L'analyse prédictive et son intérêt

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L'analyse des données est généralement divisée en cinq grands types d'analyse : descriptive, diagnostique, prescriptive, en temps réel et prédictive. Parmi ces types, l'analyse prédictive répond à la question suivante : « Quels sont les résultats possibles à l'avenir ? ». Grâce à l'apprentissage automatique, aux techniques de collecte de données, aux algorithmes statistiques et à la modélisation, l'analyse prédictive donne un aperçu des meilleurs moyens de résoudre des problèmes difficiles. 

L'analyse prédictive est importante pour un large éventail d'utilisations dans des secteurs tels que la banque, le commerce de détail, les services publics, les soins de santé, le gouvernement, la fabrication, l'automobile, l'aérospatiale et bien d'autres encore. 

Dans cet article, vous découvrirez les avantages de l'analyse prédictive et comment vous pouvez entamer une carrière dans ce domaine. 

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive utilise des données historiques, ou des données recueillies à partir d'événements passés, pour faire des prédictions sur des scénarios susceptibles de se produire à l'avenir. D'une certaine manière, l'analyse prédictive est un élément important pour l'humanité. Tout le monde essaie constamment de prédire le monde qui nous entoure, que ce soit en lisant un livre et en devinant la fin ou en conduisant une voiture et en prédisant ce que feront les autres conducteurs en fonction de leurs clignotants. 

Aujourd'hui, des technologies telles que l'apprentissage automatique et l'exploration de données alimentent de puissantes analyses prédictives pour aider les entreprises à résoudre des problèmes complexes. L'analyse prédictive regroupe différents types de techniques d'analyse qui peuvent vous aider à résoudre divers types de problèmes. Chaque type d'analyse prédictive comprend également des modèles spécifiques. L'assortiment d'outils disponibles pour l'analyse prédictive se prête à un large éventail d'applications et d'objectifs commerciaux.  

Types d'analyse prédictive

L'analyse prédictive peut fournir des indications pour de nombreux types différents d'informations. Les principaux types de modèles d'analyse prédictive sont les suivants : 

• La classification : Les modèles de classification classent les données en différentes catégories sur la base de données historiques. Vous pouvez utiliser ce type de modèle pour répondre à des questions de type oui ou non ou pour trier les données en groupes en vue d'une analyse supplémentaire. Par exemple, un modèle de classification peut aider à déterminer si un courriel est un spam ou s'il est valide, ce qui permet de détecter les fraudes. 

• Regroupement : Les modèles de regroupement permettent également d'organiser les informations, mais ils les trient par attributs. Par exemple, vous pouvez utiliser ce type de modèle pour classer les clients dans des profils en fonction de leurs caractéristiques ou de leurs préférences, ce qui est utile dans les pratiques de marketing.

• Modèles de séries temporelles : Un modèle de séries temporelles peut vous aider à prédire ce qui se passera à l'avenir en examinant ce qui s'est passé dans le passé sur une période donnée, en mettant l'accent sur la saisonnalité. Par exemple, toute entreprise présentant des caractéristiques saisonnières, comme un restaurant avec terrasse en été, aura besoin de modèles de séries temporelles pour prédire ses revenus au cours de l'année suivante. 

Techniques d'analyse prédictive

Il existe plusieurs techniques d'analyse prédictive, notamment des techniques populaires telles que la régression, les arbres de décision et les réseaux neuronaux. Voici une analyse de chacune des techniques et de ce qui les caractérise :

• Régression : La régression est une technique permettant de prédire les relations entre les variables. En identifiant des données clés dans des ensembles de données continues et volumineuses, la technique de régression recherche des modèles pour déterminer comment les facteurs influencent l'actif d’une entreprise. Par exemple, vous pouvez utiliser un modèle de régression pour prédire combien de clients sont susceptibles d'acheter un article à un prix donné. 

