Qu’est-ce que l’IA prédictive ?

L’analyse prédictive est utilisée depuis longtemps par les analystes dans les organisations pour prendre des décisions fondées sur les données. Cependant, la technologie d’IA prédictive accélère l’analyse des données statistiques et améliore sa précision en raison du volume de données dont disposent désormais les algorithmes de machine learning. L’IA prédictive parvient à ses conclusions en analysant des milliers de facteurs et, potentiellement, plusieurs décennies de données. Ces prévisions peuvent aider les organisations à se préparer aux tendances futures.

L’IA prédictive est parfois confondue avec l’analyse descriptive ou prescriptive. L’analyse descriptive aide les organisations à comprendre pourquoi quelque chose s’est produit dans le passé, tandis que l’analyse prédictive les aide à anticiper ce qui pourrait se produire. L’analyse prescriptive fournit des recommandations sur les mesures à appliquer pour faire en sorte que ces résultats se produisent.

L’IA prédictive est largement utilisée pour obtenir des informations sur le comportement des clients et optimiser la prise de décision dans tous les secteurs d’activité. Capable de tout prédire, de l’attrition des clients aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement en passant par les défaillances mécaniques, elle permet une planification proactive grâce à des prévisions fiables et précises.

La précision et les performances des modèles d’IA prédictifs dépendent en grande partie de la qualité et de la quantité des données d’entraînement. Des pratiques rigoureuses de gouvernance des données, le nettoyage des données, la validation et les mises à jour cohérentes des ensembles de données garantissent la fiabilité des données utilisées, ce qui améliore la précision des modèles prédictifs.

La création d’une application d’IA prédictive exige qu’une entreprise collecte des données pertinentes à partir de diverses sources et les nettoie en identifiant les valeurs manquantes, les données aberrantes ou les variables non pertinentes. Les données sont ensuite divisées en jeux d’entraînement et de test, le jeu d’entraînement étant utilisé pour entraîner le modèle et le jeu de test pour évaluer ses performances. L’IA prédictive utilise l’analyse du big data et l’apprentissage profond pour examiner les données historiques, les modèles et les tendances. Plus les algorithmes de machine learning fournissent de données, meilleures sont les prédictions.

Il est également essentiel que les organisations tiennent compte des considérations éthiques et atténuent les biais dans les modèles d’IA prédictive. Les biais des données ou des algorithmes peuvent entraîner des résultats inéquitables ou discriminatoires. Les pratiques éthiques de l’IA protègent contre les conséquences préjudiciables et renforcent la confiance des utilisateurs et des parties prenantes.

Une fois les données prêtes, les data scientists peuvent entraîner les modèles d’IA prédictive. Divers algorithmes de machine learning, tels que la regression, les arbres de décision et les réseaux neuronaux, peuvent être utilisés. Le choix de l’algorithme dépend de la nature des données et du type de prédiction effectuée.

L’IA prédictive s’appuie sur un sous-ensemble d’algorithmes de machine learning et d’IA pour générer avec précision des prévisions.

Les réseaux neuronaux sont employés pour réaliser diverses tâches en raison de leur capacité à apprendre des schémas complexes à partir d’immenses jeux de données.

La regression linéaire est une technique utilisée principalement pour identifier les corrélations entre les variables, tandis que la regression logistique est particulièrement utile dans les tâches de classification telles que la catégorisation des données en groupes distincts.

Les machines à vecteurs de support sont également employées pour la classification, offrant des performances robustes dans des scénarios comportant des séparations de marges claires.

Les decision trees estiment les résultats en divisant les données en branches en fonction des valeurs de caractéristiques, ce qui améliore la précision de la classification.

Le clustering en k-moyennes est utilisé pour trier les données en groupes en fonction de la similarité, ce qui facilite la découverte de schémas sous-jacents dans les données.

Quel que soit l’algorithme utilisé par une organisation, au cours de l’entraînement, le modèle apprend les relations et les schémas dans les données et ajuste ses paramètres internes. Il tente de minimiser la différence entre ses sorties prédites et les valeurs réelles de l’ensemble d’apprentissage. Ce processus est souvent itératif, le modèle ajustant ses paramètres de manière répétée en fonction de l’erreur observée jusqu’à ce qu’il atteigne un état optimal.

Les modèles entraînés sur des données plus diversifiées et plus représentatives sont généralement plus performants dans leurs prédictions. En outre, le choix de l’algorithme et des paramètres définis lors de l’entraînement peuvent avoir une incidence sur la précision du modèle. Si les données sont suffisantes, un modèle de machine learning peut apprendre à trier les informations et les données de traitement, permettant ainsi d’obtenir des résultats plus précis.

L’IA prédictive peut interroger les bases de données rapidement et efficacement à l’aide d’incorporations ou embeddings. Les incorporations sont un moyen de stocker des informations qui permettent à l’IA d’identifier les similitudes et les relations. Créées par des couches de réseaux neuronaux non supervisés, les incorporations transforment les informations en vecteurs et les placent dans un espace mathématique qui se rapporte à toutes les autres informations de l’ensemble de données. Les représentations vectorielles qui se regroupent sont considérées comme pertinentes les unes par rapport aux autres, ce qui permet à l’IA de « lire » rapidement toutes les données pertinentes et d’effectuer une prédiction.

