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bénéfices de l'analyse prédictive

Comment exploiter les bénéfices de l’analyse prédictive sans compétences en interne

L’ analyse prédictive fait désormais partie de la boite à outils du Data Scientist, quel que soit le secteur professionnel pour lequel il déploie ses compétences. Toutes les structures professionnelles ne disposent pas forcément en interne de ces ressources très particulières. La maîtrise des techniques analytiques et d’apprentissage machine qui rendent possible l’analyse prédictive nécessite une conséquente. Cependant, en ayant recours à des cabinets de consulting spécialisés, et en utilisant des outils adaptés de dernière génération, même les organisations professionnelles de taille modeste peuvent pleinement bénéficier des bénéfices de l’analyse prédictive.

 

Bénéfices de l’analyse prédictive : utiliser le passé et le présent pour prédire l’avenir

 

Comme son nom l’indique, l’analyse prédictive sert à déterminer la probabilité que certains événements ou des résultats se produisent dans l’avenir. Grâce à des méthodes statistiques et des algorithme basés sur les concepts de l’intelligence artificielle il est possible d’extraire des connaissances de données et de transactions passées et présentes. On découvre alors des schémas relationnels entre ces connaissances et l’on peut en extrapoler un modèle.

Cette modélisation des connaissances autorise la création d’une sorte de boîte noire qui fournira des résultats identiques ou très proches de la réalité lorsqu’on lui soumet des informations identiques en entrée. Le modèle apprend de façon mathématique à identifier des comportements-types, comme celui de consommateurs. Il peut également générer une équation qui produira des résultats fiables lorsqu’on lui donne en entrée des informations qu’il ne connaît pas. Il est capable de les extrapoler à partir des exemples qu’on lui a précédemment fourni.

 

Une technologie de rupture très avantageuse pour les entreprises

 

Être à même de prédire certains événements à l’avance est évidemment un avantage de poids pour n’importe quelle entreprise. On pourrait croire que l’analyse prédictive est confinée dans les laboratoires de recherche ou réservée à l’usage exclusif de multinationales, il n’en est rien. Si les géants d’internet comme Google ou Amazon l’utilisent en permanence pour mieux cibler leurs clients, les méthodes et les outils d’analyse prédictive sont à la portée de toutes les entreprises.

L’analyse prédictive c’est donc la mise au point d’algorithmes prédictifs basés sur des données historiques qui conduisent à la création d’un modèle. Lorsque l’on fournit de nouvelles données au modèle, il est capable d’en déduire des prédictions. Les applications au quotidien pour les entreprises sont infinies et sources d’économies et de profits. Il est possible d’identifier des clients susceptibles d’arrêter l’utilisation d’un produit ou d’un service. On peut aussi piloter plus précisément une campagne marketing afin qu’elle ne cible que les clients vraiment concernés. Le service au client peut être nettement amélioré en mettant au point des plannings personnalisés et qui prévoient les futurs besoins et commandes.

Dans un cadre d’utilisation industrielle de l’analyse prédictive on peut pousser très loin les possibilités des méthodes. Certains constructeurs automobiles accumulent les heures de tests sur leurs prototypes de véhicules pour détecter des défauts avant même la mise en production. La fameuse entreprise américaine NVIDIA, spécialisée dans les processeurs GPU destinés au graphisme et à l’intelligence artificielle va encore plus loin. Ses clients qui souhaitent équiper leur véhicule pour la conduite autonome peuvent le faire virtuellement sur un simulateur. Le programme Nvidia Drive Constellation en analyse toutes les caractéristiques pour en tirer un modèle virtuel, que l’on peut piloter en ligne, et dont il est possible de prévoir tous les comportements. Aussi bien lors d’une conduite normale qu’en mode autonome. On comprendra bien que tout réside dans la précision du modèle et dans la fiabilité des données qu’on lui a fourni.

 

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La nouveauté du domaine exige l’apport de compétences externes

 

Les spécialistes en analyse prédictive ne sont pas encore très nombreux sur le marché de l’emploi. Ils le sont encore moins au sein-même des entreprises. Pour celles qui comprennent les avantages indéniables que peuvent leur apporter ces nouvelles méthodes et technologies il n’y a pas souvent d’autre moyen que de recourir à des compétences externes. Des cabinets comme XL Consultants sont bien placés pour offrir de tels services.

En effet, il n’existe pas à l’heure actuelle de pure players dans le domaine de l’analyse prédictive. On peut d’ailleurs penser que cela va rapidement changer à cause des grandes perspectives de croissance de la demande pour de tels services. Néanmoins, des cabinets comme XL Consultants, spécialisés dans des domaines comme le management par les processus sont bien placés pour proposer des services d’analyse prédictive. Leurs activités sont très proches du sujet et les travaux et formations qu’ils proposent en font des intervenants de choix lors de la mise en place d’un projet d’analyse prédictive.

 

Les outils novateurs sont déjà là et sont prêts à être employés

 

En plus des conseils avisés de spécialistes du domaine il ne faut pas hésiter à s’enquérir des fonctions proposées par les outils déjà disponibles sur le marché. Si des boîtes à outils comme Spark Insights restent complexes et encore réservées à des spécialistes, il existe des alternatives de qualité. Il ne faut pas oublier que l’analyse prédictive est intimement liée au Big Data et, pour sa partie temps-réel, à l’internet industriel des objets (IIoT).

Des outils comme ceux proposés par UsiTab peuvent tout à fait être mis à profit pour répondre à des besoins en analyse prédictive. Même s’ils sont pensés à l’origine pour une utilisation dans un cadre , leur grande versatilité autorise une utilisation à des buts de prédiction. Les outils d’UsiTab sont à but décisionnel ce qui implique qu’ils font partie de la même famille analytique, celle qui regroupe le descriptif, le décisionnel et le prédictif.

 

https://www.orange-business.com/fr/magazine/usine-connectee-comment-big-data-revolutionne-production 
https://www.usine-digitale.fr/article/nvidia-annonce-le-simulateur-drive-constellation-pour-entrainer-virtuellement-les-vehicules-autonomes.N672649 
https://studio.azureml.net/
https://www.h2o.ai/sparkling-water/ 
https://playground.tensorflow.org
https://databricks.com/

Loïc Le Doussal
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