• Arbres de décision : Un arbre de décision documente le processus décisionnel de votre client et classe les données en sous-ensembles ramifiés. Pour ce faire, le modèle prédictif doit rechercher des variables qui séparent les données en sous-groupes naturels. Les arbres de décision sont populaires parce que les utilisateurs peuvent souvent comprendre facilement les résultats finaux et qu'ils fournissent d'excellents visuels.

• Réseaux neuronaux : Les réseaux neuronaux sont une technique d'analyse prédictive qui utilise l'intelligence artificielle pour représenter des ensembles de données non linéaires ou des ensembles de données qui n'ont pas de relations mathématiques définies. Il s'agit d'un outil plus sophistiqué que les arbres de décision ou les méthodes de régression, qui sont plus simples, et il est souvent utilisé pour examiner des relations complexes. 

Outils d'analyse prédictive

Les outils d'analyse prédictive, tels que les logiciels et les langages de programmation statistique, aident les analystes à collecter et à manipuler de grandes quantités de données de manière pertinente en associant l'intelligence artificielle et les rapports d'activité. Voici une présentation de deux outils couramment utilisés pour l'analyse prédictive : R et SAS. 

R

R est un langage de programmation utilisé pour stocker, trier et manipuler des données. Il offre également des fonctionnalités graphiques permettant de visualiser les relations entre les données. En tant qu'outil open-source, il est accessible à tous gratuitement et vous pouvez adapter la façon dont vous utilisez R à vos besoins spécifiques. Il est plus accessible pour les particuliers ou les petites entreprises. Bien que R offre un environnement complet pour l'analyse, c'est avant tout un langage de programmation et il peut être intégré à d'autres langages comme C, C++ et Fortran.

SAS

SAS, ou système d'analyse statistique, est une suite d'outils conçus pour stocker, trier, interpréter et visualiser des données. En tant que logiciel d’informatique décisionnelle, SAS comprend une sélection d'outils spécifiquement créés pour les entreprises, comme un logiciel de lutte contre le blanchiment d'argent, qui allie les statistiques et l'apprentissage automatique. SAS Viya est la version la plus récente de SAS et apporte toutes les fonctionnalités du système dans une plateforme conviviale qui comprend des outils d'intelligence artificielle. Bien que SAS exige un droit de licence, la nature tout-en-un du logiciel peut permettre aux analystes de démarrer plus facilement. 

À quoi sert l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive est un élément important de la technologie de l’informatique décisionnelle, mais les utilisations de cette technologie vont bien au-delà du résultat net de votre entreprise. L'analyse prédictive a des applications concrètes dans de nombreux secteurs d'activité, notamment la vente au détail, les soins de santé, l'aviation, etc. 

Voici quelques-unes des façons dont l'analyse prédictive peut améliorer la réussite et les résultats d'une entreprise. 

Améliorer les performances

Le géant de la distribution Carrefour a utilisé la solution d’analyse prédictive de SAS dans son plan « Carrefour 2022 » pour améliorer ses performances, en particulier pour optimiser sa logistique et maintenir un stock suffisant sans avoir de surstocks. Les outils d’analyse prédictive ont permis à Carrefour d’étudier les variations de la demande en analysant les masses de données issues de ses points de vente, et ensuite de prédire la demande de produits et anticiper les besoins des consommateurs pour chaque produit et chaque magasin et en tenant compte des facteurs de saisonnalité.

Optimiser les campagnes de marketing et prévoir le comportement des consommateurs

Cdiscount, un des leaders du e-commerce, utilise l’analyse prédictive depuis 2017 dans son marketing, notamment pour personnaliser l’expérience client et optimiser ses campagnes publicitaires en appliquant des solutions d’analyse de l’ensemble de ses données clients (historique des achats, données de navigation sur le site, interactions avec les campagnes de marketing…) pour en tirer des prévisions qui lui ont permis d’améliorer l’efficacité de ses campagnes marketing ainsi que la satisfaction et la fidélité de ses clients.

