Qu'est-ce que l'IA prédictive ? L'avenir des décisions commerciales plus intelligentes

L’IA prédictive s’impose comme un levier essentiel dans la prise de décision en entreprise, le MIT estimant que les investissements dans les modèles prédictifs atteindront 64 (57 €) milliards de dollars d’ici fin 2025.

Aujourd’hui, tous les secteurs tirent parti de l’intelligence artificielle prédictive pour guider leurs décisions à partir de données fiables et pertinentes. Dans cet article, nous verrons ce qu’est l’IA prédictive, son mode de fonctionnement et comment les entreprises peuvent l’adopter pour optimiser leurs opérations et accélérer la croissance de leur chiffre d’affaires.

Qu'est-ce que l'IA prédictive ?

L’intelligence artificielle prédictive utilise l’apprentissage automatique et l’analyse statistique pour examiner les données historiques et en temps réel. En repérant des modèles et des tendances, l’IA prédictive anticipe des événements, des résultats et des comportements futurs, offrant ainsi des informations utiles pour orienter les décisions commerciales.

Les approches traditionnelles d’analyse prédictive reposent sur des techniques statistiques fixes et des règles définies par l’humain. Elles sont souvent moins fiables, difficiles à ajuster et peu réactives face aux évolutions du contexte.

À l’inverse, l’IA prédictive apprend en continu à partir de nouvelles données, ajuste ses modèles automatiquement et améliore la précision de ses prévisions sans intervention manuelle.

Les systèmes d'IA prédictive peuvent fournir des informations concernant :

• la demande de produits et les ventes futures sur la base du comportement des clients, des tendances du marché et de l'historique des ventes,
• le comportement des clients, tel que le risque de désabonnement et les habitudes d'achat,
• les recommandations de la meilleure action suivante (NBA) qui aident les agents de vente et de service à conclure plus efficacement les transactions et les affaires,
• les recommandations de la meilleure offre suivante (NBO) qui suggèrent des produits personnalisés et mettent en évidence les opportunités de vente croisée et de vente incitative,
• la probabilité de conclure une affaire sur la base des données de prospects et de l'historique des ventes,
• les tendances du marché à venir sur la base du buzz en ligne, de l'évolution de la demande et des changements économiques,
• les perturbations potentielles de la chaîne d'approvisionnement dues à des situations politiques ou à des changements météorologiques,
• les défaillances des machines en fonction de l'usure des pièces individuelles et du temps écoulé depuis le dernier entretien.

Comment fonctionne l'IA prédictive ?

L’IA prédictive exploite les données historiques et en temps réel pour générer des informations utiles. Ce processus comprend la collecte et la préparation des données, l’entraînement des modèles et un ajustement constant, essentiel pour améliorer la précision des résultats.

Voici la procédure étape par étape :

1. Collecte et préparation des données

L'IA prédictive analyse les données structurées et non structurées, telles que le texte, les images et les documents :

• le comportement des clients (historique des achats, habitudes de consommation, interactions passées, visites de sites web),
• les données financières (rapports financiers, transactions financières, rapports sur les flux de trésorerie),
• données relatives à l'équipement (rapports sur les performances de l'équipement, rapports d'entretien, images des pièces essentielles des machines),
• les facteurs externes (conditions météorologiques, inflation, troubles politiques, sentiment des médias sociaux).

Les données sont généralement réparties en deux ensembles : les données d’apprentissage, utilisées pour former le modèle d’IA prédictive, et les données de test, qui permettent d’évaluer ses performances une fois l’apprentissage terminé.

2. Algorithme et sélection des paramètres

Le modèle prédictif d’IA est entraîné sur des données existantes à l’aide d’algorithmes de machine learning sélectionnés par les data scientists. L’apprentissage peut être supervisé, avec des données historiques étiquetées par des humains, ou non supervisé, lorsque le modèle détecte seul des schémas dans les données.

Parmi les algorithmes les plus utilisés en IA prédictive, on retrouve :

• les modèles de régression
• les arbres de décision
• les forêts aléatoires
• les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond
• le regroupement par K-means
• la régression linéaire et logistique
• les machines à vecteurs de support

Une fois l’algorithme choisi, les data scientists doivent définir les paramètres du modèle. Par exemple, dans un réseau neuronal, cela implique de fixer les valeurs initiales des poids, qui déterminent l’importance accordée à chaque caractéristique analysée par l’IA prédictive.

3. Formation de modèles : reconnaissance des schémas et prévisions

Pendant la phase de formation, le modèle d’IA prédictive analyse les ensembles de données pour identifier des relations et des schémas, en s’appuyant sur ses paramètres actuels. Il compare ensuite ses prédictions aux valeurs réelles et ajuste automatiquement ses paramètres afin d’améliorer sa précision.

4. Évaluation du modèle

Une fois le modèle formé, il est évalué à l’aide des données de test. Cette étape permet de mesurer sa capacité à faire des prédictions fiables à partir de données nouvelles, jamais utilisées pendant l’apprentissage.

5. Raffinement du modèle

L’IA prédictive continue d’évoluer à mesure que de nouvelles données sont intégrées. Le modèle ajuste ses paramètres et sa structure en continu pour affiner ses prévisions et s’adapter aux changements.

