# Meilleurs outils et logiciels d'analyse prédictive - Page 12 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Le logiciel d'analyse prédictive extrait et analyse les modèles de données historiques pour prédire les résultats futurs en extrayant des informations à partir de jeux de données afin de déterminer des modèles et des tendances. En utilisant une gamme d'analyses statistiques et d'algorithmes, les analystes utilisent des outils d'analyse prédictive pour construire des modèles de décision, que les gestionnaires d'entreprise peuvent utiliser pour planifier le meilleur résultat possible. Les analystes, les utilisateurs professionnels, les data scientists et les développeurs utilisent tous des solutions d'analyse prédictive pour mieux comprendre les clients, les produits et les partenaires et pour identifier les risques et opportunités potentiels pour une entreprise. Les plateformes d'analyse prédictive permettent aux organisations d'utiliser le big data (à la fois stocké et en temps réel) pour passer d'une vue historique à une perspective prospective du client. Ces outils et techniques peuvent être déployés à la fois sur site (généralement pour les utilisateurs d'entreprise) et dans le cloud. Bien que la majorité des logiciels d'analyse prédictive soient propriétaires, des versions basées sur la technologie open-source existent. Les tendances récentes dans les logiciels d'analyse prédictive montrent son intégration avec des plateformes de business intelligence, des systèmes ERP ou d'autres logiciels d'analyse numérique. Pour être inclus dans la catégorie Analyse Prédictive, un produit doit : - Extraire et analyser des données structurées et/ou non structurées - Créer des ensembles de données et/ou des visualisations de données à partir de données compilées - Créer des modèles prédictifs pour prévoir les probabilités futures - S'adapter aux changements et révisions - Permettre l'importation et l'exportation à partir de suites bureautiques ou d'autres canaux de collecte de données ## How Many Logiciel d'analyse prédictive Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 287 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.45/5 (↑0.01 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 107 - **Buyer Segments**: Entreprise 35% │ Petite entreprise 34% │ Marché intermédiaire 31% - **Top Trending Product**: SAS Visual Forecasting (+0.049) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Logiciel d'analyse prédictive Products? **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 30,200+ Avis authentiques - 287+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. ## Which Logiciel d'analyse prédictive Is Best for Your Use Case? - **Leader :** [Tableau](https://www.g2.com/fr/products/tableau/reviews) - **Meilleur performeur :** [Nixtla](https://www.g2.com/fr/products/nixtla/reviews) - **Le plus facile à utiliser :** [Nixtla](https://www.g2.com/fr/products/nixtla/reviews) - **Tendance :** [Tableau](https://www.g2.com/fr/products/tableau/reviews) - **Meilleur logiciel gratuit :** [Altair AI Studio](https://www.g2.com/fr/products/rapidminer-studio/reviews) --- **Sponsored** ### Zoho Analytics Zoho Analytics est une plateforme d'analyse et de BI en libre-service alimentée par GenAI qui aide les entreprises à collecter, préparer, analyser et présenter des insights à partir de leurs données, le tout en quelques minutes. Intégrez plus de 500 sources de données natives, telles que des fichiers, des flux, des bases de données locales et cloud, des stockages cloud et des applications commerciales populaires. Nettoyez, transformez, enrichissez et cataloguez les données avec nos capacités de préparation et de gestion des données en libre-service alimentées par une IA agentique. Créez et gérez des pipelines de données ETL complexes à l'aide de notre constructeur de pipelines visuel, traitez les données en flux pour des analyses en temps réel et mettez en place une couche de métriques solide pour une analyse et une gestion de qualité. Zoho Analytics est livré avec plus de 100 rapports et tableaux de bord préconstruits spécifiques à un domaine, des modèles NLQ pré-entraînés, des données intelligemment modélisées et mélangées à travers des applications commerciales, et bien plus encore. Utilisez notre constructeur de visualisation intuitif par glisser-déposer pour créer des rapports et tableaux de bord perspicaces et interactifs en utilisant une grande variété de composants visuels, tels que des graphiques, des widgets, des tableaux croisés dynamiques, des vues tabulaires et plus encore. Générez des rapports et tableaux de bord personnalisés en utilisant un langage naturel simple avec notre agent conversationnel alimenté par l'IA, Zia. Demandez à Zia va au-delà du simple reporting ; il permet aux utilisateurs d'effectuer des analyses diagnostiques, de prévoir des métriques clés et de recevoir des insights et recommandations intelligents. Les utilisateurs peuvent assigner des tâches et déclencher des actions simplement en conversant avec notre IA agentique, Zia, rationalisant