La définition et le fonctionnement de l'intelligence artificielle prédictive

Les commerces de détail, ainsi que d'autres types d'entreprises, sont confrontés à des problèmes majeurs d'optimisation des stocks, de maximisation des ventes et même de gestion du trafic.

Un service bien conçu garantit aux clients des produits de qualité et facilite de manière fiable la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Toutes les entreprises, notamment les détaillants en ligne et autres entreprises de commerce électronique, doivent désormais produire en grandes quantités.

Le développement de la technologie a rendu les solutions et autres outils d'analyse plus précis. La technologie du machine learning est un moyen d'améliorer les opérations commerciales en anticipant la demande des clients, en automatisant les processus et en simulant des scénarios.

Examinons les grands principes de l'IA prédictive et son fonctionnement en nous penchant sur différents domaines où elle est déjà utilisée.

L'intelligence artificielle prédictive c'est quoi ?

L'analyse prédictive est une méthode ou un ensemble de méthodes permettant d'analyser des données afin de faire des prédictions sur des événements futurs. Elle utilise différentes entrées telles que les performances passées et actuelles de l'entreprise, les tendances du comportement des clients, l'analyse des concurrents, etc...

L'intelligence artificielle prédictive s'appuie sur les informations actuelles et passées recueillies au sein de l'entreprise. Sans ces données, il est bien sûr impossible de modéliser des prédictions utiles ou efficaces, mais elle a également un impact sur les opérations quotidiennes en aidant à la gestion des tâches du flux de travail, par exemple en automatisant les tâches répétitives susceptibles de provoquer une erreur humaine. L'analyse prédictive, comme vous l'avez sans doute compris, est une technologie axée sur les données qui traite de très gros volumes d'informations.

La meilleure solution à de nombreux problèmes d'inventaire dans le commerce de détail est l'intelligence artificielle prédictive, mais elle ne donne que des prédictions et des hypothèses - qui doivent toujours être analysées en fonction des contraintes de l'entreprise L'IA prédictive ne peut prospérer que si l'on veille à ce que ses données soient triées de manière appropriée et utilisées à bon escient dans le cadre d'une approche globale.

Soyez conscient de la différence entre l'analyse prédictive, l'analyse descriptive et l'analyse prescriptive. L'analyse descriptive se réfère à l'observation d'un événement en cours, et l'analyse prédictive utilise des données historiques pour anticiper des événements futurs.

Dans l'approche prescriptive, les analystes tentent d'identifier la cause d'un événement et proposent ensuite à l'entreprise des moyens d'éviter que ce type de problème ne se reproduise. L'IA prédictive utilise les données collectées par le programme pour répondre à une question qui intéresse les entreprises : "Comment devons-nous faire face à un événement à venir ?".

Comment fonctionne l’IA prédictive ?

L'intelligence artificielle peut être utilisée à de nombreuses fins différentes, notamment pour prédire et simuler des données, ainsi que pour automatiser certaines tâches fastidieuses.

L’intelligence artificielle prédictive pour prédire l'évolution d'une entreprise

L'IA prédictive peut aider une entreprise à prévoir les tendances et à prendre de meilleures décisions concernant son avenir. Dans un monde qui évolue rapidement comme le nôtre, il est difficile pour toute entreprise ou industrie de rester au sommet.

L'intelligence artificielle prédictive aide les entreprises à accroître leur fiabilité en les rendant moins dépendantes de l'intervention humaine. L'IA prédictive devient rapidement un élément essentiel de la vente, et les principaux détaillants tels qu'Amazon l'utilisent déjà. Utiliser des analyses avancées pour optimiser son modèle semble donc être une solution d'avenir.

Le machine learning prend une place de plus en plus importante dans toutes les industries. Grâce à l'intelligence artificielle prédictive, les entreprises peuvent recueillir des informations sur la façon dont les clients interagissent avec un site web et utiliser ces données pour mieux prédire ce que le client pourrait vouloir ensuite.

Cependant, l'IA prédictive ne se limite pas aux attentes des clients ; elle peut également être utilisée dans d'autres domaines. Par exemple, l'analyse de différents types de données peut améliorer considérablement la gestion des stocks dans les points de vente et les entrepôts de stockage.

