Les trois quarts des entreprises prévoient utiliser leurs données archivées pour faire de l’analyse prédictive. Et cette vision d’avenir oriente déjà le choix des outils qu’elles adoptent pour suivre leurs indicateurs de performance.

Les entreprises ne se contentent plus d’utiliser les données courantes à mesure qu’elles sont générées. Cinq entreprises sur six (84 %) consultent aussi des données qu’elles ont conservées, voire archivées. Et presque la moitié d’entre elles (40 % du total) font cette consultation sur une base continue et non seulement occasionnelle.

Ces chiffres sont tirés du dernier Portrait des TI , une étude annuelle menée par Léger et NOVIPRO auprès des moyennes et grandes entreprises canadiennes. Les résultats montrent que les dirigeants d’affaires et de technologies accordent de plus en plus d’importance aux données et les considèrent maintenant comme un actif stratégique.

François Vienneau Binette, concepteur de solutions Big Data chez NOVIPRO, est témoin de cette prise de conscience. « Jusqu’à ces dernières années, beaucoup d’entreprises n’utilisaient que les données de base nécessaires à leurs opérations courantes et à leur comptabilité, dit-il. Certaines conservaient des données en archives, souvent pour des raisons réglementaires, mais sans jamais les utiliser. Aujourd’hui, la plupart des entreprises cherchent à exploiter les données qu’elles génèrent pour améliorer leurs affaires. »

Davantage de données, internes et externes

La numérisation de nombreuses activités a fait augmenter le volume de données d’une façon prodigieuse. Après les ordinateurs, Internet et les appareils mobiles, ce sont désormais les objets connectés qui contribuent le plus à cette augmentation. La moitié des entreprises disent avoir consulté des données provenant d’appareils connectés l’an dernier, contre 41 % l’année précédente. En plus des appareils tenus à la main ou portés par des employés, un nombre croissant de capteurs sont implantés dans des véhicules et des machines, installés dans les usines, les entrepôts, les magasins et les bureaux, et connectés à Internet ou au réseau interne.

Mais les entreprises ne s’intéressent pas seulement aux données qu’elles génèrent dans leur processus de production et dans les interactions avec leurs clients. Grâce au web, elles ont aussi accès à des données externes — provenant de sites web ou de médias sociaux, notamment — qui leur donnent de l’information complémentaire sur leurs clients, leurs prospects, leurs concurrents et le marché en général. Pas moins de 81 % des entreprises disent utiliser des données externes. De quelle façon ? Pour mieux cerner les besoins du marché (39 %), pour mieux comprendre le comportement de leur clientèle (38 %), pour quantifier la satisfaction de leurs clients (35 %) et pour dénicher des occasions d’affaires (33 %).

Intérêt marqué pour l’analyse prédictive

En plus d’élargir le champ des données qu’elles utilisent, les entreprises raffinent leurs méthodes d’analyse. Ainsi, trois entreprises sur quatre ont l’intention d’utiliser les données qu’elles ont conservées pour faire de l’analyse prédictive, et donc pour tenter de prévoir des tendances à venir. Le premier niveau d’analyse des données est descriptif, il sert à mieux comprendre la réalité actuelle de l’entreprise. L’analyse prédictive lui donne plutôt une image de sa réalité future.

L’expression regroupe une très grande variété de méthodes. « Cela peut être aussi simple qu’une régression linéaire dans Excel, explique M. Vienneau Binette. En observant la relation entre deux variables numériques, on peut tracer une ligne pour prévoir le comportement d’une variable en fonction de l’autre. » Par exemple, en analysant les données de consultation et d’achat d’un site web, on peut prédire le moment où un usager fera son premier achat en fonction du nombre de visites qu’il a faites sur le site au cours des semaines précédentes.

Mais une analyse prédictive plus poussée requiert souvent l’intégration de données provenant de plusieurs sources. Or, pour des organisations habituées à travailler en silos, cette intégration peut représenter un défi.

Choisir des outils pour mieux prévoir

L’intérêt pour l’analyse prédictive est si fort qu’il oriente maintenant le choix des outils qui permettent de suivre la performance des organisations. Parmi ceux qui travaillent dans le service des finances ou des TI de leur entreprise, quatre répondants sur cinq pensent que les outils de surveillance des indicateurs doivent absolument permettre de faire de l’analyse prédictive.

Un quart de ces répondants affirment d’ailleurs que leur entreprise a déjà déployé des outils prédictifs ; la moitié disent que leur entreprise est en train d’implanter de tels outils ; et un quart disent que l’adoption d’outils d’analyse prédictive est au stade de planification.

« Les entreprises de plus petite taille et celles qui évoluent dans des industries plus conservatrices suivent l’exemple des grandes entreprises de secteurs tels que les banques, l’assurance et les télécommunications, qui exploitent la richesse de leurs données depuis plus longtemps, note M. Vienneau Binette. Avec la poussée de start-ups, la médiatisation du Big Data et de l’intelligence artificielle et le développement des formations consacrées au traitement des données, on peut prévoir que l’analyse prédictive deviendra de plus en plus courante dans les prochaines années. »