Planification et prévision à l'aide de la planification prédictive

Les entreprises adoptent plus largement la planification prédictive, qui utilise l'analyse statistique pour estimer ce qui est susceptible de se produire à l'avenir en fonction des données historiques de votre entreprise. Ces informations aident les DAF et leurs équipes finance à comprendre l'évolution de facteurs tels que les ventes ou les dépenses, ce qui leur permet d'allouer les budgets de manière appropriée et d'améliorer la planification des investissements et des flux de trésorerie. L'utilisation de la planification prédictive et de la prévision peut aider les directeurs financiers et autres dirigeants à identifier les risques potentiels dans leurs prévisions, tels que les pénuries d'approvisionnement ou les déficits de trésorerie. Cette prévoyance les rend plus susceptibles d'éviter les problèmes et de protéger les profits et la réputation de leur entreprise.

Qu'est-ce que la prévision dans la planification prédictive ?

La prévision à l'aide de la planification prédictive, parfois appelée prévision prédictive, est le processus d'analyse des données historiques et de projection de ce qui est susceptible de se produire. La planification prédictive est la façon dont les DAF et les équipes finance utilisent ces informations pour se préparer à l'avenir. Les équipes finance qui effectuent la planification prédictive s'appuient largement sur les prévisions par séries chronologiques, qui identifient les modèles et les tendances des données enregistrées à intervalles réguliers, telles que les chiffres de vente mensuels ou les niveaux de stock quotidiens, pour extrapoler ce qui pourrait se passer ensuite. L'analyse de données de séries chronologiques, telles que celles-ci, est utile pour comprendre les cycles, la saisonnalité et les tendances à long terme, ce qui permet de créer des prévisions fiables.

Par exemple, un DAF peut vouloir prévoir les ventes pour une période de fêtes à venir. Si l'entreprise dispose d'années de données historiques sur les ventes, les prévisions par séries chronologiques peuvent fournir une estimation qui reflète l'impact saisonnier. Cependant, l'équipe finance doit identifier et utiliser la meilleure méthode de prévision par séries chronologiques pour obtenir la projection la plus précise possible.

Si les analystes disposent de suffisamment de données de qualité pour obtenir des informations et appliquer correctement les modèles, les méthodes de prévision utilisées dans la planification prédictive doivent avoir un degré de fiabilité plus élevé que d'autres pratiques, telles que l'intuition ou l'hypothèse d'une augmentation d'un pourcentage fixe d'une année sur l'autre. De plus, de nombreuses entreprises choisissent de valider davantage leurs prévisions à l'aide d'un logiciel doté de fonctionnalités d'analyse prédictive intégrées, qui utilise la modélisation de données et le machine learning pour découvrir des relations dans les données qu'un œil humain pourrait ne pas détecter. La validation des prévisions à l'aide d'analyses prédictives est de plus en plus considérée comme une partie standard du processus de planification prédictive.

Points clés à retenir

• La planification prédictive est l'utilisation de techniques statistiques par les équipes finance en vue d'identifier des tendances et des modèles dans les données historiques. Ces tendances et ces modèles permettent d'estimer des valeurs futures, telles que des ventes, des dépenses et des flux de trésorerie, pour pouvoir améliorer le processus de planification.
• Les prévisions qui en résultent ne sont valables que dans la mesure où les données utilisées le sont. Les équipes finance ne doivent donc exploiter que des données propres, pertinentes et fiables.
• Il existe de nombreuses méthodes de prévision par séries chronologiques à choisir pour effectuer une planification prédictive, et les analystes doivent trouver la méthode la plus appropriée et examiner attentivement les variables nécessaires pour obtenir la prévision la plus précise.
• La planification prédictive peut être appliquée à un large éventail de cas d'usage métier, tels que la prévision des flux de trésorerie, de la demande de produits et du retour sur investissement pour les campagnes marketing.

