La place de l’analyse prédictive dans l’apprentissage automatique

La place de l’analyse prédictive dans l’apprentissage automatique

Au cours des dernières années, l’apprentissage machine est devenu une arme concurrentielle dont la portée ne cesse de se développer. L’adoption à grande échelle de cette branche de l’intelligence artificielle s’accompagne par l’utilisation de techniques innovantes comme l’analyse prédictive.

Analyse prédictive : définition

L’analyse prédictive (predictive analytics) est une sous-branche du Big Data. Appelée également logique prédictive ou analyse avancée, elle regroupe des techniques analytiques et statistiques avancées permettant d’établir des scénarios prédictifs concernant des évènements futurs. Parmi ces techniques on peut citer :

  • L’analyse de régression qui permet de définir des interactions possibles entre des variables dépendantes et des variables indépendantes.
  • Le clustering ou classification, qui permet de segmenter des données en fonction de critères prédéfinis.
  • L’analyse d’association qui a pour objectif de définir des structures de données dont les variables produisent des résultats identiques. Cette technique permet de faire des pronostics sur des évènements futurs.

L’analyse prédictive trouve ses origines dans les premières simulations informatiques réalisées par l’armée américaine dans les années 1940. Souvent confondue avec le data mining (exploration des données), l’analyse prédictive utilise des méthodes plus avancées.

En effet, outre les techniques mathématiques et stochastiques du data mining, l’analyse prédictive utilise des méthodes spécifiques de l’apprentissage automatique et de la théorie des jeux. Grâce à des algorithmes complexes, la combinaison de ces techniques permet de générer des modèles permettant de prédire avec précision des événements futurs.

Applications de l’analyse prédictive dans l’apprentissage machine

L’analyse prédictive est largement mise en pratique dans de nombreuses applications de l’intelligence artificielle et du Machine Learning (ML). Elle a déjà fait ses preuves dans un large éventail de domaines comme le secteur de l’énergie et le secteur de la santé.

Offrant un traitement plus intelligent des données, l’analyse prédictive et le big data sont très prisés par les entreprises. Il s’agit donc d’outils indispensables pour l’informatique décisionnelle (Business Intelligence ou BI). D’ailleurs, selon le cabinet américain Dresner Advisory Services, environ 53% des entreprises ont adopté des solutions d’analyse Big Data en 2017. De manière générale, l’analyse prédictive permet d’optimiser de nombreux aspects comme :

  • Les prévisions des ventesen fonction des opportunités et du comportement des clients.
  • L’analyse de la clientèle et l’optimisation des campagnes de vente et des prix grâce aux nouvelles techniques du marketing prédictif.
  • La gestion des risques (annulations de contrats par exemple, maintenance prédictive des machines…etc.).
  • La détection de fraude (usurpation d’identité, transactions frauduleuses…etc.)
  • La fonction RH (ressources humaines) : grâce à l’analyse prédictive, il est possible de mieux anticiper les risques liés aux absences et aux départs volontaires des salariés. En outre, cette technique permet de repérer les compétences clés requises en fonction de l’activité de l’entreprise.

Conclusion

Utilisant de nombreuses techniques mathématiques et d’apprentissage machine, l’analyse prédictive permet d’établir des modèles prédictifs (modélisation prédictive). Elle représente donc un outil incontournable d’aide à la décision. La pertinence de cette méthode dépend de la qualité des données analysées et de la performance des algorithmes prédictifs utilisés.

Author Description

François Huynh

Lecturer @ INSEEC Executive @NEOMA - Director of AD Avenue Group - Former Yahoo! @ad_avenue

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