Les entreprises modernes qui réussissent sont de plus en plus guidées par les données. Par exemple, de grandes banques comme JPMorgan Chase utilisent l'analyse prescriptive dans leurs modèles de détection des fraudes pour réduire les faux positifs (c'est-à-dire les transactions légitimes qui ont été signalées comme frauduleuses) jusqu'à 30 %. Les entreprises de toutes tailles bénéficient d'une utilisation efficace des données, mais elles doivent savoir de quel type de données elles ont besoin et ce qu'elles essaient d'en faire, qu'il s'agisse de prévoir la demande, d'anticiper les risques ou d'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. Mais si vous ne comprenez pas comment ils fonctionnent ou quand les utiliser, vous risquez de vous retrouver avec une prévision sur laquelle vous ne pouvez pas agir ou avec une stratégie qui manque de contexte. Nous vous expliquons ci-dessous en quoi ces deux formes d'analyse diffèrent, quand les utiliser et comment elles permettent une prise de décision plus intelligente dans des scénarios d'entreprise réels.

Que contient cet article?

• Qu'est-ce que l'analyse prédictive?
  
• Qu'est-ce que l'analyse prescriptive?
  
• En quoi l'analyse prescriptive et l'analyse prédictive sont-elles différentes?
  
• Comment les entreprises utilisent-elles l'analyse prédictive?
  
• Comment les entreprises utilisent-elles l'analyse prescriptive?
  
• Quand devriez-vous utiliser l'analyse prédictive par rapport à l'analyse prescriptive?
  
• Quels sont les cas d'utilisation courants de l'analyse prédictive?
  

Qu'est-ce que l'analyse prédictive?

L'analyse prédictive utilise les données historiques pour prévoir les résultats. Il repère des schémas dans les données antérieures, 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 est souvent suffisant pour prendre de meilleures décisions commerciales.

Voici quelques exemples d'analyses prédictives :

• Un commerçant qui prévoit des ventes pour les fêtes de fin d'année
  
• Une banque qui signale les transactions susceptibles d'être frauduleuses
  
• Une plateforme d'abonnement qui prédit les utilisateurs susceptibles d'annuler leur abonnement.
  

Qu'est-ce que l'analyse prescriptive?

Alors que l'analyse prédictive prévoit les résultats probables, l'analyse prescriptive va plus loin : elle recommande des actions spécifiques basées sur ces prévisions. Il s'agit généralement d'évaluer plusieurs scénarios possibles, d'effectuer des simulations et d'affiner les résultats en fonction de contraintes (budget, temps, ressources, etc.).

Supposez que votre modèle prévoit un déficit de trésorerie au prochain trimestre. Un système prescriptif pourrait recommander de réduire certaines dépenses, d'ajuster votre budget marketing ou de renégocier les conditions des fournisseurs, des actions spécifiques à votre contexte et à vos données.

En quoi l'analyse prescriptive et l'analyse prédictive sont-elles différentes?

L'analyse prescriptive et l'analyse prédictive sont souvent liées, car la première s'appuie sur la seconde. Mais ils servent des objectifs distincts et produisent des résultats très différents. Il est important de comprendre la différence entre les deux, en particulier lorsque vous devez décider de l'approche à appliquer à un problème professionnel. L'analyse prédictive vous indique ce qui est le plus susceptible de se produire, tandis que l'analyse prescriptive vous indique la meilleure action à entreprendre.

Par exemple, un modèle prédictif peut vous indiquer qu'il y a 70 % de chances qu'un client parte au cours du mois suivant. Un modèle prescriptif prend ces prévisions, évalue différentes options (par exemple, offrir une réduction, adapter l'expérience d'accueil) et recommande le plan d'action le plus efficace sur la base des résultats probables, des contraintes et des compromis.

En termes de fonction, l'analyse prédictive consiste à estimer des probabilités à partir de données historiques et de modèles. L'analyse prescriptive intègre ces probabilités dans un cadre décisionnel plus large. Il utilise des méthodes telles que les simulations, l'optimisation et l'analyse de scénarios pour proposer la stratégie la plus efficace.

Les modèles prescriptifs impliquent souvent un ensemble plus large de variables - données en temps réel, règles d'entreprise et contraintes externes - car leur objectif est de fournir des étapes suivantes exploitables. Alors que l'analyse prédictive peut isoler une tendance, l'analyse prescriptive tient compte du contexte, des objectifs et des effets en aval.

Vous pouvez utiliser l'analyse prédictive pour identifier une hausse probable de la demande de produits. Mais pour bien réagir, il faut des analyses prescriptives pour savoir comment ajuster les stocks, allouer le budget ou réorienter la logistique afin de répondre à la demande avec un minimum de perturbations ou de coûts.

Comment les entreprises utilisent-elles l'analyse prédictive?

L'analyse prédictive donne aux entreprises le temps de planifier et d'agir en toute confiance. Lorsque vous pouvez voir ce qui risque de se produire, vous pouvez réagir plus tôt et plus intelligemment.

