L’implémentation de la culture analytique semble indispensable tant la systématisation d’une approche data-driven permet d’ouvrir de nouveaux champs d’innovation, et d’aller vers une amélioration significative de la performance.
La mise en place d’un CEP (Traitement d’événements complexes) permet d’utiliser des services algorithmiques prédictifs sur des flux de données intégrés au sein d’une plateforme numérique. Dès lors, il est possible de découvrir et de comprendre des modèles de comportement, pour de recommander des mesures préventives en réponse à de potentielles menaces ou défaillances. L’un des exemples les plus intéressants de l’utilisation de services algorithmiques prédictifs est la maintenance prédictive. Une étude du cabinet McKinsey prédit qu’elle permettra aux entreprises d’économiser 630 milliards de dollars d’ici 2025. Reste la question du plan pour la mettre en place.
Prévoir pour mieux décider
Grâce à l’intelligence artificielle, à l’apprentissage automatique et à des statistiques, les services algorithmiques prédictifs peuvent créer de nouveaux modèles analytiques capables de prévoir la probabilité d’un résultat. L’utilisateur peut ainsi extraire des connaissances de ces données ou éventuellement anticiper un changement au niveau de l’activité de son entreprise.
Même avec les meilleures données en temps réel sur les processus métiers et informatiques, et en dépit d’une connaissance approfondie du fonctionnement d’un environnement CEP, les équipes opérationnelles sont aujourd’hui encore généralement plus réactives que proactives. Il convient alors de se demander comment planifier ou prévoir son activité, ou anticiper un événement avec précision, le Graal pour toute entreprise numérique, alors que tout évolue constamment et que l’on doit s’adapter en permanence à ces changements.
Le modèle distribué démontre que la technologie se nourrit de technologie. En associant CEP et analyse prédictive, il est possible de commencer à modéliser de futures mesures grâce à des actions et implications prédéterminées. Avec le temps, les modèles gagnent en expérience, ce qui permet d’améliorer les prédictions et d’assurer une planification stratégique rapide et à grande échelle.
Pour faire correctement face à ces problématiques, la plateforme numérique doit donc s’appuyer sur une plateforme CEP mais surtout sur des services algorithmiques afin de fournir des recommandations ; de préconiser des mesures préventives quant aux résultats anticipés ; et d’agir en conséquence et avec précision, rapidité, et à grande échelle.
Les avantages des services algorithmiques
Les bénéfices des services algorithmiques prédictifs sont nombreux. Intégrés au CEP de l’entreprise et placés à la frontière numérique, les services algorithmiques prédictifs offrent les avantages suivants :
– Les modèles peuvent être actualisés en continu avec des dépendances à jour pour une meilleure connaissance et compréhension de la situation.
– Les perspectives sur l’activité, sur les pannes (prévision des défaillances, etc.), l’utilisation (gaspillage, etc.), les comportements (fraude, etc.) et les risques (carte thermique des opérations) peuvent être obtenues et actualisées en continu.
– Le tableau de bord numérique et les différents rapports sur les tendances sont globalement automatisés et plus précis.
– La plateforme est davantage orientée résultats, et évoluera et intégrera des événements et activités externes, tout en offrant un aperçu des modèles économiques et de l’orientation prise par l’entreprise numérique.
– Le numérique couvre tous les aspects de l’entreprise, concrétisant ainsi la notion de » plateforme numérique « .
De même, sur le plan de la cybersécurité, il existe un nombre infini d’événements différents et de comportements de la part des utilisateurs (liés ou pas) à prendre en compte pour prévenir une attaque. Bien qu’un CEP puisse permettre d’identifier et de rapprocher ces événements, seule l’analyse prédictive aidera à comprendre lesquels sont les plus importants afin d’éviter de se lancer à la poursuite de chaque petite anomalie.
À l’heure de l’économie numérique, les cas d’utilisation de l’analyse prédictive sont légion et s’étendent à pratiquement tous les secteurs d’activité. En outre, il existe littéralement des centaines d’applications passionnantes : évaluer pourquoi des patients sont de nouveau hospitalisés ; prévoir l’emplacement idéal pour l’implantation d’un magasin ; ou anticiper sur le pouvoir d’achat des clients. L’analyse et les résultats peuvent aider à faciliter la création de futures stratégies de produits et de services. Les algorithmes prédictifs d’aujourd’hui peuvent même émuler des capacités humaines, à l’image de l’analyse de sentiments. Un véritable atout pour la croissance des entreprises.
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