L'alerte prédictive est une technologie qui prédit les événements sur la base de données historiques et fournit en conséquence des alertes. Par exemple, la technologie peut prédire les ventes de certains produits sur la base des ventes et d’autres données passées, et elle peut envoyer des alertes aux personnes appropriées lorsque le stock devrait être faible. Les alertes prédictives, bien qu’encore au stade évolutif, sont potentiellement un outil utile dans de nombreux secteurs tels que la banque et la finance, la défense, la sécurité informatique, le commerce électronique, l’apprentissage en ligne et même les sciences médicales.
Les alertes prédictives peuvent être considérées comme une branche de l’apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est le domaine de l'apprentissage automatique à partir d'ensembles de données nouveaux et variés et de l'application de l'apprentissage à d'autres situations. L’acte d’apprendre par des machines peut être assimilé à l’apprentissage par des êtres humains qui apprennent et s’enrichissent de différentes expériences et appliquent les leçons à différentes situations pour résoudre des problèmes. Les applications logicielles basées sur des alertes prédictives traitent des ensembles de données volumineux et variés et apprennent de ces ensembles de données.
Sur la base de l'apprentissage, les applications créent des modèles de données et appliquent les modèles à d'autres problèmes. Par exemple, dans le domaine des sciences médicales, les données des patients et les données météorologiques des dernières années peuvent être traitées et analysées pour découvrir des informations cruciales sur l'apparition de certaines maladies. Les machines peuvent analyser et corréler les données pour lier le début de certaines saisons à certaines maladies, comme la saison d'automne avec l'asthme et les allergies. Sur cette base, il peut envoyer des alertes aux médecins et aux hôpitaux avec des prévisions sur les maladies susceptibles de survenir et à quel moment. Les hôpitaux et les cliniques peuvent planifier en conséquence.
Le principal défi des alertes prédictives est la précision. Même s’il peut être doté d’un certain nombre d’algorithmes sophistiqués, il doit traiter les données et les utiliser pour prédire avec précision les événements. C’est la raison pour laquelle elle est encore considérée comme une technologie en évolution. Les modèles prédictifs sont constamment mis à jour à mesure que de nouvelles données arrivent afin que les modèles soient capables de prédire avec précision. Quelques entreprises de premier plan, en particulier celles du commerce de détail en ligne, utilisent les alertes à différentes fins, par exemple pour afficher des recommandations de produits précises aux visiteurs en fonction de leur historique de recherche de produits et de leurs préférences. De tels moteurs de recommandation sont capables de prédire avec assez de précision les choix des clients potentiels.