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Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L’analyse prédictive fait référence à l'analyse du Big Data afin de prédire et de déterminer la probabilité de futurs résultats, événements ou tendances. Dans le monde de l'entreprise, elle peut servir à modéliser divers scénarios concernant la manière dont les clients réagissent aux nouvelles offres de produits ou aux promotions et dont la chaîne d’approvisionnement pourrait être impactée par des conditions météorologiques extrêmes ou des pics de la demande. L’analyse prédictive peut s'appuyer sur diverses techniques statistiques comme la modélisation, le machine learning et l'exploration des données.

La puissance de l’analyse prédictive naît d’un large éventail de méthodes et de technologies – Big Data, exploration de données, modélisation statistique, apprentissage automatique, processus mathématiques assortis – qui peuvent être exploitées conjointement et paramétrées pour trier de vastes volumes de données, actuelles et historiques, afin d’identifier des modèles et de prédire les événements et les situations qui se produiront probablement à un moment donné. Elle est particulièrement utile pour permettre aux entreprises de repérer et de tirer parti de modèles de données, qu’il s’agisse de mettre en évidence les risques et les opportunités, les relations comportementales ou la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

L’analyse prédictive moderne se distingue des précédents outils de prévisions concernant les ventes, les stocks, la planification, l’occupation, les revenus et un certain nombre d’autres domaines d’activité critiques par sa fiabilité et sa précision. Les entreprises de tous les secteurs ou presque sont en mesure d'optimiser leurs campagnes marketings en exploitant l’analyse prédictive afin d'encourager les achats et les retours de clients, tout en fidélisant leurs clients les plus précieux au moyen d'offres et de promotions soigneusement ciblées.

Cas d'usage par secteur d’activité

De nombreux secteurs exploitent l’analyse prédictive pour trouver des modes de fonctionnement plus efficaces afin d’économiser de l’argent et de trouver de nouvelles manières d’augmenter les revenus. Les détaillants peuvent ainsi perfectionner l’expérience client, à la fois en ligne et en magasin. Les compagnies aériennes, les hôtels et les restaurants sont en mesure de proposer des prix en se fondants sur les habitudes des clients en matière de voyage et de restauration. En outre, l’analyse prédictive s'accompagne d'une précision jusqu’alors inégalée pour la gestion des stocks et la coordination logistique. L’analyse prédictive est également un outil plébiscité de lutte contre la criminalité, car elle permet de repérer et de mettre un terme à la fraude, aux cyberattaques et à d'autres types d'infractions grâce au suivi des comportements. Lorsqu’une activité inhabituelle est détectée, une entreprise peut prendre des mesures avant que les acteurs malveillants lancent leur attaque.

Les prestataires de santé exploitent l’analyse prédictive afin de déterminer quels patients sont les plus à risque, de quels risques il s'agit et le meilleur traitement à appliquer. Les entreprises qui fournissent une couverture de santé sont en mesure, grâce à ces analyses, d’identifier plus facilement les réclamations frauduleuses et d'assurer un suivi de l’adhésion des patients aux soins prescrits.

La différence entre analyse prédictive et prescriptive

L’analyse prescriptive fonctionne à un niveau légèrement supérieur à l’analyse prédictive, mais demeure une extension de celle-ci. Alors que l’analyse prédictive est utilisée pour prédire ce qui arrivera, l’analyse prescriptive a pour fonction de faire des recommandations ou de prescrire des actions spécifiques lorsque certains états d’information sont atteints ou lorsque certaines conditions sont remplies. Elle exploite des algorithmes, des techniques mathématiques et/ou des règles métier afin de choisir parmi plusieurs actions possibles qui sont alignées sur un objectif (comme l’amélioration des performances de l’entreprise), tout en se pliant à des exigences ou des contraintes variées.