Archives des analyse prédictive - Redstone Partners

Pourquoi l’analyse prédictive est-elle importante pour l’avenir de votre entreprise ?

Mel — Sun, 25 May 2025 10:40:00 +0000

Introduction

L’objectif principal de l’analyse prédictive est de se servir des événements passés pour fournir la meilleure évaluation possible de ce que sera l’avenir.

Dans un environnement économique post-Covid, toujours plus volatil et incertain, de plus en plus d’entreprises mettent leurs données au service de leur croissance en utilisant l’analyse prédictive pour prendre de meilleures décisions stratégiques.

Dans cet article, découvrez ce qu’est l’analyse prédictive et comment les entreprises peuvent tirer intelligemment parti de leurs données pour en faire un atout déterminant et conserver un temps d’avance sur la concurrence.

Quels sont les enjeux de l’utilisation de l’analyse prédictive pour une entreprise?

L’analyse prédictive utilise des données, des algorithmes statistiques et des méthodes de machine learning pour construire des modèles capables d’identifier la probabilité de résultats anticipés sur la base de données récoltées par l’entreprise.

Pour un département marketing, une assurance, un tour operator ou un organisme de recouvrement, être en mesure d’anticiper une tendance ou de prévoir un risque est un enjeu majeur. L’entreprise peut alors prendre de meilleures décisions et modifier sa stratégie pour rester maîtresse de son destin.

Quels sont les secteurs d’activité pour qui l’analyse prédictive est essentielle ?

En termes simples, l’analyse prédictive est une forme d’analyse avancée qui détermine ce qui est susceptible de se produire sur la base de données historiques en utilisant l’apprentissage automatique.

Dans de nombreux secteurs d’activité, les entreprises se servent de l’analyse prédictive pour améliorer la performance de leur organisation.

Analyse prédictive du risque crédit et prévention des fraudes

Dans le domaine de la finance et dans le secteur bancaire, les fraudes et les défauts de crédits coûtent chaque année des millions d’euros aux institutions financières.

L’analyse prédictive peut être utilisée pour identifier les zones de risques potentiels à partir de divers “data points” et classer les clients dans différentes catégories, de la plus à la moins risquée. Concernant la fraude, l’analyse prédictive peut aussi être utilisée pour identifier les transactions qui s’écartent trop du schéma traditionnel et tirer la sonnette d’alarme plus vite.

Analyse prédictive de la maintenance des infrastructures industrielles

Quand une machine tombe en panne, les coûts liés à un ralentissement de la production peuvent largement dépasser le coût d’une réparation. Être en mesure d’intervenir sur une machine avant que celle-ci ne tombe en panne est donc crucial pour tous les acteurs de l’industrie.

L’analyse prédictive peut utiliser des données en temps réel pour prédire avec précision le moment où une machine risque de tomber en panne, ce qui permet à l’entreprise d’y remédier avant qu’elle ne provoque une série de problèmes plus graves.

Analyse prédictive et prévision des ventes

Anticiper les attentes des consommateurs est le rêve de tout service des ventes !

En utilisant les informations recueillies lors de transactions passées, un modèle basé sur l’analyse prédictive des données est capable de faire émerger les tendances de comportement des consommateurs ou des utilisateurs d’une application mobile par exemple.

Il est dès lors possible de leur proposer un produit, un service ou une offre complètement personnalisée au moment le plus propice pour les convertir en acheteurs.

En analysant les données des trimestres passés, l’analyse prédictive sera également d’une grande aide pour générer des insights éclairés sur les les produits et/ou les services qui seront le plus demandés à l’avenir.

Analyse prédictive et marketing

Pour un service marketing, l’analyse prédictive est un outil pertinent pour anticiper le comportement de ses clients et optimiser ses campagnes. En identifiant certains signes d’insatisfaction, il est par exemple possible d’anticiper la perte de certains clients et de corriger le tir rapidement en collaboration avec le service client.

L’analyse prédictive peut aussi être utilisée pour mesurer le niveau de maturité d’un client au sein du tunnel de conversion et déclencher une campagne marketing ciblée pour engager en priorité les prospects à fort potentiel.

Comment fonctionnent les modèles d’analyse prédictive ?

