Qu’est-ce que l’analyse prescriptive ?

L’analyse prescriptive est une approche avancée de l’analyse des données qui utilise des algorithmes mathématiques sophistiqués et la technologie pour fournir des recommandations exploitables pour la prise de décision. Il s’agit de la troisième et dernière phase de l’analyse d’entreprise, après l’analyse descriptive et l’analyse prédictive.

Au fond, l’analyse prescriptive vise à répondre à la question centrale : « Quelle action doit être entreprise pour atteindre un résultat souhaité ou résoudre un problème spécifique ? » Il combine des données historiques, des informations en temps réel et des modèles prédictifs pour fournir des conseils utiles aux organisations, leur permettant de faire des choix éclairés qui maximisent l’efficacité, minimisent les risques et améliorent les performances globales.

Concepts clés de l’analyse prescriptive

L’analyse prescriptive repose sur plusieurs concepts et principes clés qui la distinguent des autres approches analytiques. Il est essentiel de comprendre ces concepts pour saisir comment fonctionne l’analyse prescriptive et pourquoi elle est une composante essentielle de la prise de décision fondée sur les données.

Spectre d’analyse

Le spectre d’analyse est un cadre qui catégorise les différentes étapes de l’analyse des données, chacune ayant une orientation et des objectifs spécifiques. Ces étapes représentent une progression dans la manière dont les organisations peuvent exploiter les données pour obtenir des informations et prendre des décisions éclairées. Les trois étapes principales du spectre d’analyse sont les suivantes :

Analyse descriptive

Il s’agit de l’étape fondamentale de l’analyse des données. L’analyse descriptive consiste à examiner des données historiques pour comprendre ce qui s’est passé antérieurement.

Les organisations utilisent cette étape pour résumer et visualiser les données, identifier les tendances, les modèles et les anomalies, et obtenir une vue rétrospective de leurs opérations. Par exemple, une entreprise de vente au détail peut utiliser l’analyse descriptive pour analyser les données des ventes passées et identifier les produits les plus populaires au cours de l’année écoulée.

Analyse prédictive

Dans l’analyse prédictive, des modèles statistiques et d’apprentissage automatique sont utilisés pour prévoir les résultats futurs sur la base de modèles de données historiques. Cette étape consiste à faire des suppositions éclairées sur ce qui pourrait se produire à l’avenir.

Par exemple, une institution financière peut utiliser l’analyse prédictive pour créer des modèles qui prévoient le risque de crédit pour les demandeurs de prêt, afin de les aider à prendre des décisions concernant l’approbation des prêts.

Analyse prescriptive

L’analyse prescriptive représente le stade le plus avancé du spectre d’analyse. Contrairement à l’analyse descriptive et à l’analyse prédictive, qui se concentrent respectivement sur la compréhension et la prévision, l’analyse prescriptive va plus loin en fournissant des recommandations exploitables. Elle prend en compte les données historiques et les prévisions futures, ainsi que les contraintes, les objectifs et les différentes variables de décision.

Cette étape répond à la question cruciale : « Compte tenu de la situation actuelle et des résultats souhaités, quelles sont les actions à entreprendre ? » Les organisations utilisent l’analyse prescriptive pour optimiser la prise de décision, maximiser l’efficacité, minimiser les risques et atteindre des objectifs spécifiques.

Par exemple, une entreprise de logistique peut utiliser l’analyse prescriptive pour déterminer les itinéraires de livraison les plus rentables, en tenant compte des coûts de carburant, des délais de livraison et de la capacité des véhicules.

Optimisation des décisions

L’optimisation des décisions consiste à déterminer la solution ou le plan d’action le plus favorable parmi un éventail de choix possibles, tout en tenant compte de diverses contraintes et de divers objectifs.

Ce processus fait appel à des techniques d’optimisation mathématique, qui s’appuient sur des modèles mathématiques pour formuler des problèmes de décision et identifier la meilleure solution. Les méthodes d’optimisation mathématique courantes comprennent la programmation linéaire (pour les problèmes linéaires) et la programmation mixte (pour les problèmes avec des variables discrètes et continues).

L’optimisation des décisions est un élément clé de l’analyse prescriptive. Elle permet aux organisations de faire des choix qui maximisent l’efficacité, minimisent les coûts ou optimisent tout objectif spécifique tout en tenant compte de nombreuses variables et contraintes.

Intégration de données

L’analyse prescriptive s’appuie fortement sur l’intégration des données, en combinant diverses sources de données pour créer un ensemble de données unifié et complet. Cet ensemble de données intégrées est essentiel pour faciliter une prise de décision éclairée.