ainsi leurs flux de travail et favorisant des décisions basées sur les données. Intégrez sans effort Ask Zia dans vos applications personnalisées ou commerciales pour fournir des insights et actions contextuels. Enrichissez votre analyse avec des insights automatisés en utilisant notre moteur de narration alimenté par NLG, Zia Insights. Avec des analyses diagnostiques pour une prise de décision plus intelligente, Zia Insights porte les insights automatisés à un niveau supérieur en mettant en avant les principaux moteurs pour des tâches commerciales particulières. Énumérez des scénarios commerciaux complexes avec des analyses de type "et si", prévoyez des KPI, découvrez des tendances et des modèles avec des capacités analytiques avancées. Exploitez l'analyse cognitive pour l'extraction de mots-clés et l'analyse de sentiment, et plus encore. Évaluez les meilleurs modèles ML avec une assistance sans code ou développez des modèles et fonctions personnalisés en utilisant Python Code Studio. Zoho Analytics est livré avec des modèles ML préemballés (AutoML) qui vous permettent d'évaluer et de choisir le meilleur modèle pour votre cas d'utilisation. Alternativement, des modèles et fonctions personnalisés en utilisant Python Code Studio. Intégrez notre plateforme d'analyse complète dans d'autres applications logicielles. Créez et présentez des histoires de données immersives à travers des diaporamas ou des portails d'analyse conçus à cet effet. Collaborez en toute sécurité grâce à des fils de commentaires contextuels et une messagerie en temps réel. Zoho Analytics dispose d'un ensemble robuste d'API qui permet une personnalisation élaborée et une intégration hautement extensible avec peu ou pas de code avec n'importe quelle pile technologique. Il offre également un haut degré de flexibilité de déploiement (privé, public, multi-cloud et sur site) et d'extensibilité de la plateforme (services professionnels, support partenaire et marketplace). Zoho Analytics est moderne et évolutif, et il peut facilement s'adapter à des volumes de données et une utilisation croissants. Ses fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise éprouvées et accréditées et son cadre de gouvernance garantissent une gestion et une supervision continues des données. En plus de tout cela, le TCO pour Zoho Analytics, y compris la licence, la mise en œuvre, la personnalisation, la formation et le support, est le plus bas de notre marché. [Visiter le site web](https://www.g2.com/fr/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=499&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=499&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=499&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=3431&secure%5Bresource_id%5D=499&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Ffr%2Fcategories%2Fpredictive-analytics%3Fpage%3D12&secure%5Btoken%5D=288a9045599a5e2b8c657ff9652e9bb03628a5ec07bb04eab7ddcf6ac745c930&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.zoho.com%2Fanalytics%2F%3Futm_source%3DG2%26utm_medium%3Dcpc%26utm_campaign%3DPredictive_Analytics&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Logiciel d'analyse prédictive Products in 2026? ### 1. [Symec Connected Information](https://www.g2.com/fr/products/symec-connected-information/reviews) Symec Technologies offre une large gamme de solutions matérielles, de services et de support pour votre technologie mobile essentielle à l'entreprise. **Who Is the Company Behind Symec Connected Information?** - **Vendeur:** [Symec Technologies](https://www.g2.com/fr/sellers/symec-technologies) - **Année de fondation:** 2007 - **Emplacement du siège social:** Bristol, GB - **Twitter:** @SymecTech (396 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1130509 (73 employés sur LinkedIn®) ### 2. [The Cognite AI & Data Platform](https://www.g2.com/fr/products/the-cognite-ai-data-platform/reviews) La plateforme Cognite AI and Data Platform™ est une solution sophistiquée de DataOps industriel spécifiquement conçue pour les industries à forte intensité d'actifs cherchant à exploiter la puissance de leurs données opérationnelles et d'ingénierie. Fondée en 2016 et basée à Tempe, en Arizona, Cognite vise à faciliter la transformation des environnements de données complexes en informations exploitables qui stimulent l'efficacité et l'innovation dans divers secteurs. Cette plateforme native du cloud excelle dans l'ingestion et la contextualisation des données provenant d'une multitude de sources, y compris les technologies de l'information (IT), les technologies opérationnelles (OT) et les systèmes d'ingénierie. En créant un graphe de connaissances industrielles unifié, la plateforme Cognite AI and Data Platform intègre des données provenant d'historiques, de systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP), de systèmes de gestion de la maintenance assistée par ordinateur (CMMS), et même de modèles 3D. Cette approche globale permet aux organisations de standardiser leurs modèles de données et d'utiliser des API