L'analyse prédictive et l'IA sont deux techniques qui permettent de prédire des résultats futurs. Mais malgré leur point commun, ce sont des termes qui se définissent différemment.
Les entreprises reposent sur les données pour obtenir des informations qui leur permettent d'améliorer leurs activités. L'analyse prédictive est l'une des approches les plus utilisées dans ce cadre et l'IA permet généralement d'améliorer les résultats. De ce fait, les gens ont souvent tendance à interchanger les deux termes pour désigner la même technique.
Analyse prédictive et IA : définitions
Le terme « analyse prédictive » est composé de deux mots qui ne sont pas difficiles à comprendre. En effet, il consiste à effectuer une prédiction à partir d'une analyse de données. Plus précisément, l'analyse prédictive se base sur les informations historiques ou sur l'analyse comportementale pour tirer des conclusions sur des événements futurs.
Il s'agit d'une sous-catégorie de la data science que les entreprises de marketing exploitent pour identifier les tendances afin de répondre aux besoins des clients. Autrement dit, ce type d'analyse de données inclut une analyse descriptive et diagnostique pour aboutir à une analyse prescriptive.
L'analyse prédictive utilise plusieurs techniques, dont le data mining, la modélisation statistique, l'analyse mathématique, mais également le machine learning qui est une catégorie d'IA. Néanmoins, elle peut se passer de cette dernière et obtenir quand même des résultats satisfaisants.
Et l'IA alors ?
L'IA ou intelligence artificielle est un ensemble de techniques visant à reproduire les capacités humaines. Elle peut s'appliquer dans plusieurs domaines et peut être utilisée à plusieurs fins.
Par ailleurs, l'IA se caractérise par sa capacité d'analyser de grands ensembles de données, ce qui en fait un outil essentiel pour les entreprises. À la différence des simples outils de data analytics, les algorithmes intelligents peuvent aller plus profondément dans les données afin d'obtenir des résultats plus précis. En d'autres termes, ils fournissent une vitesse et une puissance largement supérieure à celles des techniques traditionnelles.
Le machine learning (ML) ou l'apprentissage automatique est une forme d'IA qui permet aux ordinateurs d'apprendre d'eux-mêmes à résoudre un problème donné. Les algorithmes ML deviennent progressivement plus précis à mesure qu'ils s'exécutent. Par conséquent, l'IA est une excellente technique pour effectuer une analyse prédictive.
En quoi l'analyse prédictive diffère-t-elle de l'IA ?
La confusion vient donc du fait que l'analyse prédictive peut utiliser des techniques d'IA et que l'IA peut s'attaquer à l'analyse prédictive. Mais l'analyse prédictive peut tout simplement utiliser des techniques de mathématiques avancées pour prédire l'avenir. L'IA utilise des algorithmes ML pour trouver des informations.
De ce fait, l'analyse prédictive est généralement du domaine des data scientists, des data analysts et des statisticiens. Pour sa part, l'IA ne se limite pas aux scientifiques de données. La démocratisation a fait que les outils d'analyse de l'IA soient intégrés à plusieurs plateformes de BI en libre-service. Autrement dit, l'IA est accessible à différents utilisateurs.
D'autre part, l'intelligence artificielle fonctionne de manière autonome tandis que l'analyse prédictive nécessite parfois une intervention humaine. De plus, les algorithmes intelligents peuvent prendre en charge des données plus volumineuses, plus complexes et plus variées. Ils peuvent ainsi s'appliquer à d'autres types d'analyse.
Cas d'application
Pour une entreprise, l'analyse des données est le principal moyen de répondre aux besoins des clients et d'adapter les offres en fonction de ces attentes. Cela peut se faire par l'analyse des données historiques, l'analyse des tendances et l'analyse comportementale.
Les données en question sont recueillies depuis plusieurs sources. Nous pouvons notamment citer les mails, les messageries instantanées, les médias sociaux, les applications de gestion de la relation client et les bases de données relationnelles.
L'analyse prédictive peut aider les entreprises à prévoir les ventes sur la base de ces informations. Par exemple, la fréquence d'achat d'un client permet de prédire à quel moment il fera son prochain achat. Cela permettrait alors de proposer les nouveaux produits au moment opportun.
Mais l'IA peut pousser l'analyse prédictive encore plus loin, en cherchant des informations plus profondes. Elle peut, par exemple, tenir compte des types de produits que le client achète le plus souvent. Mieux encore, elle peut analyser les informations personnelles du client (âge, sexe, etc.) pour faire une prédiction plus précise. D'autre part, cette capacité accrue permet également d'améliorer les campagnes marketing de manière à concevoir des approches plus ciblées. Les bénéfices à en tirer sont une augmentation des revenus et un meilleur engagement des clients.
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