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L'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 est g茅n茅ralement divis茅e en cinq grands types d'analyse : descriptive, diagnostique, prescriptive, en temps r茅el et pr茅dictive. Parmi ces types, l'analyse pr茅dictive r茅pond 脿 la question suivante : 芦 Quels sont les r茅sultats possibles 脿 l'avenir ? 禄. Gr芒ce 脿 l'apprentissage automatique, aux techniques de collecte de 诲辞苍苍茅别蝉, aux algorithmes statistiques et 脿 la mod茅lisation, l'analyse pr茅dictive donne un aper莽u des meilleurs moyens de r茅soudre des probl猫mes difficiles.听

L'analyse pr茅dictive est importante pour un large 茅ventail d'utilisations dans des secteurs tels que la banque, le commerce de d茅tail, les services publics, les soins de sant茅, le gouvernement, la fabrication, l'automobile, l'a茅rospatiale et bien d'autres encore.听

Dans cet article, vous d茅couvrirez les avantages de l'analyse pr茅dictive et comment vous pouvez entamer une carri猫re dans ce domaine.听

Qu'est-ce que l'analyse pr茅dictive ?

L'analyse pr茅dictive utilise des 诲辞苍苍茅别蝉 historiques, ou des 诲辞苍苍茅别蝉 recueillies 脿 partir d'茅v茅nements pass茅s, pour faire des pr茅dictions sur des sc茅narios susceptibles de se produire 脿 l'avenir. D'une certaine mani猫re, l'analyse pr茅dictive est un 茅l茅ment important pour l'humanit茅. Tout le monde essaie constamment de pr茅dire le monde qui nous entoure, que ce soit en lisant un livre et en devinant la fin ou en conduisant une voiture et en pr茅disant ce que feront les autres conducteurs en fonction de leurs clignotants.听

Aujourd'hui, des technologies telles que l'apprentissage automatique et l'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉 alimentent de puissantes analyses pr茅dictives pour aider les entreprises 脿 r茅soudre des probl猫mes complexes. L'analyse pr茅dictive regroupe diff茅rents types de techniques d'analyse qui peuvent vous aider 脿 r茅soudre divers types de probl猫mes. Chaque type d'analyse pr茅dictive comprend 茅galement des mod猫les sp茅cifiques. L'assortiment d'outils disponibles pour l'analyse pr茅dictive se pr锚te 脿 un large 茅ventail d'applications et d'objectifs commerciaux.听聽

Types d'analyse pr茅dictive

L'analyse pr茅dictive peut fournir des indications pour de nombreux types diff茅rents d'informations. Les principaux types de mod猫les d'analyse pr茅dictive sont les suivants :聽

• La classification : Les mod猫les de classification classent les 诲辞苍苍茅别蝉 en diff茅rentes cat茅gories sur la base de 诲辞苍苍茅别蝉 historiques. Vous pouvez utiliser ce type de mod猫le pour r茅pondre 脿 des questions de type oui ou non ou pour trier les 诲辞苍苍茅别蝉 en groupes en vue d'une analyse suppl茅mentaire. Par exemple, un mod猫le de classification peut aider 脿 d茅terminer si un courriel est un spam ou s'il est valide, ce qui permet de d茅tecter les fraudes.听

• Regroupement : Les mod猫les de regroupement permettent 茅galement d'organiser les informations, mais ils les trient par attributs. Par exemple, vous pouvez utiliser ce type de mod猫le pour classer les clients dans des profils en fonction de leurs caract茅ristiques ou de leurs pr茅f茅rences, ce qui est utile dans les pratiques de marketing.