Cas d'utilisation de l'IA prédictive

Dans cette section, nous explorerons plusieurs cas d’usage de l’IA prédictive dans les domaines de la vente, du marketing et du service client. Nous verrons également comment les informations issues de l’IA prédictive peuvent être exploitées dans des secteurs comme la finance et le commerce de détail. À titre d’illustration, nous prendrons l’exemple de Creatio.ai, l’une des plateformes les plus complètes du marché pour l’automatisation des workflows et du CRM avec l’IA.

Ventes

L’IA prédictive aide les équipes commerciales à prioriser les prospects, à identifier la meilleure action à entreprendre et l’offre la plus pertinente à proposer, tout en anticipant les performances commerciales futures.

Évaluation des prospects et des opportunités

Avec Creatio.ai, les entreprises peuvent évaluer la probabilité de succès de chaque vente en fonction des caractéristiques des leads et de leur historique d’engagement. Ces informations permettent aux équipes de vente de hiérarchiser les leads et de concentrer leurs efforts sur les opportunités à fort potentiel.

De plus, les commerciaux peuvent prédire la probabilité de conclure une vente en s’appuyant sur les affaires passées, qu'elles aient été conclues ou non. Grâce aux outils d’évaluation des opportunités, l’IA prédictive permet aux équipes de vente de mieux comprendre quelles affaires traiter en priorité et comment allouer efficacement leurs ressources.

Prochaine meilleure action

Creatio.ai analyse les informations des leads ainsi que les données historiques de leads similaires pour recommander la meilleure étape à suivre afin de convertir un lead plus rapidement. Ces recommandations peuvent inclure l'envoi de matériel supplémentaire, la planification d’un appel, l'offre d'une réduction, et bien plus encore.

Prévisions des ventes

Creatio.ai utilise l'IA prédictive pour anticiper les ventes futures à partir des données historiques de ventes. Grâce à ces prévisions alimentées par l'IA, les entreprises peuvent estimer plus précisément leurs revenus, allouer efficacement leurs ressources, gérer les opérations de la chaîne d’approvisionnement et optimiser les niveaux de stock.

Marketing

Les professionnels du marketing peuvent bénéficier des capacités de l'IA prédictive pour segmenter l'audience d'une entreprise, prédire le taux de réussite des campagnes de marketing et recommander automatiquement des produits en fonction des besoins des clients.

Segmentation de l'audience

Creatio.ai analyse de grandes quantités de données pour segmenter l'audience en groupes susceptibles de répondre positivement à des offres et supports marketing similaires. L’IA prédictive segmente l’audience en fonction des préférences, des habitudes de navigation et de l'engagement passé avec les supports marketing, ce qui permet aux spécialistes du marketing de préparer des campagnes et publicités plus ciblées.

De plus, l’IA prédictive met à jour en temps réel les segments d’audience dès que de nouvelles données sont disponibles. Cela permet un ciblage précis pour les publicités et les campagnes de marketing par e-mail.

Prévision du taux de réponse et de réussite des campagnes

Les professionnels du marketing peuvent exploiter l'IA prédictive pour anticiper la réponse potentielle aux campagnes marketing. En analysant les données historiques, le comportement des clients et les tendances du marché, Creatio.ai fournit des informations sur la manière dont différents segments d'audience pourraient réagir à des actions marketing spécifiques.

Avec Creatio.ai, les responsables marketing peuvent identifier les segments d'audience les plus réactifs, personnaliser les messages selon leurs préférences et allouer le budget aux canaux les plus susceptibles de générer un retour élevé. En utilisant ces données, les équipes marketing peuvent améliorer l'engagement, augmenter les taux de conversion et maximiser leur retour sur investissement.

Recommandation intelligente de produits

Les outils d'IA prédictive analysent le comportement en ligne des clients et leurs achats passés pour offrir des recommandations de produits personnalisées, parfaitement adaptées à leurs besoins. Creatio.ai peut prédire quels produits ou services intéresseront le plus chaque client et ajuster en permanence ces suggestions pour tenir compte de l’évolution de leurs préférences.

Service à la clientèle

Les équipes de service à la clientèle peuvent tirer parti de l'IA prédictive pour hiérarchiser les cas, estimer la probabilité de désabonnement des clients et déterminer l'action à entreprendre en analysant des cas similaires.

Hiérarchisation des files d'attente

Creatio.ai aide les agents du service client à améliorer leur productivité en hiérarchisant et en attribuant automatiquement les dossiers aux agents les mieux qualifiés en fonction de leur charge de travail et de leur expertise.

Sentiment des clients et probabilité de désabonnement

Creatio.ai analyse le comportement et le sentiment des clients en temps réel, alertant les agents du service à la clientèle sur les clients susceptibles de changer de fournisseur. En suivant l'engagement, les interactions passées et les commentaires des clients, l’IA identifie des signes avant-coureurs comme une activité réduite ou un sentiment négatif. Cela permet aux agents de prendre des mesures proactives en offrant une assistance ciblée, des offres personnalisées ou des stratégies de rétention pour améliorer la satisfaction et la fidélité des clients.

