Les modèles prédictifs apprennent à partir de modèles de données passées et existantes. Leur objectif principal implique la découverte de variables latentes et d’événements cachés qui se rapportent au comportement futur.
Ces modèles utilisent typiquement des algorithmes statistiques ou probabilistes. Les entreprises entraînent ces algorithmes pour exploiter des volumes de données massives, qui génèrent ensuite des variables futures et évaluent l’évolution de données spécifiques.
Grâce à l’amélioration constante, la modélisation prédictive a gagné une applicabilité large. En conséquence, elle est devenue un outil exceptionnel qui améliore tous les types d’industries tout en augmentant leurs revenus.
Comment Fonctionne la Modélisation Prédictive
Les ingénieurs ont développé plusieurs types de modèles et algorithmes pour atteindre des niveaux de précision élevés. Ces modèles se concentrent sur la précision et la validité, qui dépendent de différents facteurs :
- Qualité des données d’entraînement
- Choix des modèles de données
- Formulation des hypothèses initiales
Le Processus d’Implémentation
Tout scénario de modélisation prédictive suit un processus commun qui inclut ces étapes essentielles :
- Collecter et nettoyer les données
- Choisir les modèles ou variables
- Sélectionner le modèle adéquat
- Entraîner le modèle
- Tester le modèle
- Ajuster les hypothèses initiales
- Valider le modèle
Conduire le Succès de la Transformation Numérique Grâce à la Modélisation Prédictive
La transformation numérique est devenue obligatoire pour de nombreuses entreprises. Les organisations cherchent maintenant à améliorer leurs processus internes et opérations commerciales grâce à la technologie.
Par conséquent, tirer parti des modèles prédictifs et solutions analytiques dans la transformation numérique assure des capacités de prévision solides. Les entreprises peuvent maintenant prédire les demandes des clients, améliorer les opérations, et générer des décisions précises.
Révolutionner les Approches d’Ingénierie Traditionnelles
La capacité révolutionnaire de la modélisation prédictive aide effectivement les entreprises à surpasser l’ingénierie standard en changeant la façon commune d’améliorer leur performance.
Pour répondre aux objectifs de transformation numérique personnalisés, les ingénieurs doivent considérer plusieurs facteurs :
- Décideurs qui utiliseront le modèle prédictif
- Types de variables ou événements ciblés
- Domaines d’application
Expansion Au-Delà de la Technologie
De plus, les modèles prédictifs peuvent être utilisés pour gérer tous les aspects d’une entreprise plutôt que seulement les défis technologiques (c’est-à-dire, manufacturier, banque, soins de santé, finance, ventes, etc.).
Rendre l’IA Accessible
L’avènement de l’Intelligence Artificielle a également rendu les modèles prédictifs plus accessibles que jamais auparavant.
Les entreprises de toutes tailles et secteurs peuvent maintenant se permettre l’application de modèles prédictifs pour apprendre à partir de données historiques et analyser les modèles pour générer de nouveaux résultats à partir de nouvelles données.
Les modèles prédictifs peuvent améliorer tous les KPI possibles. Cette technologie aide les organisations à surpasser les processus de prise de décision traditionnels en renforçant leur capacité axée sur les données.
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