• Mod猫les de s茅ries temporelles : Un mod猫le de s茅ries temporelles peut vous aider 脿 pr茅dire ce qui se passera 脿 l'avenir en examinant ce qui s'est pass茅 dans le pass茅 sur une p茅riode donn茅e, en mettant l'accent sur la saisonnalit茅. Par exemple, toute entreprise pr茅sentant des caract茅ristiques saisonni猫res, comme un restaurant avec terrasse en 茅t茅, aura besoin de mod猫les de s茅ries temporelles pour pr茅dire ses revenus au cours de l'ann茅e suivante.听

Techniques d'analyse pr茅dictive

Il existe plusieurs techniques d'analyse pr茅dictive, notamment des techniques populaires telles que la r茅gression, les arbres de d茅cision et les r茅seaux neuronaux. Voici une analyse de chacune des techniques et de ce qui les caract茅rise :

• R茅gression : La r茅gression est une technique permettant de pr茅dire les relations entre les variables. En identifiant des 诲辞苍苍茅别蝉 cl茅s dans des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 continues et volumineuses, la technique de r茅gression recherche des mod猫les pour d茅terminer comment les facteurs influencent l'actif d鈥檜ne entreprise. Par exemple, vous pouvez utiliser un mod猫le de r茅gression pour pr茅dire combien de clients sont susceptibles d'acheter un article 脿 un prix donn茅.听

• Arbres de d茅cision : Un arbre de d茅cision documente le processus d茅cisionnel de votre client et classe les 诲辞苍苍茅别蝉 en sous-ensembles ramifi茅s. Pour ce faire, le mod猫le pr茅dictif doit rechercher des variables qui s茅parent les 诲辞苍苍茅别蝉 en sous-groupes naturels. Les arbres de d茅cision sont populaires parce que les utilisateurs peuvent souvent comprendre facilement les r茅sultats finaux et qu'ils fournissent d'excellents visuels.

• R茅seaux neuronaux : Les r茅seaux neuronaux sont une technique d'analyse pr茅dictive qui utilise l'intelligence artificielle pour repr茅senter des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 non lin茅aires ou des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 qui n'ont pas de relations math茅matiques d茅finies. Il s'agit d'un outil plus sophistiqu茅 que les arbres de d茅cision ou les m茅thodes de r茅gression, qui sont plus simples, et il est souvent utilis茅 pour examiner des relations complexes.听

Outils d'analyse pr茅dictive

Les outils d'analyse pr茅dictive, tels que les logiciels et les langages de programmation statistique, aident les analystes 脿 collecter et 脿 manipuler de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 de mani猫re pertinente en associant l'intelligence artificielle et les rapports d'activit茅. Voici une pr茅sentation de deux outils couramment utilis茅s pour l'analyse pr茅dictive : R et SAS.听

R

R est un langage de programmation utilis茅 pour stocker, trier et manipuler des 诲辞苍苍茅别蝉. Il offre 茅galement des fonctionnalit茅s graphiques permettant de visualiser les relations entre les 诲辞苍苍茅别蝉. En tant qu'outil open-source, il est accessible 脿 tous gratuitement et vous pouvez adapter la fa莽on dont vous utilisez R 脿 vos besoins sp茅cifiques. Il est plus accessible pour les particuliers ou les petites entreprises. Bien que R offre un environnement complet pour l'analyse, c'est avant tout un langage de programmation et il peut 锚tre int茅gr茅 脿 d'autres langages comme C, C++ et Fortran.

SAS

SAS, ou syst猫me d'analyse statistique, est une suite d'outils con莽us pour stocker, trier, interpr茅ter et visualiser des 诲辞苍苍茅别蝉. En tant que logiciel d鈥檌nformatique d茅cisionnelle, SAS comprend une s茅lection d'outils sp茅cifiquement cr茅茅s pour les entreprises, comme un logiciel de lutte contre le blanchiment d'argent, qui allie les statistiques et l'apprentissage automatique. SAS Viya est la version la plus r茅cente de SAS et apporte toutes les fonctionnalit茅s du syst猫me dans une plateforme conviviale qui comprend des outils d'intelligence artificielle. Bien que SAS exige un droit de licence, la nature tout-en-un du logiciel peut permettre aux analystes de d茅marrer plus facilement.听

脌 quoi sert l'analyse pr茅dictive ?

