Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est une méthode statistique qui utilise des algorithmes et l’apprentissage automatique pour identifier les tendances dans les données et prédire les comportements futurs.

Avec une pression croissante pour montrer un retour sur investissement (ROI) pour la mise en œuvre de l’analyse de l’apprentissage, il ne suffit plus pour une entreprise de simplement montrer comment les apprenants ont performé ou comment ils ont interagi avec le contenu d’apprentissage. Il est désormais souhaitable d’aller au-delà de l’analyse descriptive et de mieux comprendre si les initiatives de formation fonctionnent et comment elles peuvent être améliorées.

L’analyse prédictive peut prendre à la fois des données passées et actuelles et offrir des prédictions de ce qui pourrait se passer dans le futur. Cette identification des risques ou opportunités possibles permet aux entreprises de prendre des mesures concrètes afin d’améliorer les futures initiatives d’apprentissage.

Comment fonctionne l’analyse prédictive ?

Le logiciel d’analyse prédictive a dépassé le domaine des statisticiens et devient plus abordable et accessible pour différents marchés et industries, y compris le domaine de l’apprentissage et du développement.

Voici ce qu’est l’analyse prédictive en vidéo :

Pour l’apprentissage en ligne en particulier, l’analyse prédictive est souvent intégrée au système de gestion de l’apprentissage (LMS), mais peut également être achetée séparément en tant que logiciel spécialisé.

Pour l’apprenant, la prévision prédictive peut être aussi simple qu’un tableau de bord situé sur l’écran principal après s’être connecté pour accéder à un cours. En analysant les données des progrès passés et actuels, des indicateurs visuels dans le tableau de bord pourraient être fournis pour signaler si l’employé était sur la bonne voie avec les exigences de formation.

Ce que doit savoir une entreprise avant d’utiliser l’analyse prédictive

L’analyse prédictive s’appuie sur des algorithmes spécifiquement programmés et sur l’apprentissage automatique pour suivre et analyser les données, qui dépendent toutes des questions uniques posées. Par exemple, vouloir savoir si les employés suivront un cours est une question spécifique ; le logiciel devrait analyser les données pertinentes afin de formuler des tendances possibles sur les taux d’achèvement. Il est important que les entreprises sachent quels sont leurs besoins.

L’analyse prédictive nécessite une contribution et une implication actives de la part de ceux qui utilisent la technique. Cela signifie décider et comprendre quelles données sont collectées et pourquoi. La qualité des données doit également être surveillée. Sans implication humaine, les données collectées et les modèles utilisés pour l’analyse peuvent ne fournir aucune signification bénéfique.

Le reporting prédictif permet également de prévoir l’évolution des collaborateurs dans leur fonction et au sein de l’entreprise ; cela implique le suivi et la prévision des parcours d’apprentissage, de la formation et des activités de perfectionnement des employés individuels. Ceci est important pour les ressources humaines (RH) qui peuvent avoir besoin de gérer le vivier de talents pour un grand nombre d’employés ou de services de formation souhaitant savoir quelles ressources seront efficaces pour le développement des compétences individuelles.