L’analyse prédictive pour tous

L’importance des données ne cesse de croître dans notre vie quotidienne. Pour les entreprises comme pour les organisations, elles ouvrent la voie à de nouvelles opportunités grâce aux connaissances acquises à travers l’analyse prédictive. Les applications possibles de cette dernière ne manquent pas et peuvent intéresser de nombreux secteurs d’activité.

L’analyse de données a toujours existé, mais le boom des techniques d’apprentissage automatique l’a propulsée dans une nouvelle dimension— celle de l’analyse prédictive. Aujourd’hui, prévoir des tendances futures grâce aux données du passé et aux informations présentes est à la portée de toute organisation ou entreprise. Trois types de modèles peuvent être envisagés. Le prédictif, d’abord, est entraîné pour prévoir des comportements individuels ou mettre en évidence des schémas opérationnels, tels des parcours d’achat. Le descriptif, ensuite, est utilisé pour classer des individus en catégories, par exemple dans le but d’optimiser une campagne publicitaire. Le décisionnel, enfin, permet d’envisager les conséquences de décisions complexes, comme cela est le cas dans la gestion de projet.

En pratique, l’analyse prédictive est utilisée dans de nombreux domaines d’activité. Dans la gestion de la relation client, par exemple, les outils analytiques permettent de cerner les habitudes d’achat et peuvent aider à la fidélisation des consommateurs. Un autre pan important de l’analyse prédictive concerne la minimisation des risques, notamment dans le secteur financier. L’administration américaine en charge de la collecte des impôts sur le revenu l’utilise ainsi pour détecter les activités frauduleuses. Des applications existent également dans le secteur de la santé ou de la sécurité. Selon le cabinet de conseil Gartner, les effets de l’analytique sur les entreprises qui l’ont adoptée sont immédiats grâce à la possibilité de prendre de meilleures décisions plus rapidement.

 

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

Un article (en anglais) au sujet de l’utilisation des big data par la CIA pour prévoir l’agitation sociale,

et un autre à propos de l’analytique dans le secteur de l’industrie automobile.