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L'analyse pr茅dictive est une forme d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 qui utilise l'apprentissage automatique et d'autres m茅thodes d'intelligence artificielle (IA) pour pr茅dire comment les humains et les syst猫mes se comporteront 脿 l'avenir en examinant les fa莽ons dont ils ont agi dans le pass茅. L'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 vous aide 脿 r茅pondre 脿 quatre questions principales : quels 茅v茅nements se sont produits, comment les 茅v茅nements se sont produits, quelles sont les prochaines actions 脿 entreprendre et quels 茅v茅nements sont susceptibles de se produire 脿 l'avenir. L'analyse pr茅dictive se concentre sur la r茅ponse 脿 la quatri猫me question, en nous donnant un aper莽u des r茅sultats potentiels de nos actions actuelles.听

Cet article pr茅sente des exemples d'analyse pr茅dictive dans divers secteurs d'activit茅 afin de d茅montrer les vastes possibilit茅s de cette technologie.听

Qu'est-ce que l'analyse pr茅dictive ?

Cette branche de l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 utilise diverses techniques pour anticiper les cons茅quences et les effets futurs. L'analyse pr茅dictive utilise l'exploration de 诲辞苍苍茅别蝉, la mod茅lisation de 诲辞苍苍茅别蝉, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond pour cr茅er des mod猫les qui pr茅disent la probabilit茅 de r茅sultats futurs pr茅cis. Ce domaine de l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 utilise des mod猫les statistiques pour faire des pr茅dictions exemptes de biais humains et bas茅es sur des 诲辞苍苍茅别蝉 historiques.听

Avoir une id茅e des 茅v茅nements futurs donne aux entreprises un avantage strat茅gique qui leur permet de r茅agir et de s'adapter plus rapidement que la concurrence. Gr芒ce 脿 l'analyse pr茅dictive, les entreprises peuvent am茅liorer la s茅curit茅 de leurs 诲辞苍苍茅别蝉, analyser leur couverture d'assurance et am茅liorer leur prise de d茅cision tant pour l'entreprise que pour le client. Gr芒ce 脿 l'analyse pr茅dictive, les entreprises peuvent pr茅voir les ventes saisonni猫res, prendre des d茅cisions plus intelligentes concernant les stocks et la logistique d'exp茅dition, 茅tablir des strat茅gies de tarification et, d'une mani猫re ou d'une autre, am茅liorer leurs r茅sultats.

Mod猫les et techniques d'analyse pr茅dictive

On utilise des mod猫les sp茅cifiques au probl猫me que l鈥檕n souhaite r茅soudre. On peut utiliser diff茅rentes techniques pour cr茅er des mod猫les d'analyse pr茅dictive, notamment des mod猫les de classification, des mod猫les de partitionnement, des mod猫les de s茅ries chronologiques et des r茅seaux neuronaux. Ces mod猫les se chargent d鈥檃nalyser les 诲辞苍苍茅别蝉 et de donner un aper莽u de ce qu'elles pourraient signifier.听

• Les mod猫les de classification : Un mod猫le de classification s茅pare les objets de 诲辞苍苍茅别蝉 en sous-segments, en classant chaque objet par type. Ces mod猫les fonctionnent le mieux pour r茅pondre 脿 des questions de type oui ou non sur les 诲辞苍苍茅别蝉 et peuvent 锚tre utilis茅s pour identifier des transactions anormales ou 茅valuer la solvabilit茅 d'une personne ou d'une entreprise. Les mod猫les de classification les plus courants sont les arbres de r茅gression et les arbres de d茅cision.

