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Analyse prédictive

Analyse prédictive : la nouvelle transformation des entreprises

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Hitachi Solutions > Blog > 2021 > 01 > Comment augmenter vos revenus grâce à l’analyse prédictive ?

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L'analyse prédictive fait référence à l'utilisation collective d'algorithmes statistiques, de data mining, de machine learning et de modélisation prédictive, pour analyser des données sur l’historique des transactions et faire ainsi des prévisions. Bien qu'elle semble sortir d'un roman de science-fiction, l'utilisation de l'analyse prédictive remonte au 17ème siècle. L'analyse prédictive telle que nous la connaissons aujourd'hui est apparue dans les années 1940 avec l'invention de la machine ‘Bombe’ de Turing-Welchman et l'utilisation de la simulation de Monte Carlo par le Projet Manhattan.

De nos jours, les techniques avancées d'analyse prédictive font partie intégrante des activités courantes de l’entreprise, leur permettant d'exploiter des données importantes afin d'identifier de manière proactive les risques et les opportunités. La technologie a rendu l'analyse prédictive plus accessible que jamais, avec un marché mondial qui devrait atteindre environ 10,95 milliards de dollars d'ici 2022.

Dans cet article, nous allons explorer le monde de l'analyse prédictive, son fonctionnement, les différentes techniques, des exemples par industrie, et plus encore.

Fonctionnement de l’analyse prédictive

Afin de tirer parti de l'analyse prédictive, une entreprise doit d'abord définir son objectif, qu'il s'agisse d'augmenter les revenus, d'optimiser les opérations ou d'améliorer l'engagement client. Ensuite, en utilisant la solution logicielle appropriée, cette entreprise peut trier des quantités massives de données hétérogènes, développer des modèles d'analyse prédictive et générer des informations exploitables pour atteindre son objectif.

D'un point de vue scientifique, l'analyse prédictive fait partie d'une progression naturelle de la compréhension et sert à décrire, expliquer et prédire le monde naturel. Il s'agit d'une science appliquée basée sur les données et axée sur la manière dont une entreprise et son environnement fonctionnent ensemble en tant que système. Au fur et à mesure que les données sont collectées, traitées, analysées et finalement modélisées, il existe des parallèles irréfutables de la façon dont toute science crée progressivement un ensemble de connaissances et construit une base pour établir des observations et des prévisions de plus en plus complexes.

Techniques de modélisation de l’analyse prédictive

Voici les cinq catégories principales de techniques d'analyse prédictive :

  • Modèles de régression

La régression est une méthode statistique utilisée pour identifier la relation quantitative entre une variable dépendante (ce que vous essayez de prédire) et une série de variables indépendantes (les facteurs qui ont un impact sur votre variable dépendante). Une entreprise peut déterminer mathématiquement l'impact de chaque variable indépendante sur la variable dépendante par un processus connu sous le nom d'analyse de régression.

Selon le Dr Thomas Redman, un expert concernant les données et leur qualité, l'analyse de régression répond aux questions suivantes :

  • Quel est le facteur le plus important ?
  • Lequel pouvons-nous ignorer ?
  • Comment ces facteurs interagissent-ils les uns avec les autres ?
  • Quel est notre degré de certitude concernant tous ces facteurs ?

Il existe de nombreux types de régression dans le domaine de la science des données, et les deux plus courantes sont la régression linéaire et la régression logistique. La régression linéaire, qui est la forme la plus simple de régression, maintient la variable dépendante comme étant constante et suppose donc que la relation entre les variables dépendantes et indépendantes est de nature linéaire.

Avec la régression logistique, la variable dépendante est de nature binaire, tandis que les variables indépendantes sont soit continues, soit binaires.

Les autres types de régression comprennent la régression polynomiale, la régression ridge, la régression lasso et la régression elastic net.

