L’analyse prédictive est une discipline de l’analyse de données qui consiste à utiliser des données historiques, des méthodes statistiques, des algorithmes de machine learning et parfois de l’intelligence artificielle afin de prévoir des événements futurs ou des comportements probables.

Elle repose sur l’identification de tendances, de corrélations et de modèles au sein de grands volumes de données (big data). Ces modèles sont ensuite appliqués à de nouvelles données pour estimer la probabilité qu’un événement se produise.

Les principales étapes de l’analyse prédictive sont :

- Collecte des données (historiques, comportementales, contextuelles),
- Nettoyage et préparation des données,
- Choix et entraînement des modèles prédictifs,
- Évaluation des performances du modèle,
- Exploitation des résultats pour la prise de décision.

Les techniques couramment utilisées incluent :
- la régression statistique,
- les arbres de décision,
- les réseaux de neurones,
- les forêts aléatoires (random forest),
- les modèles de classification et de clustering.

L’analyse prédictive est utilisée dans de nombreux domaines, notamment :
- marketing (prévision du comportement client),
- finance (détection de fraude, gestion des risques),
- santé (prévision de maladies ou de rechutes),
- industrie (maintenance prédictive),
- cybersécurité (anticipation des attaques et détection d’anomalies).

⚠️ Les résultats de l’analyse prédictive sont probabilistes et non certains. Leur fiabilité dépend fortement de la qualité des données, du choix des modèles et de l’absence de biais. De plus, son usage doit respecter les réglementations en vigueur, notamment le RGPD, lorsque des données personnelles sont traitées.