Voici comment vous pouvez utiliser l'analyse prédictive dans les opérations commerciales.

Une prise de décision plus forte

Les prévisions basées sur des données permettent d'atténuer l'incertitude. Que vous décidiez de la quantité de stock à commander, de l'endroit où ouvrir un nouveau site ou du marché à cibler, les modèles prédictifs peuvent vous apporter une clarté directionnelle.

Alertes précoces en cas de risque

Les prêteurs utilisent l'analyse prédictive pour repérer les emprunteurs susceptibles de manquer à leurs obligations. Les équipes de sécurité l'utilisent pour détecter les anomalies susceptibles de signaler des fraudes ou des cyberattaques. En identifiant les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent, vous bénéficiez d'une fenêtre d'intervention précieuse.

Efficacité opérationnelle

Savoir ce qui risque de se produire peut vous aider à améliorer la logistique et l'affectation des ressources.

Voici quelques exemples de changements que les entreprises pourraient apporter sur la base de l'analyse prédictive :

• Les flottes de livraison pourraient programmer une maintenance proactive avant les pannes.
  
• Les commerçants peuvent adapter leurs effectifs ou leurs stocks en fonction des prévisions de la demande.
  
• Les fabricants pourraient adapter la production au volume de commandes prévu.
  

Ces changements se traduisent généralement par une réduction du gaspillage, une diminution des perturbations et une augmentation des marges.

Engagement plus ciblé des clients

L'analyse prédictive permet de repérer les clients les plus susceptibles de partir et ceux qui sont prêts à passer à la vitesse supérieure. Grâce à ces informations, les équipes peuvent personnaliser leur action de sensibilisation de manière plus précise :

• Envoyer des offres de fidélisation avant que les clients ne paient
  
• Recommander des produits en fonction des signaux d'achat
  
• Hiérarchiser les prospects en fonction de la probabilité de conversion
  

Grâce à l'analyse prédictive, vous pouvez obtenir un meilleur retour sur investissement et les clients bénéficient d'une expérience plus pertinente.

Comment les entreprises utilisent-elles l'analyse prescriptive?

L'analyse prescriptive aide les équipes à agir sur leurs données. Au lieu de révéler des schémas ou de prévoir des résultats, il fournit des recommandations concrètes, étayées par des données, spécifiques à vos objectifs et à vos contraintes.

Voici ce que cela peut apporter à votre entreprise.

Des décisions plus rapides et plus sûres

L'analyse prescriptive indique les prochaines étapes spécifiques et explique pourquoi elles sont judicieuses. Cela peut réduire la paralysie décisionnelle, en particulier lorsque les enjeux sont importants ou que le temps est compté.

Allocation plus intelligente des ressources

Les modèles prescriptifs prennent en compte de multiples facteurs et des priorités concurrentes pour suggérer comment tirer le meilleur parti de vos ressources.

Par exemple, ils peuvent vous conseiller de.. :

• Améliorer le calendrier d'entretien pour réduire les temps d'arrêt sans sur-entretien
  
• Répartir les stocks dans les différents entrepôts afin de minimiser les frais d'expédition et les retards
  
• Séquencer les horaires de travail en fonction de la demande prévue par région ou par équipe.
  

Ces modèles vous aident à prendre des décisions plus intelligentes, fondées sur des données, sur la manière d'utiliser vos ressources de manière plus stratégique.

Gestion proactive des risques

L'analyse prédictive signale les risques potentiels et l'analyse prescriptive vous indique ce qu'il convient de faire. Par exemple, ce dernier pourrait vous conseiller d'assigner des étapes de vérification pour les transactions à haut risque ou de proposer d'autres structures de prêt aux demandeurs qui ne seraient pas éligibles dans les conditions standard.

Personnalisation plus poussée

Les systèmes prescriptifs peuvent déterminer la meilleure action à entreprendre pour chaque client en fonction de son comportement. Cela vous permet de personnaliser votre action et de la rendre plus efficace, tout en éliminant la part d'incertitude. C'est la différence entre l'envoi d'une promotion générique et l'offre d'un produit qui, d'un point de vue statistique, est susceptible d'intéresser le client au moment opportun.

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

Les analyses prédictives et prescriptives sont conçues pour des types de questions différents. Le choix de la bonne solution dépend du type d'informations que vous souhaitez obtenir et du degré de maturité de vos capacités en matière de données.

Dans certains cas, une prévision fiable est tout ce dont une entreprise a besoin. Si vous devez prendre une décision ponctuelle (par exemple, fixer le budget publicitaire du mois suivant, estimer l'espace d'entreposage), un modèle prédictif peut vous apporter suffisamment de clarté pour que vous puissiez continuer. Les entreprises peuvent utiliser l'analyse prédictive pour :

• Comprendre ce qui va se passer ensuite
  
• Détecter les tendances, signaler les risques potentiels ou prévoir les conditions futures
  
• Réduire l'incertitude dans des domaines tels que le comportement des clients, les prévisions de vente, la demande de stocks et le risque financier.
  

