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Vishal Gupta, partenaire d’Everest Group, avance que l’analyse prédictive entre dans une ère agentique : l’IA ne se limite plus à anticiper, elle apprend en continu et tend à agir. Les moteurs prédictifs s’appuient désormais sur des données hétérogènes, l’IA générative et l’apprentissage profond, avec pour objectif d’autonomiser la prise de décision sans s’éloigner de l’intention métier.
L’IA apprend en continu et s’élargit aux données non structurées
La formation en temps réel permet à l’intelligence artificielle d’évoluer de façon continue, sans attendre des mises à jour espacées. Les moteurs prédictifs s’appuient désormais sur des données variées, mêlant enregistrements structurés et sources non structurées riches en interactions. Ces avancées reposent sur l’apprentissage profond et l’IA générative. Selon Vishal Gupta, cette évolution conduit à ce que le terme « analyse » soit progressivement remplacé par « IA ».
Objectif : agir sur les prédictions sans trahir l’intention métier
L’enjeu actuel consiste à permettre aux systèmes prédictifs d’agir sur leurs propres conclusions tout en restant alignés sur l’intention commerciale. La frontière s’est déplacée de la simple prédiction vers la prise de décision autonome. Ce changement accentue l’écart entre les entreprises les plus avancées et celles qui peinent à suivre. En 2026, la question de la supériorité des modèles prédictifs sur les prévisions statistiques est considérée comme résolue.
Entreprises en quête de prospective et périmètre de la discipline
Vishal Gupta, partenaire d’Everest Group, observe que les entreprises souhaitent désormais anticiper plutôt que se limiter à l’analyse rétrospective. L’analyse prédictive englobe la modélisation, la préparation des données, les flux de travail analytiques, l’interprétation des résultats et les applications de prise de décision. Avec l’apport de l’IA, ces pratiques permettent aux organisations de passer d’une posture passive à une prévoyance pragmatique.