Les sources de données de l’analyse prescriptive englobent diverses informations, notamment des données historiques, des flux en temps réel, des données de marché externes et des données sur les clients. L’intégration implique la collecte, la transformation et l’harmonisation de ces données afin que le modèle analytique puisse les utiliser efficacement.

Par exemple, dans le secteur financier, l’intégration des données peut impliquer la fusion de données provenant de diverses sources, telles que des indices de marché, des indicateurs économiques et l’historique des transactions des clients. Cet ensemble de données holistique permet aux institutions financières de prendre des décisions d’investissement optimisées, en tenant compte des tendances du marché et des profils individuels des clients.

Modèles prédictifs

Les modèles prédictifs sont chargés de prévoir les scénarios et les résultats futurs. Ces modèles utilisent des données historiques et des techniques statistiques ou d’apprentissage automatique pour prédire des événements futurs sur la base de modèles et de tendances observés.

Les modèles prédictifs sont rigoureusement entraînés à partir de données historiques afin de reconnaître les schémas et les relations entre les variables. Une fois formés, ils peuvent être appliqués à de nouvelles données pour faire des prédictions éclairées. Dans le contexte de l’analyse prescriptive, ces prédictions font partie intégrante des algorithmes d’optimisation qui guident les décideurs vers les actions les plus avantageuses.

Variables de décision et contraintes

L’analyse prescriptive prend en compte deux éléments fondamentaux : les variables de décision et les contraintes. Les variables de décision sont des aspects sur lesquels une organisation a un contrôle ou qu’elle peut modifier. Les contraintes, quant à elles, sont des limitations ou des exigences qui influencent la prise de décision.

Par exemple, dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, les variables de décision peuvent inclure les niveaux de production, et les contraintes peuvent inclure la capacité de stockage ou les limitations budgétaires. Ces éléments sont essentiels pour déterminer les meilleures actions à entreprendre dans le cadre des paramètres.

En tenant compte à la fois des variables décisionnelles et des contraintes, l’analyse prescriptive aide les organisations à optimiser leurs choix, en prenant des décisions qui correspondent à leurs objectifs tout en respectant les limites pratiques.

Analyse de scénarios

L’analyse de scénarios est un autre élément essentiel de l’analyse prescriptive. Il s’agit d’explorer divers scénarios « what-if » afin de se faire une idée des résultats potentiels de différentes décisions.

Par exemple, une entreprise de vente au détail peut utiliser l’analyse de scénarios pour évaluer l’impact de différentes stratégies de tarification sur les ventes et la rentabilité. Les décideurs utilisent l’analyse de scénarios pour évaluer les implications de leurs choix et sélectionner la ligne de conduite la plus favorable.

L’analyse de scénarios permet aux organisations d’obtenir des informations précieuses sur les risques et les avantages potentiels de différents plans d’action. Ces informations les aident à prendre des décisions en connaissance de cause, en tenant compte des différents résultats possibles.

Information temps réel

L’analyse prescriptive permet de fournir des informations en temps réel. Cela signifie que les organisations peuvent accéder à des informations immédiates et prendre des décisions basées sur les données les plus récentes.

Cette fonctionnalité en temps réel est particulièrement avantageuse dans des secteurs en évolution rapide tels que la finance et le commerce électronique, où des décisions rapides et éclairées peuvent avoir une incidence considérable sur les résultats. Elle permet aux organisations de réagir rapidement à des conditions changeantes et de conserver un avantage concurrentiel sur des marchés dynamiques.

Le processus d’analyse prescriptive

Le processus d’analyse prescriptive implique une série systématique d’étapes que les organisations suivent pour exploiter la puissance des recommandations basées sur les données en vue d’une prise de décision optimale. Cette approche structurée permet de s’assurer que les bonnes questions sont posées, que les données sont correctement analysées et que des informations exploitables sont tirées.

