L'analyse prédictive, qu'est-ce que c'est ?

L'analyse prédictive est une méthode d'interprétation des données actuelles et anciennes permettant de faire des prévisions sur les événements à venir. Cette méthode utilise des techniques telles que l'apprentissage automatique (AA), la modélisation statistique et l'exploration de données pour aider les entreprises à identifier des tendances, des comportements, des résultats futurs et des opportunités commerciales.

L'analyse prédictive repose sur des modèles entraînés à prédire la valeur de nouvelles données à partir d'un ensemble de variables. En fonction de ce pour quoi il est entraîné, chaque modèle examine les variables pour trouver des relations et des schémas, jusqu'à parvenir à un score.

Ce score peut être utilisé comme outil d'informatique décisionnelle pour évaluer les risques ou les avantages potentiels de conditions données. Il aide à déterminer la probabilité qu'un événement se produise.

L'analyse prédictive peut s'appliquer à la fois aux données structurées et non structurées. Les données issues de plusieurs sources, comme un entrepôt de données ou un data lake, doivent être préparées avant leur analyse à l'aide du processus d'exploration de données qui permet d'identifier les schémas, tendances et comportements dans de grands ensembles de données.

L'étape suivante consiste à créer et tester un modèle d'analyse prédictive grâce à la modélisation prédictive. Une fois qu'un modèle est entraîné et évalué, il peut servir ultérieurement pour répondre à de nouvelles questions sur le même type de données.

Il existe de nombreuses techniques de modélisation prédictive, parmi lesquelles on trouve la régression, l'apprentissage automatique, les arbres de décision et les réseaux de neurones.

Modèles de régression

Les modèles de régression s'appuient sur des équations mathématiques pour comprendre la relation entre des variables.

Les modèles de régression linéaire produisent en continu des résultats aux possibilités infinies, comme des estimations immobilières basées sur le prix connu du mètre carré. De leur côté, les modèles de régression logistique ne proposent qu'un nombre limité de possibilités : dans l'exemple de l'immobilier, ce type de modèle pourra indiquer si telle maison dans tel quartier se vendra au-dessus ou en dessous d'un certain prix.

Les banques et autres institutions financières font partie des premiers utilisateurs des modèles de régression, car ceux-ci peuvent aider à calculer le risque de crédit, à détecter une fraude liée aux moyens de paiement, à prévoir les tendances du marché et à prédire les répercussions des nouvelles réglementations relatives aux services financiers.

Arbres de décision

Très utilisés pour effectuer des analyses prédictives, les arbres de décision sont des schémas qui représentent les résultats possibles d'une série de choix. Ils fonctionnent aussi avec les modèles d'apprentissage automatique, qui déterminent une série de conditions de type « si ceci, alors cela » à partir d'une liste de questions séquentielles et hiérarchisées permettant d'aboutir à un résultat basé sur les données fournies.

De plus, grâce au format de type arborescence de ce modèle, il est possible de visualiser tous les scénarios possibles d'un choix en représentant la probabilité pour chacun de produire tel ou tel résultat.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique s'inscrit dans la continuité de l'analyse prédictive. Au lieu de laisser la création des modèles aux équipes de science des données ou d'analyse, les algorithmes d'AA (utilisés dans des logiciels d'intelligence artificielle et d'apprentissage profond, comme IBM Watson) apprennent en autonomie. Ils évoluent et s'améliorent en traitant des données, sans qu'il soit nécessaire de les reprogrammer régulièrement.

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Réseaux de neurones

Un réseau de neurones est une technique d'analyse avancée qui permet de déterminer la précision des informations issues des modèles de régression et des arbres de décision. Il identifie les ressemblances non linéaires entre des données hétérogènes et s'avère particulièrement utile dans les situations où la portée des possibilités compte plus que le chemin pour y parvenir.

L'analyse prédictive peut améliorer les performances informatiques en identifiant certains risques ou en signalant des problèmes potentiels dans l'infrastructure informatique. Les équipes d'exploitation n'ont plus à attendre de recevoir un rapport d'erreur pour agir : elles peuvent utiliser l'analyse prédictive pour déceler de manière proactive les problèmes et les résoudre avant qu'ils n'affectent l'environnement, ce qui représente également un gain de temps et d'argent pour l'entreprise.

L'analyse prédictive vous offre aussi la possibilité de concentrer vos efforts sur vos priorités, en écartant les informations inutiles. Vous pouvez évaluer les risques, éviter les problèmes de sécurité et les temps d'arrêt non planifiés en recherchant tout événement inhabituel sur un réseau, ainsi qu'identifier les vulnérabilités potentielles en examinant toutes les actions effectuées en temps réel.

En complément, vous pouvez également utiliser des outils d'automatisation pour corriger les problèmes détectés ou mettre en œuvre des modifications sur la base des prédictions obtenues.

Nous mettons à votre disposition les outils d'analyse prédictive et d'automatisation dont vous avez besoin pour obtenir des informations sur votre infrastructure informatique et automatiser la correction des problèmes. Nous proposons également les solutions, services et formations nécessaires pour soutenir votre entreprise dans ses projets d'innovation et de modernisation.

Toutes nos souscriptions incluent Red Hat® Insights, notre outil d'analyse prédictive en tant que service. Associez-le à Red Hat Ansible® Automation Platform pour déclencher des corrections automatiques via Event-Driven Ansible. Cet outil vous permet de trouver (et corriger) les bogues de Red Hat Enterprise Linux® depuis votre navigateur, ainsi que de contrôler l'état de tout votre cloud hybride sur console.redhat.com. Il inclut également des fonctions de télémétrie à utiliser pour repérer les problèmes critiques susceptibles de mettre en échec les clusters Red Hat OpenShift®.