Qu’est-ce que l’IA prédictive et comment fonctionne-t-elle ?
Liens rapides
- Qu’est-ce que l’IA prédictive et comment fonctionne-t-elle ?
- Exemples d’IA prédictive
- En quoi l’IA prédictive diffère-t-elle de l’IA générative ?
Principaux enseignements
- L’IA prédictive fait des projections à partir de données passées, comme les prévisions météorologiques et les tendances boursières.
- Parmi les exemples d’IA prédictive, on peut citer le texte prédictif, l’identification des menaces de sécurité et les suggestions d’applications.
- L’IA prédictive utilise des données pour faire des prédictions, alors que l’IA générative utilise des informations pour créer du contenu.
Vous avez probablement entendu parler de l’IA générative, mais que savez-vous de l’IA prédictive ? Elles se ressemblent, mais présentent des différences essentielles, ainsi qu’un grand nombre de façons dont vous l’utilisez probablement déjà !
Qu’est-ce que l’IA prédictive et comment fonctionne-t-elle ?
L’IA prédictive utilise des informations provenant d’événements qui se sont déjà produits pour faire des prédictions et des projections sur ce qui pourrait se produire à l’avenir. Pour être utilisée avec succès, elle nécessite un accès à des données de haute qualité et une expertise en la matière de la part des humains afin d’identifier correctement les tendances.
Ces algorithmes collectent des données à partir de plusieurs points d’information. Par exemple, pour mesurer les performances d’une équipe sportive sur l’ensemble d’une saison, l’IA prédictive pourrait recueillir des informations à partir de mesures de succès essentielles telles que les occasions créées, les occasions affrontées et les performances contre certaines équipes.
Une fois que les modèles d’IA prédictive ont recueilli les informations dont ils ont besoin, les utilisateurs peuvent prendre des décisions et effectuer des recherches supplémentaires si nécessaire.
Exemples d’IA prédictive
L’IA prédictive est déjà utilisée dans de multiples secteurs, et vous avez peut-être vous-même expérimenté cette technologie en action. Par exemple, les entreprises utilisent l’IA prédictive pour détecter les violations potentielles de données, et les fournisseurs de smartphones peuvent vous aider à taper avec plus de précision.
Voici quelques-uns des meilleurs exemples d’IA prédictive en action.
1. Texte prédictif
Le texte prédictif est l’un des meilleurs exemples d’IA prédictive en action. Sur la base de l’analyse de la langue dans laquelle vous tapez et de votre comportement passé, le texte prédictif devine ce que vous allez taper ensuite. Le texte prédictif peut également vous aider à corriger les erreurs courantes, et Apple, en particulier, a fait d’énormes progrès dans ce domaine. En fait, le texte en ligne est l’une des fonctionnalités d’iOS 17 qui nécessite un iPhone 12 ou plus récent.
En plus d’analyser vos habitudes de frappe passées, le texte prédictif peut également utiliser le contexte de vos conversations ou de vos documents pour fournir de meilleures recommandations en matière de frappe et d’orthographe. Vous pouvez désactiver le texte prédictif en ligne sur votre Mac si vous possédez un ordinateur Apple, et il est également possible de désactiver les suggestions de texte prédictif sur Android.
2. Identifier les menaces potentielles pour la sécurité
La cybersécurité est l’un des domaines les plus importants dans lesquels l’IA prédictive occupe une place prépondérante, et l’analyse prédictive peut aider à résoudre la cybercriminalité de nombreuses façons. Un exemple où vous avez peut-être fait l’expérience de l’IA prédictive en matière de sécurité est lorsque vous vous connectez à un compte ou que vous essayez d’utiliser votre carte bancaire dans un endroit que vous ne connaissez pas.
Vous recevrez souvent un courriel ou un message texte vous avertissant d’une connexion inhabituelle et vous invitant à prendre des mesures si nécessaire. Une demande de modification de votre mot de passe peut également donner lieu à de telles notifications. Pour éviter d’être victime d’une faille de sécurité, il est utile de s’informer sur la fraude à la prise de contrôle et sur la manière de prévenir ces menaces.
3. Suggestions d’applications et de contenus
Vos smartphones et vos applications sont de plus en plus performants en matière de recommandations, en grande partie grâce à l’IA prédictive. Par exemple, si vous utilisez Google Drive, vous pouvez voir un message « Vous ouvrez souvent à cette heure » sur vos documents principaux. Vous verrez également « Basé sur l’activité passée » ou « Vous avez ouvert fréquemment ».
Si vous utilisez votre smartphone, vous verrez souvent que les recommandations d’ouverture d’applications et d’autres actions changent en fonction de vos habitudes à chaque moment de la journée. Les applications utilisent également vos comportements de consommation pour fournir de meilleures recommandations ; par exemple, Spotify utilise l’IA pour recommander (et créer) des listes de lecture.