robustes, permettant des espaces de travail sécurisés qui soutiennent des analyses avancées, des tableaux de bord interactifs et des applications pilotées par l'IA. Principalement ciblée sur les industries qui dépendent fortement des données opérationnelles, telles que la fabrication, l'énergie et les services publics, la plateforme Cognite AI and Data Platform répond à des cas d'utilisation spécifiques qui améliorent la productivité et l'efficacité opérationnelle. Par exemple, les organisations peuvent tirer parti de la plateforme pour l'optimisation de la production, où les informations en temps réel conduisent à une amélioration du débit et à une réduction des goulets d'étranglement opérationnels. De plus, la plateforme soutient les initiatives de maintenance prédictive, permettant aux entreprises d'anticiper les pannes d'équipement avant qu'elles ne se produisent, réduisant ainsi les temps d'arrêt et les coûts associés. Les caractéristiques clés de la plateforme Cognite AI and Data Platform incluent sa capacité à transformer des données fragmentées en une base de confiance et contextuelle, ce qui est crucial pour prendre des décisions éclairées. En fournissant un référentiel centralisé de données, les utilisateurs obtiennent une pleine propriété et un contrôle sur leurs informations, facilitant la conformité et la sécurité. De plus, l'évolutivité de la plateforme permet aux organisations de mettre en œuvre des initiatives d'IA qui peuvent évoluer avec leurs besoins opérationnels, garantissant qu'elles restent compétitives dans un paysage industriel en rapide évolution. Dans l'ensemble, la plateforme Cognite AI and Data Platform se distingue dans la catégorie DataOps en offrant une solution complète qui non seulement intègre des sources de données disparates, mais permet également aux organisations de libérer tout le potentiel de leurs données industrielles. Grâce à son accent sur la contextualisation et des interfaces conviviales, elle apporte une valeur significative aux entreprises cherchant à améliorer leurs capacités opérationnelles et à stimuler une croissance à long terme. **Who Is the Company Behind The Cognite AI & Data Platform?** - **Vendeur:** [Cognite](https://www.g2.com/fr/sellers/cognite) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.cognite.com/en/ - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** Tempe, Arizona, United States - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cognitedata (760 employés sur LinkedIn®) ### 3. [Transorg Analytics](https://www.g2.com/fr/products/transorg-analytics/reviews) TransOrg Analytics, légalement connu sous le nom de Transorg Solutions & Services Private Limited, est une entreprise de conseil en science des données et en intelligence artificielle de premier plan, dont le siège est à Gurugram, en Inde. Fondée en 2009 par le vétéran de l'industrie Naveen Jain, l'entreprise fournit des solutions d'analytique avancée, d'apprentissage automatique et de big data pour aider les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes et basées sur les données. Avec une équipe de data scientists expérimentés, d'ingénieurs et d'experts en domaine, TransOrg se spécialise dans l'analytique prédictive, l'analytique client, la modélisation des risques, l'ingénierie des big data et l'intelligence d'affaires. L'entreprise a travaillé avec des acteurs majeurs dans les secteurs de la banque, du commerce de détail, des télécommunications, de la santé et de la fabrication, leur permettant de découvrir des insights, d'optimiser les opérations et de conduire la transformation numérique. TransOrg combine une connaissance approfondie de l'industrie avec une expertise technologique pour créer des solutions sur mesure basées sur l'IA qui offrent des résultats commerciaux mesurables. Que vous modernisiez votre infrastructure de données, déployiez des modèles d'apprentissage automatique ou augmentiez vos capacités analytiques — TransOrg est votre partenaire analytique de confiance. **Who Is the Company Behind Transorg Analytics?** - **Vendeur:** [Transorg Analytics](https://www.g2.com/fr/sellers/transorg-analytics-a0ba0610-0f02-48ee-bd0a-bf4465113207) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/transorg-solutions-&-services/people/ (116 employés sur LinkedIn®) ### 4. [Twinql](https://www.g2.com/fr/products/twinql/reviews) Twinql est une plateforme d'analyse de données alimentée par l'IA, conçue pour les équipes axées sur les données. Elle permet aux utilisateurs d'intégrer plusieurs sources de données, de visualiser des analyses via des graphiques et des visuels, et de générer des insights contextuels et des prévisions, le tout à partir d'une interface conversationnelle. La plateforme met l'accent sur la sécurité des données de niveau entreprise, garantissant que les données des utilisateurs sont cryptées et jamais utilisées pour entraîner des modèles d'IA, et elle prend en charge des cas d'utilisation dans la finance, le marketing, les métriques de produit et la recherche de marché. **Who Is the Company Behind Twinql?