Explication de la planification prédictive et de la prévision

La planification prédictive suppose que les tendances et les modèles historiques se répètent dans une certaine mesure. Par conséquent, en analysant le passé, les directeurs financiers et leurs équipes peuvent se préparer à ce qui est susceptible d'arriver en mettant en lumière des analyses et en créant des prévisions qui anticipent les résultats futurs en fonction des données actuelles. L'adoption de la planification et des prévisions prédictives est en hausse en raison de la demande croissante de prévisions fiables des tendances dans un plus grand nombre de cas d'usage et de l'augmentation de la volatilité et de la complexité des affaires. Le nombre d'entreprises qui déclarent utiliser la planification prédictive de manière productive est passé de 4 % en 2020 à 27 % en 2022, selon une enquête mondiale menée par le cabinet d'analyse du marché BARC auprès de 295 collaborateurs qui participent au processus de planification. Selon l'enquête, 17 % d'entre eux le déployaient ou utilisaient des prototypes en 2022. Les entreprises qui peuvent prévoir précisément l'avenir sont plus susceptibles de prendre des décisions éclairées aujourd'hui et de créer des plans qui les préparent à réussir demain.

Supposons qu'une entreprise souhaite prévoir les ventes de l'année prochaine, les coûts des matières premières et les besoins en capacité de production pour voir s'il est logique d'investir dans de nouveaux équipements. Plusieurs facteurs influencent la fiabilité des prévisions de l'équipe. Premièrement, l'équipe finance doit disposer de données suffisantes pour repérer des modèles et des tendances. La règle générale consiste à disposer d'au moins deux fois plus de données historiques que la durée prévue (par exemple, 24 mois de données historiques pour créer une prévision sur 12 mois). Les données doivent également être fiables et propres, c'est-à-dire exemptes de données fausses, dupliquées ou mal formatées. Généralement, la planification prédictive se fait à l'aide des données finance, qui ont tendance à être bien structurées et, espérons-le, précises. La qualité des prédictions dépend de la qualité des données utilisées pour les élaborer. En outre, l'analyste de la planification et de l'analyse financières (FP&A) doit identifier le bon modèle de prévision par séries chronologiques (souvent plusieurs modèles) compte tenu des données disponibles et de la question à laquelle il répond. Le choix de mauvaises variables peut indiquer une mauvaise prédiction et, par conséquent, faire prendre une mauvaise décision. L'ajout de nouvelles variables peuvent entraîner un « surajustement », c'est à dire que le modèle de données commence à modéliser le bruit aléatoire présent dans les données.

Avec autant de facteurs à prendre en compte, de plus en plus de professionnels de la finance se tournent vers des logiciels et des services de planification prédictive qui les aident à prendre ces décisions et, en fin de compte, à obtenir des prévisions plus précises plus rapidement. Plus les prévisions sont précises, plus les équipes finance peuvent planifier l'avenir et allouer judicieusement les budgets. Tenez compte du nombre de facteurs en jeu lors de la création d'un budget annuel et de l'impact significatif que peut avoir un élément, tel que les coûts d'embauche. Une entreprise pourrait utiliser la planification prédictive pour repérer les tendances historiques du niveau d'attrition d'une entreprise, évaluer les meilleurs et les pires scénarios possibles et envisager d'ajuster les prévisions d'attrition à l'état stable si le modèle prédit un résultat significativement différent.

Outre l'équipe finance, l'utilisation transversale de la planification et des prévisions est de plus en plus essentielle pour faire face à la volatilité de l'économie, des collaborateurs, de la supply chain et d'autres moteurs de l'entreprise. La planification prédictive peut être utilisée dans la gestion des stocks, par exemple, pour repérer les pics cycliques ou saisonniers qui peuvent mettre à rude épreuve le fonds de roulement ou les pénuries susceptibles de ralentir la production. Un responsable des achats peut utiliser les prévisions pour estimer les coûts des matières premières et décider de se couvrir ou non contre une augmentation du prix des matières premières. Un responsable du service client peut utiliser la planification prédictive pour prévoir les tendances du volume d'appels afin de définir le nombre de collaborateurs nécessaires. Les informations opérationnelles telles que celles-ci ont un impact sur de nombreux domaines d'activité et aident les entreprises à créer des plans financiers plus précis.

Près de la moitié des directeurs financiers affirment que leur priorité absolue est de construire des modèles prédictifs et d'acquérir la capacité d'analyser et de se préparer à différents scénarios, selon une enquête de PwC d'août 2022. Cette prévision leur permet d'éviter des risques potentiels, tels que des déficits de revenus ou des investissements trop importants dans un nouveau marché qui ne répondra probablement pas aux attentes. L'élaboration de plans de scénarios basés sur les meilleures et les pires prévisions prépare les équipes à la façon dont elles réagiront. Par ailleurs, les entreprises se dotent de plus en plus d'un logiciel de planification prédictive qui met automatiquement à jour les prévisions à l'aide des données en temps réel d'une entreprise, ce qui permet aux équipes finance d'anticiper plus tôt une crise ou un succès et d'y répondre en conséquence.

