Les outils et technologies autorisent aujourd’hui bien plus de réactivité face aux aléas et aux opportunités qui se présentent dans la vie des entreprises. C’est une manière de mieux intégrer le contexte environnemental et le marché aux études et réflexions. En optant pour les bons outils, les services financiers et de contrôle de gestion peuvent optimiser vraiment le processus de décision. Nous vous expliquons donc le principe de l’analyse prescriptive ainsi que ses atouts par rapport à la méthode purement descriptive et à l’analyse prédictive.
Analyse prescriptive : définition
Le sens du mot prescrire est clair : imposer, donner un ordre, recommander fortement. Ainsi tout comme un conseiller émet ses prescriptions, l’analyse prescriptive consiste à étudier de façon analytique la meilleure manière de procéder et de prendre une décision dans un contexte précis.
C’est pourquoi l’objectif majeur de l’analyse prédictive en entreprise revient à :
- détecter les phénomènes et évènements qui peuvent impacter la structure ;
- et adopter des dispositions anticipées afin d’éviter ou contenir les risques ou conséquences.
Le médecin établit une liste de médicaments imposés, et ordonne leur prise à ses patients. Le contrôleur de gestion qui choisit la méthode prescriptive exploite l’intelligence artificielle et le Big Data. Ainsi, il détermine les actions envisageables (la potion) pour contrer un évènement prévisible (la maladie et ses complications).
Différence entre analyse de la data prescriptive, descriptive et prédictive
Vous pouvez rencontrer plusieurs concepts avec les termes prescriptif, descriptif et prédictif. Ils correspondent chacun à une méthode différente et présentent des objectifs qui leur sont propres.
Qu’est-ce que l’analyse descriptive ?
Ce processus autour de la data revient à décrire les faits passés. L’analyse descriptive se contente d’explorer les informations internes et historiques de l’entreprise. Elle aboutit à l’émission de reportings, avec des indicateurs clés et de la data visualisation. C’est donc une étude qui a pour objectif majeur de répondre à une interrogation du type “que s’est-il passé ? »
Elle sert à identifier les évènements qui se sont produits et leur conséquence chiffrée sur les résultats. C’est une des fonctionnalités majeures de la business intelligence. Généralement, toute analyse démarre par une phase descriptive, mais c’est souvent insuffisant pour décider correctement de la suite à donner.
Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?
Elle va plus loin que l’analyse descriptive. Elle exploite les informations historiques pour simuler des tendances et modèles applicables aux données actuelles. Elle vise donc à projeter l’avenir. Pour parvenir à ses fins, cette technique prédictive utilise l’intelligence artificielle afin de proposer des prédictions précises. Ces données futures servent aux dirigeants pour leur prise de décision. Dans une entreprise, cette analyse répond à la question “que pourrait-il se passer ?”
Pourquoi l’analyse prescriptive va-t-elle plus loin ?
C’est l’étape d’après l’analyse prédictive. Ce processus se base sur les informations prédictives et émet des recommandations en matière d’actions à entreprendre. Il expose les conséquences potentielles de chacune. Cette approche permet de répondre à l’interrogation “que devrions-nous faire et comment nos décisions vont-elles affecter le futur ?”
Pourquoi adopter l’analyse prescriptive pour vos données ?
Les prescriptions vont plus loin que les prévisions et que la simple description. C’est un peu le Graal pour les services financiers qui se positionnent comme business partner du dirigeant.
Un processus pour rendre la décision analytique plus simple
L’analyse prescriptive revient à baser ses décisions sur des données à la fois passées, réelles et prévisionnelles. Elle facilite l’approche des probabilités à partir d’informations statistiques notamment concernant la réalisation d’évènements futurs. Elle donne clairement des recommandations d’actions envisageables dans une situation ou un contexte particulier.
Une solution pour améliorer l’opérationnel
Avec l’analyse prescriptive, l’entreprise dispose d’informations pertinentes pour améliorer la planification et l’ordonnancement des produits, en fonction de données du marché, de la concurrence ou de tout facteur externe. Elle peut alors réorienter ses choix et augmenter l’efficacité de ses décisions opérationnelles.
Marketing et études analytiques sont intimement liés. C’est d’autant plus vrai pour le modèle prescriptif. Ainsi, l’analyse comportementale des consommateurs et des internautes améliore leur connaissance. Elle aide à accroître le taux de fidélisation et réduire l’attrition (ou le churn), grâce à des actions pour mieux répondre à leurs attentes.
