Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive des données évolue de la rétrospective à la prospective. Bien que l'examen des rapports de ventes antérieurs vous indique ce que vous avez vendu (descriptif), l'analyse prédictive analyse les tendances au sein de ces données de ventes (peut-être combinée avec les données démographiques des clients, les dépenses marketing ou les indicateurs économiques) pour prévoir les chiffres de ventes futurs ou identifier les clients les plus susceptibles de faire un achat bientôt.

Voici quelques exemples de ce que vous pouvez générer avec l'analyse prédictive :

• Score indiquant la probabilité qu’un client se désiste (cesse d’utiliser un service)
• Prévision de la demande d'un produit pour le trimestre suivant
• Alerte indiquant une forte probabilité de dysfonctionnement d’un équipement dans un délai donné
• Segmentation des prospects en fonction de leur probabilité prévue de répondre à une campagne marketing

En fin de compte, l'objectif de l'explication et de l'utilisation de l'analyse prédictive est de permettre aux organisations de prendre des décisions proactives et axées sur les données.

En anticipant les possibilités futures, les entreprises peuvent optimiser leurs opérations, atténuer les risques, personnaliser l'expérience client et découvrir de nouvelles opportunités plus efficacement qu'en se fiant uniquement aux performances ou à l'intuition du passé.

Comment fonctionne l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive atteint son potentiel de prévision grâce à divers modèles prédictifs mathématiques, qui pourraient même précéder le deep learning . Ces éléments ne sont pas interchangeables; la meilleure approche dépend entièrement de la question posée et de la nature des données disponibles.

Comprendre les principaux types de modèles permet de clarifier le fonctionnement de l’analyse prédictive dans la pratique.

Modèles de classification

Les modèles de classification sont fondamentaux lorsque l'objectif est d'affecter un élément à une catégorie ou une classe prédéfinie. Ils répondent essentiellement aux questions « oui/non » ou déterminent « à quel groupe » appartient un objet.

Ces modèles tirent des enseignements des données historiques où les catégories sont déjà connues (données étiquetées), en identifiant des modèles associés à chaque classe. Cet apprentissage est ensuite appliqué à de nouveaux points de données pour prédire leur catégorie la plus probable.

Les applications courantes sont très répandues. Elles permettent notamment de filtrer les e-mails pour en faire du spam ou non, de prédire si un client se retournera ou restera fidèle, et d'identifier les transactions financières comme étant potentiellement frauduleuses ou légitimes.

Modèles de régression

Lorsque la prédiction requise est un nombre spécifique plutôt qu'une catégorie, des modèles de régression linéaire sont utilisés, ces modèles se concentrent sur la prévision de valeurs numériques continues, répondant à des questions comme « Combien ? » ou « Combien ? »

Ils fonctionnent en analysant et en modélisant la relation entre différents facteurs d’entrée (variables indépendantes) et la valeur cible (variable dépendante). Par exemple, une entreprise peut utiliser la régression pour prévoir les revenus de vente futurs en fonction du rendement passé et des efforts de marketing, ou un analyste immobilier peut l'utiliser pour estimer le prix du marché d'une maison en tenant compte de ses caractéristiques et de son emplacement.

La prévision de la demande de produits et l'optimisation de l'allocation des ressources en fonction du trafic attendu sont d'autres utilisations clés. (La régression linéaire est un exemple fondamental.)

Modèles de clustering

Différents de la classification, les modèles de clustering visent à découvrir des regroupements naturels au sein des données sans s’appuyer sur des étiquettes prédéfinies.

Ils explorent les données pour regrouper des éléments similaires en « clusters », répondant à la question « Quels sont les segments naturels de ces données ? ». Les algorithmes identifient les points de données qui partagent des caractéristiques communes, en les séparant d'autres points dissemblables. Cette technique est très utile pour la segmentation de la clientèle, où les entreprises peuvent localiser des groupes de clients ayant des comportements similaires pour des campagnes marketing ciblées.

D’autres utilisations comprennent le regroupement de documents connexes ou de documents de recherche en fonction du contenu, et parfois l’identification de points de données inhabituels qui ne s’intègrent pas bien dans un cluster, ce qui peut être une forme de détection d’anomalies. (K-Average est un algorithme de clustering largement utilisé.)