Méthodes de prévision par séries chronologiques

La prévision par séries chronologiques est une technique qui utilise des points de données historiques enregistrés à intervalles réguliers pour prédire ce qui se passera probablement à l'avenir. De nombreuses méthodes ou algorithmes de prévision par séries chronologiques existent, et les professionnels de la finance doivent identifier ceux qui leur donneront la prédiction la plus fiable en fonction des données disponibles et de ce qu'ils veulent accomplir.

Les prévisions par séries chronologiques étudient généralement les tendances, la saisonnalité et les cycles. Les tendances reflètent l'augmentation ou la diminution graduelle ou régulière des modèles de données au fil du temps, généralement en raison de facteurs à long terme, tels que l'évolution de la population, la croissance organique ou les changements technologiques. Il est souvent possible de modéliser ces tendances à l'aide d'une fonction linéaire ou d'une fonction de courbe à évolution lente. La saisonnalité se concentre sur les augmentations et les diminutions périodiques, régulières et quelque peu prévisibles qui se produisent au fil du temps. Lorsqu'il s'agit de données mensuelles, la saisonnalité se produit généralement au cours d'une année civile. Elle peut être divisée en trimestres ou saisons, comme les vacances. Les cycles sont des modèles d'augmentations et de diminutions qui pourraient ne pas être aussi réguliers et durer plus d'un an. Dans le monde des affaires, cela est souvent dû à des facteurs tels que des cycles opérationnels pluriannuels qui évoluent plus lentement qu'un modèle de saisonnalité typique.

Voici des méthodes les plus courantes :

• La moyenne mobile unique (SMA) calcule le prix moyen d'un produit sur une période définie et fonctionne mieux avec des données volatiles sans tendances ni saisonnalité.
• La double moyenne mobile (DMA) calcule la moyenne mobile, puis calcule la moyenne de cette moyenne mobile unique. Cette technique utilise les deux jeux de données pour prévoir le comportement futur attendu et fonctionne bien avec les données historiques qui ont une tendance mais pas de saisonnalité.
• Le lissage exponentiel unique (SES) pondère les données, en accordant la plus grande importance au point de données le plus récent et en diminuant progressivement la pondération au fur et à mesure que les données deviennent plus anciennes. Cette méthode permet de surmonter les limites des moyennes mobiles et des méthodes de changement de pourcentage et fonctionne mieux avec des données volatiles qui n'ont pas de tendance ou de saisonnalité.
• Le double lissage exponentiel (DES) exécute et répète la méthode de lissage exponentiel unique. Le DES est applicable lorsque les données ont une tendance mais pas de saisonnalité.
• La méthode de lissage de tendance amortie (DTS) non saisonnière applique la méthode SES deux fois, mais contrairement à la méthode DES, la courbe des composants de tendance est amortie et s'aplanit au fil du temps. Cette technique s'applique aux données qui ont une tendance mais pas de saisonnalité.
• L'additif saisonnier calcule l'indice saisonnier pour les données historiques sans tendance, ce qui donne lieu à une prévision en courbe qui affiche les variations saisonnières et les valeurs lissées de manière exponentielle. C'est utile lorsque la saisonnalité n'augmente pas au fil du temps.
• Le multiplicatif saisonnier fonctionne mieux avec les données saisonnières qui augmentent ou diminuent, ce qui le différencie de l'additif saisonnier. Cette méthode calcule également l'indice saisonnier pour les données historiques sans tendance.
• L'additif Holt-Winters crée des valeurs lissées de manière exponentielle pour le niveau de la prévision et la tendance, et s'ajuste en fonction de la saisonnalité. Cette méthode fonctionne bien lorsque ni la tendance ni la saisonnalité n'augmentent au fil du temps.
• Le multiplicatif Holt-Winters s'applique lorsque la tendance et la saisonnalité augmentent au fil du temps. Comme l'additif Holt-Winters, le multiplicatif Holt-Winters crée des valeurs exponentiellement lissées pour le niveau de la prévision et la tendance, et s'ajuste à la saisonnalité.
• La méthode saisonnière additive de tendance amortie prévoit la saisonnalité, la tendance amortie et le niveau individuellement, puis combine les données dans une prévision de tendance linéaire. Cette technique fonctionne mieux lorsque les données ont une tendance et une saisonnalité, mais la variation saisonnière est assez constante.
• La méthode multiplicative additive de tendance amortie prévoit également la saisonnalité, la tendance amortie et le niveau individuellement, puis les combine dans une prévision. Cependant, elle suit un processus fait pour les situations où la variation saisonnière augmente avec le temps.
• La moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA) est un calcul qui capture les tendances d'une variable au fil du temps et prédit les points de données futurs en examinant la différence entre les valeurs de la série. Elle est appliquée lorsqu'il n'y a pas de saisonnalité, mais qu'il existe des modèles ARIMA saisonniers distincts (SARIMA).

