« Gouverner, c’est prévoir » écrivait Machiavel. Un adage qui s’applique également aux entreprises. La meilleure manière de conduire une activité performance réside bien souvent dans l’anticipation. Anticiper les demandes des clients, mais aussi les problèmes logistiques, la maintenance, la protections des données. Une attitude proactive peut éviter des dépenses superflus et des accidents qui plombent les délais. Pour aider les entreprises à anticiper toutes ces données, des solutions d’analyse prédictive ont fleuri de toute part. Si elles ne se présentent pas toutes sous la même forme, ces solutions se basent toutes sur le traitement et l’interprétation de la big Data par le machine learning et l’intelligence artificielle.
L’analyse prédictive : un atout majeur pour l’anticipation stratégique
L’analyse prédictive est aujourd’hui une composante incontournable pour anticiper les évolutions des marchés. En s’appuyant sur des algorithmes complexes et des technologies comme le machine learning, les entreprises peuvent prévoir la demande, optimiser leurs stocks et réduire les coûts. Ce procédé repose sur l’exploitation de vastes volumes de données (big data), ce qui permet de dégager des tendances futures. Avec ces capacités, les entreprises peuvent ajuster leurs stratégies de manière proactive, évitant ainsi les erreurs coûteuses et les inefficacités. En lien direct avec la digitalisation, cette approche permet aussi de fluidifier les processus internes.
L’analyse prédictive au cœur de la digitalisation des entreprises
La digitalisation et l’analyse prédictive sont des éléments indissociables dans l’ère numérique. Grâce à la digitalisation, les entreprises collectent des quantités massives de données en temps réel, qu’elles peuvent ensuite analyser pour améliorer leur prise de décision. Des secteurs comme la logistique ou la gestion de la relation client utilisent déjà ces outils pour optimiser les opérations. La puissance du cloud computing et des plateformes de big data permet aux entreprises de bénéficier d’une agilité sans précédent, transformant les données en actions concrètes. Ce lien entre digitalisation et prédiction est un levier de performance incontestable pour rester compétitif sur le marché.
Les applications variées de l’analyse prédictive dans différents secteurs
L’analyse prédictive trouve des applications dans de nombreux secteurs. Par exemple, dans la supply chain, elle permet de prévoir les ruptures de stock ou les retards de livraison en s’appuyant sur des modèles prédictifs. De même, dans la finance, elle est utilisée pour anticiper les risques, maximiser les rendements ou encore détecter les fraudes. En automatisant ces analyses via la digitalisation, les entreprises bénéficient d’une capacité de réaction immédiate et réduisent leur exposition aux risques. L’innovation repose désormais sur ces deux piliers essentiels : la digitalisation et l’analyse prédictive, qui transforment la manière de faire des affaires à travers des prises de décision basées sur des données fiables.
Nuage, mon beau nuage numérique
Une des options privilégiées par de plus en plus d’entreprise est le cloud computing. Ce procédé repose sur la mise à disposition de serveurs pour des entreprises depuis des datacenters répartis dans des zones de disponibilité dans différentes régions du monde. Une zone de disponibilité est un emplacement qui contient plusieurs datacenters physiques. La région constitue un ensemble de zones de disponibilités proche géographiquement et connectées par des liaisons réseau à faible latence. Les trois leaders du cloud computing sont actuellement Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud Platform
En externalisant, son infrastructure, son réseau, ses données et la gestion de celles-ci à ces plate-formes, les entreprises peuvent faire entrer leur data dans une nouvelle dimension. En effet la puissance de calcul, et la faible latence des réseaux permet un traitement des données rapide et performant. Grâce à des outils de développement inclus dans les offres de cloud computing, des solutions d’analyses prédictives peuvent alors se mettre en place. Une aide prodigieuse à la décision stratégique.
Ces plate-formes de cloud computing peuvent se coupler avec des solutions de recherche et de visualisations des données comme des dashboards dynamiques par exemple.
L’analyse prédictive : visualisation et bi-temporalité
Splunk, par exemple, est spécialisé dans la recherches d’historiques en temps réel. Grâce à ces éléments, il produit des analyses statistiques et des schémas pour assister l’utilisateur dans ses décisions. Le programme se sert de ses données pour réaliser des opérations de reporting. Splunk fait donc plus que gérer les données, il en tire des réponses sur mesure pour votre entreprise.
De son coté, la solution Axway Decision Insight utilise également la data pour opérer des analyses prédictives mais avec un procédé différent. Decision Insight aide les opérationnels à gérer avec succès les contraintes de temps grâce à son indexation bi-temporelle. Cette feature repose sur une conception liée à deux dimensions de temps. Ainsi, la solution aide les entreprises à comprendre ce qui se passe et ce qui se produira dans un avenir proche en s’aidant du passé. En naviguant naturellement dans le temps, ils peuvent découvrir et comprendre les signes précurseurs de danger.
Depuis les entrepôts jusqu’aux tribunaux
La supply chain est l’un des secteurs qui peut bénéficier le plus des analyses prédictives. Grâce au machine learning , les entreprises peuvent établir des modèles de prévision de la demande. Ces modèles sont aptes à identifier les « patterns » cachés dans l’historique des données de commande. Ils pourraient aussi proposer des solutions pour optimiser la gestion des stocks. Il est également possible d’utiliser les données des transporteurs via un système de notification pour anticiper les problèmes de livraisons récurrents ou causes de détériorations de colis. Des modèles peuvent aussi être dégagés au niveau de la gestions des déchets, problématique très importante dans les entrepôts.
De manière plus inattendue, la justice pourrait faire appel de plus en plus aux analyses prédictives.
Non , je vous rassure, vous n’êtes pas dans Minority Report. Il s’agit là d’un usage raisonné de la data pour aider les magistrats. En traitant la qualité des données de la jurisprudence, certaines solutions digitales pourraient en effet être capables de suggérer aux juges une décision de justice face à un cas précis. L’IA peut également être utilisée pour estimer le montant des dommages et intérêts. Mais aussi, faire des statistiques sur les chances de succès d’une procédure ou les risques de condamnation. Ce procédé pourrait donc amener plus de sécurité juridique, accélérer les procès, et faire progresser les modes alternatifs de résolution des conflits devant les tribunaux. Les établissements pourraient enfin se désengorger et les délais se réduire.
Donc, outre les bienfaits professionnels, l’analyse prédictive semble aussi être un procédé pour améliorer les processus et réduire les temps d’attente dans beaucoup de secteurs.
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Timothée
