Chez ADBI, on croit fermement que la data ne doit pas rester l'affaire de quelques experts.
✨ Le partage est une valeur centrale pour nous : alors on a décidé de décortiquer ensemble des notions parfois complexes… mais sans prise de tête.
Les Kesako, c’est notre format : expert tout en étant simple, clair, efficace, humain, comme les collaborateurs d'ADBI.
👋 Que vous soyez novice, curieux ou déjà dans le métier : venez découvrir ou simplement échanger.
Aujourd’hui, c’est Cédric qui vous parle. Plus de 25 ans d’expérience, un vrai passionné de Data depuis 16 ans, de Data Integration, d’IA, de Prompt Engineering … mais surtout de partage de connaissances.
✨ Anticiper. C’est déjà agir.
Vous vous demandez ce que l’IA peut vraiment apporter à votre métier ?Aujourd’hui, on continue notre série sur les intelligences artificielles avec un focus sur une brique essentielle : l’IA prédictive 🧭.
Une IA qui ne regarde pas dans le rétroviseur… mais bien droit devant 🚀. Sa question clé : « Que va-t-il se passer ? » 🤔
Concrètement, il ne s’agit pas de deviner 🔮. Ni de tirer au sort.
L’IA prédictive s’appuie sur ce que vous savez déjà : vos données 📊.
Elle repère des schémas, identifie des signaux faibles, analyse les tendances… pour vous aider à anticiper ce qui pourrait arriver ✅.
🎯 Quelques cas d’usage :
🧑💼 En RH : détecter les risques de démission avant qu’il ne soit trop tard.
💰 En finance : évaluer la probabilité de non-paiement.
🎯 En marketing : prédire l’attrition client, ajuster le ciblage.
🛠️ En maintenance : éviter l’arrêt machine grâce à la prévention.
🚛 En logistique : anticiper les pics de demande, fiabiliser l’approvisionnement.
Cette approche repose sur une base simple : modéliser les scénarios possibles à partir des historiques. Pas besoin de boule de cristal. Juste des modèles bien construits, des données bien préparées.
🔧 Ce que permet l’IA prédictive :
🔍 Voir venir les risques… et les opportunités.
⚡ Agir plus vite, plus juste : relancer, ajuster, prévenir.
🛡️ Réduire les risques, saisir les opportunités, éviter les ruptures.
🎯 Optimiser ce qui fonctionne déjà : affiner vos actions, renforcer l’impact.
Mais attention : pas d’illusion. Une prédiction n’est jamais une certitude.C’est une estimation, qui demande du recul… et une vraie capacité d ’interprétation.
💡 Les outils à mobiliser :
🧩 Méthodes statistiques : régressions, arbres de décision, modèles supervisés.
☁️ Plateformes d’AutoML (Qlik, Azure ML, AWS Forecast…).
🚀 Datategy, pour tester et déployer des modèles dans des contextes métiers sans nécessiter d’être data scientist.
⚠️ Trois clés pour faire de l’IA prédictive un véritable levier :
✔️ Valider la qualité des données.
🧪 Bien entraîner les modèles… et les challenger dans le temps.
🏁 Agir. Parce qu’une prédiction sans action, ça reste un signal dans le vide.
L’IA prédictive n’est pas là pour remplacer l’humain.Elle éclaire. Elle guide. Mais la décision reste entre vos mains.
✨ Et chez vous, quels scénarios mériteraient d’être anticipés ?
Quels enjeux stratégiques gagneraient à être éclairés par vos données ?
🎤 Partagez vos idées : on en discutera dans un prochain Kesako