L'analyse pr茅dictive est un 茅l茅ment important de la technologie de l鈥檌nformatique d茅cisionnelle, mais les utilisations de cette technologie vont bien au-del脿 du r茅sultat net de votre entreprise. L'analyse pr茅dictive a des applications concr猫tes dans de nombreux secteurs d'activit茅, notamment la vente au d茅tail, les soins de sant茅, l'aviation, etc.听

Voici quelques-unes des fa莽ons dont l'analyse pr茅dictive peut am茅liorer la r茅ussite et les r茅sultats d'une entreprise.听

Am茅liorer les performances

Le g茅ant de la distribution Carrefour a utilis茅 la solution d鈥檃nalyse pr茅dictive de SAS dans son plan 芦 Carrefour 2022 禄 pour am茅liorer ses performances, en particulier pour optimiser sa logistique et maintenir un stock suffisant sans avoir de surstocks. Les outils d鈥檃nalyse pr茅dictive ont permis 脿 Carrefour d鈥櫭﹖udier les variations de la demande en analysant les masses de 诲辞苍苍茅别蝉 issues de ses points de vente, et ensuite de pr茅dire la demande de produits et anticiper les besoins des consommateurs pour chaque produit et chaque magasin et en tenant compte des facteurs de saisonnalit茅.

Optimiser les campagnes de marketing et pr茅voir le comportement des consommateurs

Cdiscount, un des leaders du e-commerce, utilise l鈥檃nalyse pr茅dictive depuis 2017 dans son marketing, notamment pour personnaliser l鈥檈xp茅rience client et optimiser ses campagnes publicitaires en appliquant des solutions d鈥檃nalyse de l鈥檈nsemble de ses 诲辞苍苍茅别蝉 clients (historique des achats, 诲辞苍苍茅别蝉 de navigation sur le site, interactions avec les campagnes de marketing鈥�) pour en tirer des pr茅visions qui lui ont permis d鈥檃m茅liorer l鈥檈fficacit茅 de ses campagnes marketing ainsi que la satisfaction et la fid茅lit茅 de ses clients.

R茅duire les risques

La SNCF, confront茅e 脿 des enjeux majeurs concernant la s茅curit茅 de ses infrastructures et du mat茅riel roulant, a commenc茅 脿 partir de 2016 脿 adopter des solutions de maintenance bas茅es sur l鈥檃nalyse pr茅dictive, notamment pour pr茅venir les pannes ou les d茅faillances des 茅quipements, concernant entre autres les dispositifs de signalisation, les rails ou les moteurs des trains. Pour cela, la SNCF a d茅ploy茅 des capteurs sur diff茅rents 茅quipements ferroviaires pour collecter des 诲辞苍苍茅别蝉 en temps r茅el sur l鈥櫭﹖at des trains, des rails, des syst猫mes de signalisation ainsi que sur les 诲辞苍苍茅别蝉 environnementales pouvant avoir une influence sur la performance des 茅quipements. Gr芒ce 脿 l鈥檃nalyse pr茅dictive de ces 诲辞苍苍茅别蝉, la SNCF peut planifier des op茅rations de maintenance avant que des incidents se produisent.

Am茅liorer les diagnostics dans le domaine de la sant茅

Le projet Health Data Hub, lanc茅 en 2019 par le gouvernement fran莽ais, exploite la masse des 诲辞苍苍茅别蝉 collect茅es par les h么pitaux, les r茅gimes d鈥檃ssurance maladie et le syst猫me de la Carte Vitale au moyen de l鈥檌ntelligence artificielle et de l鈥檃nalyse pr茅dictive notamment pour am茅liorer les soins et pr茅dire les maladies. L鈥檃nalyse pr茅dictive permet entre autres, par l鈥櫭﹖ude des ant茅c茅dents m茅dicaux, des habitudes alimentaires et d鈥檃utres variables, de pr茅dire et de limiter les risques de complication li茅s au diab猫te, comme l鈥檌nsuffisance r茅nale ou les amputations.听

Qui utilise l'analyse pr茅dictive et comment d茅buter dans ce secteur ?