Pour arriver à ce type de résultats, l’analyse prédictive repose sur des modèles qui permettent de générer les informations dont votre entreprise a besoin pour prendre les bonnes décisions.

On distingue généralement trois phases de traitement des données qui sont souvent répétées pour augmenter l’exactitude des hypothèses énoncées.

Le training : c’est la phase de collecte et d’analyse des données. Les facteurs les plus pertinents sont alors identifiés. Par exemple, dans le cas de l’analyse du risque crédit, on prêtera attention à des critères déterminants comme le risque sectoriel ou la santé financière de l’entreprise ou du client en question.

En fonction de ces données collectées et analysées au sein d’un modèle statistique, les clients sont répartis en segments, qui permettent de générer certaines hypothèses.

Le contrôle : c’est une phase qui consiste à vérifier, à l’aide de nouvelles données collectées, la vraisemblance des hypothèses de la phase de training. En fonction des conclusions apportées par l’étape de contrôle, le modèle peut être modifié.

Les pronostics : le modèle ainsi validé permet de générer des pronostics, c’est-à-dire un ou plusieurs scénarios envisageables pour l’avenir.

Pour reprendre le cas de l’analyse du risque crédit, un pronostic peut être la faculté de prédire avec exactitude la probabilité de défaut de remboursement d’une catégorie d’emprunteurs. L’institution bancaire va alors pouvoir les orienter vers un autre produit moins risqué ou leur demander davantage de garanties.

L’analyse prédictive pour générer de la croissance grâce à ses données

L’analyse prédictive est sans nul doute un levier d’excellence pour les entreprises qui souhaitent valoriser leurs données et les mettre au service de la performance de leur organisation. La solution Smart Data et les outils de modélisation des données de Redstone vous permettent de comprendre, détecter, prédire des tendances et tirer des conclusions sur vos résultats actuels et à venir.

Contactez-nous sans attendre pour mettre la data au service de la croissance de votre entreprise.

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Pourquoi le Machine Learning est-il important pour votre business ?

Armstrong_qp — Mon, 22 Apr 2024 10:51:41 +0000

Le Machine Learning peut être défini comme une des disciplines de l’intelligence artificielle qui donne la capacité aux machines d’apprendre automatiquement à partir de données et d’expériences passées sans avoir été spécifiquement programmées à cet effet.
Dans cet article, découvrez en détail ce qu’est le Machine Learning et quelles sont ses principales applications, notamment pour le traitement des gros volumes de données et l’analyse prédictive.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning est donc un type d’intelligence artificielle qui permet à un programme informatique de devenir de plus en plus précis dans sa façon de prédire le résultat d’une opération sans que personne l’ait programmé pour atteindre le résultat en question.
On dit que la machine apprend, un peu comme le fait le cerveau humain, en se servant du passé pour mieux appréhender l’avenir. Le fonctionnement du Machine Learning est basé sur des algorithmes capables de traiter de grosses quantités de data pour apprendre et améliorer leurs performances au fil du temps.

Deux exemples pour illustrer le Machine Learning

Les moteurs de recherche comme Google sont un bon exemple d’utilisation du Machine Learning : ils améliorent sans cesse les résultats de recherche en interprétant les milliards de clics des internautes ou encore le temps passé sur telle ou telle page. Et ceci sans ou avec très peu d’intervention humaine.
La maintenance prédictive utilise quant à elle le Machine Learning en faisant apparaître des patterns (des enchaînements d’événements) pour prédire une panne sur un réseau électrique en se fiant par exemple à des données climatiques, à l’usure supposée de certains composants et à l’historique des incidents passés.

Pourquoi le Machine Learning est-il important pour votre business ?

Il est important de s’intéresser au Machine Learning parce qu’il est devenu synonyme d’avantage comparatif. Le Machine Learning permet en effet aux entreprises de déceler les tendances de fond de leur marché ou secteur d’activité et de prédire le comportement de leurs futurs clients grâce à l’analyse de la data.
Beaucoup d’entreprises comme Facebook, Netflix ou Uber utilisent d’ailleurs le Machine Learning à très grande échelle pour orienter le développement de nouveaux produits ou améliorer leur offre existante.

