Analyse prédictive : Définition et importance en Data Science

Shana Elbaz

Shana Elbaz

3 min

Anticiper les tendances et  évaluer les risques d’un marché sont des éléments essentiels de la stratégie d’une entreprise. Comment procèdent-elles ? Quelles sont les techniques utilisées ?  Étudions de plus près ce qu’est l’analyse prédictive. 

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est une branche de l’analyse statistique.  Elle consiste à analyser une série de données afin d’élaborer des hypothèses prédictives. Celle-ci permet d’aider les entreprises à se développer et à réagir rapidement aux changements. 

Elle s’établit en plusieurs étapes.  Il est tout d’abord primordial de définir l’objectif du projet: est-il question d’évaluer les risques ? de déterminer une tendance? Cette étape  permet de se pencher sur une catégorie précise de données à relever. La seconde étape est donc la récolte des données. Une très grande quantité de données sont nécessaires pour une précision importante. Et enfin, le traitement des données.

Pour appréhender l’analyse prédictive en une minute, regardez la vidéo suivante !

L'analyse prédictive en entreprise

En entreprise, l’analyse prédictive permet d’établir des schémas, des modèles déterminant une tendance, détectant des opportunités, ainsi que de prendre des décisions optimales pour mener des bonnes actions au bon moment. La science des données et l’apprentissage automatique (Machine Learning) sont des technologies clés pour les entreprises  souhaitant tirer parti des informations massives. 

Vous l’aurez compris, l’analyse prédictive établit majoritairement des précisions sur des événements futurs. Elle fait donc partie des points forts de la stratégie des entreprises !

Data mining : la source des analyses prédictives !

Le Data mining est un outil d’exploration des données décisionnelles. Le terme désigne forage de données et consiste à analyser une quantité importante de données afin de déterminer des tendances et des relations. C’est la source des analyses prédictives et de l’exploitation des données. L’une de ses caractéristiques principales  est l’automatisation par le biais du Machine Learning. 

Pour en savoir plus sur le data mining, rendez-vous sur l’article suivant:

Contrairement à ce que l’on peut penser, les technologies employées ne sont pas nouvelles, seuls les termes le sont! En effet, depuis des années les entreprises utilisent des ordinateurs pour effectuer des calculs, stocker des données, les combiner et les interpréter.

Cependant les innovations et améliorations dans le calcul informatique, stockage de données, logiciels statistiques ne cessent de croître,  et permettent donc d’augmenter les précisions ainsi que la rapidité, rendant ces outils indispensables.

Concrètement quand est ce qu’intervient l’analyse prédictive ?

Donnons quelques exemples d’applications: L’analyse prédictive est de plus en plus utilisée en médecine et permet de sauver des vies!

Sur une base de plus 53 000 gènes appartenant à un patient, TADA, une plateforme analytics dirigée par l’IA, a identifié les 4 gènes clés prédisposant au cancer de l’utérus. L’objectif est de trouver un moyen de prédire le cancer de l’utérus à partir du génotype en réduisant le nombre de gènes à analyser. Les résultats sont opérationnels en 3 jours au lieu de 6 mois. Impressionnant non? 

Sujet plus d’actualité : L’analyse prédictive est également d’une grande aide  à la décision et à la gestion de la crise Covid-19. Elle permet de déterminer qui sont les patients à risques ainsi que de prédire certaines tendances et l’évolution de la crise. 

Si vous souhaitez plus d’infos, lisez les articles suivants !

L’analyse prédictive intervient dans différents domaines. L’article suivant vous donne un tout autre exemple que le domaine médical. Intéressez-vous de plus près à l’utilisation du Machine Learning pour prédire la résistance au feu d’un composant !

L’analyse prédictive intervient donc partout! C’est un domaine phare de la data science, un outil indispensable pour les entreprises.  Pour en savoir plus sur les métiers en data science, prenez rendez-vous avec nos équipes!