Sélection et techniques des méthodes de prévision

La planification prédictive aide les entreprises à prendre des décisions cruciales et à se préparer à ce qui les attend. Pour ce faire, les professionnels de la planification et de l'analyse financières doivent utiliser la méthode de prévision la plus précise, compte tenu de ce qu'ils veulent accomplir et des données disponibles. Il est également essentiel que les données soient fiables, pertinentes et que l'ensemble de données soit suffisamment important pour obtenir la prédiction la plus précise possible. Les recommandations de taille varient, mais une approche consiste à disposer d'une quantité de données au moins deux fois supérieure à celle de la période de prévision.

Comme nous l'avons vu plus haut dans la section Méthodes de prévision par séries chronologiques, chaque algorithme comporte des mises en garde et présente une meilleure performance dans des circonstances spécifiques. Par exemple, si vous voulez estimer le prix futur des matières premières dans votre processus de fabrication en examinant son prix historique moyen sur une période définie, SMA fonctionne mieux s'il n'y a pas de tendance ou de saisonnalité. Cependant, si vos données ont une tendance et aucune saisonnalité, vous êtes plus susceptible d'obtenir une prévision précise avec DMA. Les données peuvent être désaisonnalisées, mais cela ajoute une complication à votre modèle.

En plus de la disponibilité des données et de l'objectif de la prévision, les analystes doivent tenir compte de facteurs tels que la précision de l'estimation, les coûts liés à la création de la prévision en termes de temps de travail, de recherche de données et de ressources informatiques par rapport aux avantages, et le temps dont ils disposent pour effectuer l'analyse. Trouver la prédiction la plus statistiquement précise peut prendre beaucoup de temps. Vous devez identifier les méthodes de prévision pertinentes, comparer les chiffres de chaque modèle aux valeurs historiques, puis analyser celui qui aurait produit le moins d'erreurs et les meilleures prédictions s'il avait été utilisé dans le passé. Par exemple, la création d'un jeu de données de validation avec un calcul d'écart quadratique moyen (RMSE) vous permet d'évaluer votre modèle par rapport aux points de données historiques. Le RMSE est essentiellement l'écart-type des résidus sur le jeu de données de validation, et plus le RMSE est faible, mieux c'est. La méthode de prévision avec la prédiction la plus précise a des points de données les plus proches de la ligne de régression, qui montre la relation entre deux variables - les variables dépendantes de l'axe des Y et les variables indépendantes de l'axe des X d'un graphique. La bonne approche pourrait impliquer l'utilisation de plusieurs méthodes.

De nombreuses entreprises préfèrent se tourner vers des applications aux fonctionnalités de planification prédictive intégrées qui automatisent ce processus. L'organisation de services professionnels EY a interrogé 1 000 DAF et responsables financiers pour son enquête mondiale sur l'ADN du directeur financier et a constaté que la transformation technologique est le principal moyen par lequel ils amélioreront la fonction financière au cours des trois prochaines années, suivie de l'analyses de données avancées, qui incluent l'utilisation de l'IA pour améliorer les tâches financières. Ces applications d'IA gèrent les données d'une entreprise à l'aide de diverses méthodes de prévision par séries chronologiques, appliquent le RMSE et les critères d'erreur standard, et identifient le modèle le mieux adapté. L'application peut également prévoir un scénario optimiste et un scénario pessimiste avec la prédiction.

