Définition et fonctionnement de l’IA prédictive
Que ce soit pour la grande distribution ou d’autres types d’entreprises, optimiser la gestion des stocks, des ventes, ou même du trafic est une problématique majeure. Au-delà de l’impact sur le chiffre d’affaires, cette question est aussi essentielle tout au long de la supply chain, afin d’assurer un service de qualité et de pérenniser les différents processus de l’activité (achat, livraison, etc.). Il faut dire que toutes les entreprises se doivent désormais de produire en bonne quantité, surtout à l’heure d’internet et de l’achat en ligne.
Grâce à l’évolution des technologies, les solutions et autres outils d’analyses sont désormais de plus en plus précis. Parmi eux, on peut notamment compter sur l’intelligence artificielle prédictive, une technologie qui se base sur le « machine learning », capable de prédire, simuler et automatiser tout ce qui concerne les stocks, le pricing, les promotions, ou encore l’assortiment d’une entreprise.
Pour mieux comprendre les grands principes de l’IA prédictive et ses différents domaines d’application, faisons un tour d’horizon de son fonctionnement et de ses principales spécificités.
Qu’est-ce que de l’IA prédictive ?
De manière générale, et en dehors de toute application, l’IA prédictive est une méthode d’analyse de données, capable de prédire et anticiper les besoins ou évènements futurs d’une entreprise. Cela permet entre autres de voir venir les tendances, ou de prévoir des risques et leurs solutions. Bien évidemment, le fonctionnement de l’intelligence artificielle prédictive repose sur les informations actuelles et passées récoltées au sein de l’entreprise. Sans ces données, il est bien sûr impossible de modéliser des prédictions utiles et efficaces.
Comme vous l’aurez compris, l’IA prédictive est une technologie qui se base exclusivement sur la data, et ce, dans des volumes très importants, à l’image du Big Data. S’il s’agit de l’une des solutions les plus efficaces en de nombreux domaines, comme pour la gestion des stocks de la grande distribution, l’intelligence artificielle prédictive ne donne que des prédictions et hypothèses, qui doivent toujours être analysées en fonction des contraintes et attentes de l’entreprise. Pour être mise en application, l’IA prédictive demande donc une attention toute particulière, que ce soit pour faire la part des choses entre les différentes données récupérées, ou pour être utilisée à bon escient dans une stratégie plus globale.
Attention, il ne faut pas confondre l’analyse prédictive avec l’analyse descriptive ou encore l’analyse prescriptive. En effet, si dans le cas de l’analyse prédictive, il est question d’anticiper et de prévoir certains évènements de l’entreprise, l’analyse descriptive détaille et constate, quant à elle, un évènement en cours. Du côté de l’analyse prescriptive, il s’agit de comprendre pourquoi un évènement risque de se produire et déterminer ce que l’entreprise peut faire pour instaurer des solutions efficaces. Cette dernière se sert donc des données récoltées par l’IA prédictive, afin de répondre à la question qui intéresse les entreprises, « comment faire face à un évènement à venir ? ».
Quel est le fonctionnement de l’IA prédictive ?
L’intelligence artificielle prédictive a de nombreux domaines d’application (marketing, finance, grande distribution, etc.), et ce, aussi bien pour prédire et simuler certaines données, que pour automatiser des tâches parfois chronophages.
Prédire le développement d’une entreprise avec l’intelligence artificielle prédictive
L’un des premiers intérêts de l’IA prédictive pour une entreprise est évidemment d’obtenir des prévisions précises sur son avenir et celui du marché dans lequel elle évolue. Il faut dire que dans un monde en mouvement comme le nôtre, où les secteurs évoluent très vite, il devient très difficile de se positionner sur le long terme. À ce titre, l’intelligence artificielle prédictive est d’une aide non négligeable, puisqu’elle apporte une grande dose de fiabilité à toutes les entreprises qui en ont besoin.
Dans le domaine de la vente, l’IA prédictive a véritablement le vent en poupe, à tel point que des géants du commerce tels qu’Amazon y ont déjà recours. Optimiser son modèle par le biais d’analyses poussées apparaît donc comme une solution d’avenir. Le « machine learning » est un processus qui prend de plus en plus d’importance, et ce, toute industrie confondue. À titre d’exemple, l’intelligence artificielle prédictive peut récupérer les informations liées à la navigation des clients sur un site internet, pour ainsi prédire d’autres besoins actuels ou futurs. Si cela impacte l’expérience utilisateur de manière positive, les conséquences sur le chiffre de vente de l’entreprise sont aussi significatives.
Toutefois, il serait trompeur de limiter l’IA prédictive aux attentes des clients, puisqu’elle permet d’impacter aussi bien d’autres domaines. C’est par exemple le cas de la gestion des stocks, dans les points de vente et les entrepôts de stockage, qui peut se voir considérablement optimisée grâce à l’analyse de différents types de data.
