Analyse prédictive: transformer les données en informations futures

Définition d’analyse prédictive

L’analyse prédictive est une catégorie de avancée analyse des données visant à faire des prédictions sur les résultats futurs basés sur des données historiques et des techniques d’analyse telles que la modélisation statistique, l’exploration de données et apprentissage automatique (ML). De nombreuses organisations commencent à tirer parti de l’IA prédictive pour accélérer et automatiser l’analyse des données statistiques. La science de l’analyse prédictive peut générer des informations futures avec un degré important de précision. Avec l’aide d’outils et de modèles d’analyse prédictive sophistiqués, toute organisation peut désormais utiliser des données passées et actuelles pour prévoir de manière fiable les tendances et les comportements des millisecondes, des jours ou des années dans le futur.

L’analyse prédictive a capturé le soutien d’un large éventail d’organisations, avec une taille de marché mondiale de plus de 18 milliards de dollars en 2024, selon Fortune Business Insights. Le rapport prévoit que le marché atteindra plus de 95 milliards de dollars d’ici 2032, augmentant à un taux de croissance annuel composé (TCAC) d’environ 23% de 2024 à 2032.

Analyse prédictive vs IA prédictive

Les organisations se tournent de plus en plus vers une IA prédictive par rapport aux analyses prédictives pour anticiper, par exemple, les résultats futurs, la causalité et l’exposition aux risques. Bien que l’analyse prédictive utilise fréquemment les outils d’IA, il est motivé par les humains interrogeant les données, l’identification des tendances et le test des hypothèses. L’IA prédictive est autonome, analysant des milliers de facteurs et des années de données, et peut être utilisée pour prédire le désabonnement des clients, les perturbations de la chaîne d’approvisionnement et les défaillances mécaniques, entre autres. ML permet à une IA prédictive d’améliorer sa précision de prévision au fil du temps.