Tout savoir sur l’analyse prédictive et ses applications stratégiques

L’analyse prédictive est de plus en plus utilisée par les entreprises et notamment par les départements marketing, les institutions financières et mêmes les organismes médicaux. En combinant une analyse de données historiques et nouvelles, elle aide les organisations à anticiper des tendances, à prévoir et évaluer des risques et ainsi à prendre des décisions optimales pour mener les bonnes actions auprès des bonnes personnes et au bon moment.

Mais qu’est-ce que l’analyse prédictive concrètement ? Comment l’utiliser au mieux dans sa stratégie ? Et quelle est la différence avec l’analyse prescriptive ou descriptive ? Talend vous apporte toutes les réponses à vos questions sur cette démarche analytique de prédiction dans cet article expert.

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive (ou logique prédictive) est la technique analytique et statistique qui, en utilisant à la fois des données actuelles et historiques, permet de créer hypothèses et prédictions sur des événements futurs.

Dans le monde de l’entreprise, cette logique analytique permet de dresser des schémas et modèles prédictifs afin d’anticiper des tendances et de détecter des risques et des opportunités.

La création de ses modèles prédictifs (patterns) repose sur le data mining (exploration de données) qui est un processus d’analyse de volumes importants de données et notamment du Big Data. Ce procédé rapproche des data afin de déceler des relations entre des variables et de transformer les données en informations exploitables stratégiquement.

Il est cependant essentiel de comprendre que la logique prédictive fournit des probabilités et des hypothèses. Elle n’apporte pas de résultat véridique ou absolu. On peut voir cette méthode statistique comme un outil mais non comme une science exacte. Il convient donc de l’utiliser comme tel, pour ensuite la rapprocher de ses pratiques et de sa connaissance pour en faire un outil stratégique, et non de suivre aveuglément les prédictions formulées à la lettre.

Domaines d’utilisation de l’analyse prédictive

La logique prédictive en marketing

Ce type d’analyse est très utilisé dans le domaine marketing puisqu’il permet de réaliser des prédictions sur les comportements, les préférences et les besoins des clients. Plus précisément, l’analyse prédictive est une démarche statistique qui permet d’optimiser sa stratégie de rétention client (fidélisation) et de limiter l’attrition de la clientèle.

Concrètement, en utilisant des informations historiques et récentes, une organisation va pouvoir anticiper les attentes de son client et ainsi lui proposer une solution qui réponde à son besoin (produit, offre promotionnelle, message, service, etc.) avant que ce dernier ne manifeste cette attente.

La logique prédictive dans le domaine de la santé

Dans le domaine sanitaire, l’analyse prédictive se révèle est un allié redoutable. En observant et combinant des données sur l’historique médical des patients et des diagnostics actuels, cette logique statistique va permettre de déceler des prédispositions à des maladies comme le diabète.

Grâce à ces informations et ces prédictions, les professionnels de santé peuvent apporter une attention particulière à certains symptômes ou programmer des examens médicaux réguliers chez des patients considérés comme « à risque ».

La logique prédictive dans la maintenance

En instaurant une maintenance dite prédictive, vous assurez le fonctionnement continu de vos machines et de vos systèmes.

Les données historiques et actuelles vous permettent de prédire d’éventuelles pannes pour réparer ou remplacer le matériel avant qu’une défaillance ne se manifeste et mette à mal votre productivité. Ce processus et ces modèles de prédiction vous aide à limiter le facteur risques, à augmenter votre efficacité opérationnelle et à faire en sorte que votre chiffre d’affaires ne soit pas tributaire d’éventuelles incidents mécaniques et techniques.

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La logique prédictive dans la finance

Dans le domaine financier et bancaire, cette méthode analytique permet de prévenir et réduire le phénomène de fraude. En explorant les données des opérations frauduleuses précédentes et en les combinant à leurs fichiers actuels, les institutions financières vont pouvoir détecter les risques et, de ce fait, les contrer en menant des actions optimales. 

Mais c’est en combinant des modèles prédictifs à l’analyse Big Data et aux solutions informatiques innovantes comme le deep learning, le machine learning et l’intelligence artificielle qu’un organisme va être en mesure d’identifier les actions les plus adéquates à mettre en œuvre. On passe alors de l’analyse descriptive et prédictive à l’analyse prescriptive.

Différences entre les analyses descriptive, prédictive et prescriptive 

On distingue trois types principaux d’analyses statistiques : descriptive, prédictive et prescriptive. Chacune d’entre elle répond à une question précise et à un besoin de l’entreprise, à savoir :

• Logique descriptive : décrit un phénomène qui est en train de se passer et répond à la question « Que se passe-t-il ? ». Elle a un simple rôle de constat
• Logique prédictive : prédit et anticipe un phénomène et répond à la question « Que va-t-il se passer ? ». Comme vu précédemment, elle permet de dresser des modèles prédictifs et dresser des hypothèses fiables sur les tendances à venir.
• Logique prescriptive : anticipe et explique un phénomène qui va se passer et répond aux questions : « Pourquoi cela va se passer ? » mais surtout « Que pouvons-nous faire en conséquence ? ». Elle combine l’intelligence artificielle aux données pour identifier les solutions optimales à adopter.

Concrètement, l’analyse prédictive anticipe l’arrivée d’un phénomène grâce à des méthodes analytiques statistiques alors que l’analyse prescriptive permet de déceler des solutions en vue de transformer le phénomène en réelle opportunité.

Cette gestion data-driven mêlant patterns prédictifs et logique prescriptive mène à ce que l’on appelle la Business Intelligence. Il s’agit d’un ensemble de processus visant à améliorer la prise de décision pour adopter des stratégies pertinentes, des tactiques impactantes et des actions intelligentes auprès des bonnes personnes et aux bons moments. En somme, vous adaptez votre processus décisionnel aux évolutions du marché et mettez en place une prise de décision agile et éclairée.

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