L’analyse prédictive, ou comment lire l'avenir de votre entreprise

Quelle entreprise n’a jamais rêvé d’avoir à disposition une boule de cristal pour voir l’avenir, prendre les bonnes décisions et se démarquer de ses concurrents ?

Nul besoin d’aller consulter Madame Irma. Tendances de demain, futurs comportements de vos clients, mauvais payeurs… voici autant d’éléments qu’il vous est désormais possible de maîtriser avec l’analyse prédictive.

Et grâce au développement de la science des données ainsi qu’aux révolutions technologiques récentes (telles que l’intelligence artificielle) ces prévisions s’avèrent plutôt justes.

Qu’est-ce qu’un modèle prédictif ? Comment vous en servir pour optimiser les diverses activités de votre société ? Est-il possible de recourir à des logiciels ?

Le futur est maintenant, cet article vous en dévoile les prémisses 🔮.

L’analyse prédictive, aussi appelée logique prédictive, se définit comme un système d’analyse de données et de statistiques permettant aux entreprises de se projeter dans le futur. Elle repose à la fois sur des data actuelles et historiques.

L’analyse prédictive intéresse donc fortement les professionnels en tout genre, puisqu’elle leur offre une longueur d’avance sur leurs concurrents. Imaginez, par exemple, la puissance d’un service marketing capable de déterminer avec précisions les comportements des consommateurs de demain !

Ce modèle s’est développé grâce au boom de certaines technologies, comme le Big Data, ou comment tirer de précieux enseignements de ces quantités croissantes d’information.

Analyse prédictive et intelligence artificielle vont également de pair, la première constituant une branche de la seconde. On pense notamment au machine learning, capable de présager des événements ou comportements futurs.

☝️ Petite précision, mais pas des moindres : on reste sur de l’hypothétique ! Autrement dit, la logique prédictive, plutôt redoutable si elle est bien exploitée, ne promet pas pour autant une vérité absolue.

La logique prédictive se différencie de deux autres méthodes d’analyse fréquemment utilisées par les entreprises :

• L’analyse descriptive : elle se focalise sur ce qui est en train de se passer et vise à décrire les caractéristiques clés d’un ensemble de données.
  
  
• L’analyse prescriptive : elle utilise des modèles mathématiques et statistiques afin de recommander des actions à réaliser, selon différents scénarios. Elle s’appuie alors sur les analyses descriptive et prédictive pour identifier les meilleures options en fonction des objectifs et contraintes de l’organisation.

Ces techniques se nourrissent donc les unes les autres pour permettre aux professionnels de tirer pleinement profit de tout le potentiel de la data.

Nombreuses sont les situations où l’analyse prédictive s’impose, qu’importent le secteur d’activité et la fonction.

Mais en règle générale, les utilisateurs visent deux objectifs principaux :

• s’améliorer et saisir des opportunités ;
• éviter les risques.

Pour illustrer nos propos, voici quelques cas d’usage bien connus 👉

Si vous travaillez en marketing et en vente, sachez que l’analyse prédictive vous permet d’anticiper les comportements de vos clients et prospects, pour vous aider à convertir davantage. Par exemple, quels sont les produits ou encore les campagnes qui trouveront le plus grâce à leurs yeux ?

Plus largement, cette technologie voit dans le futur pour prévoir les prochaines tendances.

Par ailleurs, elle sert à mieux segmenter votre base clients, en identifiant des groupes d’individus aux caractéristiques et comportements similaires (techniques de clustering ou de classification).

Au final, en recourant à la logique prédictive, vous privilégiez les actions qui génèrent le meilleur ROI et gagnez en pertinence.

Un des cas d’usage les plus connus est l’évaluation du risque client. Il s’agit de réduire les impayés en prédisant les comportements des mauvais payeurs.

Mentionnons également la détection des transactions suspectes ou des anomalies dans les données financières, dans l'objectif de limiter les fraudes.

En parallèle, l’analyse prédictive peut établir des modèles afin de dévoiler les revenus, coûts et bénéfices futurs, et donc prendre des décisions éclairées (en matière d’investissement par exemple).

Autant d’opportunités d’augmenter votre rentabilité tout en évitant les risques !

Nombre d’opérations d’une entreprise peuvent être optimisées grâce à l’analyse prédictive.

On pense par exemple à la maintenance prédictive, grâce à laquelle les techniciens anticipent les pannes avant qu’elles ne surviennent.

La supply chain tire également de nombreux bénéfices de cette technologie :

• prévoir la demande de produits ;
• adapter les niveaux de stocks en conséquence ;
• se prémunir des retards de livraison et des ruptures de stock, etc.

En somme, ce sont tous les processus opérationnels qui gagnent en fluidité et en efficacité, avec à la clé un gain de temps considérable et une réduction des coûts.

Le secteur de la santé, voici un domaine dans lequel l’analyse prédictive a beaucoup fait parler d’elle ces dernières années.

Ici, la technologie détermine quelles pathologies tel ou tel patient est susceptible de contracter par rapport, entre autres, à son historique médical.

Les praticiens sont ensuite plus à même de prévenir la maladie en prescrivant notamment des examens spécifiques.

On dénombre deux grands types de modélisation prédictive : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.

Pour chacun d’entre eux, différents algorithmes coexistent.

L’apprentissage supervisé consiste à utiliser des données passées préalablement étiquetées :

• pour enseigner à l’algorithme à prédire des résultats futurs ;
• tout en répondant à une problématique précise.