Certaines applications permettent une analyse multivariée, ce qui permet aux professionnels de la planification et de l'analyse financières de comparer plusieurs facteurs à la fois pour améliorer les prévisions financières et la planification d'entreprise. En outre, il est possible d'automatiser ces processus à mesure que de nouvelles données sont disponibles, que les prévisions et les prédictions sont mises à jour pour donner aux DAF et aux équipes finance les dernières informations en date à portée de main.

Cas d'usage de la planification prédictive et de la prévision

La planification prédictive devient essentielle car les entreprises sont de plus en plus contraintes d'augmenter leurs profits et de minimiser les risques en raison des fluctuations constantes de la demande des consommateurs, des conditions économiques, de la performance des fournisseurs et d'autres variables. Une enquête mondiale menée auprès de 303 directeurs financiers de CFO Dive et FTI Consulting révèle que l'amélioration de la précision des prévisions et des capacités d'analyse est l'une des cinq principales stratégies qu'ils utiliseront pour améliorer leur performance financière en 2023 et au-delà. De meilleures prévisions accompagnées de mises à jour fréquentes améliorent la capacité d'une entreprise à planifier différents scénarios et à s'adapter rapidement.

KCB Group, une holding de services financiers, prenait plus de 12 semaines pour préparer et finaliser les budgets de toutes ses succursales et de tous ses secteurs d'activité. Les données étaient dispersées, ce qui posait un problème. La société s'est également appuyée sur les tendances du marché et d'autres points de données externes lors de la planification pour prévoir les revenus non financés, tels que les frais de transaction et les frais de fonds insuffisants, ce qui a rendu les prévisions encore plus complexes. Une fois que KCB Group a commencé à utiliser une application avec des outils de planification prédictive intégrés, il était plus facile pour eux d'utiliser leurs données internes et externes pour repérer les tendances et prévoir divers scénarios. En fin de compte, KCB Group a réduit la durée de son cycle budgétaire de 60 % en apportant des améliorations tout au long de son processus de planification.

Des prévisions plus précises aident également les entreprises à prévoir et à réagir rapidement aux tendances du marché pour générer une croissance rentable. Lorsque lululemon a décidé de se concentrer sur la croissance de ses activités en dehors de l'Amérique du Nord, l'équipe de planification et d'analyse financières a réalisé qu'elle avait besoin de mieux anticiper comment les changements dans l'économie mondiale et les tendances du secteur peuvent affecter les ventes. L'entreprise a commencé à utiliser une application de planification plus robuste avec des analyses prédictives intégrées, une technique de prévision sophistiquée, pour prévoir plusieurs scénarios en fonction de ses données historiques et en temps réel afin de mettre à jour continuellement son plan annuel. Les informations ont amélioré la santé financière de lululemon et sa stratégie, permettant aux dirigeants de prendre des décisions plus éclairées pour étendre la portée de la marque.

Les prévisions ont de nombreux cas d'usage pour répondre aux besoins commerciaux et financiers. Par exemple, les entreprises peuvent mieux prévoir leurs ventes, car les prévisions peuvent réduire les biais humains. Les prévisions basées sur des statistiques éliminent les émotions et prévoient ce qui est le plus susceptible de se produire en fonction des données passées, ce qui permet aux responsables des ventes et aux autres dirigeants de mieux planifier. De même, la prévision des ventes de produits au cours des six prochains mois peut aider les entreprises à créer un plan dès aujourd'hui pour s'assurer qu'elles disposent de suffisamment de matériaux pour produire des marchandises afin de répondre à la demande prévue.

Les équipes finance utilisent souvent la planification prédictive pour prévoir les flux de trésorerie à moyen et long terme et leur donner une meilleure idée de leur liquidité de trésorerie la plus probable, une préoccupation majeure pour les entreprises de toute taille. Le fait de disposer de liquidités leur donne la possibilité de saisir des opportunités inattendues ou de couvrir des dépenses imprévues. Cependant, il peut être difficile de déterminer le montant des liquidités disponibles à tout moment. Par exemple, si vous êtes un fournisseur qui vend des marchandises à des clients à crédit, les liquidités ne sont pas immédiatement disponibles au point de vente pour ces articles. Vous devez prévoir à quel moment les clients paieront ces ventes à crédit.