Beaucoup plus efficace que d’autres méthodes d’analyse de la data
Le Machine Learning révèle tout son potentiel dans les situations où des insights (tendances) doivent être repérés à partir de vastes ensembles de données diverses et variées, appelés le Big Data.
À titre d’exemple, le Machine Learning est capable de déceler une fraude bancaire en une milliseconde, rien qu’en se basant sur des données issues d’une transaction (montant, localisation…) ainsi que sur d’autres informations historiques et sociales qui lui sont rattachées.

Décomplexifier la complexité du Big Data
On peut ainsi affirmer que le Machine Learning est une méthode d’analyse et d’activation de la donnée qui se prête vraiment bien à l’univers du Big Data. Le Machine Learning est en effet capable d’identifier et d’extraire les données qui ont le plus de valeur parmi d’immenses sources d’informations très complexes sans intervention humaine.
C’est justement le volume et la quantité croissante de données disponibles qui permettent au Machine Learning de devenir plus précis et de produire des insights toujours plus rigoureux et nuancés.

Quels sont les différents types de Machine Learning ?

Il existe différents types de Machine Learning qui sont basés sur la manière dont un algorithme apprend à devenir plus précis dans ses prédictions. On distingue l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

Apprentissage supervisé

Dans ce type de Machine Learning, les data scientists fournissent aux algorithmes des données d’entraînement étiquetées (ou labélisées) et définissent les variables dont ils veulent que l’algorithme évalue les corrélations. Le champ des possibles des valeurs d’entrée et de sortie de l’algorithme est défini à l’avance.

Apprentissage non supervisé

Ce type de Machine Learning implique des algorithmes qui s’entraînent sur des données non étiquetées. L’algorithme parcourt des ensembles de données à la recherche de tout lien significatif. C’est lui qui propose in fine un mode d’interprétation cohérent des données.

Apprentissage semi-supervisé

Cette approche du Machine Learning implique un mélange des deux approches précédentes. Les data scientists peuvent alimenter un algorithme avec des données d’entraînement étiquetées, mais le modèle est libre d’explorer les données par lui-même et de développer sa propre compréhension de l’ensemble des données.

Apprentissage par renforcement

Les data experts utilisent généralement l’apprentissage par renforcement pour apprendre à une machine à réaliser un processus en plusieurs étapes pour lequel il existe des règles clairement définies. Ils programment un algorithme pour qu’il accomplisse une tâche et lui donnent des indices tant positifs que négatifs au fur et à mesure qu’il découvre comment accomplir cette tâche.
Mais, la plupart du temps, l’algorithme décide lui-même des étapes à suivre en apprenant de ses erreurs. Cette méthode d’apprentissage est très proche de celle du « try, fail and learn ».

Quelques cas d’application du Machine Learning pour les entreprises

Cette fascinante capacité qu’ont les algorithmes de Machine Learning à traiter les données est utilisée dans de nombreux secteurs d’activités. Voici quelques exemples à titre d’illustration.

L’analyse prédictive dans le secteur financier

Le Machine Learning est notamment utilisé sur les marchés financiers pour essayer de prédire des tendances et le comportement des autres acteurs pour orienter au mieux leur stratégie d’investissement.
Conçues pour optimiser les portefeuilles d’actions, les plateformes de trading à haute fréquence pilotées par l’intelligence artificielle effectuent des milliers, voire des millions de transactions par jour sans intervention humaine en se basant sur des indices recueillis en scannant l’information qui circule sur le web.
Les informations dérivées de leurs algorithmes de Machine Learning aident aussi l’humain (le trader, en l’occurrence) à identifier les meilleures opportunités d’investissement au jour le jour.

Détection des fraudes et cybersécurité

De plus en plus d’organisations financières et banques utilisent la technologie de Machine Learning pour lutter contre les activités frauduleuses et tirer des enseignements essentiels de vastes volumes de données.
PayPal ou Citibank utilisent depuis longtemps déjà plusieurs outils de Machine Learning pour différencier les transactions légitimes et frauduleuses entre acheteurs et vendeurs.
Dans ce cas, l’apprentissage supervisé permet d’entraîner un modèle à partir d’informations sur des transactions frauduleuses connues. La détection d’anomalies peut identifier les transactions qui semblent atypiques et méritent une enquête plus approfondie.
Les machines peuvent également analyser des patterns, comme la manière dont une personne dépense habituellement son argent ou les endroits où elle fait habituellement ses achats, afin d’identifier les transactions par carte de crédit, les tentatives de connexion ou les e-mails non sollicités qui relèvent du phishing.

