Analyse prédictive et analyse prescriptive : quelle différence ?

Imaginez que vous puissiez prédire les tendances futures, anticiper le comportement des clients, optimiser vos opérations et prendre des mesures capables de façonner l’avenir du marché. Dans un monde où la prise de décision est axée sur les données, tout cela devient possible grâce aux informations fournies par l’analyse prédictive et l’analyse prescriptive.

Vaste et dynamique, le domaine de l’analyse des données est généralement divisé en quatre catégories, dont l’analyse prédictive et l’analyse prescriptive. Si vous n’avez pas encore commencé à exploiter ces techniques d’analyse avancées, vous vous privez sans doute d’éclairages stratégiques susceptibles de donner à votre entreprise un avantage concurrentiel unique.

Pour résumer : l’analyse prédictive produit un éventail de résultats possibles sur la base des données disponibles. L’analyse prescriptive recommande des mesures à prendre pour atteindre des objectifs donnés.

Avant d’étudier leurs avantages plus en détail, délimitons clairement les différences entre les deux disciplines. Si ces deux méthodes d’analyse ont pour but de guider la prise de décision, elles ne s’appuient pas sur les mêmes techniques et outils.

Vue d’ensemble : analyse prédictive

Comme son nom l’indique, l’analyse prédictive permet de prédire ce qui pourrait se produire à l’avenir en analysant les données historiques. Cette approche identifie des modèles dans les données précédentes pour répondre à la question « Que pourrait-il se passer ? »

Plus vous avez de données, plus la prédiction des résultats futurs sera juste.

Grâce à l’analyse prédictive, les entreprises comprennent mieux le comportement des utilisateurs et anticipent davantage leurs besoins. Elles peuvent alors adapter leurs produits et leurs services en fonction des intentions et des préférences des clients.

D’autre part, l’analyse prédictive peut être mise au service de la planification des opérations, en prédisant, par exemple, la demande en produits et en services pour optimiser les processus de gestion de la chaîne d’approvisionnement.

Fonctionnement de l’analyse prescriptive

L’analyse prescriptive, terme relativement nouveau, décrit une analyse conçue pour répondre à la question : « Que devons-nous faire ? ». L’analyse prescriptive ne donne pas seulement une prédiction ou une prévision, elle produit également des recommandations sur la meilleure marche à suivre.

Elle s’appuie sur les informations fournies par l’analyse prédictive pour recommander une marche à suivre en fonction des résultats anticipés. L’analyse prescriptive permet d’établir les mesures à prendre pour façonner à la fois le présent et l’avenir de votre entreprise.

L’analyse prescriptive poursuit un objectif : identifier le meilleur résultat possible en étudiant tout un éventail de variables, de scénarios et de solutions potentielles pour atteindre le résultat souhaité. Cette méthode d’analyse permet de prendre rapidement des décisions efficaces tout en minimisant les risques.

Combiner analyse prédictive et analyse prescriptive

Pour traiter de grandes quantités de données de façon performante et prédire des résultats avec précision, les deux méthodes d’analyse emploient le machine learning. En effet, réaliser manuellement ce type d’analyse serait non seulement extrêmement long, mais aussi véritablement épuisant.

En investissant dans les bons outils d’analyse prédictive et prescriptive, vous allez à la fois acquérir un avantage concurrentiel et développer votre activité. Ces solutions d’analyse aident les entreprises à :

• prendre plus rapidement des décisions éclairées, en phase avec les besoins des clients,
• maintenir et optimiser les opérations,
• conserver leur avantage concurrentiel.

Que vous cherchiez à améliorer l’expérience de vos clients ou l’efficacité de vos opérations, l’analyse prédictive et l’analyse prescriptive sont de puissantes techniques qui offrent des solutions évolutives à toutes les entreprises.

Scénarios d’utilisation de l’analyse prédictive et de l’analyse prescriptive

L’analyse prédictive et l’analyse prescriptive peuvent être mises à profit dans un large éventail d’applications métiers auxquelles vous n’avez pas forcément pensé. En utilisant à la fois l’analyse prédictive et l’analyse prescriptive, une entreprise peut non seulement comprendre et anticiper les tendances futures, mais aussi prendre des mesures en amont pour façonner l’avenir, stimuler sa croissance et acquérir un avantage concurrentiel.

Voici quelques domaines qui se prêtent idéalement à l’analyse prédictive et prescriptive

Gestion des risques

Tous les types d’entreprise doivent gérer leurs risques : cybersécurité, risque financier, catastrophes naturelles, etc.

