Les entreprises modernes prospères sont de plus en plus axées sur les données. Par exemple, de grandes banques comme JPMorgan Chase utilisent l'analyse prescriptive dans leurs modèles de détection de la fraude pour réduire les faux positifs (c.-à-d. les transactions légitimes qui ont été signalées comme frauduleuses) jusqu'à 30 %. Les entreprises de toutes tailles tirent profit d'une utilisation efficace des données, mais les dirigeants doivent savoir de quel type de données ils ont besoin et ce qu'ils essaient réellement d'en faire – que ce soit pour prévoir la demande, anticiper les risques ou éclairer une décision future.

L'analyse prédictive et l'analyse prescriptive jouent chacune un rôle différent pour aider les entreprises à faire face à l'incertitude. Cependant, si vous ne comprenez pas comment elles fonctionnent ou quand les utiliser, vous pourriez vous retrouver avec des prévisions sur lesquelles vous ne pouvez pas agir ou une stratégie dépourvue de contexte important. Ci-dessous, nous expliquerons en quoi ces deux formes d'analyse diffèrent, quand les utiliser et comment elles permettent de prendre des décisions plus éclairées dans des scénarios d'entreprise réels.

Que contient cet article?

• Qu'est-ce que l'analyse prédictive?
  
• Qu'est-ce que l'analyse prescriptive?
  
• Similitudes et différences entre l'analyse prescriptive et l'analyse prédictive
  
• Comment les entreprises utilisent l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive
  
• Quand devriez-vous utiliser l'analyse prédictive plutôt que l'analyse prescriptive?
  
• Cas d'utilisation de l'analyse prédictive et de l'analyse prescriptive
  
• Comment Stripe Data Pipeline peut vous aider
  

Qu'est-ce que l'analyse prédictive?

L'analyse prédictive utilise des données historiques pour prévoir les résultats. Elle repère des modèles dans les données passées, puis applique des modèles statistiques et l'IA pour estimer ce qui est susceptible de se produire. Le résultat est une probabilité plutôt qu'une certitude, mais il peut suffire pour aider les dirigeants à prendre de meilleures décisions commerciales.

Voici quelques exemples d'analyses prédictives :

• Un commerçant qui projette les ventes pour la période des Fêtes

• Une banque qui signale les transactions potentiellement frauduleuses

• Une plateforme d'abonnement qui prévoit quels utilisateurs pourraient résilier leur abonnement

Qu'est-ce que l'analyse prescriptive?

Alors que l'analyse prédictive prévoit les résultats probables, l'analyse prescriptive va plus loin pour recommander des actions précises en fonction de ces prévisions. Cela implique généralement d'évaluer plusieurs scénarios possibles, d'exécuter des simulations et d'affiner pour des résultats précis sous certaines contraintes (par exemple, le budget, le temps, les ressources).

Par exemple, imaginez que votre modèle prévoit un déficit d'argent comptant le trimestre prochain. Un système prescriptif pourrait recommander de réduire certaines dépenses, d'ajuster votre budget de marketing ou de renégocier les conditions avec les fournisseurs – des actions propres à votre contexte et à vos données.

Similitudes et différences entre l'analyse prescriptive et prédictive

L'analyse prédictive et l'analyse prescriptive représentent les deux niveaux les plus avant-gardistes de l'analyse commerciale. Bien qu'elles soient souvent abordées ensemble, elles remplissent des fonctions distinctes, s'appuient sur des techniques mathématiques différentes et produisent des résultats fondamentalement différents.

Similitudes

Malgré leurs différences fonctionnelles, l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive partagent un noyau fondamental :

• Axées sur des données de haute qualité
  Les deux s'appuient fortement sur des données historiques structurées et non structurées, des flux de données en temps réel et des pipelines d'ingénierie de données robustes (ETL/ELT) pour produire des résultats précis.

• Fondation algorithmique avancée
  Les deux vont au-delà de l'analyse descriptive (« ce qui s'est passé ») et de l'analyse diagnostique (« pourquoi cela s'est passé ») en utilisant des mathématiques avancées, la modélisation statistique et l'apprentissage automatique.

• Objectif commun d'optimiser les résultats
  Les deux réduisent l'incertitude opérationnelle, améliorent la qualité des décisions et génèrent une valeur commerciale tangible – comme augmenter les revenus, réduire les coûts ou atténuer les risques de l'entreprise.

• Chevauchement de la suite d'outils technologiques de base
  Les deux s'appuient sur des outils de science des données et des langages de programmation de base. Les équipes de données utilisent Python, R et SQL pour nettoyer, manipuler et structurer les données pour les modèles prédictifs et prescriptifs. De plus, les deux alimentent en informations des outils d'intelligence d'affaires (BI) comme Tableau, Power BI ou Looker pour la production de rapports visuels et de tableaux de bord pour la direction.

