À partir de l’analyse prédictive, il est possible de développer un modèle à partir de résultats connus qui sont ensuite extrapolés afin de trouver de nouvelles valeurs. Son application peut se faire dans plusieurs contextes. Découvrez quelques cas d’usage de l’analyse prédictive et des exemples d’algorithme utilisés dans le cadre de cette méthode.
Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?
L’analyse prédictive est une technique qui exploite des ensembles de données permettant d’anticiper les résultats les plus sûrs en tenant compte des résultats survenus. Pour cela, des algorithmes statistiques sont utilisés. Aussi, sont exploitées les connaissances et les méthodes du machine learning. L’analyse prédictive fait également appel à la théorie des jeux afin d’établir des hypothèses.
Il existe les modèles descriptifs dont le but est de comprendre les événements passés ou de déterminer les causes des résultats précédents. Par compte, l’analyse prédictive permet d’extrapoler de nouvelles valeurs ou données. Il est possible par exemple de recourir à l’analyse prédictive pour chercher à prédire un comportement ou un risque. Avec les modèles prédictifs, on peut capturer les relations qui existent entre de nombreux facteurs afin d’évaluer les probabilités que des résultats identiques se répètent. Ce genre d’analyse aide à prendre des décisions. Aussi, il permet de classer des clients dans différentes catégories selon les risques et opportunités que ces derniers représentent.
Cas d’usage de l’analyse prédictive
En entreprise
On utilise massivement l’analyse prédictive dans le monde de l’entreprise. Elle permet d’analyser les risques que représente un client, notamment dans le secteur de la banque et des assurances. L’analyse prédictive est également exploitable pour explorer de nouvelles opportunités marketing. Cette technique peut permettre de découvrir des patterns dans le comportement des clients, ce qui aide à mieux fidéliser les consommateurs.
La détection des fraudes
Un autre cas d’usage de l’analyse prédictive est la détection des fraudes. Pour cela, les schémas de détection sont optimisés et les activités criminelles anticipées. En cybersécurité, l’analyse prédictive permet d’analyser les activités sur un réseau en temps réel, de repérer les anomalies ou les vulnérabilités de type « zéro-day » et d’anticiper les prochaines attaques.
En outre, les entreprises peuvent exploiter l’analyse prédictive en vue d’optimiser les processus de production et prévoir au mieux les stocks et les ressources à déployer. C’est une solution sur laquelle on peut s’appuyer pour estimer les futures commandes et les réservations.
Exemples d’algorithme prédictif
Pour faire fonctionner l’analyse prédictive, on se sert des algorithmes prédictifs. L’un des exemples d’outils de ce type parmi les plus utilisés est l’algorithme de régression linéaire. Celui-ci permet de déterminer la relation existant entre la variable dépendante, ou réponse, et la variable indépendante, ou prédictive. Par cette équation, sont prédites les valeurs de la variable dépendante comme étant une combinaison linéaire de paramètres, tout en sachant que ces paramètres sont ajustés de manière à optimiser l’estimation et à minimiser la somme des résidus au carré.
La régression linéaire multiple
Il existe la régression linéaire multiple qui fonctionne sur le même principe que la régression linéaire simple. Elle tient compte des indicateurs numériques qui existent déjà afin de déterminer des valeurs. À partir d’un système multiple, il est possible de mieux définir la corrélation qu’il y a entre une variable continue et les variables indépendantes qui en sont issues. L’avantage est que cela aide à prendre une décision en faisant une prédiction ou en trouvant une tendance ou un lien, et ce, en considérant la nature des données passées au crible.
L’intérêt de la régression linéaire multiple s’apprécie à plusieurs niveaux. Cela est dû au fait que cet algorithme puisse prendre en charge plusieurs variables, ce qui lui permet de développer des modèles plus complexes que ceux d’un système linéaire simple. Son utilisation est notamment possible dans les domaines d’expertise des prévisions météorologiques, des études financières et boursières, de l’analyse statistique et de l’économétrie. Son application est aussi envisageable pour faire des prévisions météorologiques et mettre en avant des tendances climatiques sur une zone géographique plus ou moins vaste. Aussi, la régression linéaire multiple est parfaitement indiquée pour se faire une idée de la propagation d’une infection virale à travers un pays ou en suivant une classification des personnes contaminées ou à risque.
En analyse prédictive, il n’est pas rare non plus qu’on utilise des algorithmes de régression logistique. Ce type d’outil permet de mettre en évidence un modèle mathématique associant un ensemble de variables prédictives X avec une variable aléatoire binomiale Y. On y a recours le plus souvent dans le domaine de l’intelligence artificielle et du machine learning. Notez qu’un tel algorithme donne droit à un modèle d’analyse assez simple à déchiffrer et à analyser. Technique d’analyse multivariée, la régression logistique peut prendre diverses formes (binaire ou multinomiale, logistique ou linéaire).