E-commerce et retail

Les sites e-commerce utilisent bien sûr largement le Machine Learning pour recommander des articles à leurs utilisateurs en fonction de leur historique d’achat.
Les données récoltées leur servent aussi à mieux connaître leurs cibles et à proposer des expériences d’achat personnalisées aux internautes ou à programmer des campagnes de marketing digital hyper ciblées.

Prenons un exemple de la vie courante : lorsque vous arrivez sur le site Amazon, les recommandations que vous voyez sur la homepage sont le résultat d’algorithmes de Machine Learning. Amazon utilise des réseaux de neurones artificiels (ANN) pour proposer des recommandations intelligentes et personnalisées à ses clients en fonction de leur historique d’achat récent, des avis qu’ils ont laissés ou encore du temps qu’il fait là où ils habitent.
De plus, les sites e-commerce sont également équipés d‘assistants virtuels ou de chatbots conversationnels qui exploitent le Machine Learning, le traitement du langage naturel (NLP) et la compréhension du langage naturel (NLU) pour automatiser les expériences d’achat des clients et les conseiller dans leurs achats.

Conclusion

Le Machine Learning ouvre donc le champ des possibles à une multitude d’applications concrètes pour permettre aux entreprises d’être plus performantes et de mieux comprendre l’environnement dans lequel elles évoluent.
Vous êtes en pleine réflexion sur la manière d’optimiser votre data et d’en révéler le plein potentiel ?
Redstone vous propose un accompagnement complet pour tirer un avantage concurrentiel de vos gisements de données volumineuses (Big Data) avec l’analyse prédictive.

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Databricks : pourquoi c’est une révolution pour la data d’entreprise ?

Armstrong_qp — Thu, 09 Mar 2023 12:27:56 +0000

Pour une entreprise, une des clés de la réussite, c’est aujourd’hui de pouvoir prendre des décisions “data-driven”, des décisions basées sur les données qu’elles génèrent ou qu’elles collectent. La data est stockée à grande échelle, préparée, puis analysée pour essayer d’en tirer des insights et informations pertinentes pour les équipes métier. On optimise ainsi ses prévisions de vente, sa chaîne logistique ou encore la connaissance que l’on a de ses clients finaux.

Pour atteindre de tels objectifs, les spécialistes de la data d’entreprise ont besoin d’outils performants, fiables, rapides et évolutifs. C’est ici qu’entre en jeu Databricks.

Qu’est-ce que Databricks ?

Databricks est tout simplement un outil de gestion des données dans le cloud utilisé par les entreprises pour traiter, transformer, explorer et exploiter de grandes quantités de données grâce à des modèles de machine learning.

Plus encore, Databricks permet de révéler le plein potentiel d’une organisation en combinant les processus de type ETL (extract, transform, load) et le machine learning. Ce qui en fait un outil unique, c’est qu’il combine le stockage et l’analyse de la data.

En lisant le reste de cet article, vous en apprendrez davantage sur le mode de fonctionnement de Databricks.

Comment fonctionne Databricks ?

L’un des importants défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles travaillent sur les grands ensembles de données en silo qu’elles possèdent déjà ou qu’elles achètent, c’est de les stocker dans un seul et même endroit pour les rendre plus facilement exploitables.

Databricks aide ses clients à stocker, nettoyer et visualiser de grandes quantités de données provenant de sources disparates. Il leur permet de travailler sur une plateforme unique pour de nombreuses tâches courantes liées aux données, allant de l’ETL élémentaire à la business intelligence, en passant par le machine learning et l’IA.

Databricks permet entre autres la création de data warehouses dernière génération et la conception de modèles de machine learning, tout en assurant un niveau de sécurité de la data très élevé. Le cœur de la plateforme Databricks se compose de quatre outils en open source intégrés dans un ensemble cohérent et user-friendly, proposé en mode SaaS.

Le cœur de Databricks : Apache Spark

Le cœur de Databricks est Apache Spark, un moteur open source de traitement des Big Data. Spark a eu un impact considérable sur l’industrie du Big Data, en permettant le calcul distribué à grande échelle sur de grands ensembles de données à une vitesse et une précision qui n’étaient pas atteignables jusqu’alors.

