Analyse prédictive et analyse prescriptive : quelle est la différence ?

Basé sur la traduction d'un texte en anglais

De nombreuses entreprises ont aujourd'hui du mal à entrevoir ce que l'avenir leur réserve et surtout comment s’y préparer. Pourtant les données dont ils disposent déjà peuvent leur fournir des éléments de réponse. Tout l’enjeu est de savoir comment les exploiter. Deux approches s’offrent aux industriels : l’analyse prescriptive et l’analyse prédictive.

Dans ce blog, nous détaillerons l’objectif de ces deux approches et explorerons comment les utiliser dans un vrai contexte industriel. Autant d’éléments qui vous permettront de choisir l’approche la plus adaptée aux besoins de votre entreprise.

Qu’est-ce que l’analyse prédictive (predictive analytics) ?

L'analyse prédictive consiste à identifier des associations et schémas récurrents (patterns) dans un jeu de données afin de créer des modèles pour prédire les tendances dans un avenir proche ou lointain. L'analyse prédictive combine généralement des données actuelles et historiques, en s'appuyant à la fois sur l'analyse descriptive, qui vous dit ce qui s'est passé, et sur l'analyse diagnostique, qui vous dit pourquoi quelque événement s'est produit. A la lumière de ces tendances, vous pouvez identifier à quel moment des conditions similaires sont susceptibles de se reproduire à l'avenir, générant des résultats comparables.

Bien que nous ne puissions pas prévoir l'avenir avec certitude, les entreprises qui ont recours à l'analyse prédictive et à la modélisation, sont mieux armées pour établir des prévisions précises et identifier de potentiels problèmes avant qu'ils ne se présentent. Tout ceci est rendu possible grâce à l'énorme quantité de données que nous sommes désormais en mesure de collecter chaque jour, et aux outils d'analyse performants et aux algorithmes sophistiqués dont nous disposons.

Exploiter l'analyse prédictive

L'analyse prédictive permet aux entreprises d'identifier les défaillances potentielles des équipements ou des systèmes avant même qu'elles ne se produisent. Vous êtes alors en mesure de planifier la maintenance de manière plus efficace, en réduisant les coûts de réparation et d'inventaire, ainsi que les temps d'arrêt ou le risque de pannes imprévues.

De plus en plus d'organisations intègrent l'analyse prédictive dans leur stratégie de sécurité informatique. L'analyse prédictive permet également de détecter des anomalies par rapport au comportement « normal » du système. Elle s’avère donc une aide précieuse pour déceler très rapidement les tentatives de piratage et autres formes de cybercriminalité, avec moins de risques de « fausses positives alertes » (entité identifiée comme malveillante mais qui en réalité ne l’est pas).

En plus de prévenir les problèmes, l'analyse prédictive peut être une ressource pour trouver de nouvelles opportunités de business à partir des données existantes.

Dans l’industrie manufacturière, l'analyse prédictive est souvent utilisée pour évaluer la demande saisonnière et les cycles de vente en temps réel afin de mieux gérer les pics de commandes et de réduire les coûts de stocks pendant les périodes creuses.

Qu’est-ce que l’analyse prescriptive ?

En exploitant les résultats de l'analyse prédictive, l'analyse prescriptive ne se contente pas de vous dire à quoi vous attendre, mais vous suggère également ce que vous devriez faire. Grâce à la combinaison de modèles prédictifs et des réseaux neuronaux d'apprentissage automatique, elle "prescrit" des pistes d'action possibles pour vous aider à résoudre un problème spécifique et à surmonter les obstacles identifiés dans les modèles.

Outre le fait que l'analyse prescriptive peut traiter des règles métiers et des données provenant de sources structurées et non structurées, voire hybrides, les algorithmes pilotés par l'intelligence artificielle ajoutent et synthétisent continuellement de nouvelles données, qui alimentent de nouveaux modèles. Le système utilise ces modèles pour tirer, en complète autonomie, de nombreux enseignements à partir d’événements historiques à une vitesse incroyable. Sur la base ces informations, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées.

Champs d’application de l'analyse prescriptive

Selon Gartner, le marché des logiciels d'analyse prescriptive connaît une croissance rapide dans plusieurs secteurs d'activité. Il devrait représenter 1,88 milliard de dollars d'ici 2022. Dans le secteur de la conception et fabrication de produits, les entreprises tirent parti de l'IOT Industriel (IIoT) pour surveiller à distance les actifs, recueillir et exploiter les données afin d'accroître l'efficacité opérationnelle. Ces analyses peuvent être utilisées pour mettre en place de meilleures séquences de production et des horaires de travail plus adaptés, optimiser les stratégies de production et de distribution. L'analyse prescriptive aide à prendre des décisions plus judicieuses en matière de chargement des camions, de traitement des commandes et des expéditions, ce qui permet d'améliorer les modèles de traitement logistique. Elle joue également un rôle croissant dans la planification des capacités de production ainsi que dans le choix des options d'investissement afin de maximiser le ROI.

Analyse prescriptive et prédictive : une combo gagnante

L'analyse prédictive fournit une projection basée sur les données de la direction que prend votre organisation, laissant à vos équipes la responsabilité d'identifier les solutions potentielles pour résoudre les problèmes ou augmenter la productivité. L'analyse prescriptive va plus loin : elle peut vous aider à transformer les processus en vous suggérant des pistes d’actions à suivre. Il est souvent recommandé d'utiliser ces deux approches pour répondre aux besoins et enjeux de votre entreprise.