** - **Vendeur:** [Conscious Technologies](https://www.g2.com/fr/sellers/conscious-technologies) - **Année de fondation:** 2024 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/twinql-ai/ (2 employés sur LinkedIn®) ### 5. [Unified Call Accounting](https://www.g2.com/fr/products/unified-call-accounting/reviews) Les technologies de reporting traditionnelles ne vont qu'un pas au-delà de fournir un accès aux données brutes directement à partir des appareils réseau qui les produisent. Même les systèmes avancés qui offrent des tendances historiques sont cloisonnés, offrant une visibilité limitée à une seule technologie UC et, dans de nombreux cas, pour un seul fabricant. Les analyses prédictives UC offrent beaucoup plus. **Who Is the Company Behind Unified Call Accounting?** - **Vendeur:** [TeleMate.Net](https://www.g2.com/fr/sellers/telemate-net) - **Année de fondation:** 1986 - **Emplacement du siège social:** Peachtree Corners, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/telemate-net-software/ (24 employés sur LinkedIn®) ### 6. [Veritas NetInsights Console](https://www.g2.com/fr/products/veritas-netinsights-console/reviews) Predictive Insights utilise l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) pour fournir des services de support proactifs qui aident les organisations. **Who Is the Company Behind Veritas NetInsights Console?** - **Vendeur:** [Cohesity](https://www.g2.com/fr/sellers/cohesity) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** San Jose, CA - **Twitter:** @Cohesity (29,286 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3750699/ (7,721 employés sur LinkedIn®) ### 7. [Vertify](https://www.g2.com/fr/products/vertify/reviews) Fondée sur la philosophie selon laquelle les trois équipes clés de revenus—ventes, marketing et succès client—devraient être alignées par processus et technologie, Vertify fournit un logiciel d'automatisation d'entreprise qui synchronise, nettoie et organise facilement les données clients au sein des piles technologiques de revenus existantes. Aligner et intégrer vos systèmes de ventes, de marketing et de succès client signifie que tout le monde peut travailler ensemble avec les mêmes données. Pourquoi voudriez-vous avoir des applications et des processus disjoints ? Vous et vos clients méritez mieux. Vous méritez des données exploitables qui donnent aux équipes direction, confiance et une vision partagée. - Interface utilisateur, API et automatisation des flux de travail de premier ordre - Capacité éprouvée à évoluer - Gouvernance et sécurité robustes - Livraison native dans le cloud et flexible **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 5 **How Do G2 Users Rate Vertify?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) **Who Is the Company Behind Vertify?** - **Vendeur:** [Vertify](https://www.g2.com/fr/sellers/vertify) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** Austin, US - **Twitter:** @VertifyData (119 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/vertifydata (9 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 60% Petite entreprise, 40% Marché intermédiaire ### 8. [VerumAI](https://www.g2.com/fr/products/verumai/reviews) Consultation en ligne abordable et à la demande, propulsée par l'IA, pour l'excellence des PME. Services de consultation de niveau entreprise automatisés avec l'IA. Des réponses instantanées aux rapports stratégiques complets, adaptez vos besoins en consultation sans effort. **Who Is the Company Behind VerumAI?** - **Vendeur:** [Verum Nexus Consulting](https://www.g2.com/fr/sellers/verum-nexus-consulting) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 9. [Vortexa](https://www.g2.com/fr/products/vortexa/reviews) Vortexa suit plus de 1,8 trillion de dollars de transactions énergétiques maritimes par an en temps réel, fournissant aux entreprises d'énergie et de transport maritime l'image la plus complète des flux énergétiques mondiaux disponible aujourd'hui. Les interfaces d'application web très intuitives et d'API/SDK programmatiques de Vortexa aident les traders, analystes et affréteurs à prendre des décisions commerciales de grande valeur en toute confiance lorsque cela compte le plus. **Who Is the Company Behind Vortexa?** - **Vendeur:** [Vortexa Ltd.](https://www.g2.com/fr/sellers/vortexa-ltd) - **Année de fondation:** 2016 - **Emplacement du siège social:** London, GB - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/vortexa/ (196 employés sur LinkedIn®) ### 10. [X-INTELLIGENCE (Decision)](https://www.g2.com/fr/products/x-intelligence-decision/reviews) X-INTELLIGENCE (Décision) est un composant central de la plateforme EDIX d'Intelmatix, conçu pour unifier les équipes interfonctionnelles en éliminant la prise de décision cloisonnée grâce à une suite entièrement intégrée d'applications d'entreprise. Il offre une plateforme de prise de décision centralisée où les données de tous les départements et des sources externes pertinentes sont collectées, stockées, accessibles, gérées et utilisées pour améliorer la planification et la prise de décision. **Who Is the Company Behind X-INTELLIGENCE (Decision)?