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Les analyses prédictives vous permettent de prédire, en tant qu’entreprise, ce qui va se passer demain. Vous pouvez ainsi anticiper en ce qui concerne les prospects les plus prometteurs, les évolutions du marché, les défauts de paiement et la fraude, par exemple. L’expert en mégadonnées Joris Peeters nous présente le contexte et les derniers développements et jette un œil dans la boule de cristal des analyses prédictives.
Les analyses prédictives vous permettent de prédire, en tant qu’entreprise, ce qui va se passer demain. Vous pouvez ainsi anticiper en ce qui concerne les prospects les plus prometteurs, les évolutions du marché, les défauts de paiement et la fraude, par exemple. L’expert en mégadonnées Joris Peeters nous présente le contexte et les derniers développements et jette un œil dans la boule de cristal des analyses prédictives.

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Les analyses prédictives vous permettent de prévoir ce qui va se passer demain. Vous pouvez ainsi anticiper les évolutions du marché, identifier les prospects les plus prometteurs, estimer les risques de défauts de paiement ou de fraude de vos clients, par exemple. L’expert Altares en Data Science, Joris Peeters, basé aux Pays-Bas, nous présente un état des lieux et les derniers développements en matière d’analyses prédictives. Il jette pour nous, un œil sur la boule de cristal. Les voitures roulent aujourd’hui de manière autonome, il est possible d’imprimer en 3D chez soi et les appareils peuvent être commandés par la pensée. Rien d’étonnant donc à ce que nous puissions prédire ce à quoi ressemblera demain, non ? Selon Joris Peeters, Chief Data Scientist & Strategic Consultant chez Altares-Dun & Bradstreet Benelux, la formule magique pour des analyses prédictives de qualité serait la suivante = une quantité de données toujours importante + une exploration des données + des techniques d’apprentissage automatique + des modèles et algorithmes statistiques. Une formule éprouvée qui permet d’obtenir des prévisions de pointe. « Nos modèles sont, par exemple, en mesure de prévoir plus des trois quarts des faillites qui vont avoir lieu dans les douze prochains mois. précise Joris Peeters.

Les analyses prédictives, facteur de réussite

Les possibilités d’application des analyses prédictives sont innombrables pour les entreprises, affirme Joris Peeters. « Prospection, évaluation des risques clients ou de non-conformité, automatisation des processus, gestion des débiteurs, analyses des clients : les données et la technologie des modèles prédictifs peuvent être utilisés dans l’ensemble du cycle économique. Arrêtons-nous quelques instants sur la prospection. Une simple commande envoyée à une base de données vous permet de faire un premier tri en filtrant par exemple les entreprises hors cibles car trop petites. La vraie puissance des modèles prédictifs vous permet d’identifier les prospects les plus prometteurs et donc de les contacter en priorité. Imaginons qu’en moyenne, aujourd’hui, 2 % des entreprises que vous contactez dans le cadre d’une démarche de prospection téléphonique finissent par acheter quelque chose chez vous. Les modèles prédictifs vont vous permettre d’augmenter fortement ce pourcentage jusqu’à atteindre 15 à 20 %. Identifier les clients qui risquent de partir à la concurrence et leur faire une offre ciblée pour les retenir, estimer les fournisseurs qui sont susceptibles de poser problèmes, découvrir à temps quelles transactions présentent un risque accru en matière de fraude et de corruption : voici quelques exemples très concrets de la manière dont les analyses prédictives aident les entreprises à se développer sereinement et durablement.

Analyses prédictives : les points d’attention

La maturité des entreprises au Benelux fait qu’elles ont rapidement pris conscience de tout le potentiel qu’offrent les analyses professionnelles et prédictives. Cependant obtenir des connaissances à partir des données nécessite un vrai savoir-faire. Joris Peeters partage avec vous ses principaux points de vigilance :

1. Ayez conscience de la puissance des données

Les entreprises n’ont pas toujours conscience du potentiel offert par le traitement des données, ni même parfois de la nature des données produites ou encore des données disponibles sur le marché. Celles dont la Direction en a conscience seront gagnantes à l’avenir. Nous voyons déjà aujourd’hui un fossé se creuser entre les entreprises.

2. Investissez dans les bonnes compétences humaines

Pour réaliser les analyses prédictives, les entreprises ont besoin de disposer des bonnes compétences humaines. Mais quel profil recruter ? « J’ai vu des entreprises dont les équipes dédiées à la Data Science étaient uniquement composées de docteurs en mathématiques. Le retour sur investissements n’était pas forcément très bon. Ces personnes disposent en effet d’excellentes connaissances en matière de statistiques, mais il peut leur manquer une connaissance business », déclare Joris Peeters. Son conseil ? Il faut non seulement disposer de connaissances techniques, mais aussi comprendre le métier de l’entreprise, son organisation, ses produits et leurs usages par les clients. Il doit exister un lien fort entre la Data Science et la réalité économique.

3. N’investissez pas aveuglément dans le matériel et les logiciels

Selon Joris Peeters, la technologie doit être un moyen, mais pas une fin en soi. Trop d’entreprises sont aveuglées par du matériel ou des logiciels de toute dernière technologie et oublient de se poser la question de savoir ce qu’elles souhaitent faire avec leurs données. « Commencez par faire l’inventaire des objectifs à atteindre, vous pourrez ensuite déterminer la technologie dont vous avez réellement besoin, tel est le conseil de notre expert en Data Science. Au final, la potion magique est un savant dosage entre des technologies adaptées, les bonnes données et les personnes compétentes pour les analyser.

Un regard d’expert sur l’évolution de ce marché

Altares-Dun & Bradstreet, en tant qu’acteur de premier plan dans le domaine des modèles prédictifs pour les entreprises, participe résolument à l’évolution de ce marché. Selon Joris Peeters, lui et ses