Analyse prédictive
Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?
L’analyse prédictive exploite la puissance combinée des algorithmes, des données statistiques et du machine learning pour déterminer les besoins et résultats futurs grâce à des modèles d’analyse optimisés, ce qui permet aux entreprises de mieux utiliser leurs ressources et leurs connaissances.
Quels sont les avantages de l’analyse prédictive ?
L’analyse prédictive, qui englobe des domaines tels que le Big Data et l’exploration de données, permet aux entreprises et autres organisations de mieux comprendre les comportements futurs et identifier les opportunités. Comment ? En combinant les données historiques avec un assortiment d’autres méthodes telles que le machine learning ou le deep learning et la modélisation de données, les modèles et techniques d’analyse prédictive deviennent de plus en plus précieux pour les data scientists, qu’ils aident à découvrir des corrélations permettant à leur tour de renforcer les processus internes et d’automatiser l’infrastructure informatique avec une précision accrue.
Cas d’utilisation de l’analyse prédictive
Les algorithmes d’analyse prédictive sont utilisés dans tous les secteurs d’activité, du divertissement à la santé en passant par la cybersécurité et la météo. Ainsi, dans le commerce de détail, l’analyse prédictive aide à interpréter et à prévoir le comportement des acheteurs, ce qui permet aux magasins de mieux gérer leurs stocks ou de créer des recommandations personnalisées pour les acheteurs. Dans des domaines comme la fabrication industrielle, les entreprises peuvent surveiller de manière proactive les équipements et les schémas de maintenance afin de minimiser les temps d’arrêt. Et même dans le domaine du sport, les modèles d’analyse prédictive améliorent les prédictions relatives à l’évolution de la valeur des joueurs en s’appuyant sur des données statistiques et autres.
Dans pratiquement tous les secteurs d’activité, l’analyse prédictive – associée au machine learning et à d’autres sources de données – peut s’avérer extrêmement précieuse pour résoudre des problèmes nouveaux ou préexistants. Elle aide en effet les data scientists et les entreprises ou organisations qui les emploient à mieux comprendre les personnes, les processus, les profits et les pertes, ainsi que toutes les tendances futures.
Petite histoire de l’analyse prédictive
L’analyse prédictive est utilisée depuis des décennies, mais ce n’est qu’avec l’apparition d’ordinateurs moins chers, plus rapides et plus puissants que son véritable potentiel s’est réellement concrétisé.
Dès les années 1940, les précurseurs de l’informatique moderne et d’autres réalisations telles que la programmation linéaire et la modélisation informatique ont contribué à renforcer l’intérêt des gouvernements pour le potentiel de l’analyse prédictive. Le fameux projet Manhattan, dans le cadre duquel a été mise au point la technologie de l’arme atomique qui a contribué à la fin à la Seconde Guerre mondiale, a exploité une analyse manuelle appelée simulation de Monte-Carlo pour prédire le comportement des atomes pendant une réaction nucléaire.
Dans les années 1950, le développement de l’informatique s’est poursuivi avec la mise au point de la programmation non linéaire et de l’heuristique informatique ainsi que l’invention des disques durs (HDD), jetant ainsi les bases d’autres innovations telles que les disquettes et les systèmes de gestion de bases de données (SGBD).
Dans les années 1970 et 1980, l’analyse prédictive était utilisée pour prévoir le cours des actions, tandis que des scientifiques tels qu’Edgar F. Codd établissaient les fondements théoriques des bases de données relationnelles et des systèmes de gestion de bases de données relationnelles, notamment l’interface de programmation d’applications (API) et le langage de requête structuré (SQL).
Et dans les années 1990 et 2000, de vastes bases de données d’informations étaient utilisées pour personnaliser et optimiser les expériences numériques et marketing grâce à l’essor du machine learning et du cloud computing.
Quels sont les différents types d’analyse prédictive ? Comment fonctionnent-ils ?
L’analyse prédictive n’est pas une technique unique autonome. Elle peut être catégorisée en plusieurs modèles, chacun ayant son objectif, sa fonction et ses avantages propres pour divers cas d’utilisation. Globalement, les données trouvées peuvent être utilisées pour approfondir la compréhension des points de données historiques, identifier les cas anormaux dans de nombreux jeux de données et prédire les tendances futures.
Modèles de classification
En s’appuyant sur des données historiques, ce modèle rassemble et classe les données en catégories. Les entreprises de nombreux secteurs utilisent ce modèle pour résoudre des problèmes complexes et découvrir de nouvelles opportunités. Ses vastes applications en font un modèle courant pour déterminer les approbations de demandes, établir la probabilité d’un défaut de paiement, identifier les transactions frauduleuses, et plus encore.
Modèles de valeurs aberrantes
Comme son nom l’indique, un modèle de valeurs aberrantes identifie les données qui se situent en dehors de la norme dans un ou plusieurs jeux de données et aide à tirer des conclusions de ces points de données anormaux. Comme dans les autres modèles, de multiples facteurs peuvent être pris en compte, allant des prix et des lieux aux historiques de paiement. Pour ces raisons, les modèles de valeurs aberrantes sont particulièrement utiles dans les secteurs des finances et de la fabrication industrielle, où ils peuvent identifier des activités potentiellement frauduleuses ou indiquer des inefficacités et des dysfonctionnements des équipements.
Modèles de clustering
Cette version de l’analyse prédictive sépare les données en groupes sélectionnés sur la base de critères communs. Ces données se répartissent en hard clusters ou en soft clusters. Le hard clustering est une catégorisation directe, tandis que le soft clustering attribue une probabilité aux données lorsqu’elles sont regroupées. Les modèles de clustering sont souvent déployés dans le domaine du marketing, où ils peuvent aider les responsables à planifier des stratégies pour des publics spécifiques.