** - **Vendeur:** [Intelmatix](https://www.g2.com/fr/sellers/intelmatix) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/intelmatix (58 employés sur LinkedIn®) ### 11. [Zebra Workcloud Forecasting & Analysis](https://www.g2.com/fr/products/zebra-workcloud-forecasting-analysis/reviews) Accédez à une bibliothèque d'algorithmes éprouvés conçus pour répondre à des cas d'utilisation dans la prévision, la détection de la demande, l'optimisation et plus encore. Configurez la science pour une valeur commerciale significative, tout en fournissant des outils d'analyse qui unifient l'intelligence de la demande pour une consommation plus facile. Avec Workcloud Forecasting and Analysis propulsé par antuit.ai, vous recevrez l'intelligence, les insights et l'innovation pour générer une plus grande valeur pour votre organisation. Principaux avantages réalisés par certains de nos clients : - Augmentation du profit annuel de 1,5 à 3 millions de dollars - Économies continues sur les stocks de 250 à 450 000 dollars Obtenez des insights basés sur les données pour une prise de décision plus intelligente grâce à la prévision intelligente, à l'analyse des prix et de la demande pour comprendre et prédire avec précision la demande des clients. Zebra (NASDAQ : ZBRA) fournit les outils pour aider les entreprises à croître avec la visibilité des actifs, les travailleurs de première ligne connectés et l'automatisation intelligente. L'entreprise opère dans plus de 100 pays, et nos clients incluent plus de 80 % des entreprises du Fortune 500. Conçu pour la première ligne, le portefeuille primé de Zebra comprend du matériel, des logiciels et des services, tous soutenus par nos plus de 50 ans d'innovation et notre écosystème de partenaires mondiaux. **Who Is the Company Behind Zebra Workcloud Forecasting & Analysis?** - **Vendeur:** [Zebra Technologies](https://www.g2.com/fr/sellers/zebra-technologies) - **Année de fondation:** 1969 - **Emplacement du siège social:** Lincolnshire, IL - **Twitter:** @ZebraTechnology (32,990 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/167024/ (11,659 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:ZBRA ### 12. [Zebra Workcloud Modeling Studio](https://www.g2.com/fr/products/zebra-workcloud-modeling-studio/reviews) Simplifier l'IA avec Zebra Workcloud Modeling Studio—une plateforme de machine learning de premier plan à faible code/sans code pour une préparation rapide des données à l'entraînement des modèles. Démocratiser la science des données à travers votre entreprise Utiliser des algorithmes préconstruits conçus pour le commerce de détail et les biens de consommation, des pipelines et des solutions de bout en bout. Renforcer les initiatives d'IA avec Zebra Workcloud Modeling Studio—une solution innovante et simple pour un avenir puissant axé sur les données. Principaux avantages réalisés par certains de nos clients : - Augmentation de 3X de la vitesse d'expérimentation en ML - Réduction jusqu'à 30% du temps et des coûts Obtenir des insights basés sur les données pour une prise de décision plus intelligente grâce à la prévision intelligente, l'analyse des prix et de la demande pour comprendre et prédire avec précision la demande des clients. Zebra (NASDAQ : ZBRA) fournit les outils pour aider les entreprises à croître avec la visibilité des actifs, les travailleurs de première ligne connectés et l'automatisation intelligente. L'entreprise opère dans plus de 100 pays, et nos clients incluent plus de 80% du Fortune 500. Conçu pour la première ligne, le portefeuille primé de Zebra comprend du matériel, des logiciels et des services, tous soutenus par nos plus de 50 ans d'innovation et notre écosystème de partenaires mondiaux. **Who Is the Company Behind Zebra Workcloud Modeling Studio?** - **Vendeur:** [Zebra Technologies](https://www.g2.com/fr/sellers/zebra-technologies) - **Année de fondation:** 1969 - **Emplacement du siège social:** Lincolnshire, IL - **Twitter:** @ZebraTechnology (32,990 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/167024/ (11,659 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:ZBRA ## What Is Logiciel d'analyse prédictive? [Outils et logiciels d'analyse](https://www.g2.com/fr/categories/analytics-tools-software) ## What Software Categories Are Similar to Logiciel d'analyse prédictive? - [Plateformes d'analyse](https://www.g2.com/fr/categories/analytics-platforms) - [Logiciel d'intelligence d'affaires intégré](https://www.g2.com/fr/categories/embedded-business-intelligence) - [Logiciel d'analyse marketing](https://www.g2.com/fr/categories/marketing-analytics) - [Logiciel d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/fr/categories/machine-learning) - [Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/fr/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Logiciel d'analyse statistique](https://www.g2.com/fr/categories/statistical-analysis) - [Logiciel d'intelligence des séries temporelles](https://www.g2.com/fr/categories/time-series-intelligence) --- ## How