Comment l’IA prédictive prévoit les événements futurs

La plupart des gens aimeraient savoir ce que l’avenir nous réserve. Certains voudront probablement savoir s’ils seront riches ou s’ils auront une maison luxueuse. D’autres aimeraient simplement savoir quel temps il fera le jour de leur anniversaire dans six mois.

La technologie d’IA prédictive peut vous dire ce que l’avenir nous réserve – en tout cas, pour votre entreprise. Même si vous avez peut-être besoin d’une boule de cristal pour vous-même, le processus méthodique de l’IA prédictive est bien plus pratique. Et c'est bien plus fiable que la boule scintillante d'une diseuse de bonne aventure.

Comment l’IA prédictive prédit l’avenir

Il n’y a rien de mystique dans l’IA prédictive. Cette technologie suit un processus prédéfini pour en savoir plus sur les modèles et comportements passés. Il utilise ces informations pour créer un modèle de données permettant de prédire les événements futurs en fonction des événements passés.

Mais avant de pouvoir vous dire quoi que ce soit sur l’avenir, les systèmes d’IA prédictive doivent suivre plusieurs étapes. Ceux-ci incluent les éléments suivants :

• Rassemblez et prétraitez les données : toutes les prédictions commencent par des données. Lorsqu’un modèle d’IA prédictif peut accéder aux données les plus récentes (et de la meilleure qualité), ses prédictions seront beaucoup plus précises.

Les modèles d'IA prédictive peuvent également gérer plusieurs types de données, notamment des chiffres, du texte et des données de capteurs. Cependant, quelles que soient les données privilégiées par le modèle, il ne peut pas utiliser de données brutes.

C'est pourquoi les systèmes d'IA prédictive prétraiteront toujours les données dans un format qu'ils peuvent comprendre. Cela signifie également que les données doivent être nettoyées et organisées avant d'être transformées dans un format compréhensible.

• Sélection du modèle : l'étape suivante consiste à choisir la bonne architecture de modèle d'IA. Les choix d'architecture les plus courants incluent des algorithmes d'apprentissage automatique tels que les réseaux de neurones ou les arbres de décision.

Chacun de ces types d’architecture présente des forces et des faiblesses uniques. Cela rend le processus de sélection crucial. Quel que soit celui que vous choisissez, il doit correspondre parfaitement à la tâche à accomplir.

Une fois sélectionné, le modèle d’IA subit un processus de formation spécifique. Le modèle reçoit et digère les données préparées pour identifier les modèles, les comportements et les relations.

Le processus de formation est répétitif pour évaluer en permanence les performances du modèle. Cela facilite les ajustements afin que le modèle devienne plus précis dans ses prédictions.

• Plus d'évaluation : terminer le processus de formation ne signifie pas que le modèle d'IA fonctionnera automatiquement correctement. Même s’il peut impressionner en utilisant des données d’entraînement, il pourrait échouer de façon spectaculaire avec des données invisibles.

C'est pourquoi une évaluation plus approfondie est nécessaire après la formation initiale. Un ensemble de données distinct est requis pour les tests afin de déterminer la généralisabilité du modèle. Il est crucial de tester la capacité du modèle à faire des prédictions précises au-delà des données d'entraînement.

En fonction des résultats de l’évaluation ajoutée, le modèle devra peut-être être affiné davantage. Il est possible de le faire en ajustant ses paramètres d'origine. Si cela ne fonctionne pas, il peut être nécessaire de recommencer, en utilisant une architecture de modèle différente.

• Déploiement prédictif du modèle d’IA : si le modèle d’IA s’avère efficace après évaluation, il est prêt à fonctionner. À ce stade, une entreprise ou une organisation intégrera le modèle dans un système où elle continuera à faire des prédictions.

Par exemple, les modèles de maintenance prédictive s'intègrent au système de contrôle numérique d'une usine. Cela permet aux ouvriers d’usine d’anticiper les pannes des machines et des équipements et de prendre des précautions.

L’intégration ne signifie cependant pas la fin du processus de formation. Les modèles d’IA prédictive nécessitent une surveillance constante pour garantir leur performance. Lorsque de nouvelles données deviennent disponibles, les modèles doivent être recyclés pour garantir que leurs prédictions restent pertinentes et précises.

Les limites de l’IA prédictive

Encore une fois, l’IA prédictive ne fonctionne pas par magie, elle aura donc certaines limites. Bien que cette technologie soit utile pour prévoir les événements futurs dans différents secteurs d’activité, elle ne peut fonctionner qu’avec les données qu’elle reçoit.

Par exemple, les modèles d’IA prédictive ont besoin de données de haute qualité et en quantité suffisante pour s’entraîner à faire des prédictions précises. Si un modèle n’obtient que des informations biaisées ou incomplètes, ses prédictions les refléteront.

De plus, des variables imprévues peuvent limiter cette technologie. De telles variables peuvent influencer n’importe quel événement, et les modèles d’IA auront du mal à prédire quoi que ce soit dans ces situations.

Cela signifie également que les prévisions prédictives de l’IA seront toujours une probabilité et non une certitude. Par exemple, ceux qui souhaitent connaître les prévisions météorologiques dans six mois ne considèrent probablement pas qu’un changement inattendu de la configuration des vents pourrait apporter de la pluie même s’il n’y a aucune prévision de pluie pour un jour spécifique.

De la même manière, un changement inattendu pourrait se produire dans une entreprise, annulant complètement les prédictions originales de l’IA.

L’IA prédictive est-elle équitable et transparente ?

En 2024, tout le monde se demande si l’utilisation de l’IA dans la prise de décision est éthique. Après tout, s’il existe un biais dans les données d’entraînement originales, cela peut conduire à des prédictions discriminatoires.

Par exemple, si le modèle d’approbation des prêts d’une banque repose sur des données historiques obsolètes, il pourrait produire des prévisions biaisées favorisant des données démographiques spécifiques.

Parce qu’il n’est pas clair à 100 % comment les modèles d’IA arrivent à leurs conclusions et prévisions, il y a un manque de transparence. En fin de compte, cela diminue la confiance et soulève plusieurs questions sur la responsabilité.

Les développeurs doivent déployer des efforts supplémentaires pour former des modèles d’IA prédictifs avec les données les plus récentes. C’est le seul moyen de garantir que les modèles sont formés de manière transparente et fournissent des prévisions et des prédictions impartiales.

Industries qui bénéficient le plus de la technologie d’IA prédictive

Ces inquiétudes mises à part, l’IA prédictive continue de faire des vagues dans plusieurs secteurs d’activité. Dans le domaine financier, les modèles d’IA prédisent avec précision les tendances des marchés boursiers et peuvent contribuer à prévenir les activités frauduleuses.

Dans le domaine de la santé, les médecins utilisent l’IA prédictive pour diagnostiquer les maladies plus tôt et prédire les résultats pour les patients. Dans le secteur de la vente au détail, les systèmes d’IA prédictive prévoient la demande des clients et peuvent même aider les spécialistes du marketing à personnaliser les campagnes publicitaires.

L’IA prédictive aide également à prévenir les perturbations dans le secteur de la chaîne d’approvisionnement en prédisant les pannes logistiques potentielles.

À mesure que cette technologie se développe et évolue, elle continuera à transformer d’autres secteurs d’activité dans le monde.

L’IA prédictive ouvre la voie vers un avenir plus efficace

Il n’y a rien de cristal dans la boule d’IA prédictive. Au lieu de cela, ce boulet technologiquement avancé continuera à entraîner tout le monde vers un avenir plus efficace, rempli de gestion proactive des risques et de prise de décision optimisée.