  • Modèles de Classification

La modélisation de classification, également appelée modélisation prévisionnelle, est le processus par lequel un logiciel catégorise les nouvelles données non étiquetées en fonction de leur pertinence par rapport aux données connues et étiquetées. En d'autres termes, il catégorise les données transactionnelles en fonction de leur relation qualitative avec les données historiques. Il existe une grande variété de modèles de classification, notamment l'arbre de décision, la forêt aléatoire, le perceptron multicouches et le bayésien naïf ; la régression logistique est également considérée techniquement comme un modèle de classification.

  • Modèles outliers (données aberrantes)

Tout comme les modèles de classification fonctionnent avec des données historiques, les modèles outliers, également appelés modèles de détection outliers ou de détection d'anomalies, fonctionnent avec des entrées de données anormales au sein d'un ensemble de données. Les données aberrantes sont généralement classées dans l'une des trois catégories suivantes :

  • Les ‘point outliers’, également appelées valeurs aberrantes globales, font référence à toutes les valeurs qui s'écartent largement de l'ensemble des données.
  • Les outliers contextuels, également appelées interprétations contextuelles des valeurs aberrantes, font référence à toute valeur qui s'écarte d'autres points de données dans l'ensemble des données qui sont présentés dans le même contexte.
  • Les outliers collectifs font référence à toute valeur qui s'écarte de l'ensemble des données, mais dont les points de données ne sont pas anormaux au sens global ou contextuel.

Les modèles outliers sont généralement utilisés pour identifier les comportements qui s'écartent de la norme, ce qui les rend idéaux pour les applications de détection de fraude. Les méthodes populaires de détection des valeurs aberrantes comprennent les z-scores, les modèles basés sur la proximité, les modèles de régression linéaire et les modèles de théorie de l'information.

  • Modèles de séries chronologiques

Là où les modèles de classification fonctionnent avec des données historiques et les outliers avec des données anormales, les modèles de séries chronologiques fonctionnent avec des données où le temps est le paramètre de donnée. En conséquence, les modèles de séries chronologiques décrivent une série de points de données indexés dans l'ordre chronologique.

  • Modèles de Clusters

L'analyse des clusters, également appelée "clustering", est essentiellement ce que son nom implique : le processus par lequel les données sont triées en groupes distincts sur la base d'attributs communs. Les modèles de clusters sont particulièrement utiles pour le marketing direct car ils permettent aux entreprises d'élaborer des campagnes marketing ciblées pour différents segments de clientèle. Parmi les exemples courants de modèles de clusters, on retrouve les modèles de connectivité, les modèles de distribution, les modèles de densité et les modèles neuronaux.

Pourquoi l’analyse prédictive est-elle importante ?

En termes simples, l'analyse prédictive permet aux entreprises d'exploiter les données pour mieux planifier, anticiper et atteindre les résultats souhaités. Grâce à elle, les entreprises peuvent :

  • Obtenir une vision à 360 degrés du client sur la base de son comportement passé et présent
  • Déterminer quels sont les clients les plus susceptibles d'être rentables
  • Optimiser les campagnes marketing afin qu'elles soient ciblées sur chaque client
  • Prévoir la demande future pour différents produits et services
  • S'engager dans une gestion des risques plus proactive
  • Affecter les ressources de manière stratégique afin de générer le meilleur rendement
  • Rester au courant des dernières tendances et gagner un avantage concurrentiel

Ce ne sont là que quelques-uns des nombreux avantages qu'offre l'analyse prédictive.

Lorsqu'une entreprise construit une base de données et de prévisions connexes, les retours sur investissement dans l'analyse prédictive se multiplient, en particulier lorsqu'ils sont combinés à un effort d'automatisation des flux de travail développés par son équipe d'analystes. L'automatisation réduit le coût des prédictions, augmentant ainsi la fréquence à laquelle de nouvelles prédictions peuvent être générées, et permet aux équipes d'analystes d'explorer de nouvelles pistes pour une innovation continue. Un effort combiné pour implémenter l'analyse prédictive et l'automatisation est un indicateur clé de maturité pour la pratique de business intelligence d'une entreprise.