Do You Choose the Right Logiciel d'analyse prédictive? ### Ce que vous devez savoir sur les logiciels d'analyse prédictive ### Quels sont les outils et logiciels d'analyse prédictive ? Les logiciels d'analyse prédictive visent à rendre les résultats commerciaux prévisibles. Les data scientists et les analystes de données peuvent y parvenir en utilisant l'exploration de données et la modélisation prédictive pour analyser les données historiques. En comprenant mieux le passé, les entreprises peuvent obtenir des informations sur l'avenir. [L'analyse prédictive](https://www.g2.com/articles/predictive-analytics) va un pas plus loin que l'[intelligence d'affaires](https://www.g2.com/glossary/business-intelligence-definition) générale, que les entreprises utilisent pour tirer des informations exploitables de leurs ensembles de données. Au lieu de cela, les utilisateurs peuvent développer des [algorithmes d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning) et des modèles prédictifs pour aider à prévoir et atteindre des chiffres critiques pour l'entreprise. La raison pour laquelle les entreprises peuvent atteindre ces chiffres critiques et devenir plus prédictives est due à l'essor des mégadonnées. Les entreprises peuvent exploiter leurs données comme jamais auparavant. En enregistrant et en possédant de plus en plus de données historiques et en temps réel, les data scientists disposent de tailles d'échantillons plus grandes, ce qui signifie qu'ils peuvent être beaucoup plus précis. De plus, les entreprises qui investissent dans l'analyse prédictive sans s'assurer que leurs données sont précises, propres et accessibles perdront finalement leur temps. Cependant, celles qui peuvent gérer correctement leurs données créeront un avantage concurrentiel significatif et détiendront un avantage sur le marché. ### Avantages de l'utilisation des outils d'analyse prédictive - Prédire et prévoir avec précision les chiffres de revenus basés sur un large éventail de variables - Comprendre et prendre en compte la perte et la rétention de clients - Prédire la perte d'employés en fonction de facteurs historiques de rotation - Prendre des décisions plus précises et basées sur les données dans tous les départements en fonction des données disponibles - Déterminer à la fois les risques et les opportunités qui étaient autrement cachés dans les données de l'entreprise ### Pourquoi utiliser des solutions d'analyse prédictive ? Il existe un certain nombre d'applications pour les logiciels d'analyse prédictive et de raisons pour lesquelles les entreprises devraient les adopter, mais elles se résument toutes à comprendre ce qui s'est passé dans le passé, ce qui pourrait se passer à l'avenir et ce qui devrait être fait pour assurer des résultats commerciaux positifs. Ceux-ci sont considérés comme [l'analyse descriptive, l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive](https://www.g2.com/articles/types-of-data-analytics). **Analyse Descriptive (comprendre le passé) —** L'analyse descriptive traite de la compréhension de ce qui s'est passé dans le passé et de la manière dont cela a influencé la position actuelle d'une entreprise. Cela signifie entreprendre l'exploration de données sur les données historiques d'une entreprise. Ce type d'analyse peut être obtenu en utilisant des outils d'intelligence d'affaires, des analyses de mégadonnées ou des données de séries chronologiques. Quelle que soit la manière dont elle est obtenue, fournir une analyse descriptive est une base clé de l'analyse prédictive et de la création de processus décisionnels basés sur les données. Cela nécessite une préparation minutieuse des données et l'organisation des données pour une analyse descriptive facile. **Analyse Prédictive (savoir ce qui est possible) —** L'analyse prédictive permet aux utilisateurs et aux entreprises de connaître et d'anticiper les résultats potentiels. Construire des modèles prédictifs basés sur l'analyse descriptive peut garantir que les entreprises ne commettent pas deux fois la même erreur. Cela peut également fournir des prévisions et une planification plus précises, ce qui aide à optimiser l'efficacité. En fin de compte, cette analyse rend l'inconnu connu. **Analyse Prescriptive (et maintenant ?) —** L'étape finale et la raison ultime d'utiliser des outils d'analyse prédictive est de prendre des actions claires basées sur les suggestions et recommandations des modèles prédictifs. C'est là que les fonctionnalités d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond entrent en jeu. Certaines solutions d'analyse prédictive peuvent fournir des informations exploitables sans intervention humaine. Par exemple, elles peuvent fournir une liste restreinte de comptes de vente qui devraient se conclure rapidement en fonction de plusieurs variables. Devenir prescriptif pousse l'analyse un pas plus loin et est la raison ultime d'adopter des analyses prédictives avancées. ### Qui utilise les plateformes d'analyse prédictive ? Pour tirer pleinement parti