5 raisons pour lesquelles les capacités d’analyse prédictive avancée surpassent la veille économique à l’ancienne

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Temps de lecture: 5 min.

En plus d’avoir connu une croissance rapide et constante, les systèmes de veille économique sont maintenant plus faciles à utiliser et font preuve d’un plus haut degré d’exactitude lors du traitement de quantités massives de données internes et externes et de l’identification de tendances qui n’avaient jamais été détectées auparavant, ou même, qui n’étaient tout simplement pas détectables par des utilisateurs humains. Et pourtant, certains des systèmes de veille économique les plus populaires sur le marché ne font guère plus que recenser et reconditionner dans un format visuellement attrayant les données existantes sur les performances passées. 

Une nouvelle approche en matière d’exploration et d’interprétation de données non structurées au moyen d’algorithmes et de l’apprentissage automatique automatisé (AutoML) a été qualifiée à juste titre comme la prochaine grande avancée en intelligence artificielle, et permet notamment de prévoir les changements dans le milieu des affaires avant qu’ils ne se produisent. Le présent article explore les raisons pour lesquelles les capacités d’analyse prédictive des nouvelles plateformes d’entreprise ont un large avantage sur la veille économique traditionnelle. 

1. Elles vous permettent de prendre des décisions plus rapidement 

La puissante combinaison de l’apprentissage automatique classique et de l’apprentissage profond au sein d’une seule et même plateforme permet aux utilisateurs de presque tous les niveaux de compétence de prévoir les tendances et les comportements futurs avec un plus haut degré de précision, et d’incorporer les renseignements obtenus à leurs processus décisionnels au quotidien. Cette combinaison accélère le rendement dans presque tous les secteurs en déterminant la marche à suivre optimale et en réduisant la marge d’erreur. Dites adieu aux interprétations maladroites et approximatives du passé, et optez plutôt pour des constats fondés sur les données qui forment la prochaine grande avancée sur le marché en matière de prévision. 

2. Elles améliorent l’agilité de votre organisation et de vos équipes

Vous luttez constamment contre les obstacles? Vous manquez d’expertise pour déployer vos opérations rapidement et efficacement? Les capacités prédictives peuvent être utilisées en vue de prévoir les ressources et de gérer les stocks de façon proactive. Dans le secteur des transports, par exemple, les dirigeants font actuellement face à une pression énorme pour gagner en efficacité dans l’ensemble de leur chaîne d’approvisionnement. Le fait d’agir rapidement tout en s’adaptant et en restant agile au sein de cet environnement est indispensable pour maintenir les entrepôts et les rayons des magasins remplis, peu importe l’incertitude des marchés externes.

3. Elles vous aident à faire face à l’incertitude 

Selon un récent article de Forbes, plus le degré d’incertitude est élevé au sein d’une industrie, plus il est probable que les dirigeants fassent appel à l’analytique pour atteindre un peu haut degré de stabilité. Par exemple, le secteur de la fabrication est un excellent candidat pour l’utilisation de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond en vue de réduire les coûts et de s’adapter rapidement à l’évolution du comportement des consommateurs. Un changement semble effectivement être en cours puisqu’il semblerait, selon le même article, que des recherches avancées ont démontré qu’au cours de la dernière année, l’importance accordée à l’analyse a grimpé de 38 % au sein des entreprises œuvrant dans le secteur de la fabrication. 

4. Elles atténuent les risques

L’analyse prédictive peut être utilisée pour analyser la relation entre différents facteurs et pour cerner les risques importants qui doivent être éliminés dès le départ. Dans une usine de fabrication, ces risques peuvent inclure la défaillance des équipements, les pannes et le manque de ressources, pour n’en nommer que quelques-uns. Dans le monde des finances, l’analyse prédictive peut quant à elle contribuer à la protection contre les activités frauduleuses grâce à la détection des anomalies. Elle peut également contribuer à réduire de façon importante de nombreux problèmes de sécurité, de reddition de compte et de performances dans presque tous les secteurs. 

5. Elles vous permettent une compréhension approfondie de vos clients

Dans le secteur des biens de consommation courante, le fait d’appliquer l’analyse prédictive au comportement, à l’utilisation et aux dépenses des clients peut s’avérer particulièrement utile pour détecter les tendances et orienter les stratégies. Ces technologies peuvent être mises à profit en vue d’obtenir de nouveaux renseignements sur les intentions des consommateurs et de saisir de nouvelles opportunités prometteuses. La segmentation de la clientèle est l’un des champs d’application où l’IA brille le plus, puisqu’elle permet de classer des groupes spécifiques selon l’âge, l’emplacement, l’historique des achats, la fréquence des achats, et bien plus. L’IA prédictive permet aux dirigeants du secteur des biens de consommation courante de tirer parti d’ensembles de données complexes en vue de recommander les bons produits à chaque groupe au bon moment.

La prévision est essentielle pour générer des observations plus efficaces et assurer une croissance durable  

Les plateformes d’analyse prédictive sophistiquées d’aujourd’hui génèrent des renseignements dynamiques qui peuvent être utilisés pour mettre au point des stratégies encore plus détaillées, précises et réalisables. En tirant parti de l’intelligence des données en vue de combler l’écart entre l’IA, l’apprentissage automatique et la valeur commerciale réelle, vous contribuerez à renforcer votre avantage concurrentiel et à assurer la pérennité de votre organisation dans un monde en constante évolution.  

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