Mieux prédire l’avenir. Prévoir l’évolution du marché est un élément essentiel de la stratégie d’une entreprise. Les Data Scientist, contrôleurs financiers et experts en analytique ont besoin d’outils fiables et de technologies performantes pour faire de meilleures prévisions de ventes et ainsi conserver un avantage compétitif. L’analyse prédictive aide les entreprises à se développer de manière plus rentable et à réagir plus rapidement face aux changements. Pour faire les prévisions financières les plus justes possible, la clé est de savoir identifier les données pertinentes et de savoir les analyser.

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

Qu’est-ce que la prévision financière ?

Les stratégies et les coûts à long terme peuvent être planifiés plus efficacement grâce à un outil spécifique : la prévision financière. Les prévisions financières peuvent être utilisées aussi bien par la direction financière que par n’importe quel autre département d’une entreprise. Une prévision financière sert à minimiser les risques, en particulier celui de prendre des décisions financièrement contre-productives.

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est une extension de la prévision financière. Elle révèle les relations entre les données et rend possible des prévisions de ce qui va se passer à l’avenir, avec une forte probabilité, sur la base de l’historique des bases de données, ainsi que les tendances qui se dessinent.

Du modèle de données à la prévision

Une prévision peut être faite avec des méthodes qualitatives et quantitatives. L’approche qualitative est généralement basée sur des enquêtes auprès des clients ou des avis d’experts du secteur.

Dans l’approche quantitative, les données historiques, l’analyse en temps réel ou les relations de cause à effet, ou « facteurs de données », servent de base pour identifier les modèles de données et faire des prévisions. À cette fin, les modèles sont créés sur la base d’algorithmes mathématiques et statistiques, voire à partir de procédés modernes comme le Machine Learning. Diverses méthodes sont également utilisées, comme le clustering, l’analyse des facteurs ou encore l’analyse par régression.

Prévision financière et analyse prédictive : quelle est la différence ?

Bien qu’elles semblent similaires, la prévision financière et l’analyse prédictive sont deux démarches différentes de résolution d’une situation.

La prévision financière

La prévision financière permet de prédire la valeur future de certaines données, en examinant des tendances spécifiques. Il peut s’agir soit de prédictions qualitatives, par exemple en se basant sur les connaissances détaillées d’un responsable commercial à propos des comptes clients, soit de corrélations quantitatives à partir d’autres variables d’influence. Idéalement, la prévision financière devrait donner des indications sur la possibilité d’atteindre les objectifs en cours et souligner les actions à mener au sein de l’entreprise. La prévision financière complète d’autres composants financiers de l’entreprise, notamment les planifications stratégiques et opérationnelles.

L’analyse prédictive

L’analyse prédictive est une extension de la prévision financière classique. Elle prend en compte une multitude d’entrées, de valeurs, de tendances, de cycles et de fluctuations des données dans différents domaines d’activité, afin de produire des prédictions. Il s’agit d’une approche performante et plus complète, basée sur les données, qui s’utilise pour soutenir plus efficacement la performance de l’entreprise.

Comment l’analyse prédictive peut faire avancer votre entreprise

Si les prévisions sont utiles pour le développement de l’existant, l’analyse prédictive permet aux entreprises de s’appuyer sur des informations moins subjectives, plus complètes et plus analytiques, afin de favoriser une meilleure prise de décision. Les techniques avancées d’analyse prédictive utilisent des formes d’intelligence artificielle comme le Machine Learning pour prédire des résultats plus détaillés et plus spécifiques, souvent avec une notion de probabilité. Ce processus se fait généralement en visualisant une grande quantité de données, déjà enregistrées ou produites en temps réel, afin d’identifier leurs modèles.

L’analyse prédictive peut par exemple servir à prédire les revenus de l’entreprise pour l’année à venir en se basant sur la manière dont évoluent certaines variables très spécifiques comme les requêtes des clients dans les moteurs de recherche, les prix de la concurrence, ou encore l’apparition d’événements inhabituels. L’impact de chaque facteur peut être analysé individuellement, ce qui aide l’entreprise à mieux comprendre les tendances du marché. L’analyse prédictive est une technique de prévision automatisée qui permet d’ajuster continuellement les prévisions financières pour que l’entreprise identifie rapidement les nouvelles opportunités comme les risques et qu’elle se développe de manière rentable.