L'analyse prédictive prévoit les résultats futurs à partir de données historiques. Elle répond à la question : que va-t-il probablement se passer ? Un détaillant prévoit la demande pour un produit le trimestre prochain. Une banque prédit quels clients sont susceptibles de faire défaut sur un prêt. Un hôpital prédit quels patients risquent d'être réadmis. Ces prévisions sont probabilistes. Elles s'accompagnent de niveaux de confiance, et non de garanties. Un modèle qui prédit le taux de désabonnement avec une précision de 80 % se trompera dans 20 % des cas. L'intérêt réside dans le fait d'agir en fonction des probabilités, et non dans l'attente de certitudes.

Les techniques vont de la simple régression à l'apprentissage automatique complexe. Les modèles de régression établissent des relations entre les variables et prévoient un résultat numérique. Les modèles de classification prédisent des catégories, comme la présence ou l'absence de désabonnement. Les modèles de séries temporelles prévoient des valeurs au fil du temps, en tenant compte de la saisonnalité et des tendances. Les réseaux de neurones traitent des schémas complexes dans de grands ensembles de données. La qualité de la prédiction dépend de la qualité des données et de la pertinence des caractéristiques. Un modèle entraîné sur des données obsolètes prédit le passé, et non l'avenir. Un modèle avec des données d'entraînement biaisées produit des prédictions biaisées. La sélection des caractéristiques est aussi importante que le choix de l'algorithme. Le modèle le plus sophistiqué ne peut compenser les entrées manquantes ou non pertinentes. L'analyse prédictive est puissante, mais aussi facile à mal utiliser. Une prédiction n'est pas une décision, mais une donnée d'entrée pour la prise de décision.

Techniques prédictives

• Régression — prévoir les valeurs numériques
• Classification — prédire les catégories
• Séries chronologiques — prévisions des tendances et de la saisonnalité
• Réseaux neuronaux — reconnaissance de formes complexes
• Méthodes d'ensemble — combinent plusieurs modèles

L'analyse prédictive est tournée vers l'avenir. Les perspectives sont toujours incertaines. Sa valeur réside dans la préparation à l'éventualité probable, et non dans la certitude.