Les entreprises modernes prospères s'appuient de plus en plus sur les données. Par exemple, de grandes banques telles que JPMorgan Chase utilisent l'analyse prescriptive dans leurs modèles de détection de la 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 les dirigeants doivent savoir de quel type de données ils ont besoin et ce qu'ils cherchent réellement à 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. Cependant, si vous ne comprenez pas comment elles fonctionnent ou quand les utiliser, vous pourriez vous retrouver avec une prévision que vous ne pouvez pas exploiter ou une stratégie à laquelle il manque un contexte important. Nous expliquons ci-dessous en quoi ces deux formes d'analyse diffèrent, quand utiliser chacune d'elles et comment elles permettent une prise de décision plus intelligente dans des scénarios commerciaux réels.

Sommaire

• 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 par rapport à l'analyse prescriptive
  
• Quand devez-vous utiliser l'analyse prédictive ou l'analyse prescriptive ?
  
• Cas d'usage de l'analyse prédictive et de l'analyse prescriptive
  
• Comment Stripe Data Pipeline peut vous aider
  

Qu'est-ce que l'analytique 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 à aider les dirigeants à prendre de meilleures décisions commerciales.

Exemples d'analytique prédictive :

• Un commerçant qui projette ses ventes pour les fêtes de fin d'année

• Une banque qui signale les transactions qui pourraient être frauduleuses

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

Qu'est-ce que l'analyse prescriptive ?

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

Par exemple, imaginez que votre modèle prévoit un manque de liquidités au 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 à vos données.

Similitudes et différences entre l'analyse prescriptive et prédictive

Les analyses prédictive et prescriptive représentent les deux niveaux les plus prospectifs de l'analyse d'entreprise. Bien qu'elles soient souvent abordées ensemble, elles remplissent des fonctions distinctes, s'appuient sur des techniques mathématiques différentes et fournissent des résultats fondamentalement différents.

Similarités

Malgré leurs différences fonctionnelles, les analyses prédictive et prescriptive partagent un noyau fondamental :

• Pilotées par 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 le machine learning.

• Objectif commun d'optimisation des résultats
  Les deux réduisent l'incertitude opérationnelle, améliorent la qualité des décisions et génèrent une valeur commerciale tangible, comme l'augmentation des revenus, la réduction des coûts ou l'atténuation des risques pour l'entreprise.

• Pile technologique de base commune
  Les deux s'appuient sur des outils de science des données et des langages de programmation fondamentaux. 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 transmettent des informations aux outils de Business Intelligence (BI) comme Tableau, Power BI ou Looker pour des rapports visuels et des tableaux de bord de direction.

Différences

L'analyse prescriptive et l'analyse prédictive diffèrent fortement quant à leur objectif principal, leur méthodologie technique, leurs outils et leurs applications d'entreprise pratiques. L'analyse prédictive répond à la question « Que va-t-il probablement se passer ? » tandis que l'analyse prescriptive répond à la question « 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 réels 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 augmentation de 25 % de la demande saisonnière de produits ou identifier des marchés cibles d'expansion potentiels.

• 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 stock à commander, où allouer les dépenses marketing, ou comment réacheminer la logistique pour répondre à cette demande avec un minimum de coûts et de perturbations.

Gestion des risques et avertissements de défaut

• Prédictive
  Signale les signaux d'alerte précoces avant que les problèmes ne s'aggravent. Les prêteurs l'utilisent pour identifier les emprunteurs présentant une forte probabilité statistique de défaut, tandis que les équipes de cybersécurité l'utilisent pour repérer les anomalies du réseau révélatrices d'une attaque.

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

Efficacité opérationnelle et allocation des ressources

• Prédictive
  Anticipe les perturbations opérationnelles avant qu'elles ne se produisent, par exemple en prévoyant le moment où les pièces des véhicules de livraison sont susceptibles de tomber en panne, en estimant la fréquentation des magasins ou en prédisant les volumes de fabrication régionaux.

• Prescriptive
  Optimise la planification et la distribution des ressources pour maximiser la marge et minimiser le gaspillage. Elle indique aux gestionnaires de flotte les fenêtres de maintenance exactes pour éviter les temps d'indisponibilité sans entretien excessif, répartit le stock des entrepôts entre les centres régionaux pour minimiser les retards d'expédition, et séquence les plannings du personnel par équipe et par niveau de compétence.

Engagement client et hyperpersonnalisation

• Prédictive
  Catégorise le comportement des clients pour découvrir les intentions futures, comme déterminer quels abonnés ont 70 % de chances de se désabonner le mois prochain ou identifier les acheteurs prêts pour une mise à niveau.

