Analyse prédictive : The Big Data Theory

Predictive analysis

Comment l’ analyse prédictive révolutionne nos paradigmes – 29.000 giga octets de données sont échangés chaque seconde sur internet. Nous sommes soumis à un flot d’informations qui s’intensifie chaque jour, ces données nous viennent : d’internet et des réseaux sociaux, de nos smartphones et autres objets connectés. Véritable buzzword, le Big data est rapidement devenu le nouvel « or numérique » que chaque acteur cherche à exploiter à son avantage, un marché qui devrait atteindre 48,6 milliards de dollars en 20191 même s’il n’est jamais que la face visible de l’iceberg. Les implications sur les usages, les métiers et les stratégies d’entreprises restent difficiles à quantifier mais les enjeux liés à l’analyse de ces flux de données sont considérables.

L’ analyse prédictive, outil et objet économique, va révolutionner le pilotage par les acteurs économiques et la place de l’individu au sein du système. Véritable mutation culturelle pour beaucoup, déjà et par évidence en application dans le domaine numérique, elle s’impose dans des secteurs d’activité de plus en plus diversifiés, de l’industrie à l’opinion prédictive.

« What might happen in the future ? »

________Quel chef d’entreprise n’a jamais rêvé de maîtriser l’ensemble des conséquences d’une décision stratégique ? De prévoir son impact financier, de se développer en personnalisant la relation client, d’identifier la panne d’un mécanisme industriel avant qu’elle ne se produise ? L’essor du prédictif tire sa popularité naissante de cette ambition d’anticiper, de répondre à la question : « What might happen in the future ? ».
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________Le Big Data a fait naître deux enjeux fondamentaux : appréhender la dimension technique liée à la collecte et au stockage de l’ensemble des informations, et réussir à simplifier cet amas de données en informations intelligibles. Les progrès technologiques atteints en business intelligence (BI) ont donné lieu à l’émergence de nouvelles capacités de traitement et d’analyse permettant la transformation des données brutes provenant de différentes sources (internes, open data, temps réel, etc.) en informations utiles à la prise de décision stratégique.

Les champs des possibles

________Les entreprises ont bien compris l’influence de l’ analyse prédictive sur les enjeux et modèles économiques pour en tirer les bénéfices notamment l’optimisation de leur réseau clientèle, de leurs coûts de fonctionnement ou même de l’organisation des ressources humaines.

Les évolutions technologiques, l’afflux croissant du volume de données toujours plus précises associé au consentement tacite des individus à fournir davantage d’informations notamment via les objets connectés, permettent aux entreprises d’acquérir une connaissance supplémentaire et ainsi d’anticiper les besoins de leurs clients de manière plus précise (Logs, insights, open data, internet of things).

________Un des domaines d’application de l’analyse prédictive est la maintenance, activité stratégique pour la plupart des industriels. La maintenance prédictive consiste à agir sur un élément défaillant au plus près de sa période de dysfonctionnement tout en évitant une panne.

________Les véhicules de transport, qu’il soit aérien, ferroviaire ou routier, comportent de plus en plus de capteurs de données (acoustiques, thermiques, vibratoires, …), dont l’analyse en temps réel ouvre la voie du prédictif.

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________Dans le secteur automobile, les véhicules sont devenus des objets connectés à internet en permanence. L’ analyse prédictive permet de prédire les pannes : l’utilisateur peut ainsi être mis en relation avec un technicien avant même qu’un problème ne survienne. De son côté, le constructeur peut déterminer les causes fréquentes de dysfonctionnement, les composants problématiques. Enfin, grâce à cette analyse prévisionnelle, le constructeur peut améliorer ses processus de gestion des pièces et des stocks, lui offrant des opportunités de gains importantes.

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________Dans le secteur aéronautique, l’enjeu est de minimiser le temps d’immobilisation d’un avion, pour optimiser son utilisation et donc sa rentabilité. L’ analyse prédictive permettant d’anticiper les pannes devient un élément clé de la stratégie des compagnies aériennes, des constructeurs et des équipementiers. En développant des modèles mathématiques prévisionnels de plus en plus complexes, les acteurs aéronautiques poursuivent le double objectif de supprimer au maximum les opérations de maintenance non planifiées (les plus coûteuses) et de diminuer les coûts de maintenance de façon drastique, en déclenchant en amont une carte de travail personnalisée dans les ateliers.

