Qu’est-ce que l’analyse prédictive?

Dans tous les secteurs économiques ou industriels, le volume de données et d’informations collectées est en pleine expansion. L’ère des mégadonnées (Big Data) entraîne un changement de paradigme dans le monde des affaires. Avec l’avancement technologique, l’analyse prédictive devient plus facilement accessible et est utilisée dans la planification et la prise de décisions. L’analyse prédictive permet d’acquérir un avantage concurrentiel.

À partir de données collectées, l’analyse prédictive, ou la modélisation prédictive, utilise plusieurs techniques statistiques permettant d’analyser des faits passés et présents pour prédire des événements ou des comportements futurs selon une série d’hypothèses.

Les entreprises se tournent vers l’analyse prédictive dans le but de réduire les risques, d’optimiser leurs opérations, de définir leurs stratégies d’affaires, de planifier les besoins de main-d’œuvre et de prévoir l’évolution des coûts liés aux programmes d’avantages sociaux.

L’analyse prédictive s’adresse à tous les secteurs économiques et industriels. Les domaines d’application sont infinis.

L’analyse prédictive transforme le domaine de l’actuariat et permet aux décideurs de l’ensemble des secteurs d’activités d’accéder à des analyses facilitant la prise de décisions. Elle est utilisée dans plusieurs contextes tels que :

• La gestion des opérations : prévision de l’approvisionnement et gestion des ressources;
• Les ressources humaines : identification des facteurs influençant l’engagement des employés;
• L’assurance salaire : identification des critères de sélection de risque;
• L’assurance vie : mesure des facteurs de risque menant à la déchéance d’un contrat;
• L’assurance médicaments : projection des montants de réclamations provenant de grands réclamants;
• L’assurance habitation : mise en place d’un système de pointage de risques aux fins de la tarification;
• L’assurance responsabilité : optimisation du processus d’adjudication;
• Les avantages sociaux : optimisation de l’autoassurance;
• La gestion d’actifs : optimisation de l’allocation des classes d’actifs des portefeuilles cycle de vie.