Comme vous pouvez le constater, l'analyse pr茅dictive concerne un large 茅ventail de secteurs et d'applications. Si vous souhaitez faire carri猫re dans le domaine de l'analyse pr茅dictive, trois m茅tiers peuvent 锚tre envisag茅s : operations analyst, data scientist et analyste des 诲辞苍苍茅别蝉 dans le domaine de la sant茅. Voici une description d茅taill茅e de chacune de ces possibilit茅s.

1. Operations analyst

Salaire de base annuel moyen : 40 000 鈧� []

Exigences : Pour devenir analyste des op茅rations, un master est g茅n茅ralement requis, souvent en commerce, en math茅matiques ou en informatique.听

En tant qu'analyste des op茅rations, vous pouvez aider 脿 prendre des d茅cisions pour am茅liorer les performances des op茅rations de l'entreprise. Vous pouvez travailler avec des 诲辞苍苍茅别蝉 pour comprendre les tendances actuelles et 茅mergentes de l'entreprise et faire des pr茅dictions bas茅es sur des 诲辞苍苍茅别蝉 pour l'avenir. Dans ce r么le, vous pouvez travailler directement 脿 la collecte de 诲辞苍苍茅别蝉 et 脿 l'茅laboration de mod猫les pour comprendre et interpr茅ter les 诲辞苍苍茅别蝉, puis communiquer vos conclusions 脿 la haute direction.听

2. Data scientist

Salaire de base annuel moyen : 48 000 鈧� []

Perspectives d'emploi similaires 脿 celle des ing茅nieurs de l鈥檌nformatique (croissance pr茅vue de 2019 脿 2030) : 26 pour cent []

Exigences : Un dipl么me d鈥檌ng茅nieur ou un master en informatique, en science des 诲辞苍苍茅别蝉, en math茅matiques ou en statistiques est g茅n茅ralement requis pour devenir data scientist.听

En tant que data scientist, vous pouvez collecter et analyser des 诲辞苍苍茅别蝉. Vous utiliserez 茅galement vos r茅sultats pour formuler des recommandations. Dans cette fonction, vous pouvez cr茅er des algorithmes pour interagir avec les 诲辞苍苍茅别蝉. Vous pouvez 茅galement 锚tre responsable de la visualisation des 诲辞苍苍茅别蝉, par exemple en cr茅ant des graphiques et d'autres interpr茅tations visuelles des 诲辞苍苍茅别蝉. Les data scientists s'efforcent de rendre les 诲辞苍苍茅别蝉 accessibles aux autres parties prenantes.听

3. Analyste de 诲辞苍苍茅别蝉 dans le domaine de la sant茅

Salaire de base annuel moyen : 45 000 鈧� []

Perspectives d'emploi similaires 脿 celles des ing茅nieurs de l鈥檌nformatique (croissance pr茅vue entre 2019 et 2030) : 26 pour cent []

Exigences : Les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 de soins de sant茅 ont g茅n茅ralement besoin d'un dipl么me similaire 脿 celui d'un data scientist, tel qu'un dipl么me d鈥檌ng茅nieur ou d鈥檜n master en informatique, en science des 诲辞苍苍茅别蝉, en math茅matiques ou en statistiques. Un doctorat est parfois pr茅f茅r茅.听

En tant qu'analyste de 诲辞苍苍茅别蝉 sur les soins de sant茅, vous pouvez utiliser les 诲辞苍苍茅别蝉 sur les soins de sant茅 pour am茅liorer les co没ts, les r茅sultats pour les patients et la qualit茅 des soins. 脌 ce poste, vous recueillerez et analyserez des 诲辞苍苍茅别蝉 afin de formuler des recommandations sur les mesures que les administrateurs d'h么pitaux peuvent prendre pour am茅liorer les performances. Les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 de soins de sant茅 aident 脿 g茅rer la grande quantit茅 de 诲辞苍苍茅别蝉 g茅n茅r茅es dans un environnement de soins de sant茅 et 脿 les rendre exploitables et interactives.听

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