DeltaLake

DeltaLake est une couche de stockage open source qui se superpose aux data lakes pour offrir une fiabilité, une sécurité et des performances accrues. Elle est entièrement compatible avec les API Apache Spark et elle permet également d’exécuter des opérations en continu ou par batches successifs.

MLFlow

MLFlow est un outil open source qui gère le cycle de vie des pipelines de données et des applications de machine learning.

Koalas

Koalas aide les data scientists à être plus productifs lorsqu’ils travaillent avec le Big Data, et Apache Spark en particulier.

Les experts data travaillent souvent en langage Python, qui n’est pas nativement compatible avec Spark. De plus, ils sont pour la plupart très attachés à une bibliothèque Python appelée Pandas.

Koalas est une API pour Pandas qui se superpose à Spark. Cela permet aux data scientists de l’utiliser sans avoir à apprendre un nouveau langage de programmation.

Pourquoi Databricks est-il une petite révolution dans le monde de la data ?

La plateforme Databricks combine ces quatre outils open source et les rend disponibles en mode SaaS sur le cloud.

Le package de services rassemble en un seul endroit toutes les fonctionnalités que les outils de base proposent séparément. Elles sont toutes accessibles via une interface SaaS unique et user-friendly. Le résultat est une plateforme capable d’offrir toute la palette des possibilités en matière d’analyse et de traitement des données ; une vraie petite révolution !

Quatre points importants à retenir sur Databricks :

– Databricks est “cloud-native” : l’outil fonctionne avec tous les principaux fournisseurs de cloud ;

– Databricks permet le stockage d’un large éventail de données, y compris les données structurées, non structurées et en flux continu ;

– gouvernance et gestion : Databricks propose des mécanismes de contrôle de sécurité et de gouvernance intégrés ;

– outils de data science : Databricks propose une large gamme d’outils de données opérationnels pour le data management, la business intelligence, l’analyse prédictive, le machine learning et l’intelligence artificielle.

Ensemble, ces couches forment une véritable plateforme technologique unifiée qui fournit tout ce dont un data scientist a besoin pour exploiter de manière autonome les différents environnements, outils et infrastructures qu’il utilise.

Ce qui fait toute la différence, c’est qu’en fournissant un package de services cloud-native qui englobe les outils de base, Databricks contribue à répondre à l’un des plus grands défis des entreprises en matière de données : la fragmentation.

Les environnements, les outils, les pipelines, les bases de données, les API, les data lakes, les data warehouses… il y a des milliers de composantes dans un environnement de données d’entreprise. La véritable valeur ajoutée de vos données ne réside pas dans le bon fonctionnement d’une composante en particulier, mais plutôt dans la création d’un réseau cohérent, homogène et intégré de services de données dans lequel on fait passer la data pour créer une valeur ajoutée nouvelle ou supplémentaire et exploitable par l’entreprise.

Databricks : gardez le contrôle permanent sur vos données

Databricks accède aux données et se charge de leur intégration, mais vous contrôlez où et comment vos données sont stockées.

Une base de données ou un data warehouse ne fait pas que gérer vos données à l’aide de son propre outil de traitement des requêtes, il stocke également vos données dans un format qui lui est propre. Vous ne pouvez donc accéder à ces données qu’en utilisant la base de données ou le data warehouse. Et dans certains cas, une fois que vous y avez placé vos données, vous devez payer pour les récupérer, à chaque requête en somme.

Databricks ne stocke pas les données de la manière dont on le conçoit habituellement. Il y a une subtilité qui fait toute la différence. Databricks accède aux données à partir de leur lieu de stockage (un serveur data en général) et les enregistre dans celui-ci, mais ce lieu de stockage vous appartient. Selon le cloud que vous avez choisi, vos données seront stockées dans Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2 ou Google Cloud Storage, par exemple.

Et Databricks n’exige pas l’utilisation d’un format de stockage de données propriétaire, il utilise des formats open-source, bien qu’il puisse également procéder à la lecture et à la sauvegarde de bases de données. Vous avez le choix.