• Les mod猫les de partitionnement : Les mod猫les de partitionnement utilisent l'apprentissage non supervis茅 pour prendre des d茅cisions ouvertes, telles que le classement des clients en segments d'audience. Le mod猫le identifie des structures dans les 诲辞苍苍茅别蝉 afin de d茅terminer le moyen le plus efficace d'organiser les 诲辞苍苍茅别蝉. Parmi les exemples de mod猫les de partitionnement, on peut citer le partitionnement par k-moyennes, le partitionnement par d茅placement de la moyenne, le partitionnement hi茅rarchique et le mod猫le de m茅lange gaussien.听

• Les mod猫les de s茅ries temporelles : Les mod猫les de s茅ries temporelles permettent de savoir quand ou 脿 quelle fr茅quence les 茅v茅nements se produisent. Par exemple, les mod猫les de s茅ries temporelles peuvent pr茅dire quelle p茅riode de l'ann茅e apportera le plus grand volume de trafic pi茅tonnier 脿 votre entreprise. Les mod猫les autor茅gressifs et les mod猫les de moyenne mobile sont deux mod猫les de s茅ries temporelles couramment utilis茅s.听

• Les r茅seaux neuronaux : Un mod猫le de r茅seau neuronal simule la fa莽on dont le cerveau humain traite les informations. Ce type d'analyse pr茅dictive convient mieux aux situations complexes dans lesquelles les 诲辞苍苍茅别蝉 ont une relation non lin茅aire entre elles. Par exemple, les r茅seaux neuronaux alimentent les services de mod茅ration de contenu qui suppriment les contenus nuisibles publi茅s en ligne en reconnaissant les mots-cl茅s et les images.听

Exemples d'analyse pr茅dictive

L'analyse pr茅dictive peut apporter des informations aux entreprises de tous les secteurs et m锚me 脿 la s茅curit茅 publique. Par exemple, les pr茅visions m茅t茅orologiques locales s'appuient sur la technologie de l'analyse pr茅dictive. Examinons comment le big data et l'apprentissage automatique modifient les perspectives d'industries telles que l'industrie automobile, les services financiers, la fabrication, les soins de sant茅, le marketing et la vente au d茅tail, ainsi que les industries du p茅trole, du gaz et des services publics.听

Industrie automobile

L'analyse pr茅dictive, ainsi que d'autres formes d'IA, ouvrent la voie aux v茅hicules 脿 conduite autonome en pr茅disant ce qui se passera dans l'avenir imm茅diat lors de la conduite d'une voiture sur la route. Ce processus doit se d茅rouler en continu lorsqu'un v茅hicule est en mouvement, en tirant des informations de plusieurs capteurs et en 茅valuant les actions potentielles qui repr茅sentent un risque pour la s茅curit茅.听

Tesla utilise l'analyse pr茅dictive sous la forme d'acc茅l茅rateurs de r茅seaux neuronaux pour ses v茅hicules 脿 conduite autonome. Un mod猫le de r茅seau neuronal simule la mani猫re dont le cerveau humain traite les informations pour prendre des d茅cisions.听

Au-del脿 des v茅hicules autonomes, les fabricants et les d茅taillants peuvent 茅galement utiliser l'analyse pr茅dictive 脿 leur avantage. Par exemple, l'analyse pr茅dictive aide les usines 脿 cr茅er des v茅hicules plus rapidement en utilisant moins de ressources. Les concessionnaires peuvent utiliser l'analyse pr茅dictive pour les op茅rations de vente au d茅tail et de marketing, notamment pour fixer les prix de vente en fonction de 诲辞苍苍茅别蝉 tendancielles. En ce qui concerne l'entretien et les r茅parations de routine, l'analyse pr茅dictive peut identifier les tendances en mati猫re d'entretien des v茅hicules, ce qui permet aux concessionnaires d'encourager les clients 脿 effectuer un entretien pr茅ventif.听

Services financiers et r茅duction des risques聽

Lorsque vous recevez une alerte concernant une activit茅 suspecte sur votre compte bancaire, vous pouvez remercier l'analyse pr茅dictive d'avoir d茅termin茅 que quelque chose ne semblait pas normal en raison d'茅carts par rapport 脿 vos habitudes, comme une transaction effectu茅e dans une autre ville. Les institutions financi猫res et d'autres entreprises utilisent l'analyse pr茅dictive pour r茅duire les risques li茅s au cr茅dit, lutter contre la fraude, pr茅voir les flux de tr茅sorerie futurs, analyser leur couverture d'assurance et rechercher de nouvelles opportunit茅s commerciales. Les entreprises utilisent l'analyse pr茅dictive pour d茅terminer la probabilit茅 qu'une personne ou une entreprise paie ses dettes ou manque 脿 ses obligations.

