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 de fraude 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 quel type de données elles ont besoin et ce qu'elles essaient réellement de faire avec—que ce soit prévoir la demande, anticiper le risque ou informer une décision future.

L’analytique prédictive et l’analytique prescriptive jouent chacune un rôle différent pour aider les entreprises à gérer l’incertitude. Mais si vous ne comprenez pas comment elles fonctionnent ou quand les utiliser, vous pourriez vous retrouver avec une prévision sur laquelle vous ne pouvez pas agir ou une stratégie qui manque de contexte. Ci-dessous, nous expliquerons comment ces deux formes d'analyse diffèrent, quand utiliser chacune et comment elles permettent une prise de décision plus intelligente dans des scénarios commerciaux réels.

Contenu de l’article

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

Qu'est-ce que l'analytique prédictive ?

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

Exemples d'analytique prédictive :

• Un détaillant qui projette les ventes pour la saison des fêtes
  
• Une banque qui signale des transactions pouvant être frauduleuses
  
• Une plateforme de abonnement qui prédit quels utilisateurs pourraient annuler
  

Qu'est-ce que l'analyse prescriptive ?

Alors que l'analyse prédictive prévoit des résultats probables, l'analyse prescriptive va plus loin : elle recommande des actions spécifiques basées sur ces prévisions. Cela implique généralement de peser plusieurs scénarios possibles, de réaliser des simulations et de peaufiner pour des résultats spécifiques sous contraintes (par exemple, budget, temps, ressources).

Supposons que votre modèle prédit un manque de liquidités le trimestre prochain. 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 vos données.

Comment l'analyse prescriptive et l'analyse prédictive diffèrent-elles ?

L'analyse prescriptive et l'analyse prédictive sont souvent liées, car la première s'appuie sur la seconde. Mais elles servent des objectifs distincts et produisent des résultats très différents. Comprendre la différence entre les deux est important, surtout lorsque vous décidez quelle approche appliquer à un problème commercial. L'analyse prédictive vous dit ce qui est le plus susceptible de se produire, tandis que l'analyse prescriptive vous dit quelle est la meilleure action à entreprendre.

Par exemple, un modèle prédictif pourrait vous dire qu'il y a 70 % de chances qu'un client parte dans le mois suivant. Un modèle prescriptif prend cette prévision, évalue différentes options (par exemple, offrir une remise, ajuster l'expérience d'intégration), et recommande la démarche la plus efficace en fonction des résultats probables, des contraintes et des compromis.

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

Les modèles prescriptifs impliquent souvent un ensemble plus large de variables - données en temps réel, règles commerciales et contraintes externes - car leur objectif est de donner des étapes concrètes à suivre. Alors que l'analyse prédictive pourrait isoler une tendance, l'analyse prescriptive considère le contexte, les objectifs et les effets en aval.

Vous pourriez utiliser l'analyse prédictive pour identifier une augmentation probable de la demande de produit. Mais pour bien répondre, vous auriez besoin de l'analyse prescriptive pour déterminer comment ajuster l'inventaire, allouer le budget ou réacheminer la logistique pour répondre à cette demande avec un minimum de perturbation ou de coût.

Comment les entreprises utilisent-elles l'analytique prédictive ?

L'analytique prédictive donne aux entreprises le temps de planifier et d'agir en toute confiance. Lorsque vous pouvez voir ce qui est susceptible de se produire, vous pouvez réagir plus tôt et de manière plus intelligente.

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

Prise de décision renforcée

Les prévisions basées sur les données aident à réduire l’incertitude. Que vous décidiez combien de stocks commander, où ouvrir un nouvel emplacement ou quel marché cibler, les modèles prédictifs peuvent offrir une clarté directionnelle.

Avertissements précoces pour les risques

Les prêteurs utilisent l’analyse prédictive pour identifier les emprunteurs susceptibles de faire défaut. Les équipes de sécurité l'utilisent pour détecter des anomalies qui pourraient signaler une fraude ou des cyberattaques. En identifiant les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent, vous gagnez une précieuse marge de manœuvre pour intervenir.

Efficacité opérationnelle

Savoir ce qui est susceptible de se produire peut vous aider à améliorer la logistique et l'allocation des ressources.

Voici quelques exemples de changements que les entreprises pourraient apporter en fonction de l'analyse prédictive :

• Les flottes de livraison pourraient planifier une maintenance proactive avant les pannes.
  
• Les détaillants peuvent ajuster leurs effectifs ou leurs stocks en fonction des prévisions de la demande.
  
• Les fabricants pourraient ajuster la production pour correspondre au volume de commandes prévu.
  

Les résultats de ce type de changements tendent à se traduire par moins de gaspillage, moins de perturbations et des marges plus élevées.

Engagement client plus ciblé

L'analyse prédictive peut signaler quels clients sont les plus susceptibles de partir et lesquels sont prêts à passer à un niveau supérieur. Avec cette information, les équipes peuvent personnaliser leur approche plus précisément en :

• Envoyant des offres de fidélisation avant que les clients ne finalisent leur achat
  
• Recommandant des produits en fonction des signaux d'achat
  
• Priorisant les prospects en fonction de la probabilité de conversion
  

Avec l’analytique prédictive, vous pouvez obtenir un meilleur retour sur investissement, tandis que 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 modèles ou de prévoir des résultats, elle fournit des recommandations concrètes, basées sur des données, spécifiques à vos objectifs et contraintes.

Voici ce que cela peut apporter à votre entreprise.

Des décisions plus rapides et plus sûres

L'analyse prescriptive indique des étapes spécifiques à suivre et explique pourquoi elles ont du sens. Cela peut réduire la paralysie décisionnelle, surtout lorsque les enjeux sont élevés ou que le temps est court.

