Dans le monde numérique et connecté d'aujourd’hui, les entreprises ont à leur disposition plus de données que jamais sur leurs clients et leurs opérations commerciales. Nombre d'entre elles ont peut-être l'habitude d'utiliser les informations recueillies pour faire des prédictions sur les tendances futures de ces données. Cependant, la génération d'informations commerciales efficaces et opportunes est devenue plus complexe compte tenu des grandes quantités de données disponibles. Et même si l'analyse prédictive est un rouage essentiel des opérations commerciales, c'est l'intelligence artificielle (IA) qui constitue la véritable clé de la réussite.
Lorsqu'il s'agit d'intégrer l'IA à l'analyse prédictive, comprendre le rôle que jouent les algorithmes et les modèles informatiques dans l'analyse des données de l'entreprise et dans la génération de prévisions peut aider cette entreprise à stimuler sa croissance future. Il s'agit de garder les yeux tournés vers l'avenir et de tirer les leçons du passé. En intégrant l'IA aux pratiques commerciales existantes, les entreprises peuvent envisager l'avenir avec une toute nouvelle perspective.
Qu'est-ce que l'analyse prédictive alimentée par l'IA ?
L'utilisation de l'intelligence artificielle à des fins d'analyse prédictive est devenue monnaie courante dans le domaine de la business intelligence. Grandes et petites entreprises confondues profitent des avancées des modèles informatiques, souvent des modèles d'IA, pour analyser rapidement leurs données de vente, clients, marketing, etc.
Dans le monde d'aujourd'hui, les données sont disponibles sous plusieurs formats, et elles sont prêtes à être utilisées pour diverses applications. Si l'analyse prédictive est utilisée depuis que les entreprises recueillent des données, l'inclusion de l'IA dans le processus a permis aux organisations d'exploiter rapidement et efficacement les vastes quantités d'informations à leur disposition.
Différence entre l'intelligence artificielle et l'analyse prédictive
Pour comprendre l'analyse prédictive alimentée par l'IA, vous devriez commencer par vous poser la question suivante : « Qu'est-ce que l’analyse prédictive ? ».
Si de nombreuses personnes ne maîtrisent pas bien l'IA, il est tout de même important de comprendre l'analyse prédictive et de savoir dans quelle mesure elle s'applique à votre cas. Alors, quelle définition pourrions-nous donner de l'analyse prédictive ?
En science des données, l'analyse prédictive s'intéresse à l'avenir. En d'autres termes, il s'agit d'analyser les données du passé et de prédire ce qui va se passer à l'avenir sur la base de ces données.
Si l'analyse prédictive était déjà disponible et utilisée avant le développement de modèles d'IA, les méthodes manuelles mettaient des heures à générer une solution en se basant sur quelques centaines de points de données.
L'IA est très efficace pour effectuer des analyses prédictives, car elle peut collecter, organiser et analyser les données rapidement. Les modèles d'analyse prédictive basés sur l'IA seront capables de générer une solution en se basant sur des millions de points de données en quelques minutes. Bien entendu, les capacités de l'IA s'étendent bien au-delà de l'analyse prédictive.