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Les fondamentaux de l’analyse prédictive

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L’avenir à portée de clic ? Les promesses de l’analyse prédictive sont souvent mises en avant par les fournisseurs. Néanmoins, un certain nombre de prérequis sont souvent passés sous silence, le recrutement de data scientists étant présenté comme le principal enjeu. Qu’en est-il réellement ? Cet article présente les principaux concepts sur lesquels s’appuient ces technologies et les enjeux associés.

Faire parler les données : la vieille promesse du data mining connaît, depuis quelques années, un renouveau, porté par plusieurs facteurs. Parmi ceux-ci figure, notamment, la numérisation croissante de l’information et son corollaire, la multiplication des données exploitables. Il faut également citer l’accroissement des capacités de traitement, porté par des évolutions tant matérielles (la mémoire flash par exemple) que logicielles, avec toutes les technologies associées à la manipulation des Big Data. Enfin, le développement de la data visualisation a lui aussi contribué à cette nouvelle appétence pour l’exploration des données, en rendant les analyses plus interactives et les résultats aisément lisibles et partageables.

Parmi les ambitions associées à ce retour en force du data mining figure celle de « prédire l’avenir », appelée analyse prédictive : il s’agit d’utiliser l’information dont on dispose pour déterminer parmi plusieurs possibilités les plus probables ou choisir le scénario le plus pertinent, afin d’anticiper une menace ou de maximiser l’efficacité et l’efficience des actions envisagées. De telles capacités étaient auparavant réservées à quelques acteurs privilégiés, comme les services météo ou les ministères en charge de la sécurité. Elles sont dorénavant accessibles à un public nettement plus large et peuvent être mises en œuvre pour explorer des questions très diverses, comme le montrent ces quelques exemples :

  • Quels produits seront les plus susceptibles de plaire à un client (recommandations) ?
  • A quel tarif une offre se vendra le mieux ?
  • Quels types d’actions seront les plus efficaces à privilégier lors d’une campagne électorale (marketing politique mis en œuvre, notamment lors de la deuxième campagne du président Obama) ?
  • A quelle association de médicaments cette personne atteinte d’un cancer répondra le mieux (médecine prédictive) ?
  • Comment va évoluer une épidémie de grippe dans les semaines à venir (épidémiologie) ?
  • Quelle machine risque de tomber en panne prochai-nement (maintenance prédictive) ?
  • À quelles périodes la consommation d’énergie ou de bande passante sera maximale (le « Bison Futé » des réseaux) ?

En raison de ses promesses, l’analyse prédictive suscite l’intérêt de nombreuses organisations, dans des fonctions et secteurs aussi divers que la vente et le marketing, la recherche, la médecine, l’industrie, la finance ou la sécurité intérieure. Néanmoins, sa mise en œuvre n’est pas sans écueils.

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Aurélie Chandèze

Aurélie Chandèze

Titulaire de deux masters en informatique et en sciences de l’information, Aurélie Chandèze a débuté en tant que journaliste IT. Après avoir été analyste chez Yphise puis consultante chez Acadys, elle a rejoint Best Practices fin 2009.

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