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Automatisation

L'analyse prédictive au service des performances informatiques

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

L'analyse prédictive est une méthode qui permet d'interpréter les données actuelles et anciennes afin de faire des prévisions sur les événements à venir. Elle utilise des techniques telles que l'apprentissage automatique, 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.

Avec l'IoT (Internet des objets), les entreprises ont aujourd'hui accès à un volume de données toujours plus élevé et en recueillent toujours plus. L'analyse prédictive permet d'interpréter et d'exploiter les données du Big Data afin de comprendre le marché et de prendre des décisions.

Parce qu'il faut d'importants volumes de données pour identifier des phénomènes récurrents et des tendances, mais aussi pour prendre des décisions éclairées, le Big Data est la base de l'analyse prédictive.

Il existe de nombreux outils et logiciels d'analyse prédictive qui permettent aux utilisateurs métier et aux spécialistes de créer des modèles dont ils peuvent tirer certaines conclusions. Le choix du logiciel d'analyse prédictive dépend des cas d'utilisation et des objectifs visés.

Techniques d'analyse prédictive

L'analyse prédictive s'appuie sur des modèles entraînés à prévoir des valeurs à partir de nouvelles données en se basant sur des ensembles de variables existantes. Le modèle identifie alors des relations et des schémas récurrents dans les variables disponibles et fournit un score en fonction des éléments qu'il a été entraîné à identifier.

Ce score peut servir de mesure pour l'informatique décisionnelle, pour évaluer le risque ou les avantages potentiels d'un ensemble de conditions. Il permet de déterminer la probabilité qu'un événement donné survienne.

L'analyse prédictive s'applique aussi bien aux données structurées que non structurées. L'exploration de données, c'est-à-dire le processus de découverte de schémas récurrents, de tendances et de comportements dans de vastes ensembles de données, contribue à préparer des données issues de diverses sources, telles qu'un entrepôt de données ou un data lake, à des fins d'analyse.

Une fois les données préparées, on utilise la modélisation prédictive, le processus qui consiste à créer et à tester un modèle d'analyse prédictive. Une fois qu'un modèle a été entraîné et évalué, il peut être réutilisé pour répondre à de nouvelles questions sur des données similaires.

Les techniques de modélisation prédictive comprennent notamment les techniques de régression, d'apprentissage automatique, d'arbres de décision et de réseaux de neurones, entre autres options.

Modèles de régression

Les modèles de régression utilisent des équations mathématiques pour déterminer la relation qui existe entre des variables.

Les modèles de régression linéaire fournissent des résultats continus avec des possibilités infinies (telles que les valeurs potentielles de l'immobilier, à l'aide d'un coût connu au mètre carré), contrairement aux modèles de régression logistique qui fournissent un nombre limité de possibilités (par exemple si un logement spécifique dans un quartier se vendra au-dessous ou au-dessus d'un certain prix).

Les modèles de régression sont souvent utilisés par les banques et d'autres institutions financières, afin de déterminer un risque de crédit, détecter des fraudes à la carte bancaire, établir des prévisions sur les tendances du marché et anticiper l'impact de nouvelles réglementations en matière de services financiers.

Arbres de décision

Les arbres de décision constituent une autre technique fréquemment utilisée dans l'analyse prédictive. Ils permettent d'identifier la raison pour laquelle chaque décision mène à une autre décision. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent avoir recours à des arbres de décision pour identifier des séries de conditions de type « si X, alors Y ». Ces conditions sont basées sur une liste de questions séquentielles et hiérarchisées qui permettent d'aboutir à un résultat basé sur les données fournies.

L'arborescence de ce modèle permet aussi de visualiser tous les résultats possibles d'une décision en représentant la probabilité pour chaque décision d'aboutir à tel ou tel résultat.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique vient compléter l'analyse prédictive. L'analyse prédictive nécessite généralement l'intervention de spécialistes du traitement des données ou d'analystes pour la création de modèles, tandis que les algorithmes d'apprentissage automatique, utilisés dans les logiciels d'intelligence artificielle ou d'apprentissage profond, tels que Watson d'IBM, se développent de façon autonome. Ils évoluent et s'améliorent en traitant des données, sans qu'il soit nécessaire de les reprogrammer régulièrement.

Réseaux de neurones

Les réseaux de neurones sont des techniques d'analyse avancées, utilisées pour déterminer l'exactitude des informations obtenues à partir des modèles de régression et des arbres de décisions. Un réseau de neurones identifie les similarités non linéaires entre des données disparates. Il est particulièrement utile lorsque la portée d'un événement potentiel est plus importante que ses causes.

Améliorer les performances informatiques grâce à l'analyse prédictive

L'analyse prédictive peut améliorer les performances informatiques en identifiant certains risques ou en vous signalant des problèmes potentiels dans votre infrastructure informatique. Au lieu d'attendre un rapport d'erreur (signalant par exemple la défaillance d'un équipement), vos équipes d'exploitation peuvent utiliser l'analyse prédictive pour trouver et résoudre des problèmes de façon proactive avant qu'ils n'affectent votre environnement, ce qui peut faire gagner du temps et de l'argent à votre entreprise.

Vous pouvez également utiliser l'analyse prédictive pour procéder à des évaluations de risques, éviter certains problèmes de sécurité et des temps d'arrêt non planifiés, en analysant l'ensemble des actions effectuées sur un réseau en temps réel en vue de détecter des anomalies ou des vulnérabilités potentielles.

Des outils d'automatisation peuvent être utilisés en complément de l'analyse prédictive afin de corriger les problèmes identifiés ou de mettre en œuvre des modifications basées sur les résultats prévus.

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