Le résultat final, c’est que vous avez toujours le contrôle total de vos données. Vous savez exactement où elles se trouvent et comment elles sont stockées. Vous n’êtes pas non plus limité : si vous voulez accéder à vos données sans utiliser Databricks, vous pouvez le faire.

Pour finir, il est important de préciser que Databricks est dix fois plus rapide que les autres ETL. Son installation est non seulement simple, mais il est également très facile à prendre en main.

Le but ultime de Databricks, c’est de fluidifier toute création de projet de machine learning, de data mining ou d’analyse d’énormes volumes de données, tant par l’optimisation de chaque cluster que par la conception du modèle en lui-même par une équipe et sa mise en production.

Vous souhaitez affiner vos prévisions de ventes par rapport à vos marchés et atteindre un meilleur pricing de vos produits, maîtriser le cycle de vie de vos clients actifs et inactifs, anticiper précisément vos dépenses et achats, contrôler au mieux votre trésorerie, fidéliser vos ressources et prévoir l’évolution de votre masse salariale… ?

Atteignez vos objectifs business grâce à l’analyse prédictive et prescriptive.

Contactez-nous !

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Le P&L Prédictif – un savoir-faire Redstone Partners

Armstrong_qp — Sat, 28 Aug 2021 07:54:19 +0000

Un P&L prédictif se fait en analysant les données (phase de compréhension) puis en mettant en place des algorithmes prédictifs.

Notre offre Smart Data permet d’aider à comprendre et détecter afin de prédire des tendances et des corrélations basées sur les données à disposition. À l’heure actuelle, il est possible de prédire statistiquement les comportements d’achat d’un client sur un site web. L’analyse de son profil (clustering), de ses habitudes d’achat, et des achats corrélés, ainsi que l’ajout de données météo prédictive permettent de prédire la fréquentation du site.

Le P&L Prédictif pour les Directions Financières

Dans le cas du P&L prédictif pour la Direction financière, notre méthode associe données opérationnelles et données financières. Ainsi, le but est d’obtenir une meilleure compréhension sur les différentes activités d’un groupe et permettre de créer des synergies entre activités, services, données :

Prédictif par compte / rubrique budgétaire :
- Mise en place de prédictions de vente, d’achats et de charges (fixes/variables)
- Réévaluation du modèle de prévision régulièrement en fonction des données chargées (lissage).
Prédictif en cascade – sortie du modèle de prévision en sillon
- La mise en place de modèles prédictifs en cascades permet de corréler les différentes prévisions réalisées dans l’entreprise.
- De plus, les modèles prédictifs prennent également en compte des bases de données externes mondiales pour pondérer certains facteurs.
Détection d’anomalie comptable dans le système
- Nous analysons les points aberrants ou les opérations répétitives dans le système comptable trop faibles pour être détectés manuellement.
Un prédictif en support par rapport aux prévisions déjà réalisées en interne par les opérationnels et contrôleur de gestion.

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Prédire vos résultats grâce à vos gisements de données avec l’analyse prédictive : découvrez notre démarche

Armstrong_qp — Fri, 20 Aug 2021 14:55:02 +0000

Vos données, grâce à l’analyse prédictive, peuvent vous aider à anticiper vos performances futures, à condition de bien les utiliser. En effet, la quantité d’informations à disposition est impressionnante et peut vite vous submerger.

Chez Redstone Partners, nous sommes convaincus que la compréhension des objectifs métier et une bonne formalisation des enjeux sont essentiels. La sélection de données pertinentes est la clé d’un modèle d’analyse prédictive performant.

C’est pourquoi il est primordial de commencer par valider la solution technique sur une problématique précise, pour ensuite la déployer à l’échelle de votre entreprise.

Découvrez notre méthodologie « smart data ».

Notre méthodologie d’analyse prédictive « smart data »

La démarche proposée par Redstone Partners est simple et efficace :

Identifier et comprendre une problématique métier : RH, commercial, marketing, etc.
Vous accompagner dans la formalisation de votre besoin et de vos objectifs : voulez-vous affiner vos prévisions de vente ? fidéliser vos collaborateurs ? détecter et éviter les incidents et les fraudes ?
Identifier et préparer les données les plus pertinentes pour répondre à cette problématique.
Élaborer plusieurs modèles prédictifs, reposant sur des technologies comme l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning, pour répondre à la problématique identifiée avec vous, à partir d’un échantillon de données représentatif
Évaluer ces modèles par rapport à vos objectifs métier et ainsi sélectionner le modèle le plus proche de votre besoin
Tester et améliorer ce modèle avec vos données opérationnelles

A l’issue de cette phase de mise en place, nous sommes alors prêts à déployer le modèle sur l’ensemble de vos données. En effet, quel que soit votre secteur d’activité, l’analyse prédictive vous permet d’optimiser vos opérations et de réduire les risques.

