Dans cet article, vous lirez :
 

  • Définition de l'analyse prédictive
  • Avantages de l'analyse prédictive
  • Exemples de cas : L'analyse prédictive dans la pratique
     

Définition : ce que signifie "Predictive Analytics"

Par définition, l'analyse prédictive est un principe mathématique qui, à l'aide d'algorithmes et d'intelligence artificielle (IA), déduit des probabilités à partir de données historiques et actuelles. Il est ainsi possible de découvrir de manière générale des modèles, des corrélations et des tendances. Issue à l'origine du domaine des statistiques, cette méthode est aujourd'hui utilisée par les entreprises pour faire des prévisions de différents types, y compris des prévisions de prix.
 

Comment fonctionne l'analyse prédictive ?

La méthode utilise des données structurées et non structurées, provenant par exemple de systèmes informatiques internes et externes (Big Data/Data Mining). L'analyse prédictive collecte ces informations notamment par Text Mining et les combine avec des éléments de la théorie des jeux et/ou des procédures de simulation. Grâce au Machine Learning, les algorithmes tirent eux-mêmes des enseignements de leur propre traitement des données et développent automatiquement des prédictions sur cette base.

Au fil du temps, le logiciel sous-jacent est devenu plus accessible et plus convivial grâce à des interfaces utilisateur adaptées aux domaines spécialisés. Ceci, ainsi que sa précision croissante, rend la méthode intéressante pour les achats.
 

Avantages de l'analyse prédictive

Les prévisions de la demande et des prix font partie des éléments les plus importants des processus d'achat stratégiques, car elles influencent fortement les décisions. C'est pourquoi l'analyse prédictive est utilisée par exemple pour la gestion des fournisseurs, le contrôle de gestion, la gestion des groupes de marchandises, la distribution et la gestion des dépenses. Ces domaines, et d'autres encore, peuvent utiliser ce procédé dans les buts suivants :
 

  • Analyses des paiements et des délais de paiement
  • Analyses de factures
  • Passation des commandes
  • Évaluation des risques
  • Contrôle des services
  • Surveillance des règles de conformité
     

L'analyse prédictive est particulièrement intéressante pour les prévisions de prix et - étroitement lié - le calcul des volumes de vente. Les différences entre les fournisseurs, les processus de production, les voies de transport ainsi que les circonstances politiques et les dispositions légales qui varient d'un pays à l'autre rendent les prévisions calculées manuellement difficiles. Les logiciels d'analyse prédictive présentent ici des avantages, car ils sont nettement plus rapides et plus précis. Il offre par exemple :
 

  • le contrôle des prix en temps réel
  • le développement de scénarios
  • des prévisions de prix à long terme pour les nouveaux produits
     

Dans la pratique, l'analyse prédictive permet aux entreprises de garder un œil sur le marché et la concurrence et, grâce au logiciel, d'évaluer l'évolution future de la demande et des prix. Il est ainsi possible de commander ses propres besoins au moment le plus opportun.
 

Quelques exemples : Predictive Analytics dans la pratique

Ses capacités recommandent l'analyse prédictive pour toute une série de domaines d'application. C'est pourquoi de nombreux secteurs utilisent cette méthode à des fins diverses. Voici une sélection d'exemples :
 

  • Services financiers : Les institutions financières utilisent des techniques d'apprentissage automatique et des outils quantitatifs pour prédire les risques de crédit.
  • Secteur automobile : les entreprises qui développent des véhicules autonomes analysent les données des capteurs des voitures connectées pour améliorer les algorithmes d'assistance à la conduite.
  • Technologie médicale : un appareil de gestion de l'asthme enregistre les bruits respiratoires des patients, les analyse et fournit un feedback immédiat via une application pour smartphone afin d'aider les personnes concernées à gérer l'asthme et la maladie pulmonaire BPCO.
  • Aéronautique et/ ou espace : afin d'améliorer le temps de fonctionnement des avions et de réduire les coûts de maintenance, un fabricant de moteurs a créé une application d'analyse en temps réel qui prédit les performances des sous-systèmes d'huile, de carburant, de démarrage de l'avion, d'état mécanique et de contrôle.
  • Automatisation et ingénierie : un fabricant de plastique et de film économise 50 000 euros par mois grâce à une application de surveillance de l'état et de maintenance prédictive qui réduit les temps d'arrêt et minimise le gaspillage.
  • Approvisionnement en énergie : Des applications de prévision avancées utilisent des modèles qui surveillent la capacité disponible des centrales électriques, la météo ainsi que la consommation saisonnière.