Prédiction
- Intermédiaire
- Transversal
Définition complète
La prédiction est l’utilisation de données passées pour anticiper des événements ou des comportements futurs. C’est l’un des grands domaines d’application du machine learning en entreprise. Les usages marketing courants : prédiction de churn (qui va partir dans les 90 jours), prédiction de CLV (Customer Lifetime Value attendue d’un nouveau client), prédiction de conversion (probabilité qu’un lead devienne client), prédiction de panier (suggestions d’achat next-best-action), prédiction de demande (combien d’unités vendre par produit la semaine prochaine pour ajuster les stocks). Les modèles prédictifs reposent sur du ML supervisé : on entraîne sur des données historiques étiquetées (qui a churné, qui a acheté), le modèle généralise sur de nouveaux cas. Les indicateurs de qualité d’un modèle prédictif : précision (% prédictions correctes), rappel (% cas réels détectés), F1-score (équilibre des deux), AUC (qualité du classement). La prédiction permet d’agir avant : intervenir pour retenir un client qui va churner coûte moins cher que d’en acquérir un nouveau. Les outils : modèles custom (data scientists), plateformes prédictives clés en main (Salesforce Einstein, HubSpot AI). Confusion fréquente : prédiction et prévision. Synonymes en français ; en anglais, « prediction » est plus orienté individu (will this customer churn?), « forecast » plus orienté volume (how many sales next month?).
À quoi ça sert
Cas d'usage typiques
– Un éditeur SaaS B2B prédit le churn 90 jours à l’avance avec 80 % de précision : campagne de rétention proactive.
– Une marque DTC mode prédit la CLV de chaque nouveau client dès le 1er achat pour adapter le niveau d’investissement.
– Un site e-commerce alimentaire prédit la demande hebdomadaire par produit pour optimiser les achats fournisseurs.
– Une banque prédit la propension à acheter un crédit immobilier dans les 6 prochains mois (ciblage des offres).
Mises en situation
S'approprier cette notion dans son quotidien de travail
Contexte
Une responsable export d'une PME industrielle de la métallurgie découvre la notion de « Prédiction » et souhaite l'appliquer à une situation concrète de son métier.
Application
Elle prend un cas réel rencontré récemment, identifie comment la notion s'y applique et formalise en quelques phrases ce que cela change dans sa pratique. Elle partage le résultat avec un collègue pour s'assurer que sa compréhension tient la route et l'intègre dans sa boîte à outils.
Résultat attendu
La notion sert de cadre commun et facilite les échanges avec les parties prenantes.