Par exemple, la Soci茅t茅 G茅n茅rale met en oeuvre depuis 2015 dans ses r茅seaux bancaires le syst猫me d鈥檃pplications Mosaic qui utilise des algorithmes d鈥檃pprentissage automatique et mod茅lise les comportements des utilisateurs pour d茅tecter et bloquer les tentatives de fraude externe, limiter les co没ts li茅s aux op茅rations frauduleuses et prot茅ger les clients de la banque [闭.听

Fabrication et automatisation industrielle

Dans un environnement de fabrication, l'analyse pr茅dictive peut anticiper les pannes d'茅quipement importantes, qui peuvent 锚tre co没teuses et potentiellement dangereuses pour les employ茅s. En analysant les d茅faillances pass茅es des 茅quipements, cette application de l鈥橧A peut d茅terminer 脿 quoi ressemble une d茅faillance imminente et avertir un employ茅 lorsque les conditions commencent 脿 sembler dangereuses. Des m茅thodes d'analyse pr茅dictive similaires peuvent surveiller les situations qui pr茅sentent un risque pour la sant茅 et la s茅curit茅 des employ茅s, r茅duisant ainsi les accidents du travail et stimulant potentiellement le moral des employ茅s.听

Par exemple, l鈥檈ntreprise Renault Trucks a mis en place sur ses v茅hicules poids lourds son dispositif Predict de maintenance pr茅dictive, compos茅 de capteurs qui surveillent les pi猫ces d鈥檜sure. Les 诲辞苍苍茅别蝉 sont analys茅es pour pr茅dire la fin de vie des pi猫ces et programmer des op茅rations d鈥檈ntretien avant la survenue d鈥檜ne panne qui immobiliserait intempestivement le v茅hicule [].

Secteur des soins de sant茅

L'analyse pr茅dictive profite au secteur des soins de sant茅 en pr茅disant l'apparition de maladies chroniques ou dangereuses. Les patients souffrant d'asthme ou de BPCO peuvent utiliser un dispositif d'analyse pr茅dictive portable pour rep茅rer les changements dans leur respiration qui pourraient signaler un probl猫me. De m锚me, un dispositif portable pourrait d茅tecter les r茅actions allergiques au moment o霉 elles se produisent et administrer automatiquement de l'茅pin茅phrine au patient.听

En 2023, l鈥檋么pital Bic锚tre AP-HP a adopt茅 l鈥檃pplication RlapsRisk庐 BC d鈥橭pkins, qui aide 脿 茅valuer les risques de rechute du cancer du sein et obtenir une pr茅diction pr茅cise pour personnaliser et optimiser le traitement de chaque patiente [].

L'analyse pr茅dictive peut pr茅dire les r茅sultats d'infections telles que la septic茅mie sur la base des dossiers m茅dicaux ant茅rieurs des patients afin de d茅terminer le meilleur traitement. Les professionnels de la sant茅 utilisent 茅galement l'analyse pr茅dictive pour mieux conna卯tre les taux de r茅admission, se prot茅ger contre les ran莽ongiciels et autres cyberattaques, et traiter les prises en charge par l鈥檃ssurance maladie plus rapidement et avec moins d'erreurs.听