Recherche de cas similaires

Les outils d'IA prédictive aident les agents à résoudre les cas plus rapidement et efficacement en analysant les cas antérieurs et en identifiant les meilleures solutions. Creatio.ai recherche des cas similaires dans la base de données, apprend des résolutions passées et suggère les actions les plus appropriées. Grâce à cette IA prédictive, les agents peuvent réduire le temps de résolution des problèmes et augmenter la satisfaction des clients.

Finances

Les institutions financières peuvent renforcer leur sécurité et augmenter leurs revenus grâce aux informations fournies par les outils d'IA prédictive.

Évaluation du crédit

Creatio.ai analyse l'historique financier des clients, leur comportement de paiement et même des paramètres non traditionnels, tels que l'activité sur les médias sociaux, pour évaluer leur fiabilité et solvabilité. Cette analyse permet aux prêteurs de prendre des décisions de prêt plus précises, tout en offrant des opportunités de prêt plus équitables et inclusives.

Détection de la fraude

Les institutions financières peuvent renforcer leur détection de la fraude en intégrant l'IA prédictive dans leurs processus. Cette technologie surveille en temps réel les transactions pour détecter les activités suspectes et les schémas inhabituels, identifiant ainsi les menaces potentielles bien avant les interventions humaines. L'IA permet de repérer des attaques de phishing, des activités de blanchiment d'argent et des transactions non autorisées.

En actualisant constamment sa base de données et en affinant ses modèles de prédiction, l'IA s'adapte rapidement aux nouveaux types de cybermenaces, renforçant ainsi la sécurité des institutions financières.

Vente au détail

Les entreprises de vente au détail peuvent exploiter l'IA prédictive pour anticiper la demande, optimiser la gestion de la chaîne d'approvisionnement et ajuster les niveaux de stock.

Prévision de la demande

L'IA prédictive anticipe la demande future de produits en analysant les tendances des ventes, les modèles saisonniers et le comportement des clients. En prévoyant avec précision la demande, les outils d'IA prédictive aident les entreprises à gérer leurs stocks, évitant ainsi les ruptures de stock, qui entraînent des pertes de ventes, et le surstockage, qui génère des coûts supplémentaires de stockage.

De plus, les professionnels du marketing peuvent utiliser ces données pour planifier des campagnes marketing et proposer des recommandations de produits personnalisées, en adéquation avec la demande réelle des clients.

Optimisation des prix

Creatio.ai permet aux détaillants d'optimiser dynamiquement leur stratégie de prix pour différents produits, segments de clientèle et canaux de distribution. Grâce à des analyses approfondies des ventes, des prix et de la rentabilité, ainsi qu'à des modèles prédictifs alimentés par l'IA, l'IA prédictive ajuste les prix en fonction de la demande des clients, des prix de la concurrence et des préférences des consommateurs.

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement

Les entreprises de vente au détail peuvent tirer parti des informations fournies par l'IA prédictive pour améliorer la gestion de leur chaîne d'approvisionnement. En prévoyant les variations de la demande, en anticipant les retards et en recommandant les niveaux de stock idéaux, l'IA prédictive aide les détaillants à ajuster leur approvisionnement et leur logistique, ce qui permet de réduire les coûts et d'améliorer l'efficacité de l'exécution.

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IA prédictive vs IA générative

L'IA générative (GenAI) utilise des modèles de langage à grande échelle (LLM) pour créer de nouveaux contenus tels que du texte, des images, du code et des vidéos, à partir de simples descriptions en langage naturel. Ces modèles apprennent les relations statistiques au sein des ensembles de données et prédisent ce qui devrait suivre dans une séquence donnée, ce qui permet de générer des résultats créatifs et personnalisés. L'IA prédictive s'appuie quant à elle sur l'apprentissage automatique et des modèles statistiques pour analyser et apprendre des grandes quantités de données historiques et en temps réel. Elle est utilisée pour prédire la demande et les ventes futures, détecter les tentatives de fraude, recommander les actions à entreprendre pour conclure une affaire ou résoudre un cas d'assistance, entre autres applications.

Ces deux types d'intelligence artificielle peuvent être utilisés ensemble afin d’améliorer la productivité, offrir de meilleures expériences aux clients et augmenter les revenus. Par exemple, l'IA prédictive peut estimer quels produits seront en forte demande lors de la prochaine saison, tandis que l'IA générative peut automatiquement créer du contenu marketing personnalisé en fonction de ces prédictions, permettant ainsi aux entreprises de capitaliser sur les tendances émergentes.

Analyse prédictive

L'analyse prédictive est une méthode avancée d'analyse de données qui permet d'estimer la probabilité d'événements spécifiques en se basant sur de vastes volumes de données historiques et de faits actuels. Cette approche repose sur des modèles d'apprentissage automatique qui détectent les corrélations entre différents éléments dans des ensembles de données afin de prédire les résultats commerciaux. L'analyse prédictive facilite une prise de décision rapide et précise, libère les utilisateurs des tâches répétitives et améliore l'efficacité et la productivité globales des entreprises.