Comment intervient l’apprentissage machine dans l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive (ou Predictive Analytics) est une branche de l’analyse statistique. Elle consiste à analyser une série de données dans le but d’élaborer des hypothèses prédictives. L’intégration des fonctions du Machine Learning (ML) permet de booster les capacités d’analyse. Découvrez comment l’apprentissage machine intervient dans cette technologie.

Collecte des données (Big Data), une étape de l’anaylse prédictive

La première étape dans un processus d’analyse predictive consiste à définir d’abord les objectifs du projet. Vient ensuite la collecte d’immenses quantités de données (structurées et non structurées) suivant un plan préconfiguré.

A lire également : Les clés du succès d’une boutique en ligne de produits technologiques

En général, les données peuvent être extraites et collectées à partir de différentes sources grâce aux outils de traitement du Big Data. Les algorithmes spécifiques du ML peuvent analyser toute sorte de données descriptives, quantitatives, ou qualitatives. Plus les algorithmes sont exposés à une quantité importante de données, plus leurs résultats sont pertinents.

A voir aussi : Le cocon sémantique: Une nouvelle technique efficace de Référencement

Sélection et transformation des données utiles

Après la collecte des données, il est nécessaire d’identifier chaque source de données pouvant être utilisée pour atteindre les objectifs du projet. Grâce à l’apprentissage machine, il est possible de mettre en œuvre des fonctions avancées permettant de filtrer les données utiles. Les caractéristiques de chaque source de données doivent être décrites avec précision : technologie de stockage informatique, temps d’exécution des requêtes, latence des données… etc.

Les algorithmes du ML se chargent ensuite d’analyser les données afin de vérifier si elles peuvent servir à l’élaboration du modèle prédictif. Le tri des données permet surtout d’en éliminer celles qui ne sont pas pertinentes. Les données utiles sont ensuite transformées afin de créer des « features » servant de base pour les modèles prédictifs.

Identification des variables de l’analyse prédictive

Il s’agit de variables d’entrée pouvant être utilisées pour des opérations de modélisation. Ces variables sont ensuite corrélées à la variable cible dans le cadre d’un apprentissage supervisé. Une bonne représentation des données et des variables est cruciale pour la réussite du projet. En effet, elle permet aux algorithmes de l’apprentissage automatisé d’être plus efficaces.

Élaboration d’un modèle prédictif

L’étape finale de ce processus est l’élaboration d’un modèle prédictif en fonction des objectifs fixés au départ. Il s’agit d’un modèle mathématique permettant de prévoir une action future. Dans le cas des activités commerciales, les modèles prédictifs permettent de prévoir les comportements des clients et de dynamiser par conséquent les ventes des entreprises.

Un modèle prédictif permet à un site e-commerce, par exemple, de savoir quels sont les produits qui intéressent un client X. À partir de cette information, ce site marchand peut proposer une liste de produits recommandés spécialement pour ce client. D’ailleurs, le portail de statistiques allemand Statista prévoit que le marché de l’analyse predictive dépassera 10 milliards de dollars en 2022.

Conclusion

Actuellement, toutes les grandes entreprises font appel à l’analyse prédictive pour gérer leurs données clients. Plusieurs facteurs favorisent l’essor de cette technologie : la disponibilité des mégadonnées, l’accroissement des capacités de calcul, et la performance des algorithmes du ML.