Analyses prédictives et prescriptives

Comment l’IA réalise des analyses prédictives et prescriptives

Le terme d’analyse prédictive (ou encore logique prédictive) est un des usages de l’Intelligence Artificielle faisant appel à des technologies qui permettent d’analyser des données et des statistiques pour en extraire des prédictions ou des hypothèses prédictives. Il s’emploie de plus en plus dans les entreprises et commence même à faire de l’ombre au terme à la mode Big Data.

Analyse prédictive et Big Data sont deux termes qui correspondent presque à la même réalité, à savoir l’exploitation de gros volumes de données.

En gros, on tente de se servir des capacités de traitement modernes des machines d’aujourd’hui (capacité de stockage des serveurs, base de connaissance digitalisée, flux colossaux d’informations) pour tenter de lire le futur comme un diseur de bonne aventure. Le futur étant souvent une répétition du passé, l’idée n’est pas infondée.

Lorsqu’on digère de grandes masses d’informations (non digérables par l’esprit humain et ses limites), passées à la moulinette d’algorithmes à même de repérer des liens de cause à effet même minimes (invisibles à l’œil nu pourrait-on dire), on est en mesure de lancer des recherches de similitudes et de capturer des relations entre facteurs apparemment indépendants (voir le modèle de régression linéaire).

L’IA en ce sens permet de mieux mesurer des risques voire de nouvelles opportunités.

L’IA dans l’analyse prédictive

L’analyse prédictive est le résultat pratique du Big Data et de la Business Intelligence (BI). On l’utilise pour exploiter les données collectées par les entreprises auprès de leurs clients, de leurs marchés, des réseaux sociaux, à partir du cloud ou des applications en temps réel.

La méthode s’appuie sur des outils variés et mêlés, notamment certaines technologies de l’Intelligence Artificielle :

  • Data mining
  • Machine Learning
  • Deeplearning
  • Statistiques

Ces outils d’ingestion et d’analyse de gros volumes de données structurées et non structurées (documents, images, tweets, etc.) aident par exemple à prédire certains comportements des consommateurs dans un marché saturé. Ils permettent concrètement de :

  • Déchiffrer les tendances d’un marché
  • Rechercher les principales critiques des clients
  • Analyser les données démographiques et sociales pour concevoir une campagne adaptée à l’audience ciblée
  • Etc.

L’entreprise peut ainsi rester en tête de la compétition. Microsoft Revolution Analytics fait partie de ces technologies.
Autre exemple : SkyTree 

l'IA réalise des analyses prédictives et prescriptives

On trouve des usages de l’analyse prédictive entre autres dans les services financiers (évaluation des antécédents des demandeurs de prêt, détection des fraudes…), les services d’assurance (le métier d’actuaire et le calcul des risques), la santé et l’industrie pharmaceutique (détection des patients susceptibles de développer telle maladie), etc…

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