Collecte et intégration des données

Le fondement de toute initiative d’analyse prescriptive repose sur la collecte et l’intégration systématiques des données. Cette étape essentielle permet de s’assurer que les décideurs ont accès à un ensemble de données solides. Les étapes de la collecte et de l’intégration des données sont les suivantes :

1. Collecte des données : Cette phase commence par la collecte de données provenant de diverses sources, notamment des données historiques, des flux de données en temps réel et des informations externes. Ces diverses sources de données enrichissent le processus analytique.
2. Transformation des données : Une fois collectées, les données peuvent nécessiter un nettoyage et un formatage pour en assurer la cohérence et l’exactitude. Cette étape permet de s’assurer que les données sont utilisables, en gérant les variations et les informations manquantes.
3. Intégration des données : Les ensembles de données intégrés combinent des informations provenant de toutes les sources pertinentes dans un format unifié. Cette vision globale est essentielle pour une prise de décision éclairée.
4. Accessibilité des données : Il est essentiel de garantir un accès transparent aux données intégrées pour les décideurs, les analystes et les scientifiques des données. Les systèmes modernes de stockage et de récupération des données rationalisent ce processus.

Analyse des données et modélisation

Après l’intégration des données, le processus d’analyse prescriptive passe à l’analyse des données et à la modélisation prédictive. Cette étape jette les bases de recommandations éclairées. Voici un aperçu simplifié de cette étape :

1. Exploration des données : Les données intégrées sont examinées pour en dégager des schémas et des idées, ce qui permet de comprendre les données historiques dans le contexte des objectifs.
2. Modèles prédictifs : En utilisant des techniques statistiques ou d’apprentissage automatique, des modèles prédictifs sont développés pour prévoir des scénarios et des résultats futurs. Par exemple, la demande des clients peut être prédite sur la base des ventes passées et de facteurs externes.
3. Prévision : Les modèles prédictifs agissent comme des guides, facilitant l’anticipation des tendances futures, du comportement des clients et des risques potentiels.
4. Élaboration de scénarios : Différents scénarios sont élaborés sur la base des prédictions du modèle, ce qui permet d’explorer les résultats potentiels et les risques associés.
5. Une base pour les recommandations : Ces modèles prédictifs établissent une base de données pour les recommandations prescriptives, garantissant une prise de décision éclairée dans la phase suivante.

Optimisation des décisions

À ce stade, des techniques d’optimisation mathématique sont appliquées pour identifier le meilleur plan d’action parmi un ensemble de choix. L’optimisation des décisions prend en compte deux variables cruciales :

• Variables de décision : Elles englobent les facteurs qu’une organisation peut contrôler, tels que les niveaux de production, les stratégies de tarification ou l’affectation des ressources.
• Contraintes : Les contraintes sont des limitations ou des exigences qui doivent être prises en compte, notamment les limites budgétaires, les capacités de stockage, les délais de livraison ou la conformité réglementaire.

Cette approche permet d’identifier les décisions qui offrent le plus d’avantages, en optimisant les résultats pour atteindre efficacement les objectifs de l’organisation.

Analyse de scénarios

L’analyse de scénarios permet aux organisations de mieux comprendre les résultats potentiels et les risques associés à différents choix, ce qui facilite la prise de décisions éclairées.

1. Évaluer divers scénarios : Les organisations examinent systématiquement de multiples scénarios « what-if » en modifiant les variables pertinentes pour représenter différents choix.
2. Comprendre les implications : L’objectif principal de l’analyse de scénarios est de comprendre les conséquences potentielles, tant positives que négatives, de chaque scénario. En alternant les variables, ces conséquences peuvent être visualisées.
3. L’évaluation des risques : L’analyse de scénarios implique l’évaluation des risques associés à chaque scénario, ce qui permet aux décideurs de se faire une idée de la probabilité et de la gravité des différents risques.
4. Aide à la prise de décision : Armés d’une compréhension globale des différents scénarios et de leurs implications et risques associés, les décideurs sont mieux équipés pour faire des choix judicieux. Elle aide à choisir le plan d’action le plus favorable.
5. Planification d’urgence : L’analyse de scénarios contribue également à la planification des mesures d’urgence. Les organisations peuvent se préparer à des situations d’urgence en définissant des stratégies et des réponses adaptées à chaque scénario.

Génération de recommandations

Sur la base des résultats de l’optimisation des décisions et de l’analyse des scénarios, l’analyse prescriptive génère des recommandations exploitables. Ces recommandations guident les décideurs vers les actions les plus optimales qui correspondent à leurs objectifs tout en tenant compte des contraintes et des incertitudes.

Implémentation

Une fois les recommandations formulées, les organisations procèdent à la mise en œuvre des actions choisies. Cela peut impliquer des ajustements dans les processus, l’allocation des ressources, les stratégies de tarification, la logistique de la chaîne d’approvisionnement ou d’autres domaines d’activité. La mise en œuvre est une étape cruciale dans la réalisation des avantages de l’analyse prescriptive.