Exemples d’analyse prédictive par industrie

Les entreprises de tous les secteurs d'activité peuvent tirer profit de l'analyse prédictive. Voici quelques exemples de la manière dont les entreprises peuvent en bénéficier :

Applications d’analyse prédictive

Il existe de nombreuses façons d'utiliser l'analyse prédictive pour optimiser les opérations stratégiques de l'entreprise. Certaines des applications les plus populaires incluent :

  • La Segmentation client : La segmentation traditionnelle de la clientèle consiste à classer les clients en groupes distincts sur la base d'attributs communs, tels que l'âge, le sexe et le revenu. Les entreprises peuvent pousser cette pratique un peu plus loin et prévoir réellement quels segments sont les plus susceptibles d'acheter certains produits sur la base de l’historique des achats en intégrant le machine learning et l'intelligence artificielle dans leurs systèmes de gestion de la relation client.
  • La Gestion des risques : L'analyse prédictive permet l'identification et la gestion des risques en appliquant des algorithmes de machine learning à des ensembles de données regroupées afin de découvrir des tendances, des corrélations et des vulnérabilités, ainsi que de cartographier les changements dans un secteur donné. Forts de ces informations, les chefs d'entreprise peuvent prendre des mesures d'évitement pour contrer les risques opérationnels potentiels.
  • Les Ventes : Les entreprises peuvent appliquer des algorithmes de machine learning pour acheter des données afin d'évaluer la probabilité que les clients répondent à différentes offres upsell ou cross-sell (additionnelles ou croisées).
  • La détection des fraudes : Selon Delena D. Spann, spécialiste de la détection des fraudes, l'analyse prédictive permet aux examinateurs de fraude de "prendre des ensembles sélectionnés de variables ayant été impliquées dans d’autres fraudes et de placer ces variables dans des processus pour déterminer la probabilité que les résultats ou les événements futurs soient ou non des fraudes". M. Spann note également que les inspecteurs de fraude peuvent s'appuyer sur l'analyse prédictive pour tout détecter, de la fraude à l'assurance, à la fraude à la carte bancaire, et pour établir des modèles dans les domaines à forte criminalité.
  • Le Marketing direct : L'analyse prédictive permet une plus grande personnalisation et des campagnes marketing plus ciblées en évaluant l'activité des consommateurs sur différents canaux et en examinant l'historique et les préférences d'achat des clients. Les entreprises peuvent même utiliser l'analyse prédictive pour déterminer quel langage et quel message sont les plus susceptibles de plaire aux consommateurs individuels.
  • L’assurance : Les compagnies d'assurance peuvent utiliser l'analyse prédictive pour automatiser certains éléments du processus de souscription et en tirer des enseignements empiriques, ce qui permet des examens plus efficaces et des évaluations plus précises.
  • La santé : Les prestataires de santé peuvent s'appuyer sur l'analyse de données prédictives pour identifier les patients susceptibles de développer certaines maladies, telles que l'arthrite, le diabète et l'asthme, sur la base de leurs antécédents médicaux et familiaux. Cela permet aux médecins et aux autres professionnels de la santé de pratiquer des soins plus ciblés. 

Analyse prescriptive : la prochaine étape

L'analyse prédictive étant sur le point de devenir une pratique courante, les scientifiques et les entreprises ont commencé à s'intéresser à la prochaine étape de la science des données : l'analyse prescriptive.

L'analyse prescriptive fonctionne sur la plupart principes que l'analyse prédictive, mais elle va plus loin en utilisant des techniques d'optimisation basées sur des règles pour recommander les meilleures actions afin de garantir les résultats prévus. Les modèles d'analyse prescriptive sont très flexibles et tiennent compte des principaux événements et tendances lors de la formulation des recommandations.

Analyse prédictive : comment se lancer

Vous souhaitez intégrer l'analyse prédictive dans vos processus d'entreprise ? Il y a quelques étapes à suivre :

Etape 1 : définir un objectif

Tout projet d'analyse prédictive commence par la définition d'un objectif. Qu'essayez-vous de prévoir et que comptez-vous faire de cette information une fois que vous l'aurez ?

Etape 2 : collecter des données

Une fois que vous avez un but ou un objectif défini, l'étape suivante consiste à collecter des données de diverses sources internes et externes, telles que des archives web, des bases de données et des tableurs. Veillez à nettoyer toutes les données avant de les analyser.