Parce que les données internes comme externes évoluent sans cesse, ce modèle s’enrichira au fur et à mesure. L’analyse prédictive s’affine alors dans une démarche d’amélioration continue qui est au cœur de nos valeurs.

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Big data et analyse prédictive, leviers d’excellence pour la fonction finance

Armstrong_qp — Fri, 20 Aug 2021 12:25:16 +0000

L’explosion des données numériques a pour corollaire l’importance du Big Data pour les entreprises. Le volume des données numériques double tous les deux ans (source : EMC Digital Universe Study). Maîtriser et exploiter le Big Data ne doit pas être laissé au hasard.

Le Big Data ou la fin des outils de gestion artisanaux ?

Littéralement, « données massives » ou « mégadonnées », le Big Data désigne un ensemble de données si volumineuses qu’il n’est plus possible de les travailler via des outils classiques de gestion de bases de données. Aujourd’hui, les informations proviennent de partout : signaux GPS, données transactionnelles d’achats en ligne, Cloud… L’évolution des technologies permet de traiter la triple problématique du Big Data, parfois désignée par la « règle des 3 V » :

Volume de données à traiter (téraoctets, transactions, contenus…),
Variété des informations reçues (structurées, non structurées, semi-structurées)
Niveau de Vélocité à atteindre (autrement dit la fréquence de création, de collecte et de partage de ces données).

Le Big Data représente donc un enjeu de taille pour les entreprises, notamment dans le monde de la finance. Le Big Data offre l’opportunité aux DAF de se positionner en tant que véritables conseillers stratégiques au sein des entreprises. Et pour cause, maîtriser le Big Data c’est réduire les risques et faciliter la prise de décisions. Les outils de gestion classiques ne peuvent plus suffire à gérer et exploiter toutes ces données. C’est pourquoi de nouvelles techniques sont nécessaires, telles que l’Analyse Prédictive.

L’Analyse Prédictive ou la valorisation des données issues du Big Data

Mais, si le Big Data peut permettre de réduire les risques et ainsi faciliter la prise de décision, il reste un concept à double tranchant. L’autre versant expose les entreprises à des données inexactes ou incomplètes, à des calculs erronés ou encore à des redondances… Autant de pièges à éviter si l’on veut conserver sa réputation. Le Big Data est donc comme un outil à mettre au service d’une Analyse Prédictive qu’il faut savoir exploiter.

Comme son nom l’indique, l’Analyse Prédictive permet d’analyser des faits présents et passés pour en tirer des conclusions sur les événements actuels et à venir. Si les résultats de cette analyse restent des hypothèses – une Analyse Prédictive n’est jamais parole d’évangile – son succès repose sur un Big Data fiable et travaillé (c’est 70% du travail d’analyse !). De ce fait, l’Analyse Prédictive aide les prises de décisions au sein de l’entreprise. Il revient ensuite aux têtes dirigeantes de mener des actions de manière proactive et efficace en fonction de ses résultats. L’Analyse Prédictive est de plus en plus utilisée car elle combine l’explosion des volumes de données et le développement de solutions prédictives à la fois efficaces et simples d’utilisation.

Ainsi, Big Data et Analyse Prédictive sont devenus des leviers d’excellence au sein des entreprises. Ils trouvent de nombreux champs d’application dans le domaine financier, en particulier. Citons, par exemple, leur pertinence dans la détection des fraudes, de la prévision des ventes ou encore du cycle de vie client.