des plateformes d'analyse prédictive, les entreprises doivent embaucher des data scientists hautement qualifiés ayant des connaissances en développement d'apprentissage automatique et en modélisation prédictive. Ces travailleurs qualifiés ne sont pas abondants, ils sont donc souvent très bien payés. Consacrer des ressources financières à ces postes peut ne pas être une option pour toutes les entreprises, mais celles qui peuvent se permettre des data scientists ont un avantage sur la concurrence. Bien que les data scientists ou les analystes de données soient les employés chargés d'utiliser les logiciels d'analyse prédictive, de nombreuses industries et départements peuvent être impactés par l'utilisation de l'analyse prédictive : **Fabrication et chaîne d'approvisionnement—** Un domaine qui peut être grandement amélioré par l'utilisation de l'analyse prédictive est la planification de la demande pour les entreprises de fabrication. Avec des prévisions plus précises, les entreprises peuvent éviter des risques tels que les pénuries et les surplus. De plus, les entreprises peuvent devenir prédictives en matière de gestion de la qualité et de problèmes de production. En analysant ce qui a causé des échecs de production dans le passé, les entreprises peuvent anticiper et éviter les pannes de production à l'avenir. La distribution est un autre aspect majeur de la chaîne d'approvisionnement qui peut être encore optimisé avec la modélisation prédictive. En estimant mieux où les marchandises devront être livrées et les risques qui pourraient retarder les modes de distribution, les entreprises peuvent offrir un meilleur service et livrer leurs produits plus efficacement aux clients. En tenant compte des données historiques, telles que la météo, le trafic et les dossiers d'accidents, l'expédition peut devenir une science plus précise. **Commerce de détail —** Le commerce de détail est une autre industrie qui est mûre pour l'optimisation avec l'aide de l'analyse prédictive. L'analyse prédictive dans le commerce de détail peut fournir aux entreprises des informations sur tout, de l'optimisation des prix à la compréhension de la façon dont les acheteurs naviguent dans les magasins physiques pour une meilleure organisation en magasin des marchandises. Les entreprises de commerce électronique peuvent suivre ces facteurs de manière beaucoup plus efficace. Toutes les interactions de commerce électronique peuvent être enregistrées dans une base de données et influencées par des modèles prédictifs. C'est l'une des principales raisons pour lesquelles Amazon a été si réussi et perturbateur pour les détaillants physiques. Chaque décision peut être rendue prédictive avec l'aide des données. **Marketing et ventes —** Être capable de prédire les actions des clients et des prospects est un service inestimable pour toute entreprise. Les équipes marketing peuvent tirer parti des logiciels d'analyse prédictive pour projeter comment les campagnes marketing peuvent se dérouler, quel segment de prospects cibler avec des publicités, et les taux de conversion potentiels de chaque campagne. Comprendre comment ces efforts impactent le résultat net est crucial pour le succès des équipes marketing et se traduit par une équipe de vente beaucoup plus efficace et productive. En même temps, les équipes de vente peuvent tirer parti de la modélisation prédictive dans des domaines tels que le scoring des leads, en déterminant quels comptes cibler en premier car ils ont une plus grande chance de se conclure. S'assurer que les représentants commerciaux travaillent plus intelligemment plutôt que plus durement signifie plus de revenus. Quelques [CRM](https://www.g2.com/categories/crm) et [solutions d'automatisation du marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) offrent un certain niveau de fonctionnalité prédictive, mais les data scientists peuvent séparer ces données dans des outils d'analyse prédictive dédiés pour trouver des corrélations inter-départementales. **Services financiers—** L'industrie bancaire a longtemps été mûre pour la perturbation, mais les administrations financières utilisent des solutions d'analyse prédictive pour mieux prédire les risques. Les données historiques peuvent alimenter les logiciels d'analyse prédictive pour prédire les transactions frauduleuses et déterminer les risques de crédit, entre autres fonctions. ### Types de logiciels d'analyse prédictive La modélisation prédictive est une science complexe qui nécessite des années de formation pour être comprise. Il y a une raison pour laquelle les data scientists sont très demandés : peu de gens ont une compréhension complète de la façon de construire des modèles prédictifs. Il existe deux principaux types de modèles prédictifs : les modèles de classification et de régression. **Modèles de Classification—** En termes simples, la classification place une donnée dans un seau ou une classe et la qualifie comme telle. Les modèles de classification étiquettent essentiellement les données en fonction de ce qu'un algorithme a déjà