Etape 3 : effectuer des analyses

Une fois vos données préparées, vous êtes prêt à exécuter divers algorithmes d'analyse prédictive sur votre ensemble de données. Veillez à choisir les techniques appropriées en fonction de l’objectif - par exemple, l'analyse des valeurs aberrantes pour la détection des fraudes, etc.

Etape 4 : créer des modèles

Les solutions logicielles d'analyse prédictive permettent de construire facilement des modèles analytiques, mais il est utile d'être épaulé par un analyste de données et un expert en informatique pour affiner et déployer vos modèles. Une fois la modélisation terminée, vous pouvez déployer le produit fini dans l'environnement de production de votre choix.

Il existe bien entendu une étape supplémentaire, facultative, qui permettra de rationaliser l'ensemble du processus : la collaboration avec un consultant expert. Lors de l'analyse des données et de l'élaboration de modèles analytiques, il est utile d'avoir le support de toute une équipe de consultants en analyse de données qui peuvent vous aider à identifier les meilleures solutions et effectuer une grande partie du travail pour vous.

Etude de cas :  comment une entreprise économise 100 000 dollars par an grâce à l'analyse prédictive

Si vous n’êtes toujours pas convaincu de la puissance de l'analyse prédictive, laissez-nous vous raconter une dernière histoire sur l’impact majeur qu’a eu un petit projet d’analyse prédictive sur lequel Hitachi Solutions a travaillé.

Lorsque l'un de nos clients, une entreprise de technologie médicale, a eu besoin d'aide pour établir des rapports, notre équipe scientifique a mis au point un tableau de bord automatisé de veille économique mondiale que les responsables pouvaient utiliser pour générer des rapports financiers et des prévisions trimestriels, mensuels et annuels. Grâce à ce tableau de bord, le client a pu éliminer le temps passé à collecter des informations et à remplir des feuilles de calcul et réduire le temps d’analyse d'une semaine à quelques heures seulement.

Le flux de travail précédent du client ne permettait d'avoir une visibilité que sur environ 5 000 unités de gestion des stocks (SKU) dans cinq régions internationales (avec 20 pays par région) et ne générait un rapport qu'une fois par mois. Grâce à ce nouveau système, le client peut désormais consulter quotidiennement des rapports unifiés avec une analyse détaillée des données de localisation des unités de gestion des stocks au niveau national, jusqu'à environ 100 000 unités de gestion des stocks dans chacun des 50 pays. Il a également pu prévoir la quantité de ventes et les recettes sur une période de 36 mois avec une plus grande précision. Selon une première estimation, ce système a permis au client de réaliser des économies annuelles de près de 100 000 dollars.

Ce n'est là qu'un exemple de la façon dont l'analyse prédictive, et Hitachi Solutions, peuvent permettre aux entreprises d'économiser du temps, de l’argent et des efforts précieux. Contactez-nous dès aujourd'hui pour découvrir comment vous pouvez exploiter la puissance de la plateforme Microsoft et tirer parti de l'analyse prédictive pour augmenter vos profits.

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Nicolas Fleurent

Nicolas Fleurent est architecte solutions chez Hitachi Solutions. Bénéficiant d’une expérience de 20 ans sur les sujets CRM et marketing automation, son rôle consiste à associer la connaissance des processus métier et leurs gains d’efficacité au sein de la plateforme « Microsoft Business Applications » afin de présenter des solutions qui répondent non seulement à la stratégie commerciale actuelle de nos clients, mais également à leurs aspirations futures.

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Nicolas Fleurent

Nicolas Fleurent est architecte solutions chez Hitachi Solutions. Bénéficiant d’une expérience de 20 ans sur les sujets CRM et marketing automation, son rôle consiste à associer la connaissance des processus métier et leurs gains d’efficacité au sein de la plateforme « Microsoft Business Applications » afin de présenter des solutions qui répondent non seulement à la stratégie commerciale actuelle de nos clients, mais également à leurs aspirations futures.

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