Peut-on Prédire l’avenir ?

Certes, l'intelligence prédictive ne date pas d'hier. Pourtant, ce n'est que récemment que des sociétés tournées vers l'avenir utilisent pleinement son potentiel. L'intelligence prédictive permet aux entreprises de devenir plus agiles, en identifiant des opportunités de ventes nouvelles , en prévoyant les préférences des clients et en adaptant leurs produits et leurs campagnes en fonction du marché. Dans le même temps, les clients sont de plus en plus connectés à Internet. La demande d'expériences numériques intuitives est croissante.

 

Mais peut-on vraiment se servir des données pour prédire l'avenir ?

 

 

Les entreprises utilisent des outils d'intelligence prédictive pour cibler et fidéliser les clients susceptibles de partir, et pour augmenter leurs opportunités de cross selling. Elles analysent et suivent à long terme le comportement des consommateurs, en interprétant les données de ventes à l'aide de techniques telles que l'analyse ABC et des enquêtes de satisfaction. Disposant ainsi d'un aperçu clair des ventes prévues, les sociétés peuvent anticiper la demande des produits et les niveaux de stock.

 

D'autres utilisent l'intelligence prédictive pour améliorer l'expérience client. Un grand constructeur automobile européen utilise le big data pour passer d’une supply chain gérée « just-in-time » à un suivi des pièces en temps réel. L'ajout de capteurs à certaines pièces automobiles permettra au constructeur d’être averti de la fin de vie des composants. La société sera alors en mesure d’informer les clients à l'avance des réparations à effectuer sur le véhicule.


Une équipe de l'Université de Hagenberg en Autriche a poussé l'intelligence prédictive encore plus loin et a développé une application dénommée Evergreen. Elle calcule l'espacement des feux de circulation dans une ville, de manière à ce que les automobilistes puissent rouler à une vitesse qui, dans un scénario idéal, leur évite de devoir s'arrêter à un feu rouge. Les conducteurs sont informés du temps d'attente au feu, et peuvent ainsi réduire leurs émissions carbone tout en faisant des économies sur les coûts de carburant comme sur les plaquettes de frein, puisqu'ils n’auront plus à accélérer et ralentir aussi souvent.

 

Il est clair que l'intelligence prédictive présente un fort potentiel et de nombreux avantages pour les entreprises. Et l’industrie automobile n’est qu’un un exemple parmi d’autres. Pour autant, reste à voir comment les entreprises sauront véritablement exploiter le potentiel de l'intelligence prédictive et distancer leurs concurrents à l'ère du numérique.


Sean Catlin CTO de Canopy, la filiale spécialisée dans le Cloud d'Atos, est un fervent défenseur du cloud et un spécialiste passionné des technologies pour les entreprises. Il aide les clients institutionnels à réaliser la transition vers le numérique. Au cours des dernières années, il a construit des plateformes mondiales parmi les plus avancées en cloud hybrides, et a développé quelques-unes des meilleures plateformes de la prochaine génération du secteur dans le big data, l'analyse et le développement.

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