Suivi et retour d’information

Le processus d’analyse prescriptive ne s’arrête pas à sa mise en œuvre. Elle implique un suivi continu des résultats et des boucles de rétroaction. Les organisations suivent les résultats de leurs décisions, évaluent leur efficacité et affinent leurs stratégies sur la base d’un retour d’information réel. Cette approche itérative garantit que les décisions restent alignées sur l’évolution des objectifs et des circonstances.

Itération et amélioration

L’analyse prescriptive est un processus continu de perfectionnement et d’amélioration. Les organisations procèdent à une itération continue à travers les étapes, en incorporant de nouvelles données, en ajustant les modèles et en optimisant les décisions pour s’adapter à l’évolution des conditions du marché et des objectifs de l’entreprise.

Applications de l’analyse prescriptive

L’analyse prescriptive peut fournir des recommandations exploitables et optimiser la prise de décision dans divers secteurs d’activité. Elle excelle dans la prise en compte de contraintes et d’incertitudes complexes. Elle permet de relever des défis complexes et d’aider les organisations à atteindre leurs objectifs stratégiques. Elle est populaire dans plusieurs secteurs d’activité, dont ceux énumérés ci-dessous.

Gestion de la chaîne d'approvisionnement

L’analyse prescriptive joue un rôle central dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Elle excelle dans l’optimisation de la gestion des stocks, de la prévision de la demande et des stratégies de distribution. En facilitant l’allocation efficace des ressources, l’analyse prescriptive réduit les coûts opérationnels. Elle garantit la disponibilité des produits au moment et à l’endroit où ils sont nécessaires.

L’analyse de scénarios permet aux organisations d’identifier les perturbations potentielles et d’élaborer des stratégies proactives pour renforcer leurs chaînes d’approvisionnement.

Gestion des soins de santé

Le secteur de la santé a exploité l’analyse prescriptive pour améliorer les soins aux patients. Il y parvient en optimisant les plans de traitement et en garantissant une allocation efficace des ressources. Les hôpitaux récoltent les fruits de l’amélioration de l’efficacité opérationnelle. Il s’agit notamment d’améliorer la gestion des lits, la planification du personnel et l’allocation des ressources.

Gestion des risques financiers

L’analyse prescriptive contribue à l’évaluation et à l’atténuation globales des risques dans le secteur financier. Elle permet d’optimiser les portefeuilles et de détecter les fraudes, et aide les organisations à s’orienter dans les méandres de la conformité réglementaire.

Énergie et services publics

Le secteur de l’énergie et des services publics s’appuie sur l’analyse prescriptive pour optimiser la distribution et la consommation des ressources. Cela permet de réduire les coûts et l’impact sur l’environnement, ce qui est essentiel dans le monde d’aujourd’hui, où l’on se soucie du climat.

La maintenance prédictive de l’infrastructure des services publics minimise les temps d’arrêt et les interruptions de service, ce qui améliore encore l’efficacité opérationnelle.

Fabrication et production

Les fabricants ont adopté l’analyse prescriptive pour améliorer l’efficacité de la production et le contrôle de la qualité. Il rationalise la programmation de la maintenance, l’affectation des ressources et la réduction des déchets, ce qui permet de réaliser des économies substantielles.

Marketing et expérience client

L’analyse prescriptive guide les campagnes de marketing personnalisées, améliorant ainsi l’engagement des clients et les taux de conversion. Elle optimise les stratégies de tarification et les recommandations de produits en fonction du comportement des clients et des tendances dynamiques du marché.

Les tests A/B et l’analyse de scénarios fournissent des informations précieuses pour la prise de décisions fondées sur des données dans le cadre d’initiatives de marketing.

Agriculture et production alimentaire

Dans le domaine agricole, l’analyse prescriptive optimise la gestion des cultures, les pratiques d’irrigation et les stratégies de récolte. Elle garantit une logistique efficace de la chaîne d’approvisionnement, permettant aux produits frais d’arriver à temps sur les marchés.

Transport et logistique

L’analyse prescriptive permet d’optimiser les itinéraires, l’entretien des véhicules et l’affectation des ressources dans le secteur des transports. Cela se traduit par une réduction des coûts de carburant et une amélioration des délais de livraison.

Les opérations d’entreposage sont considérablement améliorées grâce à une gestion efficace des stocks et à des processus rationalisés d’exécution des commandes. L’intégration des données en temps réel permet aux entreprises de réagir rapidement à l’évolution des conditions, ce qui améliore l’efficacité globale de la logistique.

