Accéder à

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive consiste à utiliser des données historiques, des algorithmes statistiques, des modèles prédictifs et des techniques de machine learning pour le big data afin d'aider les organisations à prédire plus précisément les résultats futurs, à se préparer aux événements inconnus et à découvrir des opportunités pour l'avenir.

En tant que branche des sciences des données pour les entreprises, la croissance des analyses prédictives et optimisées coïncide avec celle des systèmes de big data : de plus grands pools de données permettent d'accroître les activités d'exploration afin de fournir des insights prédictifs. Les progrès réalisés dans le domaine du big data ont également permis d'étendre les fonctionnalités d'analyse prédictive. 

Découvrez comment les solutions d'analyse de données, de machine learning et d'intelligence artificielle de Google Cloud permettent à votre entreprise de fonctionner plus simplement et plus rapidement grâce à l'analyse prédictive.

Définition de l'analyse prédictive

L'analyse prédictive inclut diverses techniques statistiques qui analysent les faits actuels et historiques pour effectuer des prédictions sur l'avenir. Grâce à des outils sophistiqués, ainsi que des modèles de machine learning et d'IA issus du big data, les entreprises peuvent exploiter des données historiques et actuelles pour prévoir de manière fiable et précise les tendances et les comportements à quelques secondes, jours ou années dans le futur.

Les data scientists expérimentés utilisent des modèles prédictifs pour identifier des corrélations entre différents éléments dans des ensembles de données sélectionnés. Une fois la collecte de données terminée, un modèle statistique est formulé, entraîné et modifié pour générer des prédictions précises.

À quoi sert l'analyse prédictive ?

L'analyse prédictive peut être utilisée pour optimiser les opérations, augmenter les revenus et limiter les risques pour la quasi-totalité des entreprises ou des secteurs, y compris la banque, le commerce de détail, l'énergie, le secteur public, la santé et l'industrie. Parfois, des analyses sont optimisées à l'aide du machine learning pour le big data. Voici d'autres exemples de cas d'utilisation, comme l'analyse de lac de données.

Détection de fraudes

L'analyse prédictive examine toutes les actions en temps réel sur le réseau d'une entreprise afin d'identifier les anomalies susceptibles d'indiquer des fraudes et d'autres failles.

Amélioration des opérations

Les entreprises utilisent des modèles d'analyse prédictive pour prévoir l'inventaire, gérer les ressources et fonctionner plus efficacement. 

Segmentation de la clientèle

En divisant une base de clients en groupes spécifiques, les responsables marketing peuvent utiliser l'analyse prédictive pour prendre des décisions prospectives et adapter le contenu à des audiences uniques.

Prédiction des conversions et des achats

Les entreprises peuvent effectuer des actions, telles que le reciblage des annonces en ligne sur les visiteurs, grâce à des données permettant de prédire une probabilité plus élevée de conversion et d'intention d'achat.

Réduction des risques

Dans les domaines de la notation de crédit, de l'assurance et du recouvrement de créances, l'analyse prédictive permet d'évaluer les défaillances à venir et d'en déterminer la probabilité.

Maintenance prédictive

Les organisations se basent sur les données afin de prédire à quel moment des opérations de maintenance de routine seront nécessaires. Celles-ci peuvent ensuite être programmées avant qu'un problème ou des dysfonctionnements surviennent.

Les produits et services d'IA et de machine learning de Google Cloud constituent la base de l'analyse prédictive. Les outils et les modèles disponibles permettent aux entreprises d'exploiter des insights de données pour comprendre ce qui s'est passé par le passé et aller plus loin, en proposant une meilleure évaluation de ce qui pourrait se produire à l'avenir.

Pour les experts, Vertex AI permet de créer des modèles complexes plus rapidement et à moindre coût. Pour les débutants, les composants IA permettent d'ajouter rapidement l'IA aux services.