Différences

L'analyse prescriptive et prédictive diffèrent grandement par leur objectif principal, leur méthodologie technique, leurs ensembles d'outils et leurs applications d'entreprise pratiques. L'analyse prédictive répond à « Que va-t-il probablement se passer? » tandis que l'analyse prescriptive répond à « Quelle est la meilleure mesure à prendre? »

Comment les entreprises utilisent l'analyse prédictive par rapport à l'analyse prescriptive

Comprendre comment ces modèles fonctionnent dans des scénarios commerciaux du monde réel met en évidence leurs fonctions complémentaires, mais distinctes :

Prise de décision stratégique et opérationnelle

• Prédictive
  Atténue l'incertitude en offrant une clarté directionnelle. Par exemple, un modèle prédictif peut prévoir une hausse de 25 % de la demande saisonnière de produits ou déterminer des marchés cibles potentiels d'expansion.

• Prescriptive
  Élimine la paralysie décisionnelle en évaluant la capacité, le budget et les contraintes d'approvisionnement pour fournir des étapes exactes. Elle calcule précisément la quantité de stocks à commander, l'endroit où allouer les dépenses de marketing ou la façon de rediriger la logistique pour répondre à cette demande avec un minimum de coûts et de perturbations.

Gestion des risques et alertes de défaut de paiement

• Prédictive
  Signale les signes avant-coureurs avant que les problèmes ne s'aggravent. Les prêteurs l'utilisent pour cibler les emprunteurs ayant une forte probabilité statistique de défaut de paiement, tandis que les équipes de cybersécurité l'utilisent pour repérer les anomalies de réseau indiquant une attaque.

• Prescriptive
  Recommande des protocoles exacts d'atténuation des risques en fonction des cotes de probabilité. Pour les demandeurs de prêt à haut risque, un moteur prescriptif peut suggérer des structures de crédit de rechange ou des taux d'intérêt ajustés. Pour les menaces de sécurité, il peut déclencher automatiquement des étapes d'authentification renforcées précises ou isoler les nœuds de réseau compromis.

Efficacité opérationnelle et affectation des ressources

• Prédictive
  Anticipe les perturbations opérationnelles avant qu'elles ne surviennent, comme prévoir le moment où les pièces des véhicules de livraison sont susceptibles de tomber en panne, estimer l'achalandage des magasins de commerce de détail ou prédire les volumes de fabrication régionaux.

• Prescriptive
  Optimise l'horaire et la répartition des ressources pour maximiser la marge et minimiser le gaspillage. Elle indique aux gestionnaires de flotte les fenêtres de maintenance exactes pour prévenir toute indisponibilité sans entretien excessif, répartit les stocks de l'entrepôt dans les centres régionaux pour minimiser les retards d'expédition et séquence les horaires du personnel par quart de travail et niveau de compétence.

Engagement client et hyperpersonnalisation

• Prédictive
  Catégorise le comportement des clients pour découvrir l'intention future, comme cibler quels abonnés ont 70 % de chances de résilier leur abonnement le mois prochain ou déterminer quels acheteurs sont prêts pour une mise à niveau.

• Prescriptive
  Détermine la seule meilleure action (la prochaine meilleure action) pour chaque client en temps réel. Plutôt que d'envoyer un courriel promotionnel général, elle évalue les marges bénéficiaires et la valeur à vie (LTV) du client pour recommander s'il faut offrir un rabais précis, planifier un appel de suivi avec un gestionnaire de la réussite ou déclencher une recommandation de produit sur mesure.

Quand devriez-vous utiliser l'analyse prédictive par rapport à l'analyse prescriptive?

Les analyses prédictives et prescriptives sont conçues pour différents types de questions. L'approche à privilégier dans chaque situation dépend du type d'informations que vous souhaitez obtenir et de la maturité de vos capacités en matière de données.

Cas d'utilisation de l'analyse prédictive et de l'analyse prescriptive

Alors que l'analyse prédictive offre une vision d'avenir en calculant des probabilités et en prévoyant des tendances, l'analyse prescriptive transforme ces informations en actions immédiates et optimisées. Voici comment cela se traduit dans différents secteurs d'activité :

Commerce de détail et commerce en ligne

• Prédictive
  Détecte les hausses saisonnières de la demande de produits et prédit quels abonnés de grande valeur sont susceptibles de se désabonner
  

• Prescriptive
  Calcule les pourcentages de rabais optimaux, ajuste la tarification Web en temps réel et déclenche des offres de fidélisation personnalisées

• Impact commercial
  Stimule la fidélisation, réduit au minimum les démarques de stocks et maximise les marges bénéficiaires

