utilisation d’algorithmes et de modèles statistiques pour prédire des résultats futurs. Elle utilise des techniques de machine learning (apprentissage automatique), de data mining (exploration de données) et des outils de statistiques avancées pour examiner des ensembles de données, identifier des modèles récurrents et faire des prévisions.
1.1. Intelligence artificielle : le moteur de l’analyse prédictive
Existe-il un rapport entre l’IA et l’analyse prédictive ? Oui, les deux concepts sont interconnectés. L’intelligence artificielle, et plus spécifiquement l’apprentissage automatique (machine learning), est un élément central de l’analyse prédictive. Ces technologies permettent aux systèmes de s’améliorer au fur et à mesure qu’ils traitent des données, sans avoir été explicitement programmés pour chaque tâche spécifique. L’IA excelle dans l’analyse de grandes quantités de données complexes, qui seraient impossibles à traiter manuellement.
1.2. Les algorithmes d’apprentissage automatique
Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être supervisés ou non supervisés. Dans le cas de l’analyse prédictive, les algorithmes supervisés sont les plus courants. Ils apprennent à partir de données étiquetées (données pour lesquelles nous connaissons déjà la réponse correcte) pour construire des modèles prédictifs. En guise d’exemple : les régressions linéaires, les arbres de décision et les réseaux de neurones artificiels.
De plus, avec l’avènement des technologies plus sophistiquées comme le deep learning, des algorithmes de réseaux neuronaux profonds permettent d’analyser des volumes massifs de données non structurées, comme des images, du texte ou de la vidéo, offrant ainsi une nouvelle dimension à l’analyse prospective.
Téléchargez le livre blanc sur la data observability
2. Quelle est la différence entre analyse prédictive, analyse descriptive et analyse diagnostique ?
La principale différence entre l’analyse prédictive et d’autres formes d’analyse de données (comme l’analyse descriptive ou l’analyse diagnostique) réside dans son orientation vers l’avenir.
D’abord, l’analyse descriptive se contente de décrire ce qui s’est passé dans le passé.
Ensuite, l’analyse diagnostique de son côté, explique pourquoi un événement s’est produit.
Enfin, l’analyse prédictive quant à elle, tente de déterminer ce qui est susceptible de se produire à l’avenir. Elle repose donc sur trois étapes clés :
- Collecte de données : Les données historiques sont collectées à partir de diverses sources, : les bases de données internes, les plateformes de réseaux sociaux, ou encore des données issues de capteurs.
- Modélisation prédictive : À partir de ces données, des algorithmes sont formés pour identifier des relations entre les variables. Ces modèles peuvent être des régressions linéaires, des réseaux de neurones, des arbres de décision, etc.
- Prédiction : Enfin, le modèle prédictif est utilisé pour anticiper des événements futurs ou des comportements futurs. Ces prédictions peuvent être actualisées en temps réel à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles.
3. Quels sont les enjeux de l’analyse prédictive ?
L’analyse anticipative adoptée dans divers secteurs entraîne des défis, mais aussi des opportunités. Analysons les principaux enjeux :
3.1. La qualité des données
L’une des principales conditions pour réussir une analyse prédictive est la qualité des données utilisées. Des données incomplètes, erronées ou mal structurées peuvent affecter la fiabilité des modèles prédictifs. Les entreprises devraient investir dans la gouvernance des données, en veillant à ce que les informations soient correctement stockées, nettoyées et actualisées. De plus, la diversité des sources de données (données clients, historiques de vente, données externes) rend parfois difficile leur harmonisation.
3.2. La sécurité et la confidentialité
Avec la flambée du big data, la confidentialité des données est un sujet central. L’analyse prédictive nécessite souvent la collecte et l’utilisation de grandes quantités de données personnelles ou sensibles. Ce processus soulève des préoccupations liées à la protection des données personnelles. Les entreprises doivent veiller à se conformer à des réglementations telles que le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) en Europe, afin d’éviter des amendes coûteuses et de maintenir la confiance des consommateurs.
3.3. L’éthique de l’intelligence artificielle
Les algorithmes prédictifs peuvent parfois reproduire ou amplifier des biais existants dans les données. La loi européenne sur l’intelligence artificielle (IA Act) traite de manière directe les problèmes liés aux biais dans les algorithmes prédictifs, notamment dans des contextes à fort impact comme le recrutement. La loi classe les systèmes d’IA en fonction de leur risque, et ceux utilisés dans le cadre de l’embauche sont considérés comme des systèmes à haut risque. Ces systèmes sont soumis à des exigences strictes, notamment des obligations de transparence, d’explicabilité et d’évaluation des impacts potentiels sur les droits fondamentaux.
L’IA Act reconnaît le danger que les algorithmes prédictifs puissent reproduire ou amplifier des biais préexistants dans les données historiques. Par exemple, un modèle de tri des CV qui discrimine indirectement en fonction du genre ou de l’origine ethnique en se basant sur des données biaisées est explicitement pris en compte dans les mesures de la loi.
3.4. L’adoption par les entreprises
Même si les avantages de l’analyse prédictive sont indéniables, certaines entreprises peuvent encore hésiter à l’adopter. Les freins principaux sont : le manque de compétences internes pour déployer des modèles d’IA, des coûts élevés pour implémenter les solutions technologiques, ainsi que des problèmes de changement organisationnel. Pour surmonter ces obstacles, les entreprises doivent investir dans la formation de leurs employés et favoriser une culture data driven.