Modèles de série chronologique
Contrairement aux autres modèles, les modèles de série chronologique utilisent des données d’anomalies plutôt que des données historiques, en se basant sur le temps comme paramètre principal pour obtenir des informations sur des périodes futures. Leur plus grand avantage est qu’ils peuvent déterminer comment des métriques spécifiques vont évoluer au cours d’une période donnée en fonction de variables choisies comme la météo ou les ventes passées, souvent en conjonction avec de multiples prévisions, ce qui aide les entreprises à planifier leur croissance ou à mieux définir leur stratégie à venir.
Modèles de prévision
Les modèles de prévision prédisent la valeur future quantifiable d’un objet en partant de données numériques historiques. L’une des principales raisons pour lesquelles la modélisation des prévisions est largement utilisée est qu’elle permet de prendre en compte plusieurs paramètres d’entrée, tels que la météo et les événements locaux, et offre ainsi une plus grande polyvalence dans de nombreux secteurs. Par exemple, les magasins de détail peuvent extrapoler le nombre de clients ou de ventes à prévoir pour une semaine donnée en fonction du trafic passé et programmer la couverture en conséquence.
Comment les entreprises utilisent-elles l’analyse prédictive ?
L’analyse prédictive moderne a évolué au-delà des régressions linéaires et logistiques, les PME et les grandes entreprises étant à l’affut de solutions basées sur les données pour se créer un avantage concurrentiel. L’analyse prédictive d’aujourd’hui aide les entreprises à trier les montagnes de données numériques qu’elles collectent, à exploiter le machine learning et le deep learning, ainsi qu’à valoriser les nouvelles informations qu’elles en retirent. L’analyse du comportement des clients leur permet en effet de prédire les fluctuations du marché, et même l’endroit où se produira la prochaine grande percée. En outre, l’analyse prédictive permet aux data scientists de tous horizons de collaborer en temps réel, plus que jamais auparavant, en utilisant de nouvelles applications de workflow ainsi que des infrastructures hybrides et multiclouds pour faciliter l’analyse des données.
Et si les divers secteurs utilisent les données et les infrastructures intelligentes à des fins différentes, les avantages qu’ils en retirent sont largement identiques.
Dans le commerce de détail, l’analyse prédictive regroupe les données des clients afin d’identifier les tendances de vente et de proposer un marketing davantage personnalisé, par exemple en améliorant les ventes croisées, les ventes incitatives et les campagnes de remarketing. Les données de ce type peuvent même être exploitées pour la gestion des stocks et le développement de futurs produits.
Dans le secteur de l’énergie, en plus d’aider à gérer et à connecter de vastes systèmes d’usines et d’autres actifs, les données permettent de prévoir et de planifier la production et la demande des services publics en fonction des saisons ou de conditions météorologiques défavorables, et même pour prédire les pannes avant qu’elles ne se produisent.
Les fabricants industriels utilisent l’analyse prédictive pour surveiller leurs actifs. Toutefois, dans ce cas, elle est davantage appliquée à la maintenance et au suivi des performances. Les fabricants peuvent identifier toute baisse d’efficacité ou prédire quand des pannes potentielles se produiront afin de réduire les temps d’arrêt ou les réparations coûteuses.
Dans le domaine des assurances, l’analyse prédictive peut constituer une mesure de sécurité supplémentaire dans la mesure où elle permet de détecter d’éventuelles demandes frauduleuses par comparaison avec des données historiques. L’intelligence artificielle est également utilisée pour personnaliser les devis et les primes d’assurance en tenant compte des risques pertinents pour chaque demandeur et en approuvant ou en rejetant les demandes en fonction de ces critères.
Même les organismes gouvernementaux peuvent tirer parti de la puissance des données pour élaborer de nouvelles politiques et initiatives publiques susceptibles de transformer la vie quotidienne de manière significative.
HPE et l’analyse prédictive
HPE travaille avec de nombreuses organisations, PME et grandes entreprises afin de leur proposer des solutions d’analyse prédictive performantes, en leur fournissant l’infrastructure intelligente et l’expertise dont elles ont besoin pour répondre à la demande. Forte de puissantes solutions comme HPE InfoSight, HPE GreenLake, HPE Nimble Storage et HPE Pointnext, HPE travaille en étroite collaboration avec ses partenaires pour répondre à leurs besoins uniques dans de nombreux secteurs.
HPE a par exemple aidé Basefarm, un prestataire de services informatiques norvégien, à gérer ses besoins de stockage et à maintenir la continuité de ses activités face à la croissance massive de sa base de clientèle. En adoptant une infrastructure et un jeu de capacités personnalisés, Basefarm a réussi à accélérer la résolution des problèmes de machines virtuelles (VM) de 80 % et à maintenir une bande passante moyenne de 22 To par seconde.
Ailleurs, avec l’Agronomy Center for Research and Education (ACRE) de l’université Purdue, HPE a contribué à dynamiser des projets d’agriculture numérique. Ensemble, ils révolutionnent la recherche agricole en exploitant une automatisation des données de terrain en temps réel ainsi que des technologies de pointe comme l’internet des objets (IoT) pour mesurer, analyser et ajuster les niveaux d’humidité des plantes.
Toujours à l’Université Purdue, HPE aide les chercheurs du Center of Global Soundscapes à enregistrer et à analyser les données biologiques afin d’accélérer la compréhension de l’écologie dans le monde entier en combinant edge computing et analyse de données. Cette démarche permet aux chercheurs d’acquérir des connaissances plus approfondies sur la manière dont les populations d’animaux sauvages sont affectées par certains facteurs environnementaux.