7 nov. 2025
L'analyse prédictive consiste à utiliser des données, des algorithmes statistiques avancés et des techniques d'apprentissage automatique pour anticiper les résultats à partir de données historiques.
L'importance de l'analyse prédictive réside dans sa capacité à aider les entreprises à estimer avec précision ce qui est le plus susceptible de se produire dans leurs processus ou opérations. Dans le domaine industriel, cela se traduit par l'anticipation des pannes d'équipements, la réduction de la consommation d'énergie ou la détection d'anomalies dans les processus avant qu'elles ne surviennent.
L'analyse prédictive repose essentiellement sur le machine learning (ML). Les modèles sont entraînés avec de grands volumes de données provenant de capteurs et de processus opérationnels, pour reconnaître des motifs et faire des prédictions de plus en plus précises. Comme le souligne RT Insights, “les modèles de machine learning sont intégrés dans les flux de données, apprenant en temps réel et ajustant leurs prédictions en cours de route”.
L'approche No Code peut être comprise comme une philosophie numérique qui permet aux utilisateurs de tirer parti du pouvoir de l'apprentissage automatique pour de nombreux objectifs sans avoir besoin de programmer. Cette approche est également connue sous le nom de 'programmation visuelle' ou 'programmation sans code' (BBVA).
L'analyse prédictive sans code ou no-code predictive analytics est rendue possible grâce à des plateformes de ML sans code : des outils qui permettent de construire, d'entraîner et de déployer des modèles prédictifs sans écrire une seule ligne de code.
Et voici l'essentiel : si vous voulez appliquer l'analyse prédictive, vous parlez déjà de machine learning. Les plateformes no-code sont le moyen le plus rapide et accessible de commencer.
Qu'est-ce que le machine learning sans code ?
Le machine learning sans code est la capacité de créer, d'entraîner et de déployer des modèles prédictifs à travers des interfaces visuelles et intuitives, sans nécessiter de programmation. Au lieu de dépendre exclusivement de scientifiques de données et de programmation dans des langages comme Python, ces plateformes démocratisent l'accès à l'apprentissage automatique, facilitant son utilisation par les équipes opérationnelles, de maintenance et d'innovation.
Ces plateformes simplifient la complexité technique avec des flux de travail de glisser-déposer, incluent des moteurs AutoML qui sélectionnent et optimisent automatiquement des algorithmes, et offrent des outils pour valider et visualiser la performance des modèles en quelques clics. Grâce à cela, le machine learning devient accessible, rapide et évolutif, permettant aux organisations de générer des insights prédictifs à partir de données brutes et déconnectées en jours, plutôt qu'en mois.
Cette approche est particulièrement précieuse dans des secteurs avec de grands volumes de données, tels que :
Comment fonctionnent les plateformes no-code de ML ?
Les plateformes de machine learning sans code automatisent en interne les tâches techniques du flux de travail de machine learning, telles que la préparation des données, la sélection des algorithmes ou l'optimisation des modèles, et les traduisent en une interface visuelle et guidée pour l'utilisateur.
Essentiellement, elles encapsulent la complexité du machine learning dans une série de modules interconnectés. Derrière chaque interaction visuelle se déroulent des processus automatiques qui nécessiteraient normalement du code et des connaissances spécialisées.
Dans le cas de plateformes comme TOKII, le fonctionnement général peut être compris ainsi :
Ingestion et gestion des données
L'utilisateur connecte ses sources de données, tandis que le système se charge de les valider, de nettoyer les incohérences, et de suggérer les transformations nécessaires.
Définition de l'apprentissage
Selon le problème, on peut choisir entre l'apprentissage supervisé (classification ou régression) ou non supervisé (clustering).
Sélection d'algorithmes spécifiques
La plateforme suggère ou permet de choisir parmi différents algorithmes selon le problème sélectionné auparavant : arbres de décision, forêts aléatoires, réseaux neuronaux, K-Means, entre autres.
Configuration du modèle
Les variables d'entrée sont définies, ainsi que la variable cible (si applicable), la taille du jeu de test et d'autres paramètres du modèle.
