L'analyse prédictive est une branche de l'analytique évoluée qui permet de prédire les résultats en utilisant des données historiques combinées avec des techniques de modélisation statistique, d'exploration de données et d'apprentissage automatique. Les entreprises utilisent l'analytique prédictive pour rechercher des tendances au sein de ces données afin d'identifier les risques et les opportunités.
L'analyse prédictive est souvent associée au big data et à la science des données. De nos jours, les entreprises sont littéralement submergées par des données qui résident dans les bases de données transactionnelles, les fichiers journaux des équipements, les images, les vidéos, les capteurs ou d'autres sources de données. Pour extraire des connaissances de ces données, les spécialistes des données utilisent l'apprentissage en profondeur et des algorithmes d'apprentissage automatique pour déceler des modèles et pour prédire les événements. Leurs outils sont notamment la régression linéaire et non linéaire, les réseaux de neurones, les machines à vecteurs de support (SVM) et des arbres de décision. Les enseignements retirés de l'analyse prédictive peuvent ensuite être utilisés avec l'analyse prescriptive pour décider d'actions basées sur des informations prédictives.
IBM propose un ensemble d'outils logiciels qui vous aident à créer plus rapidement et facilement des modèles prédictifs évolutifs. Ces outils peuvent également être exécutés sur IBM Cloud Pak® for Data, une plateforme d'IA et de données conteneurisée qui vous permet de créer et d'exécuter des modèles partout, sur n'importe quel cloud et sur site.
À lire : Guide d'entreprise pour l'analyse prédictive moderne (2,5 Mo)
Automatisez les tâches de science des données et d'ingénierie des données. Formez, testez et déployez des modèles en toute transparence dans de nombreuses applications d'entreprise. Étendez des fonctions communes de science des données aux environnements multicloud hybrides.
Tirez parti d'applications préconfigurées et de modèles préalablement entraînés. Aidez les équipes de science des données et les équipes métier à collaborer et à rationaliser la création de modèles grâce à des logiciels sophistiqués IBM et open source.
Utilisez une plateforme centrale pour gérer la totalité du cycle de vie de la science des données. Standardisez les processus de développement et de déploiement. Créez une structure unique de gouvernance des données et de sécurité dans toute l'organisation.
IBM Watson® Studio contribue à opérationnaliser l'IA en fournissant les outils nécessaires pour préparer les données et créer des modèles partout, à l'aide de code open source ou de la modélisation visuelle.
IBM® SPSS® Statistics est conçu pour résoudre des problèmes dans le domaine de l'entreprise et de la recherche, à l'aide d'analyses ponctuelles, de tests d'hypothèses, de l'analyse géospatiale et de l'analyse prédictive.
La solution IBM SPSS Modeler peut vous aider à exploiter des ressources de données et des applications modernes, avec des algorithmes et des modèles complets prêts pour une utilisation immédiate.
IBM Decision Optimization optimise les résultats grâce à des capacités d'analyse prescriptive qui viennent augmenter les connaissances prédictives des modèles d'apprentissage automatique.
Les services financiers utilisent l'apprentissage automatique et des outils quantitatifs pour prédire le risque de crédit et détecter la fraude.
L'analyse prédictive dans le domaine des soins de santé est utilisée pour déterminer et organiser les soins aux patients atteints de maladies chroniques.
Les équipes des RH utilisent l'analyse prédictive pour identifier et recruter des collaborateurs, déterminer les marchés du travail et prévoir le niveau de performance d'un employé.
L'analyse prédictive peut être utilisée dans des campagnes de marketing tout au long du cycle de vie du client et dans des stratégies de vente croisée.
Les enseignes de vente au détail utilisent l'analyse prédictive pour identifier les recommandations de produits, prévoir les ventes, analyser les marchés et gérer les stocks saisonniers.
Les entreprises utilisent l'analyse prédictive pour optimiser l'efficacité de la gestion des stocks, afin de répondre à la demande tout en limitant les stocks.