Une manière de mieux exploiter les opportunités du marché
L’analyse prescriptive contribue à mieux comprendre et connaître le marché sur lequel agit l’entreprise ainsi que ses clients potentiels ou effectifs. L’étude détaillée des profils clients et comportements d’achat, grâce au Big Data notamment, facilite l’adaptation des produits et l’optimisation des campagnes de communication. Allier Data Science et marketing fait donc progresser la prise de décision des entreprises.
L’utilisation des tendances du marché permet aux processus d’innovation de mieux coller aux besoins des clients et à leur évolution. Les sociétés qui ont la capacité de mettre en place ces analyses prescriptives disposent d’une longueur d’avance sur la concurrence pour mener leurs projets.
La solution pour prévenir les risques et décider d’actions correctives
Les décisions stratégiques comme opérationnelles peuvent affecter l’entreprise et produire des conséquences diverses. Pour mieux réfléchir aux impacts possibles, l’analyse prescriptive répond à ces incertitudes en modélisant la suite potentielle des choix opérés. Avec de tels scénarios futurs chiffrés, l’entreprise réduit son niveau de risque. Ainsi, les dirigeants peuvent modifier leur stratégie en fonction des situations probables qu’ils entrevoient grâce au processus prescriptif. Le fait de pouvoir anticiper des actions correctives éventuelles augmente le succès des décisions prises.
Quel outil utiliser pour le prescriptif en entreprise ?
Les systèmes informatiques disposent aujourd’hui de technologies et d’algorithmes capables de proposer une telle approche prescriptive. En plus des processus descriptifs et prédictifs présents souvent dans les outils BI et EPM, ces logiciels ou modules d’ERP constituent une réelle source d’optimisation pour les directions financières.
Les solutions et technologies pour l’analyse prescriptive
Ce type d’analyse demande d’explorer de multiples sources de données, tant en interne de l’entreprise qu’en externe. L’analyse descriptive collecte et exploite la data historique grâce aux technologies classiques de la business intelligence.
L’analyse prédictive y ajoute des algorithmes et des règles capables d’établir des prévisions. Pour des informations en très grande quantité du type Big Data, les systèmes peuvent faire appel à l’intelligence artificielle et à une de ses composantes notamment, le machine learning.
Pour le processus prescriptif, en plus des deux phases précédentes, les outils utilisent des systèmes d’optimisation et de simulation, afin de déterminer la meilleure action envisageable devant un scénario donné.
IBM Planning Analytics with Watson, la solution pour mesurer l’impact financier de vos modélisations
Chez Intis, nous offrons aux directions financières des outils de pilotage de la performance. D’une organisation très bureautique, nos clients passent à un mode plus industriel, grâce à la technologie déployée par IBM, à savoir Planning Analytics with Watson. Nous apportons de la fiabilité, de l’agilité, de l’automatisation et du collaboratif entre les directions opérationnelles et la finance de l’entreprise.
Conjointement avec nos partenaires, dont IBM, nous répondons aux questions qui vont au-delà du prédictif afin de savoir comment faire pour atteindre ses objectifs. Nous avons évoqué la prescription lors de l’évènement en présentiel organisé fin 2022 par Techdata. Retrouvez les points essentiels des interventions dans notre article sur la gestion des données.
Notez aussi que IBM propose plusieurs logiciels pour l’analyse prescriptive :
- IBM ILOG CPLEX Optimization Studio pour déployer des modèles d’optimisation de la décision.
- IBM Decision Optimization for Watson Studio, une solution pour allier l’optimisation et le machine learning, afin d’obtenir le plan d’action idéal pour atteindre ses objectifs opérationnels.
- IBM Decision Optimization Center afin de créer des applications destinées à élucider des problèmes complexes d’ordonnancement et de planification.
IBM ILOG CPLEX Optimizer for z/OS, un outil pour résoudre des modèles de programmation mathématique.
L’analyse prescriptive, l’étape ultime de l’exploitation de la data pour décider
Ce processus exploite des technologies d’optimisation des scénarios et plans d’action pour atteindre les objectifs fixés par l’entreprise. L’analyse prescriptive est un volet supplémentaire à l’exploration des données. Elle présente une utilité réelle pour une direction opérationnelle. Les contrôleurs de gestion sont particulièrement bien placés pour accompagner la mise en œuvre de tels processus dans les entreprises.Vous êtes à la recherche de tels outils pour mieux exploiter la data interne ainsi que celle de votre environnement ? Intis vous apporte son expérience basée sur les technologies d’IBM et de l’IA. Pour échanger sur votre projet, contactez-nous !