appris. L'objectif ultime des modèles de classification est de classer avec précision de nouveaux points de données dans les classes appropriées afin que les données puissent devenir prédictives et prescriptives. **Modèles de Régression—** Les modèles de régression analysent la relation entre deux points de données distincts et aident à prévoir ce qui se passe lorsqu'ils sont placés côte à côte. Par exemple, dans le baseball, les équipes peuvent effectuer une analyse de régression sur la relation entre le nombre de balles rapides lancées et le nombre de home runs frappés. **Arbres de Décision —** Un type courant de modèle de classification est un arbre de décision. Ces modèles prédisent plusieurs résultats possibles en fonction d'une variété d'entrées. Par exemple, si une équipe de vente construit 1 million de dollars dans un pipeline, elle peut conclure 100 000 dollars de revenus, mais si elle crée 10 millions de dollars dans un pipeline, elle devrait pouvoir conclure 1 million de dollars de revenus. **Réseaux Neuronaux—** Les réseaux neuronaux, connus dans le monde de l'IA sous le nom de réseaux neuronaux artificiels, sont des modèles prédictifs extrêmement complexes. Ces modèles peuvent prédire et analyser des relations non structurées et non linéaires entre les points de données. Ces solutions fournissent une reconnaissance de motifs et peuvent aider à suivre les anomalies. Les réseaux neuronaux artificiels ont été initialement créés et construits pour imiter les synapses et les aspects neuronaux du cerveau humain. Ils sont l'un des facteurs contribuant à la croissance accélérée de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage profond. D'autres types de modélisation prédictive incluent l'analyse bayésienne, le raisonnement basé sur la mémoire, le k-plus-proche-voisin, les machines à vecteurs de support et l'exploration de données de séries chronologiques. ### Problèmes potentiels avec les solutions logicielles d'analyse prédictive **Manque d'employés qualifiés—** Le principal problème avec l'adoption de logiciels d'analyse prédictive est le besoin d'un data scientist qualifié pour interagir avec les données et construire les modèles. Il existe un écart de compétences distinct en termes de trouver des utilisateurs qui comprennent comment extraire des données et construire des modèles et les implications que les données ont sur l'ensemble de l'entreprise. Pour cette raison, les data scientists sont très demandés et, par conséquent, coûteux. **Organisation des données—** De nombreuses entreprises sont confrontées au défi d'organiser les données afin qu'elles puissent être facilement accessibles. Exploiter des ensembles de données volumineux contenant des données historiques et en temps réel n'est pas facile dans le monde d'aujourd'hui. Les entreprises doivent souvent construire un entrepôt de données ou un lac de données qui peut combiner toutes les sources de données disparates pour un accès facile. Cela nécessite encore une fois des employés hautement qualifiés. ### Logiciels et services liés aux outils d'analyse prédictive Les logiciels d'analyse prédictive sont liés à de nombreuses autres catégories de logiciels d'analyse et d'[intelligence artificielle](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence). [**Logiciels d'apprentissage automatique**](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **—** Les algorithmes d'apprentissage automatique sont un composant clé de la construction de modèles prédictifs efficaces. De nombreux algorithmes d'apprentissage automatique sont conçus pour fournir des recommandations ou des suggestions, ce qui est également l'objectif final des logiciels d'analyse prédictive. Les développeurs utilisent ces outils pour intégrer l'apprentissage automatique dans les applications, souvent pour fournir une analyse prédictive et prescriptive. [**Plateformes d'intelligence d'affaires**](https://www.g2.com/categories/business-intelligence) **—** Ces outils sont les solutions d'analyse traditionnelles utilisées pour comprendre les données d'une entreprise. Les analystes de données utilisent les plateformes BI pour visualiser et comprendre comment des actions spécifiques impactent les initiatives critiques pour l'entreprise. Certaines de ces plateformes offrent des fonctionnalités prédictives, mais leur objectif principal n'est pas la modélisation prédictive. [**Analyses de mégadonnées**](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics) **—** Les logiciels d'analyse de mégadonnées, comme les plateformes d'intelligence d'affaires, offrent souvent des fonctionnalités de modélisation prédictive. Cependant, ces solutions sont plus utilisées pour suivre les données en temps réel que pour comprendre les données historiques. Les logiciels d'analyse de mégadonnées se connectent à Hadoop ou à des distributions Hadoop propriétaires pour mieux comprendre les données structurées et non structurées. Ces mêmes sources de données peuvent être importantes pour les data scientists chargés de construire des modèles prédictifs.