Mais à mesure que les décisions deviennent plus complexes - avec des dépendances, des priorités concurrentes ou des conséquences financières significatives - vous aurez besoin d'un moyen d'anticiper les résultats et de choisir parmi les options. L'analyse prescriptive vous aide à évaluer les compromis et à trouver la stratégie la plus efficace en fonction de vos contraintes réelles. Les entreprises peuvent utiliser l'analyse prescriptive pour :

• Recevoir des recommandations claires, étayées par des données, sur les mesures à prendre
  
• Gérer de multiples variables, contraintes ou compromis possibles
  
• Améliorer un processus ou un résultat
  

Dans de nombreux scénarios d'entreprise, l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive fonctionnent mieux en tandem. L'analyse prédictive signale un événement ou un résultat probable (par exemple, une hausse de la demande, un désabonnement des clients, une panne de machine). L'analyse prescriptive évalue ensuite les options et suggère la réponse la plus efficace (par exemple, réacheminement des stocks, ajustement de la tarification, augmentation des points de contact du service).

Quels sont les cas d'utilisation courants de l'analyse prédictive?

L'analyse prédictive trouve des applications dans presque tous les secteurs, chaque fois que les entreprises ont besoin d'anticiper un comportement, une demande ou un risque. Voici quelques cas d'utilisation courants dans différents types d'entreprises.

Détection de la fraude et risque de crédit

Les institutions financières s'appuient fortement sur des modèles prédictifs pour gérer les risques. Les systèmes de surveillance des transactions signalent les paiements qui semblent suspects sur la base de modèles de [fraude] antérieurs (https://stripe.com/resources/more/payment-fraud-101). Les modèles d'évaluation du crédit permettent de prédire la probabilité qu'un emprunteur ne rembourse pas son prêt. Cela permet aux prêteurs de prendre des décisions de souscription plus judicieuses et de fixer des taux d'intérêt qui reflètent l'exposition au risque. Ces modèles se développent en temps réel et s'affinent continuellement au fur et à mesure que de nouvelles données sont disponibles.

Prédiction d’attrition et de rétention de la clientèle

Dans les entreprises qui proposent des abonnements, l'analyse prédictive permet d'identifier les clients susceptibles d'annuler leur abonnement avant qu'ils ne le fassent. Les modèles d'utilisation, les interactions avec le service d'assistance et les signaux comportementaux (par exemple, moins de connexions, moins d'engagement) alimentent les modèles de désabonnement qui évaluent le risque au niveau individuel. Les équipes de marketing et d’assistance peuvent alors intervenir de manière proactive en proposant des offres de fidélisation, des messages ciblés ou en contactant les clients.

Recommandations et personnalisation des produits

Les systèmes prédictifs sont généralement à l'origine des moteurs de recommandation que vous rencontrez en ligne. Ils analysent l'historique des achats, le comportement de navigation et les données démographiques afin d'anticiper ce qu'un client voudra probablement ensuite. Les plateformes de commerce en ligne utilisent ces modèles pour recommander les produits que chaque client est le plus susceptible d'acheter. Les plateformes médiatiques appliquent une logique similaire pour recommander des émissions, des listes de lecture ou des articles en fonction des habitudes de visionnage et d'engagement.

Lorsque cela est bien fait, cela peut à la fois augmenter la conversion et améliorer l'expérience de l'utilisateur.

Prévision de la demande et planification des stocks

Les commerçants et les chaînes d'approvisionnement utilisent des modèles prédictifs pour prévoir la demande par produit, région, canal et période. Les tendances historiques des ventes, la saisonnalité, les calendriers promotionnels et même des facteurs externes tels que les conditions météorologiques et les signaux macroéconomiques sont tous pris en compte dans la prédiction. Ces informations permettent d'améliorer la précision des achats de stocks, la planification des entrepôts et la logistique de distribution.

L'objectif est d'éviter les ruptures de stock, de libérer le fonds de roulement et de réduire les commandes excessives en adaptant au mieux l'offre à la demande prévue.

Maintenance prédictive :

Dans des secteurs tels que la fabrication, la logistique et l'aviation, les modèles de maintenance prédictive sont importants pour garantir un temps de fonctionnement élevé. Les capteurs recueillent des données sur les vibrations, la température, les heures d'utilisation et d'autres indicateurs d'usure. Les modèles prédictifs évaluent alors la probabilité de défaillance et recommandent un calendrier d'entretien optimal.

Cela permet aux équipes d'entretenir l'équipement juste avant que les problèmes ne surviennent, ce qui évite les temps d'arrêt coûteux et les entretiens programmés inutiles. Il s'agit de passer d'opérations réactives à des opérations préventives.