La plupart des experts finance ont besoin de plus d'une journée pour obtenir une vue consolidée de leur trésorerie et de leurs liquidités, selon l'enquête mondiale 2021 d'IDC sur les directeurs financiers et la trésorerie. Deux problèmes se posent. Premièrement, cela entrave la capacité de leur entreprise à réagir rapidement à des situations inattendues, et deuxièmement, au moment où ils ont un chiffre, il est probablement déjà obsolète. L'enquête a également révélé que moins de 5 % des personnes interrogées font confiance à leurs prévisions de trésorerie si elles ont plus de trois mois. Compte tenu de la complexité de la mesure de la liquidité et de son impact significatif sur l'entreprise, de plus en plus d'entreprises explorent les prévisions de trésorerie pour obtenir des prévisions plus précises rapidement.

Les équipes finance utilisent également de plus en plus de modèles prédictifs pour valider rapidement leurs prévisions. Les modèles prédictifs basés sur le machine learning et l'analyse avancée des données peuvent identifier des relations dans les données historiques qu'un analyste pourrait ne pas voir. Considérez-le comme un moyen plus sophistiqué de générer des prédictions et des informations, en particulier lorsque les analystes essaient de répondre à des questions complexes avec de nombreuses variables.

Prévoir la croissance démographique d'une ville, par exemple, est très difficile. Les urbanistes doivent tenir compte du nombre de personnes, en moyenne, qui entrent et sortent de la municipalité chaque année, du nombre de naissances annuel, du nombre d'hommes et de femmes présents, de la durée de leur vie et d'autres facteurs. Plus ils peuvent anticiper avec précision les changements de taille de la ville, mieux ils peuvent servir cette communauté en construisant des routes et des écoles, en se préparant aux fluctuations de l'utilisation de l'eau et de l'énergie et en prenant d'autres décisions cruciales. Les modèles prédictifs peuvent aider à ce type de prédictions.

La planification prédictive peut s'avérer vitale lorsqu'elle est utilisée dans les salles d'urgence. Les administrateurs d'hôpitaux peuvent utiliser les analyses prédictives pour prévoir les volumes de patients et planifier le nombre de collaborateurs nécessaires. En général, les urgences ont une règle de quatre heures, selon laquelle les équipes doivent voir, traiter et décider si un patient sera admis ou sortira au cours de cette période. Une étude britannique de 2022 portant sur plus de 5 millions de patients publiée dans le Emergency Medicine Journal a révélé que le fait d'attendre plus de cinq heures aux urgences avant d'être admis à l'hôpital augmentait la probabilité de décès du patient au cours des 30 jours suivants. À une époque où les hôpitaux font face à des pénuries de personnel infirmier et de médecins, la planification prédictive et les prévisions offrent un outil précieux pour déployer les équipes aussi efficacement que possible.

Une meilleure planification avec la planification prédictive et la prévision

Une approche de prévision basée sur les données peut réduire les préjugés humains et permettre aux équipes finance d'identifier rapidement les résultats les plus probables dans plusieurs scénarios afin que les DAF puissent collaborer avec d'autres dirigeants pour prendre des décisions plus éclairées. La planification et les prévisions prédictives via Oracle Cloud Enterprise Performance Management (EPM) Planning, qui fait partie d'Oracle Fusion Cloud Enterprise Performance Management, connectent la planification à la finance et aux différents départements. Chaque service bénéficie d'un accès à des modèles de planification prédéfinis pour explorer rapidement plusieurs scénarios. Les équipes finance peuvent tirer parti de ces prévisions et modèles de données pour élaborer des plans plus précis et mieux informés qui aident les entreprises à se préparer aux meilleurs et aux pires résultats de manière à protéger l'entreprise et à favoriser sa croissance de manière rentable.

FAQ sur la planification prédictive

Qu'est-ce que la planification prédictive ?
La planification prédictive tire parti des leçons tirées du passé pour planifier l'avenir. Les méthodes de prévision par séries chronologiques prévoient des valeurs futures probables, telles que les chiffres de vente, les prix des actions et les dépenses mensuelles, en partant de l'hypothèse que les modèles et les tendances des données historiques se répéteront, et des outils tels que le machine learning et l'IA peuvent être utilisés pour valider rapidement ces prévisions.

Qu'est-ce que la prévision prédictive ?
La prévision prédictive, plus communément appelée prévision, analyse les données historiques pour estimer ce qui est susceptible de se produire en identifiant des modèles et des tendances dans les données enregistrées à intervalles réguliers.