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Apprentissage automatique et analyse prédictive : quelles différences ?

Beaucoup peinent à comprendre les spécificités propres de l’apprentissage automatique et de l’analyse prédictive. Bien que ces deux disciplines se concentrent sur le traitement efficace des données, de nombreuses différences les distinguent.

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique (ou Machine Learning) est une méthode d’apprentissage informatique sur laquelle sont basées la plupart des applications d’intelligence artificielle (IA). Dans l’apprentissage automatique, les systèmes ou les algorithmes progressent à mesure qu’ils côtoient les données, sans s’appuyer sur une programmation explicite. Les algorithmes utilisés pour l’apprentissage automatique sont des outils très variés capables d’effectuer des prévisions tout en acquérant des connaissances issus de billions d’observations.

L’apprentissage automatique est considéré comme une extension moderne de l’analyse prédictive. La reconnaissance efficace de modèles et l’auto-apprentissage constituent les piliers des schémas d’apprentissage automatique, qui s’adaptent automatiquement à l’évolution des modèles pour garantir le choix d’actions appropriées.

De nos jours, nombre d’entreprises s’appuient sur des algorithmes d’apprentissage automatique pour mieux comprendre leurs clients et les éventuelles opportunités de revenus. Des centaines d’algorithmes d’apprentissage automatique, existants et récents, sont appliqués pour obtenir des prévisions précises qui orientent les décisions en temps réel, ainsi moins dépendantes de l’intervention humaine.

Application professionnelle de l’apprentissage automatique : satisfaction des employés

L’apprentissage automatique peut servir à mesurer la satisfaction des employés en temps réel. Une application à la fois commune et simple de cette technologie, mais qui porte néanmoins ses fruits.

Les applications d’apprentissage automatique peuvent s’avérer hautement complexes. Mais il est aussi aisée qu’utile pour l’entreprise d’utiliser un algorithme d’apprentissage automatique qui compare le niveau de satisfaction des employés par rapport leur salaire. Au lieu de tracer une courbe de satisfaction prédictive en fonction des salaires des divers employés, comme le suggère l’analyse prédictive, l’algorithme assimile de gigantesques volumes de données d’entraînement aléatoires au moment de la saisie et chaque fois que des données d’entraînement sont ajoutées, les résultats des prévisions varient afin de donner lieu à des prévisions exactes et plus utiles en temps réel.

Cet algorithme d’apprentissage automatique utilise l’auto-apprentissage et la recalibrage automatisé en réponse à l’évolution des modèles dans les données d’entraînement, rendant ainsi l’apprentissage automatique plus fiable que les autres concepts d’IA pour ce qui est des prévisions en temps réel. L’augmentation ou la mise à jour répétée du bloc de données d’entraînement garantit des meilleures prévisions.

L’apprentissage automatique peut également servir dans les domaines de la classification des images et de la reconnaissance faciale grâce à des techniques de réseau neuronal et d’apprentissage approfondies.

Analyse prédictive

L’analyse prédictive peut se définir comme la procédure permettant de condenser de grands volumes de données en informations compréhensibles et exploitables par l’homme. Les techniques d’analyse descriptive de base incluent les calculs de la moyenne et du nombre d’éléments. Les analyses descriptives basées sur l’obtention d’informations à partir d’événements passés ont évolué pour devenir l’analyse prédictive, qui tente de prédire l’avenir en s’appuyant sur les données historiques.

Ce concept applique des techniques complexes de statistiques classiques, comme des arbres de régression et de décision, pour fournir des réponses crédibles aux interrogations telles que : « Si j’augmente de 10 % mes dépenses publicitaires, quelle sera précisément l’impact sur mes ventes ? » L’analyse prédictive génère alors des simulations et à des analyses instructives pour les utilisateurs.

Toutes les applications d’analyse prédictive impliquent trois éléments fondamentaux :

  • Des données : l’efficacité de chaque modèle prédictif dépend fortement de la qualité des données historiques qu’il traite.
  • Une modélisation statistique : inclut les diverses techniques statistiques allant des fonctions de base aux fonctions complexes utilisées pour dégager du sens, des informations et des conclusions. La régression est la technique statistique la plus fréquemment utilisée.
  • Des hypothèses : les conclusions tirées des données recueillies et analysées prédisent généralement l’avenir que suivra un modèle en fonction du passé.

L’analyse des données est déterminante pour la réussite de chaque entreprise et l’analyse prédictive peut être appliquée dans de nombreuses tâches pour améliorer la rentabilité, notamment l’optimisation des campagnes marketing, l’évaluation des risques, l’analyse du marché et la détection de la fraude.

Application professionnelle de l’analyse prédictive : optimisation des campagnes marketing

Autrefois, les précieuses ressources des campagnes marketing étaient gaspillées par les entreprises, qui suivaient uniquement leur instinct pour tenter de s’emparer de niches commerciales. De nos jours, de nombreuses stratégies d’analyse prédictive aident les entreprises à identifier les marchés pour les services et produits qu’elles offrent, à s’y implanter et à y prospérer, en rendant les campagnes marketing plus efficaces.

Une application bien connue consiste à utiliser l’historique de recherche des visiteurs et les modèles d’utilisation sur les sites Web d’e-commerce pour générer des recommandations de produits. Des sites comme Amazon augmentent leur potentiel de vente en recommandant des produits sur la base des intérêts personnels du consommateur. L’analyse prédictive joue aujourd’hui un rôle crucial dans les activités marketing dans presque tous les secteurs : immobilier, assurances, distribution de détail, etc.

Liaisons entre l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive

Tout comme il est important que les entreprises comprennent les différences qui s’observent entre l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive, elles doivent également comprendre les liaisons qui les unissent. Fondamentalement, l’apprentissage automatique est une branche de l’analyse prédictive. Ces deux disciplines ont beau présenter des objectifs et des processus similaires, il existe deux différences majeures entre elles :

  • L’apprentissage automatique génère des prévisions et recalibre les modèles en temps réel automatiquement après leur conception. L’analyse prédictive, de son côté, s’appuie strictement sur des données de « cause » et doit être actualisée avec des données de « modification ».
  • À la différence de l’apprentissage automatique, l’analyse prédictive repose encore sur l’intervention d’experts pour élaborer et tester les associations cause-résultat.

 Cet article est initialement paru sur digitalistmag