Une allocation des ressources plus intelligente

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

Par exemple, ils pourraient vous conseiller de :

• Améliorer le timing de la maintenance pour réduire les temps d'arrêt sans sur-service
  
• Distribuer les stocks entre les entrepôts pour minimiser les coûts d'expédition et les retards
  
• Planifiez les horaires du personnel en fonction de la demande prévue par région ou par équipe
  

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

Une gestion proactive des risques

L'analyse prédictive signale les risques potentiels, et l'analyse prescriptive vous dit quoi faire à leur sujet. Par exemple, cette dernière pourrait vous conseiller d'assigner des étapes de vérification pour les transactions à haut risque ou d'offrir des structures de prêt alternatives pour les demandeurs qui ne seraient pas qualifiés selon les conditions standard.

Une personnalisation plus poussée

Les systèmes prescriptifs peuvent déterminer la meilleure action à entreprendre pour chaque client en fonction de son comportement. Cela permet de rendre votre approche plus personnalisée et efficace, tout en éliminant les approximations. C’est la différence entre envoyer une promotion générique et offrir à un client quelque chose qu’il est statistiquement susceptible d’apprécier au bon moment.

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

L'analyse prédictive et l'analyse prescriptive sont conçues pour différents types de questions. Le bon choix dans chaque situation dépend du type d'information que vous souhaitez et de la maturité de vos capacités de données.

Dans certains cas, une prévision fiable est tout ce dont une entreprise a besoin. Si vous prenez une décision ponctuelle (par exemple, définir le budget publicitaire du mois prochain, estimer l'espace d'entrepôt), un modèle prédictif pourrait fournir suffisamment de clarté pour avancer. Les entreprises peuvent utiliser l'analyse prédictive pour :

• Comprendre ce qui est susceptible de se produire ensuite
  
• Identifier 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 ventes, la demande d'inventaire 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 outil permettant à la fois 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 et basées sur des données sur les actions à entreprendre
  
• Gérer plusieurs variables, contraintes ou compromis possibles
  
• Améliorer un processus ou un résultat
  

Dans de nombreux scénarios commerciaux, l'analyse prédictive et l'analyse prescriptive fonctionnent mieux ensemble. L'analyse prédictive signale un événement ou un résultat probable (par exemple, une augmentation de la demande, un taux de désabonnement des clients, une défaillance de machine). L'analyse prescriptive évalue ensuite les options et suggère la réponse la plus efficace (par exemple, rediriger l'inventaire, ajuster les prix, augmenter les points de contact de service).

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

L'analyse prédictive a des applications dans presque tous les secteurs, chaque fois que les entreprises doivent anticiper le comportement, la demande ou le risque. Voici quelques cas d'utilisation courants dans différents types d'entreprises.

Détection de fraude et risque de crédit

Les institutions financières s'appuient fortement sur des modèles prédictifs pour gérer le risque. Les systèmes de surveillance des transactions signalent les paiements qui semblent suspects en fonction des modèles de [fraude] passés (https://stripe.com/resources/more/payment-fraud-101). Les modèles d’évaluation de crédit prédisent la probabilité qu’un emprunteur fasse défaut sur un prêt. Cela aide les prêteurs à prendre des décisions de souscription plus éclairées et à fixer des taux d’intérêt adaptés au niveau de risque. Ces modèles se développent en temps réel et se raffinent continuellement à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles.

Prévision de l’attrition et fidélisation des clients

Dans les entreprises basées sur l’abonnement, l’analyse prédictive permet de repérer les clients susceptibles d’annuler avant qu’ils ne le fassent réellement. Les modèles de désabonnement prennent en compte les modèles d'utilisation, les interactions de support et les signaux comportementaux (par exemple, moins de connexions, engagement réduit) pour évaluer le risque au niveau individuel. Les équipes de marketing et de support peuvent alors intervenir de manière proactive avec des offres de fidélisation, des messages ciblés ou des contacts avec les comptes.

Recommandations de produits et personnalisation

Les systèmes prédictifs informent généralement les moteurs de recommandation que vous rencontrez en ligne. Ils analysent les historiques d'achats, le comportement de navigation et les données démographiques pour anticiper ce qu'un client voudra probablement acheter ensuite. Les plateformes de commerce électronique 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 playlists ou des articles en fonction des modèles de visionnage et d'engagement antérieurs.

Lorsqu'elle est bien réalisée, cela peut à la fois augmenter la conversion et améliorer l'expérience utilisateur.

Prévision de la demande et planification des stocks

Les détaillants et les chaînes d’approvisionnement recourent à des modèles prédictifs pour estimer la demande selon le produit, la région, le canal et la période. Les tendances historiques des ventes, la saisonnalité, les calendriers promotionnels et même des facteurs externes tels que la météo et les signaux macroéconomiques alimentent tous la prédiction. Cette connaissance peut conduire à des achats de stocks plus précis, à une planification optimisée des entrepôts et à une logistique de distribution améliorée.

L’objectif est d’éviter les ruptures de stock, de libérer du fonds de roulement et de réduire les surcommandes en ajustant l’offre à la demande prévue aussi précisément que possible.

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. Des capteurs collectent des données sur les vibrations, la température, les heures d'utilisation et d'autres indicateurs d'usure. Les modèles prédictifs estiment ensuite la probabilité de défaillance et recommandent le moment optimal pour le service.

Cela permet aux équipes de servir l'équipement juste avant que des problèmes ne surviennent, ce qui évite des temps d'arrêt coûteux et une maintenance programmée inutile. Il s’agit d’un passage d’une gestion réactive à une gestion proactive.