Santé et sciences de la vie

• Prédictive
  Anticipe les pics d'admission aux urgences pendant la saison de la grippe et identifie les patients à haut risque de réadmission à l'hôpital

• Prescriptive :
  Recommande des niveaux précis de dotation en personnel par quart de travail et génère des protocoles de traitement dynamiques basés sur les indicateurs des patients

• Impact commercial
  Réduit les temps d'attente, prévient l'épuisement professionnel du personnel clinique et améliore les résultats pour les patients

Services financiers et bancaires

• Prédictive
  Signale les demandeurs de prêt susceptibles de faire défaut et détecte les modèles suspects de transaction par carte de crédit en temps réel

• Prescriptive
  Recommande des structures de prêt de rechange (par exemple, des exigences de garantie plus élevées) et déclenche automatiquement une authentification renforcée

• Impact commercial
  Atténue le risque de crédit, réduit les pertes liées à la fraude et optimise les rendements du portefeuille

Chaîne d’approvisionnement et fabrication

• Prédictive
  Prédit les périodes de défaillance de l'équipement d'usine et estime les retards de transport régionaux
  

• Prescriptive
  Redirige les véhicules de la flotte en temps réel et reprogramme les fenêtres d'entretien des machines pour éviter les goulots d'étranglement

• Impact commercial
  Élimine l'indisponibilité non planifiée, réduit les frais de transport et améliore les délais de livraison

Énergie et services publics

• Prédictive
  Prévoit la demande de pointe en électricité lors de conditions météorologiques extrêmes et prédit la production d'énergie solaire et éolienne

• Prescriptive
  Redirige automatiquement l'électricité à travers les microréseaux et détermine les heures optimales pour stocker ou libérer l'énergie des batteries

• Impact commercial
  Prévient les pannes de courant, réduit les coûts de production et accélère l'intégration des énergies renouvelables

Télécommunications et médias

• Prédictive
  Repère les goulots d'étranglement de la bande passante pendant les événements diffusés en direct et modélise les taux de désabonnement

• Prescriptive
  Alloue de manière dynamique la capacité du réseau aux cellules à fort trafic et recommande des offres groupées de contenu sur mesure

• Impact commercial
  Assure la qualité du service, optimise la bande passante du réseau et augmente la valeur à vie des abonnés

Voyages, accueil et aviation

• Prédictive
  Prévoit les perturbations de vol dues aux conditions météorologiques et prédit les hausses de réservation d'hôtel lors d'événements régionaux

• Prescriptive
  Ajuste de manière dynamique la tarification des billets et des chambres en temps réel, et réaffecte les équipages de vol dans les aéroports pour réduire au minimum les retards en chaîne

• Impact commercial
  Maximise le RevPAR (revenus par chambre disponible), améliore l'utilisation de la flotte et accroît la satisfaction des clients

RH et gestion de la main-d'œuvre

• Prédictive
  Cible les employés clés présentant un risque élevé de démission et prévoit les futurs déficits de compétences de la main-d'œuvre

• Prescriptive
  Génère des programmes de rémunération et de développement personnalisés, et élabore des feuilles de route de formation sur mesure pour le personnel

• Impact commercial
  Réduit le roulement coûteux du personnel, diminue les dépenses de recrutement et crée des bassins de talents internes

Comment Stripe Data Pipeline peut aider

Stripe Data Pipeline permet aux entreprises de synchroniser facilement les données de leur compte Stripe directement avec des entrepôts de données ou des fournisseurs de stockage infonuagique. Data Pipeline facilite la visualisation des données Stripe en combinaison avec d'autres jeux de données.

Data Pipeline peut vous aider à :

• Automatiser la livraison de données à grande échelle : Configurez Data Pipeline en quelques minutes sans codage et recevez automatiquement et en continu toutes vos données et tous vos rapports Stripe dans Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks et d'autres solutions de stockage infonuagique populaires.

• Éviter les retards et les pannes de données : Déchargez-vous de la maintenance continue grâce à un pipeline intégré à Stripe. De plus, Data Pipeline n'a aucune limite de débit d'API. Ainsi, peu importe la quantité de données que vous possédez, elles sont toujours complètes et précises.

• Clôturer les comptes et obtenir des informations plus rapidement : Centralisez vos données Stripe avec d'autres données sur les produits, les clients et le marketing pour rapprocher les revenus plus rapidement et analyser vos segments de plus grande valeur, la fraude et les coûts de paiement en un seul endroit. De plus, accédez à des jeux de données préintégrés et enrichis exclusifs à Data Pipeline pour commencer à analyser le RRM, les règles de fraude personnalisées, les performances de récupération des recettes et plus encore – sans aucune modélisation financière complexe.

Apprenez-en plus sur la façon dont Stripe Data Pipeline peut vous aider à libérer vos données d'entreprise, ou commencez dès aujourd'hui.