💡 En marketing, un exemple d’analyse prédictive par apprentissage supervisé est la segmentation. Pour entraîner le modèle de prédiction à classer un futur client au bon endroit, l’entreprise utilise un ensemble de data contenant des informations sur :

• les caractéristiques et le comportement d’achat de chaque individu,
• leur catégorisation en segments connus (par exemple clients fidèles, clients à haut risque de désabonnement, etc.).

L’apprentissage supervisé se décline en plusieurs techniques, comme :

• la régression linéaire,
• la classification,
• le réseau de neurones,
• les arbres de décision.

La régression linéaire révèle la valeur d’une variable à partir d’une autre variable.

💡 Cas d’usage : prédiction de valeurs continues, comme les ventes ou les prix.

La technique de classification regroupe les données à l’intérieur de catégories prédéfinies.

Elle consiste à classer les data selon des critères spécifiques, tels que des caractéristiques communes ou des comportements similaires.

💡 Cas d’usage : prédiction de catégories variables, comme le sexe ou l’âge.

Ce modèle s’inspire du fonctionnement du cerveau humain. Il repose sur une série de couches de neurones interconnectées permettant d’établir des relations complexes entre les données.

💡 Cas d’usage : résolution de problèmes compliqués, comme la reconnaissance d’images ou la détection de fraudes.

Si vous souhaitez visualiser plusieurs résultats avant d’arriver à une conclusion, il est possible de recourir aux arbres de décision.

En effet, ils sont utilisés pour prédire une variable cible en fonction d’un ensemble de variables explicatives, par la construction d’un arbre dont les branches représentent chaque résolution possible.

💡 Cas d’usage : détection des fraudes, gestion des risques, diagnostic médical, etc.

L’apprentissage non supervisé exploite des données non étiquetées de manière à découvrir des structures, des modèles ou des relations cachées.

En d’autres termes, l’algorithme apprend à utiliser les data pour constituer des groupes, des schémas, avec très peu d’intervention humaine.

Le clustering, souvent utilisé pour la segmentation client, est un des exemples les plus courants d’apprentissage non supervisé. L’objectif ici est de créer des ensembles naturels et logiques, sans qu’aucun segment ne soit imposé à l’avance.

☝️ Quoi qu’il en soit, en fonction des data dont vous disposez et du problème à résoudre, il convient de choisir la technique la plus adaptée.

Le processus d’analyse prédictive se déroule généralement de la sorte :

1. Définissez le problème : pour commencer, il importe de comprendre la problématique à résoudre ainsi que les objectifs de l’analyse prédictive. Ici, il faut identifier clairement la nature des données auxquelles recourir.
   
   
2. Collectez les données : collectez ensuite, depuis différentes sources, toutes les data pertinentes au regard de la problématique précédemment définie.
   
   
3. Préparez les données : il convient de transformer et de normaliser ces data, de sorte à les rendre parfaitement exploitables pour l’analyse prédictive. Ce travail implique, par exemple, la conversion des données en formats compatibles.
   
   
4. Explorez les données : cette étape consiste à explorer les données pour en tirer des insights, détecter des tendances et des modèles.
   
   
5. Construisez le modèle : il est temps de choisir la méthode d’analyse prédictive appropriée (régression, classification, clustering, etc.) puis de construire le modèle en utilisant les data d’entraînement.
   
   
6. Évaluez le modèle : enfin, évaluez la performance de votre modèle en recourant à des données de test et en ajustant les paramètres si nécessaire.

Convaincu·e par les atouts de l’analyse prédictive ? Si vous souhaitez démarrer au plus vite, le plus simple est de passer par des solutions clé en main.

On dénombre de nombreux logiciels métiers capables de réaliser des analyses prédictives, souvent au moyen de fonctionnalités développées pour adresser un besoin spécifique.

On pense par exemple à un outil marketing qui inclurait des prédictions quant aux futurs comportements d’achat, ou encore à une plateforme order to cash qui serait en mesure d’identifier le risque client.

Toutefois, si vous souhaitez tirer profit de toute la data circulant au sein de votre entreprise, on vous conseille de vous tourner vers des logiciels spécialisés : les logiciels de business intelligence.

Mais en quoi servent-ils la logique prédictive ? Tout d’abord, ils permettent de collecter, stocker et nettoyer les données. Ils offrent également une variété d’outils d’analyse (tableaux de bord, graphiques, etc.), utiles pour identifier des tendances et des modèles.

Enfin, certaines solutions de BI disposent nativement de fonctions d’analyse prédictive.

🛠️ Citons par exemple DigDash, plateforme de business intelligence et de tableaux de bord à destination des PME, ETI et grands groupes. Afin de permettre aux entreprises de mieux se projeter dans leur futur, elle intègre l’analyse prédictive avec plusieurs modèles statistiques (régression linéaire, lissage exponentiel, etc.). Le tout en mettant l’accent sur la simplicité d’utilisation. Ainsi, chaque collaborateur, qu’importe son métier, peut s’approprier cette technologie, même sans expertise en science des données !

Au regard des avancées technologiques saisissantes de ces dernières années, comme le boom de l’IA, il y a fort à parier que l’analyse prédictive se répande au sein des différents métiers. De plus, elle apporte une réponse pertinente au besoin croissant des entreprises à travailler plus efficacement et plus intelligemment.

Alors, de prime abord, cette notion peut paraître complexe, avec ses différents modèles (régression linéaire, classification, réseau de neurones, etc.). Mais fort heureusement, des logiciels ont été développés pour faire le boulot à votre place.

Prêt·e pour un voyage dans le futur ?