Des cas d’études concrets

Détection des fraudes

Dans le domaine de la détection des fraudes, les techniques prédictives présentent plusieurs avantages. Tout d’abord, elles permettent des analyses plus exhaustives qui peuvent compléter les sondages entrepris par les auditeurs. Elles prennent notamment en compte toutes les transactions et pas seulement les montants importants. Elles facilitent aussi la détection de configurations atypiques qui sont difficiles à identifier manuellement. Ensuite, elles permettent de contrôler, en continu et de manière impromptue. Enfin, les anomalies détectées par un modèle prédictif seront infirmées ou confirmées par l’auditeur. Cela qui permet ensuite de faire progresser le modèle en continu à partir de cette base.

Prévision des ventes

En termes de prévision des ventes, les techniques prédictives complètent les démarches traditionnelles basées sur l’intuition des vendeurs et sur les informations fournies par les clients. L’Analyse Prédictive, sur ce point, peut prendre en considération l’historique des ventes par période, produit, segment, marché… mais également d’autres facteurs influenceurs qui contribuent à expliquer les variations non liées à la tendance et à la saisonnalité, communément nommés « prédicteurs ». Ces derniers peuvent être internes (exemple : une action marketing) ou externes à l’entreprise (exemple : le pouvoir d’achat des ménages). Dans tous les cas, les bénéfices en termes de prévisions des ventes sont importants : prévisions plus fiables, gain de temps, mise à jour des prévisions plus fréquente, etc.

Cycle de vie client (Customer lifetime value)

Enfin, le cycle de vie client (Customer Lifetime Value) est également une notion importante qui doit beaucoup au progrès considérable de l’Analyse Prédictive et du Big Data. Elle permet d’évaluer la valeur actuelle des bénéfices attendus sur la durée de vie d’un client. Ce paramètre est d’autant plus important qu’il repose sur le fait que la plupart des bénéfices des entreprises proviennent des clients fidèles plutôt que des nouveaux clients. Il convient donc de prendre en compte le potentiel de chaque client dans la durée. C’est aussi une notion puissante afin de guider la décision et l’action dans des domaines aussi divers que la gestion de la relation client, les programmes de fidélisation, les promotions commerciales et même la planification financière et l’évaluation des entreprises…

Une méthodologie pour exploiter le Big Data au service des entreprises

La démarche prédictive de Redstone Partners s’appuie sur la méthodologie CRISP-DM développée par IBM. Elle se compose de 6 étapes allant de la compréhension du problème métier au déploiement et à la mise en production. Elle permet d’élaborer plusieurs modèles prédictifs, afin de répondre à la problématique métier identifiée par l’entreprise. Les clients commencent par une Proof of Concept (POC) qui permettra d’appliquer cette méthodologie au service de leur entreprise. Elle doit permettre un retour d’expérience puis la validation d’une solution technique, en fonction des données opérationnelles.

En ce sens, le POC est la première pierre d’un édifice conjuguant efficacité opérationnelle et performance financière…

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Connaissance client & profils de consommateurs : étude de cas retail

Armstrong_qp — Tue, 25 May 2021 08:20:41 +0000

La connaissance client est un enjeu clé pour le secteur du retail. Bien connaître ses clients et leur évolution est indispensable pour anticiper leurs envies, leur proposer des offres parfaitement adaptées et mieux prévoir les ventes.

Pour un de ses clients retail, Redstone Partners effectue une mission en point de vente.

Segmentation et connaissance client à 360°

Identification et profilage des consommateurs possédant une carte de fidélité
Contrôle de l’évolution du parc client
Ciblage de campagnes publicitaires et promotions personnalisées

Push / Recommandation de produits ou services

La connaissance des clients, leur profil consommateur mais aussi leur historique d’achat, permet alors de mettre en place des push et recommandations ciblés en fonction de leur profil. Le but ? Fidéliser les consommateurs, augmenter les ventes et les prévoir efficacement en maîtrisant le cycle de vie du client.

Bien connaître ses clients est un atout précieux pour faciliter la prise de décision pour une entreprise retail. Gestion de la relation client, programmes de fidélisation ou encore promotions commerciales peuvent être mieux ciblés et donc plus efficaces.

Notre offre repose sur un environnement technique solide : Snowflake, Alteryx, hue, spark, hive, impala, dataiku, Shell, python, java, scala, Talend, HDFS, AWS (S3)

Pour découvrir plus de cas d’usage, vous pouvez nous retrouver sur notre page LinkedIn. Nous y publions très régulièrement des études de cas, des focus sur les métiers de l’analyse prédictive, etc

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