4. Les applications de l’analyse prédictive
Les cas d’utilisation de l’analyse prédictive sont nombreux et concernent presque tous les secteurs d’activité. Examinons quelques-unes des applications les plus courantes.
4.1. Marketing et relation client
L’analyse prédictive est un outil puissant pour améliorer les stratégies marketing. Les entreprises ont la possibilité d’anticiper le comportement des consommateurs et de personnaliser leurs campagnes en conséquence grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique. Par exemple :
- Anticipation des comportements d’achat : Il est possible de prédire quand un client est susceptible de réaliser un nouvel achat et quel type de produit pourrait l’intéresser grâce à une analyse des données d’achat passées.
- Segmentation prédictive : Les entreprises peuvent diviser leur base de clients en différents segments selon les probabilités de réponses à une campagne, leur comportement d’achat ou leur fidélité.
- Réduction du churn : L’analyse prédictive permet également de détecter les signes avant-coureurs de désabonnement des clients (churn) afin d’intervenir à temps et de proposer des offres personnalisées pour les retenir.
Use case : Amazon et l’utilisation du machine learning
Amazon emploie des algorithmes de machine learning sophistiqués pour affiner ses prédictions. Ces modèles prennent en compte de nombreux facteurs comme :
- Le comportement de navigation sur le site
- Le contenu du panier d’achat
- Le temps passé à consulter certains produits
Le machine learning permet à Amazon d’identifier des corrélations subtiles et de faire des prédictions très précises sur les intentions d’achat futures.
4.2. Santé
Le secteur de la santé tire également parti de l’analyse prédictive pour améliorer les soins aux patients et réduire les coûts. Quelques exemples d’applications incluent :
- Prédiction des maladies : En analysant des données de santé telles que les antécédents médicaux, les analyses de laboratoire ou les habitudes de vie, les professionnels de la santé peuvent anticiper l’apparition de certaines maladies comme le diabète, le cancer ou les maladies cardiovasculaires.
- Optimisation des ressources hospitalières : Les hôpitaux peuvent prévoir les périodes d’afflux de patients et mieux gérer les ressources, en termes de personnel et de lits disponibles.
- Prise de décision clinique : Les outils d’analyse prédictive permettent aux médecins de prendre des décisions plus éclairées quant aux traitements à administrer aux patients en fonction de leurs profils médicaux.
4.3 Finance et assurance
Le secteur de la finance a été l’un des premiers à adopter l’analyse prédictive, en raison de sa capacité à réduire les risques et à optimiser les rendements. Quelques exemples d’applications :
- Détection de la fraude : L’analyse prédictive peut détecter des comportements suspects en temps réel, permettant aux banques et aux assureurs d’identifier des transactions frauduleuses avant qu’elles ne causent des pertes importantes.
- Notation de crédit : Les institutions financières utilisent des modèles prédictifs pour évaluer la probabilité qu’un emprunteur rembourse son prêt. Cela permet de mieux gérer le risque de défaut et d’attribuer des taux d’intérêt ajustés en fonction des profils des clients.
- Prédiction des fluctuations de marché : Dans le trading et la gestion de portefeuille, l’analyse prédictive aide à anticiper les mouvements des marchés boursiers en analysant des tendances historiques et des signaux économiques.
Cas d’usage : HSBC et la détection de la fraude financière
HSBC a intégré l’intelligence artificielle pour lutter contre la fraude financière. La banque a analysé 1,35 milliard de transactions mensuelles à travers 40 millions de comptes clients. Grâce à un partenariat avec Google, elle a développé en 2021 un système de détection prédictive. Ce processus a accéléré la détection des fraudes.
3.4 Industrie
Dans le domaine industriel, l’analyse prédictive est souvent utilisée pour optimiser les processus de production et réduire les coûts opérationnels. Par exemple :
- Maintenance prédictive : Les entreprises manufacturières utilisent des capteurs pour collecter des données en temps réel sur l’état des équipements. L’analyse de ces données peuvent les aider à anticiper les pannes et planifier la maintenance avant qu’un problème ne survienne.
- Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : Les entreprises peuvent ajuster leurs niveaux de production. Elles peuvent également ajuster leurs niveaux de stockage de manière plus précise. Cela est possible en prévoyant la demande des clients. Elles tiennent aussi compte des variations de marché. Cela permet de réduire les gaspillages. Cela améliore aussi l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement.
4. Les perspectives de l’analyse prédictive
L’avenir de l’analyse prédictive est prometteur. De nombreuses innovations en cours de développement devraient encore améliorer ses performances et ses applications. Par exemple, les progrès dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage profond devraient permettre de créer des modèles prédictifs encore plus précis et capables de traiter des volumes de données toujours plus importants.
L’internet des objets (IoT) ouvre de nouvelles opportunités pour l’analyse prédictive. Il permet de collecter des données en temps réel via des capteurs et dispositifs connectés. Cela favorise des applications comme les villes intelligentes. L’analyse prédictive y aide à mieux gérer les infrastructures, la mobilité et la consommation d’énergie.
