Le processus d'analyse prédictive est une méthodologie qui utilise des données historiques et des algorithmes avancés pour anticiper des événements futurs. Il est largement utilisé dans divers domaines, tels que la santé, la finance, la logistique et plus particulièrement dans le domaine de la santé et sécurité au travail (SST).
L'objectif principal de ce processus est de prévoir des risques ou des incidents potentiels, permettant ainsi aux organisations d'anticiper et de prévenir les problèmes avant qu'ils ne surviennent.
Méthode de Preventera
Définir le problème à résoudre : Cette étape consiste à fixer les buts et objectifs de l'analyse. Il est essentiel de bien comprendre la problématique de santé et sécurité au travail (SST), puis d'identifier les ensembles de données pertinents.
Collecte de données : À ce stade, les données sont collectées à partir de différentes sources (par exemple, capteurs, rapports d'incidents). L'objectif est de rassembler des informations riches et pertinentes.
Data Munging : Le nettoyage et la transformation des données sont cruciaux avant toute analyse. Cette étape vise à préparer les données pour les rendre exploitables en supprimant les erreurs, en gérant les valeurs manquantes et en harmonisant les formats.
Analyse exploratoire des données : Les données sont explorées à l’aide de statistiques descriptives et de visualisations pour découvrir des schémas et des informations clés. Cela permet d’identifier des tendances ou des anomalies importantes.
Modélisation des données : Une fois les données prêtes, des modèles prédictifs sont créés. Ces modèles utilisent des techniques comme les algorithmes de machine learning pour prédire des événements futurs, tels que les risques d’accidents.
Évaluation du modèle : Ici, le modèle prédictif est testé pour vérifier sa précision et sa fiabilité. Des ajustements sont faits en fonction des résultats pour améliorer la performance.
Déploiement : Une fois que le modèle a été validé, il est déployé dans un environnement de production où il est utilisé pour des prises de décisions automatisées ou pour recommander des actions.
Recherches scientifiques soutenant ce modèle :
Utilisation des modèles prédictifs en santé et sécurité : Selon une étude sur la gestion des risques dans la construction, un modèle prédictif peut aider à identifier les zones à haut risque avant même qu’un accident ne survienne. Le modèle permet d'optimiser les mesures de sécurité en fonction des coûts et des bénéfices (Sousa et al., 2015).
Maturité de la gestion des risques en entreprise : Un modèle préliminaire a été développé pour évaluer la maturité de la gestion des risques SST dans les PME, permettant de mesurer l'efficacité des processus prédictifs pour prévenir les incidents (Kaassis & Badri, 2018).
Optimisation des coûts de gestion des risques : Une autre étude a développé un modèle pour optimiser les coûts liés à la gestion des risques SST, tout en minimisant les risques d'incidents en utilisant des données historiques et des techniques prédictives (Bochkovskii & Gogunskii, 2018).
Comments