Définition de l’analyse prédictive et secteurs d’application

Les entreprises utilisent de plus en plus l’analyse prédictive afin de faire des prédictions. Celles-ci leur permettent de prendre de bonnes décisions afin de mener de bonnes actions au bon moment et au profit des bonnes personnes. Cet article vous permet d’avoir la définition réelle de l’analyse prédictive et les secteurs où elle est plus appliquée.

Définition de l’analyse prédictive

Si vous vous demandez qu’est-ce que l’analyse prédictive, sachez simplement que c’est une technique analytique et statistique qui utilise à la fois des données actuelles et historiques afin de créer des hypothèses et faire des prédictions sur des évènements futurs. On y a recours dans le monde des entreprises afin d’élaborer des schémas et modèles prédictifs pour l’anticipation des tendances et la détection des risques et des opportunités.

Pour créer des modèles prédictifs, il est impératif de tenir compte du data mining, ou exploration de données, un processus permettant d’analyser d’importants volumes de données, notamment le Big Data. Grâce à ce procédé, des data sont rapprochés dans le but de trouver des relations entre différentes variables pour la transformation des données en informations qu’on peut exploiter de façon stratégique.

Toutefois, vous devez comprendre que la logique prédictive ne permet que d’obtenir des probabilités et des hypothèses. Les conclusions qu’on en tire ne sont pas des résultats véridiques ou absolus. Cette méthode statistique doit être considérée comme un outil, et non une science exacte. Il est donc indispensable de l’utiliser comme telle. Ensuite, elle peut être rapprochée à ses pratiques afin d’en faire un performant outil stratégique. Même s’il est bon de suivre les prédictions formulées à partir d’une analyse prédictive, ne perdez pas de vue que ce ne sont que probabilités et non des certitudes.

Utilisation dans la finance

On a recours couramment à l’analyse prédictive dans le domaine financier et bancaire. En effet, elle aide à prévenir et à réduire le phénomène de la fraude. Par l’exploration des données des précédentes opérations frauduleuses et la combinaison de celles-ci à des fichiers actuels, il est possible pour les institutions financières de détecter les risques et ensuite les contrer en posant des actes concrets.

Toutefois, c’est la combinaison des modèles prédictifs à l’analyse du Big Data ainsi qu’aux solutions informatiques innovantes, telles que le deep learning, le machine learning et l’intelligence artificielle, qu’une entreprise peut mieux identifier les actions dont la mise en œuvre s’impose le plus. Du coup, de l’analyse descriptive et prédictive, on passe à l’analyse prescriptive.

Utilisation dans la maintenance

Dans le domaine de la maintenance, l’analyse prédictive permet d’assurer le fonctionnement continu des machines et des systèmes. Sa mise en œuvre à ainsi favoriser l’avènement d’une maintenance dite prédictive. En se basant sur les données historiques et actuelles, il est possible pour une entreprise de prédire d’éventuelles pannes. Ainsi, elle pourra réparer ou remplacer le matériel avant la manifestation d’une défaillance susceptible de mettre à mal sa productivité. Grâce aux modèles de prédiction, une organisation a les cartes en main pour limiter le facteur risques et augmenter son efficacité opérationnelle. Elle évite ainsi que d’éventuels incidents mécaniques et techniques viennent réduire son chiffre d’affaires.

Utilisation dans la santé

L’analyse prédictive est très utilisée dans le domaine de la santé. Sa mise en œuvre permet de résoudre beaucoup de problèmes. Par l’observation des données et leur combinaison avec des données relatives à l’historique médical des patients et des diagnostics actuels, l’analyse prédictive donne des indicateurs pour prévenir des pathologies pouvant survenir chez certains patients. Par exemple, elle peut permettre de déceler chez un individu une prédisposition à souffrir du diabète. Les prédictions faites à partir de cette logique statistique sont exploitées par les professionnels de santé. Ces derniers peuvent avoir de bonnes raisons d’accorder une attention particulière à certains symptômes présentés par leurs patients. Aussi, ils peuvent programmer des examens médicaux réguliers chez des malades considérés comme « à risque ».

Utilisation en marketing

Notez également que l’analyse prédictive est couramment utilisée en marketing. Dans ce domaine, elle permet de faire des prédictions sur les comportements, les besoins et les préférences des clients. L’analyse prédictive est une démarche statistique permettant aux entreprises d’optimiser leur stratégie de rétention client, c’est-à-dire la fidélisation, et de limiter l’attrition de la clientèle. De façon concrète, l’utilisation des informations historiques et récentes permet à une marque d’anticiper les attentes de ses clients. Elle a ainsi une bonne visibilité sur les solutions à leur proposer avant que ces derniers ne manifestent leurs besoins. La marque peut notamment élaborer un nouveau produit, une nouvelle offre promotionnelle, un nouveau message ou un service innovant afin de surprendre agréablement ses clients. Et ses efforts seront forcément récompensés avec une augmentation de son chiffre d’affaires.