Prétraitement des données
Des options comme l'échelle, le codage de variables catégoriques ou la gestion des valeurs nulles peuvent être appliquées via des commandes intuitives.
Entraînement et comparaison des modèles (nouvelles sessions)
L'entraînement est lancé et il est possible de créer plusieurs sessions avec différentes configurations pour comparer les résultats.
Analyse et évaluation des métriques du modèle
Une fois entraîné, la plateforme affiche des métriques associées au type de problème choisi, comme la précision, la matrice de confusion, la courbe ROC, le R² ou le nombre de clusters.
Prédiction et interprétation des résultats
Le modèle final est appliqué à de nouveaux jeux de données pour générer des prédictions, qui peuvent être visualisées en temps réel ou intégrées dans des tableaux de bord numériques.
Cette approche étape par étape permet aux équipes de différents départements, des opérations à la stratégie, de tester, d'itérer et de déployer des modèles prédictifs sans écrire de code.
Modèles de ML sans code dans les environnements industriels
Voici les trois principaux types de modèles prédictifs que vous pouvez créer et déployer avec TOKII, sans nécessiter de programmer :
1. Modèles de classification de données
Les modèles de classification assignent une catégorie à chaque point de données. Ils sont idéaux lorsque ce qui est prédit est un résultat discret.
Détecter les anomalies dans les capteurs (“normal” / “critique”).
Prévoir les états opérationnels de la machinerie (“actif”, “en révision”, “en panne”).
Classer les consommations énergétiques par niveaux (“haut”, “moyen”, “bas”).
Assigner les incidents à un type (“électrique”, “climatisation”, “structurel”).
2. Modèles de régression
Les modèles de régression prédisent des valeurs numériques continues, idéales pour des estimations et des projections dynamiques.
Prédire la consommation énergétique d'un bâtiment en fonction de variables environnementales.
Estimer la température attendue dans un système HVAC.
Calculer la production quotidienne attendue d'une ligne de fabrication.
Prévoir la durée de vie restante d'un composant.
3. Analyse de clusters
Le clustering est une technique non supervisée qui regroupe des données selon des similitudes, sans nécessiter de labels préalables.
Segmenter les capteurs ou les équipements selon un comportement similaire.
Regrouper des modèles de consommation énergétique par zones.
Détecter des comportements atypiques (outliers).
Classer les actifs selon un rendement ou un historique de maintenance.
Avantages des plateformes de ML sans code
Pour de nombreuses entreprises industrielles, la principale barrière pour appliquer le machine learning a été la complexité, non le manque de données.
Les plateformes sans code éliminent cette barrière, rendant l'IA accessible aux ingénieurs, analystes et responsables sans besoin d'équipes spécialisées. Selon Fortune Business Insights, “les plateformes d'IA sans code réduisent drastiquement la nécessité de solutions spécialisées, abaissant les coûts de développement et facilitant leur adoption dans tous types d'industries”.
Bénéfices clés :
Déploiement rapide
Des données au modèle en quelques heures ou jours.
Moindre barrière technique
Pas besoin de savoir programmer. Les experts métier peuvent diriger des projets d'IA.
Efficacité des coûts
Réduction des dépenses en consultants externes ou grands équipes internes.
Insights évolutifs
Application possible dans différentes usines ou unités de business.
Valeur en temps réel
Modèles déployés dans des tableaux de bord opérationnels ou des jumeaux numériques pour prendre de meilleures décisions.
Iteration agile
Facile à tester et comparer différentes configurations de modèles.
Pour les entreprises, cela se traduit par moins de temps d'inactivité, une meilleure allocation des ressources et une compétitivité accrue.
Avec des plateformes comme TOKII, les équipes industrielles peuvent construire, entraîner et déployer des modèles de machine learning en quelques clics, transformant les données en décisions en temps réel sans écrire de code.
Vous souhaitez explorer l'analyse prédictive, mais vous ne savez pas par où commencer ? Demandez une démonstration personnalisée de TOKII et laissez notre équipe d'experts vous guider étape par étape.