Réduire les risques

La SNCF, confrontée à des enjeux majeurs concernant la sécurité de ses infrastructures et du matériel roulant, a commencé à partir de 2016 à adopter des solutions de maintenance basées sur l’analyse prédictive, notamment pour prévenir les pannes ou les défaillances des équipements, concernant entre autres les dispositifs de signalisation, les rails ou les moteurs des trains. Pour cela, la SNCF a déployé des capteurs sur différents équipements ferroviaires pour collecter des données en temps réel sur l’état des trains, des rails, des systèmes de signalisation ainsi que sur les données environnementales pouvant avoir une influence sur la performance des équipements. Grâce à l’analyse prédictive de ces données, la SNCF peut planifier des opérations de maintenance avant que des incidents se produisent.

Améliorer les diagnostics dans le domaine de la santé

Le projet Health Data Hub, lancé en 2019 par le gouvernement français, exploite la masse des données collectées par les hôpitaux, les régimes d’assurance maladie et le système de la Carte Vitale au moyen de l’intelligence artificielle et de l’analyse prédictive notamment pour améliorer les soins et prédire les maladies. L’analyse prédictive permet entre autres, par l’étude des antécédents médicaux, des habitudes alimentaires et d’autres variables, de prédire et de limiter les risques de complication liés au diabète, comme l’insuffisance rénale ou les amputations. 

Qui utilise l'analyse prédictive et comment débuter dans ce secteur ?

Comme vous pouvez le constater, l'analyse prédictive concerne un large éventail de secteurs et d'applications. Si vous souhaitez faire carrière dans le domaine de l'analyse prédictive, trois métiers peuvent être envisagés : operations analyst, data scientist et analyste des données dans le domaine de la santé. Voici une description détaillée de chacune de ces possibilités.

1. Operations analyst

Salaire de base annuel moyen : 40 000 € [1]

Exigences : Pour devenir analyste des opérations, un master est généralement requis, souvent en commerce, en mathématiques ou en informatique. 

En tant qu'analyste des opérations, vous pouvez aider à prendre des décisions pour améliorer les performances des opérations de l'entreprise. Vous pouvez travailler avec des données pour comprendre les tendances actuelles et émergentes de l'entreprise et faire des prédictions basées sur des données pour l'avenir. Dans ce rôle, vous pouvez travailler directement à la collecte de données et à l'élaboration de modèles pour comprendre et interpréter les données, puis communiquer vos conclusions à la haute direction. 

2. Data scientist

Salaire de base annuel moyen : 48 000 € [2]

Perspectives d'emploi similaires à celle des ingénieurs de l’informatique (croissance prévue de 2019 à 2030) : 26 pour cent [3]

Exigences : Un diplôme d’ingénieur ou un master en informatique, en science des données, en mathématiques ou en statistiques est généralement requis pour devenir data scientist. 

En tant que data scientist, vous pouvez collecter et analyser des données. Vous utiliserez également vos résultats pour formuler des recommandations. Dans cette fonction, vous pouvez créer des algorithmes pour interagir avec les données. Vous pouvez également être responsable de la visualisation des données, par exemple en créant des graphiques et d'autres interprétations visuelles des données. Les data scientists s'efforcent de rendre les données accessibles aux autres parties prenantes. 

3. Analyste de données dans le domaine de la santé

Salaire de base annuel moyen : 45 000 € [4]

Perspectives d'emploi similaires à celles des ingénieurs de l’informatique (croissance prévue entre 2019 et 2030) : 26 pour cent [3]

Exigences : Les analystes de données de soins de santé ont généralement besoin d'un diplôme similaire à celui d'un data scientist, tel qu'un diplôme d’ingénieur ou d’un master en informatique, en science des données, en mathématiques ou en statistiques. Un doctorat est parfois préféré. 

En tant qu'analyste de données sur les soins de santé, vous pouvez utiliser les données sur les soins de santé pour améliorer les coûts, les résultats pour les patients et la qualité des soins. À ce poste, vous recueillerez et analyserez des données afin de formuler des recommandations sur les mesures que les administrateurs d'hôpitaux peuvent prendre pour améliorer les performances. Les analystes de données de soins de santé aident à gérer la grande quantité de données générées dans un environnement de soins de santé et à les rendre exploitables et interactives. 

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