Analyse prédictive, quel est son intérêt en entreprise ?

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Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

Anticiper, contrôler et surtout automatiser les actions en entreprise sont des besoins de plus en plus nécessaires dans le monde professionnel. Automatiser les actions pour les rendre plus fiables et gagner en productivité est un objectif pour un grand nombre de sociétés. Aujourd’hui, les termes d’intelligence artificielle, de Big data ou encore d’analyse prédictive sont très souvent employés. Ils représentent un nouveau secteur encore flou pour le public.

Présentation des nouveaux outils technologiques pour les entreprises

Pour comprendre ce qu’est l’analyse prédictive, il faut comprendre ce qu’est le Big data et l’intelligence artificielle. En effet, ces outils sont tous liés entre eux.

Dans un premier temps, l’intelligence artificielle est un ensemble de techniques mises en place dans le but de créer des machines capables de simuler l’intelligence humaine. Construire des outils avec de l’intelligence artificielle mêle neurobiologie computationnelle, logique mathématique et informatique. Les méthodes de résolution des problèmes sont basées sur des algorithmes. Concrètement, les assistants vocaux sont des illustrations concrètes de l’intelligence artificielle dans nos sociétés.

intelligence artificielle et analyse prédictive

Ensuite, le Big data désigne un ensemble de données tellement important que cet ensemble dépasse l’intuition, les capacités d’analyses humaines et les outils informatiques normalement aptes à gérer ses bases de données. Concrètement, l’explosion du nombre de données a contraint les chercheurs à trouver de nouveaux ordres de grandeur à propos de la capture, de la recherche, du partage ou encore du stockage de données. Le Big data est donc un concept pour stocker un nombre très volumineux d’informations sur un support numérique.

Ces deux composants sont intimement liés à l’analyse predictive. En effet, l’analyse prédictive est mise en place afin d’analyser, comme son nom l’indique, les données stockées et produites par le Big data et l’intelligence artificielle. Elles sont utilisées par les entreprises pour améliorer leur compétitivité, par exemple. L’analyse prédictive se base donc sur ces données afin de prédire des situations ou des valeurs.

Attention : il faut bien comprendre le fait que ces analyses produites grâce à l’intelligence artificielle et au Big data, ne sont pas absolues. Dans un autre registre, gataka.fr vous donne des informations intéressantes sur la montée du Bitcoin.

 

Pourquoi utiliser l’analyse prédictive ?

Les entreprises sont aujourd’hui tournées vers l’analyse prédictive pour résoudre des problématiques internes. En effet, l’intelligence artificielle, le data-mining ou encore le machine-learning permettent de résoudre des problèmes complexes au sein des entreprises.

L’analyse prédictive permet, par exemple, d’améliorer les campagnes marketing.

À partir de données, ces outils sont capables d’anticiper les réactions des clients, de connaître leurs achats pour orienter de manière très précise la campagne marketing à réaliser. Ces actions permettent de fidéliser les clients et d’optimiser les actions marketing.

analyse prédictivte et marketing

Ce n’est pas la seule utilité de l’analyse prédictive. En effet, celle-ci permet aussi d’améliorer les chaînes de production. Par exemple, la chaîne logistique ou bien la gestion des stocks est aujourd’hui optimisée lorsqu’elle utilise le machine-learning. Les erreurs humaines sont aussi diminuées. L’entreprise gagne donc un temps précieux et elle réalise des économies financières.

Dans un autre registre, l’analyse prédictive permet aussi d’anticiper les comportements criminels. L’analyse comportementale des individus couplée à des algorithmes permet de déterminer avec une très forte probabilité les choix et les comportements des individus. Le secteur de la cybercriminalité utilise alors couramment aujourd’hui ces analyses dans leurs actions. Cela permet de détecter beaucoup plus rapidement les anomalies retraçant des fraudes ou bien des comportements déviants. Elles ont une très forte probabilité. Le site lebigdata.fr vous donne des précisions supplémentaires.

 

Enfin, le secteur de l’assurance utilise aussi aujourd’hui des outils d’analyses. Par exemple, l’intelligence artificielle de ces outils est capable de savoir si un client est défaillant ou pas. Le résultat donne une probabilité de défaillance plus ou moins forte. Les assurances ajustent alors leurs prix en fonction des résultats obtenues à partir des analyses 2.0. Elles optimisent ainsi leur service.

En définitive, l’analyse prédictive est un outil qui s’intègre aujourd’hui parfaitement dans la vie des entreprises pour devenir progressivement indispensable !