Modèles Time Series

La modélisation prédictive implique souvent de prévoir les valeurs futures en se basant sur les performances passées au fil du temps. C’est la spécialité des modèles de séries temporelles, qui analysent des séquences de points de données collectées à intervalles réguliers (par exemple, quotidien, mensuel, annuel).

Ils sont conçus de manière unique pour tenir compte des dépendances temporelles dans les données, en identifiant des modèles tels que les tendances à long terme, les variations saisonnières prévisibles (saisonnalité) et d'autres cycles liés au temps.

Ils sont donc essentiels pour des tâches comme la prévision financière (la prévision des cours des actions ou des taux de change), la prévision météorologique, la planification des ressources (l'estimation du volume futur des centres d'appels ou de la demande d'énergie) et l'optimisation de la gestion des stocks en anticipant les ventes futures. (Des modèles comme ARIMA et le lissage exponentiel (ETS) sont couramment utilisés.)

Comment fonctionne l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est un processus systématique qui transforme les données brutes en informations futures précieuses à l’aide de modèles de machine learning supervisés. Bien que les outils et les techniques spécifiques puissent être complexes, le flux de travail global suit généralement une série d’étapes logiques, en extrayant des données d’un entrepôt de données ou d’un data lakehouse , ce qui nécessite souvent une itération et un perfectionnement en cours de route.

1. Définition de l’objectif : Le parcours commence par une compréhension claire du problème ou de la question de l'entreprise. Quel résultat précis voulons-nous prédire? La définition d’un objectif précis est cruciale, car elle guide toutes les étapes ultérieures, de la collecte des données à la sélection et à l’évaluation des modèles.
    
2. Collecte des données Une fois l'objectif clairement défini, l'étape suivante consiste à rassembler les données nécessaires. Il s’agit d’identifier les sources de données pertinentes, qui peuvent inclure des systèmes de gestion de la relation client (CRM), des bases de données transactionnelles ou des relevés de capteurs.
    
3. Préparation des données : Les données brutes sont rarement prêtes à être analysées immédiatement. Cette étape, souvent la plus longue, consiste à nettoyer et à transformer les données. Le nettoyage des données résout des problèmes tels que les valeurs manquantes, les erreurs, les doublons et les incohérences. L'objectif est de créer un ensemble de données propre et fiable qui reflète avec précision les facteurs qui influencent le résultat que vous voulez prédire.
    
4. Choix du modèle : Avec des données préparées, l’attention se tourne vers le choix du bon modèle prédictif. Le choix dépend fortement de l'objectif défini à la première étape. Souvent, les data scientists expérimentent plusieurs modèles pour trouver le meilleur ajustement.
    
5. Entraînement des modèles : C'est là que l'apprentissage se fait. Les données historiques préparées (généralement une grande partie de celles-ci, connue sous le nom d'«ensemble d'apprentissage») sont introduites dans le ou les algorithmes sélectionnés. L'algorithme traite ces données, en identifiant les modèles, les relations et les corrélations liés aux résultats d'intérêt.
    
6. Evaluation du modèle : Un modèle entraîné sur des données n'est utile que si sa précision prédictive peut être vérifiée. Les performances du modèle sont testées à l'aide d'une partie distincte des données historiques qu'il n'a jamais vues auparavant (le « jeu de test »). Diverses mesures statistiques sont utilisées pour évaluer la précision avec laquelle le modèle prédit les résultats par rapport aux résultats réels dans les données d'essai.
    
7. Déploiement du modèle : Une fois validé, le modèle prédictif est prêt à être mis en œuvre. Le déploiement implique l’intégration du modèle dans les systèmes opérationnels ou les processus métiers pertinents.

Le processus d'analyse prédictive ne se termine pas par le déploiement. Les modèles de données peuvent changer au fil du temps (un concept connu sous le nom de « dérive du modèle »), ce qui peut réduire la précision du modèle.

Par conséquent, il est essentiel de surveiller en permanence les performances du modèle dans l'environnement réel. Une maintenance régulière, qui peut impliquer le ré-entraînement du modèle avec de nouvelles données ou même sa reconception si les modèles fondamentaux changent, garantit que les prédictions restent précises et pertinentes au fil du temps.

Dans l’ensemble, il s’agit d’un processus structuré et itératif, allant de la définition des besoins de l’entreprise à la gestion des données, en passant par la modélisation et la surveillance continue, qui forme l’épine dorsale de la manière dont l’analyse prédictive transforme efficacement les données historiques en prévisions exploitables.