Ressources humaines et gestion des talents

L’analyse prescriptive facilite l’acquisition et la rétention des talents, ainsi que la planification stratégique des effectifs dans le domaine des ressources humaines et de la gestion des talents. Les lacunes en matière de compétences et les besoins de formation sont identifiés, ce qui permet d’optimiser la structure des équipes et d’améliorer les performances de l’organisation.

Durabilité environnementale

Les organisations utilisent l’analyse prescriptive pour minimiser leur empreinte écologique en optimisant l’utilisation des ressources et en réduisant les déchets. La planification urbaine durable bénéficie de l’optimisation des stratégies d’utilisation des sols, de transport et de gestion des déchets.

Défis et limites de l’analyse prescriptive

Si l’analyse prescriptive offre des avantages considérables, elle est également confrontée à plusieurs défis et limites que les organisations doivent prendre en compte :

• Qualité et disponibilité des données : L’analyse prescriptive s’appuie fortement sur des données de haute qualité. Des données inexactes, incomplètes ou obsolètes peuvent conduire à des recommandations peu fiables. Garantir l’exactitude et la disponibilité des données est un défi permanent.
• Confidentialité et sécurité des données : Le traitement de données sensibles soulève des préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité. Les organisations doivent se conformer à des réglementations strictes et mettre en œuvre des mesures solides de protection des données.
• Complexité des modèles : Le développement et la maintenance de modèles mathématiques d’optimisation complexes peuvent nécessiter beaucoup de ressources. Les organisations doivent disposer de l’expertise et des ressources nécessaires pour élaborer et gérer efficacement ces modèles.
• Défis d’intégration : L’intégration des solutions d’analyse prescriptive dans les systèmes et processus existants peut s’avérer difficile. Pour une mise en œuvre réussie, il est essentiel de garantir un flux de données et une compatibilité sans faille.
• Résistance organisationnelle : Certains employés peuvent résister à l’adoption des recommandations de l’analyse prescriptive, préférant les méthodes traditionnelles de prise de décision. La gestion du changement et la formation sont essentielles pour surmonter cette résistance.
• Contraintes de ressources : La mise en œuvre de l’analyse prescriptive peut nécessiter d’importantes ressources informatiques, en particulier pour la prise de décision en temps réel. Les petites organisations peuvent être confrontées à des limitations à cet égard.
• L’incertitude : Si l’analyse prescriptive permet de gérer l’incertitude dans une certaine mesure, elle ne peut pas prédire des événements rares et imprévisibles. Les organisations doivent être prêtes à faire face à des perturbations inattendues.
• Interprétabilité : Les modèles d’optimisation complexes peuvent manquer de transparence, ce qui rend difficile la compréhension des raisons pour lesquelles une recommandation spécifique a été faite. Des modèles interprétables sont essentiels pour gagner la confiance et l’adhésion des décideurs.
• Considérations éthiques : Les décisions analytiques prescriptives peuvent avoir des implications éthiques, telles que des recommandations biaisées ou des conséquences involontaires. Les organisations doivent prendre en compte les implications éthiques de leurs actions.
• Analyse coûts-avantages : La mise en œuvre de l’analyse prescriptive peut être coûteuse. Les organisations doivent évaluer les avantages potentiels par rapport à l’investissement nécessaire.

Il est essentiel de comprendre et d’aborder ces défis et ces limites pour adopter avec succès et utiliser efficacement l’analyse prescriptive dans les processus de prise de décision.

Réflexions finales

L’analyse prescriptive combine les données, la technologie et la prise de décision intelligente pour créer un outil puissant pour les organisations. Elle les aide à faire des choix éclairés en analysant de grandes quantités de données et en identifiant le meilleur plan d’action. Cette approche adaptative permet aux organisations de prospérer dans un environnement concurrentiel où le changement est constant.

Au fur et à mesure que l’analyse prescriptive gagne du terrain dans divers secteurs d’activité, son impact devient de plus en plus profond. Elle sert de catalyseur à l’innovation, incitant les organisations à découvrir des modes de fonctionnement nouveaux et plus efficaces. En optimisant les processus de prise de décision, l’analyse prescriptive améliore la productivité et contribue au succès global des entreprises.

Dans le paysage actuel des entreprises axées sur les données, l’utilisation de l’analyse prescriptive n’est pas seulement un choix, c’est une exigence stratégique. Cet outil de pointe aide les organisations à prendre des décisions fondées sur des données, à affiner leurs opérations et à atteindre leurs objectifs avec succès.

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