4. Projections économiques
L’IA prédictive est également très présente dans le monde de la finance, et elle peut aider les économistes à étudier l’évolution des marchés financiers au fil du temps. Par exemple, sur la base de données historiques et de l’actualité mondiale, l’IA prédictive peut déterminer si certains taux de change vont augmenter ou diminuer. L’IA prédictive étant également capable d’identifier les comportements des consommateurs, il est possible d’utiliser l’outil pour déterminer comment les tendances de l’industrie vont évoluer.
Cette technologie peut également prédire les mouvements des marchés boursiers et les changements de prix des crypto-monnaies. Si vous envisagez de trader avec l’IA, il est intéressant de consulter ces outils cryptographiques basés sur l’IA comme point de départ.
5. Prévisions météorologiques
Il a toujours été difficile de prédire le temps, mais les météorologues pourront probablement s’appuyer sur l’IA pour obtenir plus d’aide à l’avenir. Bien que l’outil soit relativement nouveau dans cet espace, Abdoulaye Diack, responsable du programme de recherche en IA de Google, suggère que GraphCast peut prédire le temps jusqu’à 10 jours à l’avance, mieux que les méthodes de prévision standard.
L’IA prédictive peut mesurer davantage de données météorologiques sur des périodes plus courtes. Pouvoir mieux prévoir le temps qu’il fera à court terme est une bonne chose sur le plan personnel, car cela signifie que vous saurez exactement ce que vous devez porter à l’extérieur. Mais si l’on fait un zoom arrière et que l’on regarde la situation dans son ensemble, l’IA prédictive pourrait également être un outil précieux pour aider à innover dans les initiatives de lutte contre le changement climatique et à prévoir les grandes tempêtes.
6. Décisions commerciales
Les entreprises utilisent l’IA prédictive pour prendre de meilleures décisions et faire des projections pour l’année à venir. L’IA prédictive mesurant très bien les comportements des consommateurs, les entreprises peuvent déterminer avec précision le succès de leurs produits et offres actuels sur une période de 6 à 12 mois. Pour combler les lacunes du marché, elles peuvent également utiliser les informations recueillies pour lancer et tester de nouveaux produits.
Grâce à l’IA prédictive, les entreprises peuvent également décider des éléments à inclure dans les campagnes publicitaires. En outre, elles peuvent déterminer où elles devraient allouer leurs budgets de manière plus efficace. Si vous souhaitez en savoir plus, nous avons rédigé un récapitulatif des outils d’IA essentiels à connaître pour les chefs d’entreprise.
En quoi l’IA prédictive diffère-t-elle de l’IA générative ?
L’IA prédictive et l’IA générative utilisent toutes deux l’apprentissage automatique, mais l’IA générative analyse les informations disponibles pour créer de nouveaux contenus plutôt que de tirer des conclusions.
L’IA générative et l’IA prédictive peuvent fonctionner ensemble. Par exemple, un économiste pourrait utiliser l’IA prédictive pour déterminer l’imminence d’une récession ou d’un krach boursier. Dans le même temps, il peut utiliser l’IA générative pour aider à produire des documents de recherche ou d’autres contenus sur ce qu’il faut faire si cela se produit (ou comment en tirer le meilleur parti).
L’IA prédictive est plus présente dans beaucoup de nos vies que nous ne le pensons à première vue, et son utilisation augmentera au fur et à mesure qu’elle deviendra plus précise.
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Quelle est la différence entre l’IA générative et l’IA prédictive ?
L’IA générative s’efforce de produire un contenu qui s’appuie sur une « compréhension » aussi profonde que possible des concepts humains que nous pouvons extraire d’une machine. En revanche, l’IA prédictive s’efforce de prédire les résultats intrinsèquement imprévisibles tels que le comportement humain : qui cliquera, achètera, mentira ou mourra.
Quelle est la différence entre l’IA prédictive et l’IA ?
La différence la plus flagrante entre l’IA et l’analyse prédictive est que l’IA peut être autonome et apprendre par elle-même. En revanche, l’analyse prédictive s’appuie souvent sur l’interaction humaine pour aider à interroger les données, identifier les tendances et tester les hypothèses, bien qu’elle puisse également utiliser la ML dans certaines circonstances.
Comment l’IA prédit-elle les choses ?
L’IA prédictive utilise des données d’entrée pour générer des résultats. Pour prendre un exemple classique, nous pouvons utiliser 20 ans de données historiques sur les ventes pour prédire les ventes du troisième trimestre de l’année prochaine. Les données historiques sont les données d’entrée, et la prédiction des ventes est la donnée de sortie.
ChatGPT est-il de l’IA prédictive ?
L’IA générique, illustrée par des modèles conversationnels tels que ChatGPT, n’est qu’une facette d’un domaine multidimensionnel qui englobe l’IA prédictive et le domaine prometteur de la multimodalité. J’encourage tout le monde à dépasser la perception selon laquelle l’IA est uniquement synonyme de modèles basés sur le chat.