• Prescriptive
  Détermine la meilleure action unique (Next Best Action) pour chaque client en temps réel. Plutôt que d'envoyer un e-mail promotionnel général, elle évalue les marges bénéficiaires et la valeur à vie (LTV) des clients pour recommander s'il faut offrir une remise spécifique, planifier un appel de suivi avec un responsable de la réussite client, ou déclencher une recommandation de produit personnalisée.

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. La solution la plus adaptée à une situation donnée dépend des informations que vous recherchez et de la maturité de vos capacités en matière de données.

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

Si l'analyse prédictive offre une vision prospective 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 :

Commerce et e-commerce

• Prédictive
  Identifie les pics saisonniers de la demande de produits et prédit quels abonnés à forte valeur ajoutée sont susceptibles de se désabonner
  

• Prescriptive
  Calcule les pourcentages de remise optimaux, ajuste les prix sur le web en temps réel et déclenche des offres de fidélisation personnalisées

• Impact sur l'activité
  Améliore la fidélisation, minimise les réductions de stocks et maximise les marges bénéficiaires

Soins de santé et sciences de la vie

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

• Prescriptive :
  Recommande des niveaux précis de personnel par équipe et génère des protocoles de traitement dynamiques basés sur les paramètres des patients

• Impact sur l'activité
  Réduit les temps d'attente, prévient l'épuisement clinique et améliore les résultats pour les patients

Services financiers et secteur bancaire

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

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

• Impact sur l'activité
  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 panne des équipements d'usine et estime les retards de transport régionaux
  

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

• Impact sur l'activité
  Élimine les temps d'indisponibilité non planifiés, réduit les frais de transport et améliore les délais de livraison

Énergie et services publics

• Prédictive
  Prévoit les pics de demande d'énergie lors de conditions météorologiques extrêmes et prédit les rendements de la production solaire ou éolienne

• Prescriptive
  Redirige automatiquement l'énergie sur les micro-réseaux et détermine les heures optimales pour stocker ou libérer l'énergie des batteries

• Impact sur l'activité
  Prévient les coupures de courant, réduit les coûts de production et accélère l'intégration des énergies renouvelables

Télécommunications et médias

• Prédictive
  Identifie les goulots d'étranglement de la bande passante pendant les événements de diffusion en direct et modélise les taux de désabonnement des abonnés

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

• Impact sur l'activité
  Garantit la qualité du service, optimise la bande passante du réseau et augmente la valeur à vie des abonnés

Voyages, hôtellerie et aviation

• Prédictive
  Prévoit les perturbations de vol liées aux conditions météorologiques et prédit les hausses de réservations d'hôtel pendant les événements régionaux

• Prescriptive
  Ajuste dynamiquement le prix des billets et des chambres en temps réel, et réaffecte les équipages de vol dans les aéroports pour minimiser les retards en chaîne

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

Ressources humaines et gestion du personnel

• Prédictive
  Identifie les employés clés présentant un risque élevé de démission et prévoit les futurs déficits de compétences du personnel

• Prescriptive
  Génère des plans de rémunération et d'évolution personnalisés, et élabore des parcours de formation sur mesure pour le personnel

• Impact sur l'activité
  Réduit la rotation coûteuse du personnel, diminue les dépenses de recrutement et développe des viviers de talents internes

Comment Stripe Data Pipeline peut vous 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 cloud. Data Pipeline permet de consulter facilement les données Stripe combinées à d'autres ensembles de données.

Data Pipeline peut vous aider à :

• automatiser la distribution des données à grande échelle : configurez Data Pipeline en quelques minutes en no-code et recevez automatiquement toutes vos données et tous vos rapports Stripe dans Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks et les solutions de stockage cloud courantes de manière continue ;

• éviter les retards et les pannes de données : déléguez la maintenance continue grâce à un pipeline intégré à Stripe. Par ailleurs, Data Pipeline n'impose aucune limite de débit d'API. Ainsi, quel que soit le volume de vos données, elles sont toujours complètes et exactes ;

• clôturer les comptes et obtenir des informations plus rapidement : centralisez vos données Stripe avec d'autres données produit, client et marketing pour rapprocher les revenus plus rapidement et analyser vos segments à plus forte valeur, la fraude et les coûts de paiement en un seul endroit. De plus, accédez à des ensembles de données préintégrés et enrichis, exclusifs à Data Pipeline, pour commencer à analyser le MRR, les règles de fraude personnalisées, les performances de recouvrement de revenus, et plus encore, sans aucune modélisation financière complexe.

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