En cette ère des mégadonnées, l’analyse avancée de données et l’analyse prédictive sont devenues cruciales pour les entreprises qui cherchent à dégager un avantage concurrentiel, à rehausser leur rendement ou à réduire leurs coûts. L’analyse prédictive – une branche de l’analyse avancée – met à profit les données historiques, la modélisation statistique, les techniques de forage des données et l’apprentissage automatique pour prédire les résultats. Les entreprises peuvent ainsi passer au crible de grandes quantités de données pour cerner les tendances, les risques et les occasions. En bref, l’analyse prédictive permet de prédire l’avenir de manière plus précise et fiable qu’avant.
Le processus est complexe et multidimensionnel. Il inclut diverses techniques statistiques, comme des modèles logistiques, des modèles de régression linéaire, des réseaux neuronaux et des arbres décisionnels. Ces techniques ne sont pas statiques; elles évoluent avec l’ajout de données et les capacités prédictives se raffinent avec le temps.
Exploration des modèles d’analyse prédictive
Les modèles d’analyse prédictive sont conçus pour évaluer les données historiques, exposer des tendances et utiliser cette information pour prédire les tendances à venir. Voici quelques modèles d’analyse prédictive populaires :
Modèles de classification
Ces modèles entrent dans la catégorie des modèles d’apprentissage automatique supervisé. Ils classent les données en fonction des données historiques, en décrivant les relations au sein d’un ensemble de données précis. Ils peuvent être utilisés, par exemple, pour prédire si une personne présente un certain problème de santé. Les modèles d’analyse de régression logistique, les arbres décisionnels, les forêts aléatoires, les réseaux neuronaux et la classification naïve bayésienne sont tous des types de modèles de classification.
Modèles de régression
Couramment utilisés pour l’apprentissage supervisé, les modèles de régression établissent des relations entre les variables d’entrée et les variables de sortie pour faire des prévisions numériques à l’aide des données historiques. Les modèles de régression linéaire et de régression polynomiale, tout comme les forêts aléatoires, les réseaux neuronaux et les méthodes d’amplification de gradient entrent tous dans cette catégorie. Les cas d’utilisation comprennent notamment la prévision des indicateurs économiques, de la température et des ventes.
Modèles d’analyse typologique ou par segmentation
Ce sont des modèles d’apprentissage non supervisé. Ils regroupent les données en fonction d’attributs similaires. Par exemple, le site d’un commerce électronique peut utiliser ces types de modèles pour créer des groupes de clients en fonction de caractéristiques communes et concevoir des stratégies de marketing pour chaque groupe. Parmi les modèles d’analyse typologique connus figurent la classification automatique à K moyennes, la segmentation par décalage moyen de segment, la méthode DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise), les algorithmes de maximisation des attentes (EM) qui utilisent les modèles de mélange gaussien (GMM) et la classification hiérarchique.
Modèles d’analyse des séries chronologiques
Ces modèles utilisent les diverses données entrées à une fréquence précise (chaque jour, semaine ou mois, par exemple). Il est courant de tracer la variable dépendante dans le temps pour évaluer sa saisonnalité, les tendances et les comportements cycliques, le tout pouvant indiquer un besoin pour des types de modèles et de transformations en particulier. Les modèles autorégressifs (AR), les modèles de moyenne mobile (MA), les modèles ARMA et les modèles ARIMA sont tous des modèles d’analyse des séries chronologiques couramment utilisés. Par exemple, un centre d’appels peut appliquer un tel modèle pour prédire le nombre d’appels qu’il recevra par heure à différents moments de la journée.
Mise en œuvre de l’analyse prédictive
La mise en œuvre de l’analyse prédictive est un processus par étape.
Étape 1 : définition du problème
Étape 2 : collecte et classement des données
Étape 3 : prétraitement des données pour en assurer la qualité
Étape 4 : élaboration de modèles prédictifs en utilisant différents outils et différentes techniques
Étape 5 : validation
Il est essentiel de suivre ce processus pour créer de robustes cadres d’analyses qui fournissent des prévisions exactes.
Obtention d’avantages propres à un secteur grâce à l’analyse prédictive
L’analyse prédictive peut être utilisée dans nombre de secteurs d’activité, révolutionnant la façon pour les entreprises d’exploiter leurs activités et de prendre des décisions. Voici de réels exemples probants :
Secteur manufacturier
Dans le secteur manufacturier, les analyses prédictives permettent d’anticiper les pannes de matériel et de programmer la maintenance, ce qui réduit les interruptions et les coûts d’exploitation. Elles peuvent aussi contribuer à prévoir la demande, un point important pour optimiser la chaîne d’approvisionnement.
Domaine de la santé
Les fournisseurs de soins de santé utilisent l’analyse prédictive pour améliorer la situation des patients en prévoyant les événements de santé ou les épidémies grâce aux mégadonnées sur les soins de santé. Ces analyses peuvent permettre d’intervenir rapidement, de mieux attribuer les ressources et de personnaliser les soins en fonction des données sur le patient.
Assurances
Les compagnies d’assurance se servent d’analyses prédictives pour établir des profils de risque plus précis, ce qui, en retour, contribue à perfectionner la tarification et les processus d’évaluation des risques. En analysant d’immenses ensembles de données, les assureurs peuvent établir des probabilités en matière de demandes de règlement et ajuster les primes en conséquence.
Services financiers
Dans le secteur financier, l’analyse prédictive joue un rôle crucial, car elle permet de détecter des activités frauduleuses, d’évaluer le risque de crédit et de gérer les placements. Les banques et les institutions financières utilisent les données historiques pour dégager les tendances indicatrices d’un comportement frauduleux ou prévoir l’évolution des marchés boursiers.
