L’analyse prédictive devient progressivement un incontournable dans de nombreux secteurs d’activité.
A une époque où les données sont omniprésentes, l’objectif de l’analyse prédictive est d’exploiter ces dernières en apprenant du passé pour prédire des événements à venir. L’automatisation et l’optimisation de processus, l’apport de soutien à la décision, le gain économique, la réduction des charges sont les avantages principaux qu’apporte l’analyse prédictive.
Les secteurs touchés par cette nouvelle technologie sont extrêmement variés. Les chaînes de production font partie des secteurs concernés. En effet, la gestion des stocks ou la chaîne logistique sont optimisées grâce aux outils de machine learning et d’intelligence artificielle. Dans un contexte très différent qu’est le marketing, le predictive scoring, les modèles d’identification ou la segmentation automatisée sont les principales catégories d’utilisation de l’analyse prédictive. Un des secteurs également très concerné par l’analyse prédictive est celui de l’industrie des machines. En effet, l’Internet of Things (IoT) combiné au concept de l’industrie 4.0 rend ce secteur très attractif pour le déploiement d’outils d’intelligence artificielle. En particulier, les capteurs disposés sur les moteurs en collectent des données brutes d’une valeur précieuse.
La maintenance prédictive, qui consiste à détecter des anomalies ou à anticiper des pannes, est essentiellement rendue possible grâce à cette combinaison de technologies.
Bien sûr, l’analyse prédictive requiert des compétences très pointues dans des domaines complémentaires que sont les statistiques, le machine learning, la programmation et la valorisation de données. Une maîtrise mathématique des algorithmes est indispensable afin de tirer profit de chacun d’eux, au maximum. La valorisation de données est également primordiale en amont de tout projet Big Data, en particulier d’analyse prédictive. Son objectif est double: extraire un maximum des données pour ensuite les transformer en de l’information facilement gérable pour les modèles prédictifs.
Exemples d'applications
Maintenance Prédictive
Les possibilités liées à la maintenance prédictive sont nombreuses: détection d’anomalies, surveillance d’état des moteurs, prédiction de pannes. A partir de l’historique des données brutes de moteurs, notre équipe d’ingénieurs élabore des modèles d’intelligence artificielle sur mesure adaptés à vos problématiques.
Prédiction Vente
Anticiper les prochaines transactions, prédire la valeur d’un panier d’achat ou prévoir le retour d’un article. Quelques problématiques de marketing auxquelles l’analyse de données peut apporter des réponses.
Prédiction Prix
Notre équipe d’ingénieurs a développé un algorithme de prédiction de prix pour des objets vendus de deuxième main basé sur de l’analyse de texte. Ecrivez-nous pour en savoir plus.