L'avènement du big data permis par la digitalisation des activités des entreprises et des méthodes de travail a offert une multitudes de données exploitables. L’analyse prédictive utilise ces jeux de données pour établir des corrélations et liens et proposer les simulations futures qui en découlent. Elle permet ainsi à l’entreprise d’anticiper dans de nombreux domaines : croissance, besoins en matériel et en ressources humaines, etc. L’analyse prédictive est un domaine qui concerne à la fois l’informatique et l’analyse business qui interprète les résultats.
Analyse prédictive : définition et applications
L'analyse prédictive est un domaine de l'analyse statistique qui utilise des techniques mathématiques et informatiques avancées pour anticiper des événements futurs à partir de données historiques et actuelles.
Elle permet aux entreprises et aux organisations d'identifier des tendances, des modèles et des relations cachées dans les données, afin de prendre des décisions plus éclairées et proactives.
L'analyse prédictive s'appuie sur différentes méthodes et outils en développement constant, notamment :
- L'apprentissage automatique : Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir des données sans être explicitement programmés. Ils sont couramment utilisés pour prédire des événements tels que le comportement des clients, les pannes d'équipement ou les risques financiers.
- L'exploration de données : Grâce aux techniques d'explorations on peut découvrir des patterns et des relations cachées dans les données. Elles peuvent être utilisées pour identifier des facteurs qui influencent un événement particulier, par exemple les facteurs qui favorisent l'attractivité, les ventes, etc.
- La modélisation statistique : La modélisation ou modélisation statistique permet de créer des modèles mathématiques qui représentent les relations entre les variables. Ces modèles peuvent ensuite être utilisés pour prédire des valeurs futures.
Applications de l'analyse prédictive
L'analyse prédictive peut s'appliquer à de très nombeux domaines. Ses utilisations les plus courantes sont :
- En marketing pour identifier des clients potentiels, cibler des campagnes marketing et prédire la demande pour leurs produits.
- En finance pour évaluer le risque de crédit, détecter les fraudes et gérer leurs portefeuilles d'investissement.
- En santé pour identifier les patients à risque de complications, diagnostiquer des maladies et prédire les résultats des traitements.
- En commerce et ventes pour prédire les ventes, optimiser les prix et gérer leurs stocks.
- En production pour prédire les pannes d'équipement, optimiser la production et améliorer la qualité des produits.
Métiers de l’analyse prédictive
Les métiers de l'analyse prédictive se confondent avec ceux de la data science car l'analyse prédictive se base avant tout sur la maîtrise des données et des techniques d'analyse qui lui sont appliquées pour la faire parler.
- Data Scientist
Le/la Data Scientist est un expert en analyse de données qui maîtrise les techniques statistiques et informatiques avancées pour découvrir des modèles et des insights précieux dans les données massives. Il/elle conçoit et met en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique, explore et visualise les données pour identifier des tendances et des patterns cachés, et communique ses découvertes aux parties prenantes.
- Ingénieur Big Data
L'Ingénieur(e) Big Data est responsable de la conception, du développement et de la maintenance des infrastructures et des systèmes nécessaires pour stocker, traiter et analyser de grands volumes de données. Il/elle maîtrise les technologies telles que Hadoop, Spark et Kafka, et veille à la performance, à la sécurité et à la scalabilité des systèmes de gestion de données.
Le/la Business Analyst fait le lien entre les analyses de données et le monde des affaires en interprétant les apports identifiés. Il comprend les enjeux métiers et les besoins en information des différentes parties prenantes. Il/elle traduit ces besoins en requêtes techniques pour les Data Scientists et les Ingénieurs Big Data, et interprète ensuite les résultats de l'analyse pour les communiquer aux utilisateurs métiers de manière claire et actionnable.
- Développeur d'applications analytiques
Le/la Développeur(euse) d'applications analytiques conçoit et développe des outils et des interfaces utilisateur sur mesure pour faciliter l'accès aux données et l'exploitation des résultats de l'analyse prédictive. Il/elle maîtrise les langages de programmation tels que Python, R et JavaScript, et travaille en étroite collaboration avec les Data Scientists et les Business Analysts pour créer des solutions analytiques adaptées aux besoins spécifiques de l'entreprise.
- Chef de projet analyse prédictive
Le/la Chef(fe) de projet analyse prédictive organise l'ensemble des projets d'analyse prédictive au sein de l'entreprise. Il/elle définit les objectifs, planifie les étapes, gère les ressources et assure la communication entre les différentes parties prenantes. Il/elle possède une solide connaissance des enjeux métiers, des méthodes d'analyse prédictive et des outils de gestion de projet.
- Consultant en analyse prédictive
Le/la Consultant(e) en analyse prédictive intervient en tant qu'expert externe pour aider les entreprises à mettre en place une stratégie d'analyse prédictive efficace. Il/elle réalise un audit des besoins et des maturités de l'entreprise en matière d'analyse de données, propose des solutions adaptées et accompagne l'entreprise dans leur mise en œuvre.
Formations et cursus en analyse prédictive
Les métiers de l'analyse prédictive pure sont accessibles aux profils de haut niveau en mathématiques, statistiques et informatique appliquées. Ces formations sont disponibles en écoles d'ingénieur avec ou sans prépa préalables, mais aussi en université.
Les métiers concernés par l'analyse prédictive, qui ne la pratiquent pas directement mais l'utilisent dans le cadre de leurs fonctions, par exemple le métier de business analyst, de marketing analyst ou encore d'analyste financier sont accessibles avec des formations de niveau Bac+5 qui allie une base de compréhension data liée à la maîtrise de certains outils, ainsi que les connaissances du domaine de spécialisation. Ces formations sont accessibles gnéralement au sein des grandes écoles de commerce, mais également dans les universités ou écoles spécialisées en numérique. Des formations en ligne et bootcamp destinés à des professionnels souhaitant se spécialiser sont aussi disponibles.
Premier cycle / bac +3
- Licence informatique et mathématiques
- Bachelor Universitaire de Technologie STatistique et Informatique Décisionnelle
- BUT science des données parcours exploration et modélisation statistique
Second cycle / Masters
- Diplômes d'écoles d'ingénieurs, spécialité data
- Diplômes d'école de commerce spécialité data management
- Msc Data Management
- Masters universitaires : Mathématiques appliquées, statistiques parcours data science, Mathématiques et IA, Ingénierie Mathématiques et biostatistiques, Data sciences, modélisation statistique
- Mastères d'école spécialisés : IA, Data sciences, Data analyst