Envisagez toutes les possibilités avec l’intelligence artificielle prédictive

L'IA prédictive peut être utilisée pour tirer des conclusions et faire des prédictions, mais elle est également capable de simuler plusieurs scénarios afin d'aider à affiner la stratégie d'une entreprise. L'intelligence artificielle prédictive peut être utilisée pour prendre des décisions commerciales importantes concernant les promotions, les prix et l'assortiment. À des fins de rentabilité ou d'optimisation, l'entreprise peut simuler des scénarios futurs probables sur son marché et être plus efficace et compétitive.

L'IA prédictive peut également être entraînée à faire des prédictions spécifiques et personnalisées pour différentes entreprises. Le recours à la simulation pour affiner les contours et prendre en compte les facteurs absents des données prédictives est plus qu'une question triviale. Elle nous permet, entre autres, de mieux comprendre les subtilités de notre système complexe.

Il convient de noter que lors de la simulation de scénarios, il faut s'entourer d'experts et de spécialistes capables de distinguer les données pertinentes dans une mer d'informations.

L'intelligence artificielle prédictive vous permet d'automatiser les tâches répétitives

L'IA prédictive peut également être utilisée pour automatiser un certain nombre de tâches au sein de l'entreprise. Si cela permet de décharger les équipes normalement chargées de missions chronophages, chacun aura plus de liberté pour se concentrer sur le travail le plus important pour son propre service. L'intelligence artificielle peut être utilisée pour automatiser la maintenance préventive des bâtiments, par exemple. Elle permet aux entreprises de recueillir des informations précises sur l'état d'une infrastructure ou même sur le fonctionnement d'une machine. Une bonne planification des exercices de maintenance permet d'économiser de l'argent et d'éviter d'endommager des pièces plus importantes. La tâche d'automatisation peut inclure plusieurs aspects, tels que : la récupération des données ; le traitement et l'analyse des données ; et l'évaluation de l'opération globale.

Les algorithmes d'automatisation sont polyvalents et tiennent compte des systèmes et infrastructures existants, tels que les bases de données, les applications ou les fichiers de stockage.

Mettre en place une analyse prédictive 

Bien que cela puisse paraître évident, l'utilisation de l'IA prédictive au sein d'une entreprise ne s'improvise pas. En effet, elle nécessite certaines compétences - ce qui est loin d'être toujours le cas tant ces solutions sont difficiles à mettre en œuvre correctement. Il est important de faire appel à des spécialistes pour l'analyse prédictive, car le processus peut produire des erreurs et des incohérences qui doivent être rectifiées.

Pour que l'intelligence artificielle prédictive atteigne son plein potentiel, il est important de clarifier les objectifs à l'avance et de savoir quels outils seront utilisés. Ces dernières années, de nombreuses entreprises ont commencé à vendre des produits d'IA prédictive capables de faire des prédictions très précises. Il est donc préférable d'utiliser ces produits afin de s'assurer que le processus d'analyse donne les résultats les plus prometteurs possibles.

Qui utilise l'intelligence artificielle 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 trouve des entreprises leaders sur leurs marchés respectifs : la grande distribution, les marques de luxe, les créateurs de mode et de prêt-à-porter, les laboratoires pharmaceutiques (y compris ceux qui traitent des données), les prestataires de services de restauration etc.

Les algorithmes d'IA prédictive peuvent aider à optimiser chaque aspect des opérations d'une entreprise, de l'optimisation des stocks aux prévisions de trafic sur le point de vente. C'est pour cette raison que les grands distributeurs tels que le groupe Casino, les magasins U et Monoprix ont adopté cette méthode. Parmi les grands noms de l'industrie pharmaceutique qui se sont également tournés vers ces solutions figurent Bayer, le groupe Alter Pharma et de grandes entreprises de transport telles que la SNCF et Corsica Ferries. Toutes les entreprises ne sont pas petites, cependant. Des multinationales de l'informatique telles que Cisco, Oracle et Microsoft ont également adopté l'IA prédictive pour l'utiliser dans de nombreuses applications différentes.