L’explicabilité et la transparence des modèles d’IA sont essentielles pour instaurer la confiance et préserver la conformité réglementaire. L’IA explicable aide les parties prenantes à comprendre comment les prédictions sont effectuées. Il est essentiel d’assurer la transparence pour gagner la confiance des utilisateurs et respecter les normes juridiques et éthiques, en particulier dans les domaines sensibles tels que la finance et les soins de santé.

Les applications d’analyse prédictive consistent à introduire des données structurées comme les chiffres de vente, les relevés de capteurs et les dossiers financiers dans des algorithmes de machine learning, tels que la regression ou les decision trees, afin de fournir une analyse en temps réel. Les algorithmes analysent les corrélations historiques entre les variables qui ont précédé les résultats. Ces schémas permettent aux modèles quantitatifs de prévoir les événements dans de nouvelles conditions. La précision continue de s’améliorer à mesure que les modèles ingèrent des données plus pertinentes et plus propres sur des horizons temporels plus longs afin d’affiner les corrélations. Les prédictions gagnent en fiabilité à mesure que les réussites s’accumulent.

Parce que des facteurs externes peuvent l’influencer, l’IA prédictive mesure les résultats potentiels, et non les certitudes. Cependant, s’appuyer fortement sur les prévisions et abandonner le jugement humain peut présenter des risques de biais. La prédiction des comportements humains soulève également des questions éthiques et les organisations doivent éviter de trop s’appuyer sur ces prédictions. 

L’IA prédictive et l’IA générative utilisent toutes deux le machine learning combiné à l’accès au big data. L’IA prédictive utilise le machine learning pour extrapoler l’avenir. Les outils d’IA générative, tels que ChatGPT ou Llama 3, utilisent de grands modèles de langage (LLM) pour générer du nouveau contenu à partir de prompts en langage naturel. Les modèles d’IA générative utilisent l’analyse statistique pour créer un type de prédiction, mais leur objectif est de prédire les mots, les segments de code ou les effets d’art visuel corrects devant être générés.

En réalité, il n’est pas forcément nécessaire de choisir entre des modèles d’IA prédictive ou d’IA générative. Au contraire, de nombreuses entreprises ont tout intérêt à utiliser les deux de manière stratégique. Chacun possède des skills spécialisés qui se complètent s’ils sont combinés de manière réfléchie.

Pour que l’IA prédictive apporte une valeur maximale, elle doit être intégrée dans les processus et workflows existants de l’entreprise. Cette intégration permet de s’assurer que les informations et les prédictions générées par les systèmes d’IA sont exploitables et créent de la valeur. Les organisations doivent s’efforcer d’aligner l’IA prédictive sur leurs objectifs stratégiques et leurs besoins opérationnels afin d’en tirer pleinement parti.

L’IA prédictive peut aider à identifier à quel moment la demande des consommateurs est la plus élevée et qu’un magasin doit avoir plus d’articles en stock. Par exemple, en cas de catastrophe naturelle comme un ouragan, un magasin peut s’assurer d’avoir suffisamment de produits de base à proposer.

L’IA prédictive peut aider les transporteurs à répondre aux pics de demande de marchandises en déterminant à quel moment les routes sont le plus encombrées.

L’IA prédictive peut aider les fournisseurs de services à anticiper les demandes des utilisateurs, à améliorer l’expérience client et à prévoir les comportements en fonction des données clients et de l’activité antérieure.

Avec suffisamment de données, l’IA prédictive peut aider à prévoir des problèmes de santé potentiels en fonction des antécédents médicaux d’un patient.

L’IA prédictive peut aider le marketing à développer du contenu, des produits et des messages susceptibles d’intéresser les clients potentiels en anticipant le comportement des utilisateurs.

L’IA prédictive peut prévoir les mouvements du marché et analyser les données de transaction pour améliorer la détection des fraudes, comme une connexion inhabituelle à un appareil, un nouvel emplacement ou une demande qui ne correspond pas au comportement habituel d’un utilisateur donné.

L’IA prédictive peut examiner les données de vente, la saisonnalité et les facteurs non financiers afin d’optimiser les stratégies de prix, de prévoir la demande des consommateurs ou de prédire les prochaines tendances du marché.

L’IA prédictive peut rationaliser la gestion des réclamations et prévoir les pertes potentielles.

En surveillant les vibrations, la température et d’autres données de capteurs des machines, l’IA prédictive identifie le risque de défaillance d’équipements afin de prévoir leur maintenance et éviter les temps d’arrêt.

Les plateformes de streaming appliquent des modèles prédictifs pour suggérer des contenus personnalisés qui correspondent aux goûts des utilisateurs en fonction de leur historique de visionnage et d’écoute.

L’automatisation des processus sur le lieu de travail avec l’IA prédictive peut accomplir des tâches à court terme lors de l’analyse des données, ce qui améliore d’autant l’automatisation et permet aux employés de concentrer leur énergie sur la prise de décision et les choix créatifs.