Marketing et commerce de d茅tail

Les professionnels du marketing utilisent l'analyse pr茅dictive de diff茅rentes mani猫res : pour adapter le marketing 脿 des segments sp茅cifiques de leur public cible, pour les pr茅visions de ventes saisonni猫res, pour am茅liorer les relations avec les clients et pour les fid茅liser. Par exemple, une entreprise peut utiliser l'analyse pr茅dictive pour alimenter un moteur de recommandation qui sugg猫re de nouveaux produits aux clients en fonction des produits qu'ils ont d茅j脿 consult茅s ou achet茅s. Le comportement ant茅rieur des clients peut 茅galement aider 脿 pr茅dire leur progression dans l'entonnoir des ventes. Ces informations peuvent vous aider 脿 placer des dispositifs de communication cibl茅s afin d'engager un dialogue constructif avec les clients.听

Subway a utilis茅 l'analyse pr茅dictive pour d茅cider s'il fallait continuer 脿 vendre son sandwich Footlong 脿 5 $ US. Leurs 诲辞苍苍茅别蝉 ont montr茅 que l鈥檃ugmentation des ventes ne leur permettait pas de compenser la diminution du prix. Gr芒ce 脿 un programme d'analyse pr茅dictive propos茅 par Mastercard, Subway a appris que les clients qui achetaient des sandwichs Footlong ajoutaient des articles suppl茅mentaires 脿 leur commande, tels que des chips ou une boisson. Gr芒ce 脿 de meilleures informations, Subway a pu prendre une d茅cision 茅clair茅e sur sa strat茅gie de prix.听

P茅trole, gaz et services publics

En ce qui concerne le p茅trole, le gaz et les services publics, on peut utiliser l'analyse pr茅dictive pour pr茅voir la demande d'茅nergie sur la base de l鈥檋istorique d'utilisation et des 茅v茅nements saisonniers tels que les conditions m茅t茅orologiques. De m锚me, les entreprises de services publics peuvent pr茅dire comment les prix fluctueront probablement au fil du temps.听

脌 l'instar de l'industrie manufacturi猫re, les entreprises de services publics peuvent utiliser l'analyse pr茅dictive pour d茅tecter les pannes d'茅quipement et les probl猫mes de s茅curit茅. En raison de la nature potentiellement catastrophique des pannes et des dysfonctionnements des 茅quipements dans le secteur des services publics, il est essentiel que les entreprises investissent dans l'analyse pr茅dictive pour que les choses se passent le mieux possible.听

Cette technologie peut 茅galement rendre plus fiables et plus s没res les conditions de travail des employ茅s dans des installations de production d'茅nergie potentiellement dangereuses. Par exemple, ExxonMobil utilise l'analyse pr茅dictive pour le fonctionnement de ses stations de forage autonomes en Guyane. Gr芒ce 脿 l'IA et 脿 l'apprentissage automatique, Exxon pr茅dit les conditions id茅ales pour le forage sous-marin et met en place un syst猫me d'automatisation en boucle ferm茅e afin de minimiser les interventions du personnel.听

En savoir plus avec 糖心vlog官网观看

Si vous 锚tes pr锚t 脿 en apprendre davantage sur l'analyse pr茅dictive et 脿 poursuivre une carri猫re dans l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, envisagez la Sp茅cialisation Analytics for Decision Making de l'Universit茅 du Minnesota sur 糖心vlog官网观看. Ce programme adapt茅 aux d茅butants peut vous aider 脿 acqu茅rir les bases de l'analyse commerciale, y compris l'analyse pr茅dictive. Ou, si vous avez d茅j脿 une certaine exp茅rience, envisagez l鈥橝dvanced Data Analytics Professional Certificate propos茅 par Google, 茅galement sur 糖心vlog官网观看. Ce programme de sept cours peut vous aider 脿 vous qualifier pour devenir un analyste en science des 诲辞苍苍茅别蝉 et 脿 affiner vos comp茅tences, notamment en mati猫re d'analyse statistique, de repr茅sentation visuelle des 诲辞苍苍茅别蝉 et de communication des informations que vous obtenez.听