Simuler des scénarios avec l’intelligence artificielle prédictive
Si l’IA prédictive est une méthode d’analyse capable de faire des prédictions, celle-ci peut également simuler un certain nombre de scénarios pour affiner la stratégie de l’entreprise. Qu’il s’agisse des promotions, du pricing, ou encore de l’assortiment, cette faculté de l’intelligence artificielle prédictive peut impacter de nombreux domaines d’une activité. Pour une question de rentabilité ou d’optimisation, simuler les futurs cas de figure les plus probables sur son marché permet à l’entreprise d’être plus performante et plus compétitive.
Bien entendu, l’IA prédictive ne se contente pas de faire des prédictions généralistes, puisqu’elle s’adapte aussi et surtout aux contraintes et objectifs commerciaux. Loin d’être anodine, la simulation revêt de nombreux avantages, aussi bien pour prendre en compte les facteurs absents des données prédictives que pour simplement préciser les contours des prédictions initiales. En effet, elle permet entre autres d’affiner ces dernières et d’avoir une meilleure compréhension de leurs tenants et aboutissants.
À noter que simuler des scénarios implique de s’entourer d’experts et de spécialistes, capables de distinguer et de décortiquer les informations récupérées.
Automatiser des tâches avec l’intelligence artificielle prédictive
Au-delà des prédictions et de la simulation, l’IA prédictive peut également permettre d’automatiser un certain nombre de tâches au sein de l’entreprise. Si cela soulage les équipes normalement en charge de ces dernières, d’autant plus qu’il s’agit la plupart du temps de missions chronophages, cette solution redonne surtout la possibilité à tout le monde de se concentrer sur son cœur de métier.
Parmi les tâches que l’IA peut automatiser, on retrouve par exemple la maintenance préventive des bâtiments. En effet, l’intelligence artificielle permet à une entreprise de récolter des informations précises sur l’état d’une infrastructure, ou même sur le fonctionnement d’une machine. Prévoir à l’avance les différents exercices de maintenance permet donc de potentiellement économiser de l’argent, en évitant des dégâts et problèmes plus importants. Cette tâche d’automatisation peut inclure plusieurs aspects, tels que :
- la récupération des données ;
- l’analyse des données ;
- l’évaluation du fonctionnement général.
Il va de soi que les algorithmes permettant l’automatisation répondent aux besoins concrets des entreprises, peu importe leurs profils. Polyvalents, ces derniers tiennent compte des infrastructures en place, à l’image des bases de données, des applications, ou encore des fichiers de stockage.
Comment mettre en place une analyse prédictive ?
Même si cela peut sembler évident, se servir de l’IA prédictive au sein d’une entreprise ne s’improvise pas. Effectivement, cela nécessite d’avoir les compétences suffisantes, ce qui est loin d’être toujours le cas, en partie à cause de la grande complexité de ces solutions. Il est d’autant plus utile de faire appel à des spécialistes, que l’analyse prédictive peut être source d’erreurs et de dérives qu’il faut pouvoir détecter.
Pour que l’intelligence artificielle prédictive puisse révéler tout son potentiel, il est donc important de clarifier en amont les objectifs attendus, de savoir quels outils et logiciels utiliser, ou encore d’anticiper l’intégration des prévisions dans les opérations déjà en cours.
Dans tous les cas, de nombreuses entreprises se sont lancées sur le marché de l’IA prédictive, proposant des solutions complètes et basées sur des algorithmes de haute précision. Mieux vaut donc faire appel à ces dernières pour que le processus d’analyse donne les meilleurs résultats possibles.
Quelles sont les entreprises qui utilisent l’IA prédictive ?
Comme nous l’avons vu, un grand nombre d’entreprises peuvent avoir recours à l’IA prédictive, et ce, dans différents domaines. Parmi les secteurs concernés, on recense entre autres :
- les entreprises de la grande distribution ;
- les grands noms du luxe ;
- les marques de mode et prêt-à-porter ;
- les entreprises de l’industrie pharmaceutique ;
- les multinationales de l’informatique ;
- le secteur de la restauration ;
- le secteur du tourisme ;
- les entreprises de l’évènementiel ;
- les compagnies d’assurance ;
- etc.
Optimisation des stocks, optimisation des promotions, optimisation du pricing, ou encore prévision du trafic sur les points de vente, les algorithmes de l’IA prédictive permettent véritablement d’optimiser tous les aspects du fonctionnement de l’entreprise. C’est d’ailleurs pour cette raison que de grandes enseignes ont d’ores et déjà choisi cette méthode, à l’image du groupe Casino, des magasins U, ou même de Monoprix. De même, parmi les grands noms de l’industrie pharmaceutique qui se sont aussi tournés vers ces solutions, on note la société Bayer et le groupe Alter Pharma. Du côté des grandes entreprises du transport, ce sont des géants comme la SNCF et Corsica Ferries qui utilisent ces technologies. Enfin, les multinationales de l’informatique ne sont pas en reste, puisque des entreprises comme Cisco, Oracle, ou Microsoft ont elles aussi adopté l’IA prédictive.