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________Dans la santé, le principal objectif de l’ analyse prédictive est de délivrer de meilleurs soins aux patients tout en améliorant le coût-efficacité du système de santé. La médecine prédictive permet une réduction des coûts. L’approche plus personnalisée, la possibilité de corréler l’historique médical du patient et les schémas connus des maladies avec son état de santé actuel favorise une meilleure prise en charge. L’ analyse prédictive appliquée à l’épidémiologie, à l’étude des populations et des facteurs de risques va recentrer le rôle des professionnels de santé sur la prévention.

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________Dans le domaine de l’assurance, les actuaires peuvent notamment affiner les prix, les garanties, et proposer une prévoyance personnalisée en lien avec le risque associé. En contradiction avec le principe de mutualisation, ce besoin s’exprime dans un contexte de concurrence lui-même attisé par les nouvelles technologies ; on pense aux comparateurs de prix, à la meilleure connaissance des produits, etc. C’est ce contexte de saturation de marché qui pousse les assureurs à se différencier, à proposer de nouvelles offres, à chercher le moyen d’optimiser le risque.

________Les algorithmes spécifiques développés par les data scientists deviennent ainsi une des clés du patrimoine technologique des industriels.

Un potentiel de marché très important

________C’est un véritable marché qui se crée autour de ces enjeux technologiques, économiques et sociaux. Le marché mondial des solutions d’ analyse prédictive est l’un des plus performants en taux de croissance (17,8% en 2013).  Il devrait atteindre 6.5 milliards de dollars en 20192.analyse prédictive astek marché

Nous assistons à l’inflation du nombre d’études recourant à l’ analyse prédictive. C’est la traduction de la monétisation du patrimoine de données. D’ores et déjà les opérateurs mobiles de télécommunications vendent leurs informations sur les usagers à leurs clients demandeurs (par exemple : les données de géolocalisation aux entreprises de transport).

________Un concept innovant consiste à proposer aux entreprises une usine logicielle générique, open-source et intégrée basée sur architecture dynamique composée d’une chaîne BI à modules communiquants. C’est l’objet de la plateforme Square Predict, développée par Astek en partenariat avec l’Université Paris Descartes, l’EISTI et AXA. Cette plate-forme open-source clé en main, lauréate des projets d’avenir, permet d’utiliser de nombreux canaux d’information (par exemple Twitter) et d’intégrer les algorithmes spécifiques développés par l’utilisateur dans le cadre des analyses prédictives. Elle donne les moyens à chaque entreprise de bénéficier d’un avantage concurrentiel, en valorisant ses flux de données à usage interne ou externe (commercialisation).

Les conséquences de ce changement (de paradigme)

________Cette révolution de l’information influe sur les usages et nous pousse à redéfinir nos modes de fonctionnement et nos métiers, à en inventer de nouveaux.

La robotisation améliore la productivité et change la relation de l’Homme à la machine, la gestion des risques devient un process en évolution continue rapidement ajustable grâce aux circuits courts d’autoévaluation des équipements et d’études des comportements.analyse prédictive astek intelligence artificielle robotisation

L’intelligence artificielle nourrie des avancées technologiques et des capacités désormais immenses d’analyse de données, rentre dans le quotidien non seulement des entreprises mais aussi des personnes. La domotique et la voiture qui devient réellement auto-mobile en sont des exemples.

Le Machine Learning s’inscrit dans ce processus de changement de paradigme.

« Science sans conscience n’est que ruine de l’âme », Rabelais

________En définitive, à l’heure où les marchés ont atteint leur maturité et où la concurrence est omniprésente, le nerf de la guerre reste la compétitivité. Il est donc essentiel de ne sous-estimer aucun levier d’optimisation sous peine de se laisser distancer et de perdre tout avantage concurrentiel. Cette course à la valeur ajoutée doit être conciliée avec l’éthique qui caractérise l’humanité.

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________En miroir des progrès technologiques, la société doit se doter d’un cadre déontologique qui assure la protection des données individuelles, la préservation de la non-ré-identification des individus à partir de croisements de fichiers. La lutte contre le piratage est à intensifier, la maîtrise des outils de cryptage et d’anonymisation des données doit être diffusée. Enfin, le cadre législatif doit pouvoir s’adapter plus rapidement (délai de discussion de la loi européenne jusqu’en mai 2016 et mise en application requise avant mai 2018).

Il y a eu le Big Bang. Il y a désormais le Big Data, un mouvement en extension dont le champ d’intervention paraît infini.

 

1Source : International Data Corporation

²Source : Transparency Market Research

Analyse prédictive : The Big Data Theory

Pour en savoir plus, un nouvel article sur Astek et le Big Data sortira très prochainement

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