Les compagnies d’assurance, par exemple, peuvent utiliser l’analyse prédictive pour établir le profil de risque de leurs clients en fonction de données historiques, afin de mieux évaluer le risque et le prix de leurs polices. Et grâce à l’analyse prescriptive, elles pourront déterminer la meilleure approche pour atténuer les risques et une stratégie pour traiter les sinistres.

(Lisez notre introduction complète à la gestion des risques.)

Détection des fraudes

Les institutions financières et les plateformes d’e-commerce peuvent utiliser l’analyse prédictive pour détecter, dans les données de transactions, les tendances suspectes et les anomalies pouvant indiquer une activité frauduleuse. Avec l’analyse prescriptive, elles peuvent élaborer des stratégies ou des procédures à suivre en cas de prédiction d’activité frauduleuse pour, par exemple :

• bloquer la transaction,
• avertir le client,
• accroître les mesures de sécurité.

(Découvrez tous les secrets de la gestion des risques de criminalité financière, ou FCRM.)

Prévision des ventes

Les entreprises du secteur du retail peuvent utiliser l’analyse prédictive pour anticiper l’évolution des ventes sur la base des chiffres historiques et d’autres facteurs comme les fluctuations saisonnières. Ces informations sont utiles pour une gestion efficace de l’inventaire.

L’analyse prescriptive recommande aux entreprises la meilleure attitude à adopter face à ces prédictions, et suggère par exemple de planifier des promotions ou des événements spéciaux pour doper les ventes.

Fidélisation des clients

L’analyse prédictive permet notamment d’anticiper l’attrition en repérant les clients susceptibles de ne pas renouveler leur contrat ou de changer de fournisseur, grâce à l’analyse de modèles de consommation et des plaintes. L’analyse prescriptive peut ensuite recommander des stratégies, comme des offres personnalisées ou un meilleur service client, pour retenir ces clients.

(Apprenez à offrir une expérience client irréprochable.)

Exploiter tout le potentiel de l’analyse prescriptive et prédictive

Pour profiter pleinement des avantages de l’analyse prédictive et prescriptive, les entreprises doivent hiérarchiser leur intégration dans les processus de prise de décision. Pour cela, il faut :

Investir dans les bonnes compétences et les bons outils

Une utilisation efficace de l’analyse prédictive et prescriptive repose sur des outils bien choisis et une équipe compétente. On veillera à :

• investir dans un logiciel d’analyse sophistiqué, capable de traiter de grands ensembles de données et des algorithmes complexes,
• recruter des data scientists et des analystes qui sauront interpréter les données et exploiter les informations qui en dérivent.

(Découvrez les certifications les plus courantes dans le domaine de la data science et de l’analyse.)

Miser sur des données pertinentes et de haute qualité

Pour que l’analyse prédictive et l’analyse prescriptive donnent des résultats précis, elles doivent s’appuyer sur des données pertinentes et de grande qualité. Les données doivent être propres, bien structurées et issues de sources de confiance.

L’intégration de données issues d’un large éventail de sources peut offrir une image plus complète de la situation de l’entreprise et produire des prédictions et des recommandations plus précises.

Intégrer l’analyse dans les processus de prise de décision

Pour que l’analyse prédictive et l’analyse prescriptive soient véritablement efficaces, les informations qu’elles délivrent doivent être intégrées au processus de prise de décision. Autrement dit, l’entreprise doit encourager une culture qui valorise les informations axées sur les données et les exploite pleinement.

Mettez en place des structures de gouvernance des données pour que les informations fournies par l’analyse prédictive et l’analyse prescriptive soient mises au service de la planification stratégique, de la prise de décision opérationnelle et d’autres domaines clés de l’entreprise.

L’analyse au service de la prise de décision

L’analyse prédictive et l’analyse prescriptive sont deux formes sophistiquées d’analyse des données. Grâce à la puissance du machine learning qui permet de traiter de grandes quantités de données, les entreprises peuvent mettre l’analyse prédictive à profit pour anticiper le comportement des clients et l’évolution des tendances. L’analyse prescriptive va plus loin encore, en recommandant les meilleures approches à adopter pour obtenir les résultats souhaités.

La prochaine fois que vous aurez besoin de prévoir des tendances, d’anticiper le comportement de vos clients ou d’optimiser vos opérations, rangez la boule de cristal et misez sur vos outils d’analyse prédictive et prescriptive.