Vente au détail
Les détaillants misent sur l’analyse prédictive pour prédire le comportement des consommateurs, optimiser leurs stocks et personnaliser leurs campagnes de marketing. En comprenant les habitudes d’achat, ils peuvent adapter leurs stratégies pour répondre à la demande et bonifier l’expérience client.
Télécommunications
Les entreprises de télécommunications exploitent l’analyse prédictive pour projeter le roulement de la clientèle, optimiser leur réseau et détecter les fraudes. En analysant les dossiers de données sur les appels et les interactions avec la clientèle, elles peuvent repérer les clients à risque et prendre des mesures proactives pour les fidéliser. L’analyse prédictive améliore également la sécurité des télécommunications.
Transport
Les transporteurs aériens et les entreprises de logistique utilisent l’analyse prédictive pour maximiser les trajets, réduire la consommation de carburant et faire de la maintenance préventive. Cela contribue à accroître l’efficacité de leurs activités et la satisfaction des clients.
Énergie
L’analyse prédictive peut aider les entreprises du secteur de l’énergie à prédire les charges, ce qui est essentiel pour gérer les interconnexions et prévenir les pannes. Elles servent également à prévoir l’énergie renouvelable produite, ce qui facilite l’intégration de sources durables au bouquet énergétique.
Détermination des exigences concernant l’exactitude du modèle prédictif
L’exactitude des modèles prédictifs peut grandement varier en raison de différents facteurs, notamment la qualité des données, la justesse du modèle choisi pour la tâche et les techniques utilisées pour entraîner et valider le modèle.
Bien qu’aucun modèle ne puisse fournir des prévisions totalement exactes, le but est de concevoir des modèles qui fournissent des renseignements fiables et exploitables. Les méthodes pour améliorer l’exactitude des modèles s’affinent au rythme de l’évolution du domaine des analyses prédictives, permettant aux entreprises de prendre des décisions fondées sur les données en toute confiance.
Il est important pour les entreprises de déterminer l’exactitude minimale de leur modèle ainsi que le degré d’exactitude qui permettra probablement d’obtenir le meilleur rendement du capital investi (RCI) possible. Cette réflexion est importante, car la création d’un modèle qui offre un degré très élevé d’exactitude coûte habituellement cher et demande beaucoup de temps. Par exemple, vous pourriez avoir besoin d’un taux d’exactitude de 99,9 % si vous exploitez un réacteur nucléaire ou si vous devez respecter d’autres mesures de sécurité. Mais un taux de 70 % pourrait être raisonnable dans le secteur volatil de la vente au détail où les prévisions approximatives ou obtenues à l’aide de modèles de régression linéaire dans Excel ont historiquement été exactes à 50 %. L’atteinte d’un taux d’exactitude de 70 % ou plus grâce à des analyses prédictives plus complexes constituerait une nette amélioration.
Surmonter les défis et les écueils de la modélisation prédictive
La modélisation prédictive, comme tout processus complexe, n’est pas exempte de défis et d’écueils potentiels. Voici les principaux problèmes que les praticiens peuvent rencontrer lors du développement de modèles prédictifs :
Surapprentissage
Il y a surapprentissage quand un modèle est trop complexe et saisit du bruit plutôt que les tendances sous-jacentes des données. Un modèle surajusté fonctionne bien avec les données d’apprentissage, mais offre un piètre rendement avec des données inconnues.
Sous-apprentissage
Inversement, un modèle est sous-ajusté quand il est trop simple pour saisir la complexité des données, ce qui se traduit par un rendement médiocre tant avec les données d’apprentissage que les ensembles de données d’essai.
Données biaisées
Si les données servant à entraîner un modèle ne sont pas représentatives du contexte général, les résultats obtenus seront biaisés. Cela peut se produire en raison de l’utilisation d’un échantillon non aléatoire ou d’un ensemble de données incomplet.
Absence de considération pour les hypothèses du modèle
Plusieurs modèles prédictifs reposent sur des hypothèses statistiques précises. Le fait d’ignorer ces dernières peut entraîner des conclusions erronées. Par exemple, un modèle de régression linéaire présume une relation linéaire entre les variables.
Modèles désuets
Avec l’apport de nouvelles données, les modèles peuvent devenir désuets. Il faut faire des mises à jour périodiques pour maintenir leur exactitude au fil du temps.
Mauvaise interprétation des résultats
Si vous n’avez pas les connaissances statistiques nécessaires, vous pourriez mal interpréter les résultats de la modélisation prédictive et prendre de mauvaises décisions.
Validation inadéquate des modèles
La validation est une étape essentielle de la modélisation prédictive. L’utilisation de mauvaises techniques de validation peut vous faire surestimer le pouvoir prédictif du modèle.
La modélisation prédictive est un parcours d’adaptation et d’apprentissage continu, et reconnaître ces écueils courants est un pas vers l’art de faire des prédictions.
Outil indispensable pour l’avenir
L’analyse prédictive est incontestablement un outil indispensable pour l’avenir. Elle ne sert pas uniquement à comprendre le contexte actuel. Elle permet aussi de façonner l’avenir en le prédisant avec une précision remarquable. L’exploration des données est une aventure sans fin et, grâce aux percées en analyse prédictive, nous sommes mieux outillés que jamais pour comprendre les prévisions complexes des entreprises. Vous souhaitez franchir le pas et prédire votre avenir avec plus de précision? Pour en savoir plus, communiquez avec nous dès maintenant ou consultez notre page sur les services-conseils en données et en analyses.