L’analyse prescriptive est le processus qui consiste à utiliser les données, les algorithmes et le machine learning pour déterminer le meilleur plan d’action dans une situation donnée. Elle va au-delà de la prédiction des résultats futurs, elle recommande des décisions basées sur ces prédictions, aidant les organisations à répondre à la question : « Que devons-nous faire ensuite ? »
Ce type d’analyse est la couche la plus avancée de la hiérarchie analytique, qui s’appuie sur des informations descriptives, diagnostiques et prédictives pour fournir des conseils exploitables. Il permet aux entreprises de passer de la connaissance à l’impact grâce à des stratégies optimisées et à des décisions fondées sur des données.
À quoi répond l’analyse prescriptive ?
L’analyse prescriptive permet de répondre à des questions telles que :
- Quelle est la meilleure stratégie de prix pour maximiser les bénéfices ce trimestre ?
- Dans quelle campagne de marketing devrions-nous investir pour augmenter le retour sur investissement ?
- Comment répartir les ressources entre les projets pour obtenir des résultats optimaux ?
- Quels clients doivent recevoir des offres de fidélisation ciblées, et quand ?
De quoi avez-vous besoin pour réaliser une analyse prescriptive ?
- Modèles prédictifs : Prévoir des scénarios et des comportements futurs
- Algorithmes d’optimisation : Évaluer les actions potentielles et leurs compromis
- Logique de décision : Règles, contraintes et objectifs de l’entreprise encodés dans des modèles.
- Moteurs de simulation : Tester des scénarios de type « what-if » dans différentes conditions
- Outils d’automatisation : Transformez les recommandations en actions ou en alertes
La place de l’analyse prescriptive dans la pile analytique
| Type d’analyse | Question principale | Fonction |
|---|---|---|
| Descriptif | Que s’est-il passé ? | Synthèse des données antérieures |
| Diagnostic | Pourquoi cela s’est-il produit ? | Identifie les causes et les modèles |
| Prédictif | Que pourrait-il se passer ? | Prévision des résultats sur la base des tendances |
| Prescriptive | Que devons-nous faire ? | Recommande des actions sur la base des données |
À quoi peut servir l’analyse prescriptive ?
| L’industrie | Exemple d’analyse prescriptive |
|---|---|
| Vente au détail | Suggérer des points de réapprovisionnement et des remises pour maximiser les bénéfices. |
| Marketing | Répartir le budget entre les canaux en fonction des performances prévues |
| Soins de santé | Recommander des plans de traitement pour les patients sur la base des scores de risque |
| Finances | Optimiser les portefeuilles d’investissement en fonction des conditions du marché |
| Logistique | Acheminer les camions de livraison pour réduire les coûts de carburant et les retards |
Quels sont les principaux avantages de l’analyse prescriptive ?
- Une prise de décision plus intelligente : Choisissez la meilleure action, sans vous contenter d’analyser les possibilités
- Gains d’efficacité : Optimisez les opérations, l’affectation des ressources et le temps
- Augmentation de la rentabilité : Maximisez le retour sur investissement grâce à des stratégies fondées sur des données.
- Réduction des risques : Modéliser et éviter les mauvais résultats avant qu’ils ne se produisent
- Automatisation : Rationalisez les décisions répétitives grâce à des règles et à l’IA.
Principaux défis à garder à l’esprit
Bien que puissante, l’analyse prescriptive nécessite une mise en œuvre prudente :
- Complexité : Les modèles doivent prendre en compte de nombreuses variables et contraintes
- Exigences en matière de données : Des données complètes et de haute qualité sont essentielles
- Interprétabilité : Les recommandations doivent être compréhensibles pour les décideurs
- Gestion du changement : Les équipes peuvent résister à l’idée d’agir sur la base de conseils donnés par des algorithmes
- Il n’est pas toujours possible d’agir : Il arrive que la solution « optimale » ne soit pas réalisable en raison de contraintes humaines, éthiques ou opérationnelles.
Pour y remédier, les organisations ont besoin des bons outils, d’une gouvernance claire et d’une forte culture des données.
Comment ClicData supporte-t-il l’analyse prescriptive ?
ClicData supporte l’analyse prescriptive en servant de plateforme centralisée pour la collecte, la préparation, la visualisation et l’action sur les données. ClicData ne construit pas directement de modèles d’optimisation, mais s’intègre à des plateformes telles que Python, R, Azure ML et Google BigQuery pour apporter des informations prescriptives dans les tableaux de bord.
Avec ClicData, vous pouvez :
- Connecter et préparer des données provenant de sources multiples
- Importer les résultats des modèles externes et les actions recommandées
- Visualiser les scénarios de simulation et les facteurs de performance
- Automatiser les alertes et les actions sur la base de règles prescriptives
- Partager des informations en toute sécurité avec des utilisateurs internes ou externes
En combinant des modèles externes avec les fonctions de visualisation et de partage en temps réel de ClicData, les équipes peuvent prendre de meilleures décisions plus rapidement – et transformer les informations prédictives en actions prescriptives.
FAQ sur l’analyse prescriptive
Comment l’analyse prescriptive est-elle mise en œuvre dans un pipeline de données classique ?
L’analyse prescriptive est généralement la dernière étape du processus. Après la collecte des données, le nettoyage et la modélisation prédictive, les modèles prescriptifs utilisent l’optimisation ou la simulation pour recommander des actions. Les résultats sont souvent fournis par le biais de tableaux de bord ou de systèmes automatisés pour la prise de décision.
Quels sont les outils ou les cadres couramment utilisés pour élaborer des modèles prescriptifs ?
Vous pouvez utiliser :
- Python : Pyomo, SciPy.optimize, OR-Tools, SimPy
- R : ROI, ompr
- solveurs d’optimisation : Gurobi, CPLEX, Google OR-Tools
- Plateformes cloud : Azure ML, Google Vertex AI, IBM Decision Optimization
Ces outils permettent d’encoder les contraintes de l’entreprise et de générer des décisions optimales.
Comment gérez-vous les contraintes dans les modèles prescriptifs ?
Les contraintes telles que les limites budgétaires, la disponibilité du personnel ou les règles réglementaires sont définies dans votre modèle d’optimisation. La programmation linéaire et la programmation en nombres entiers mixtes sont couramment utilisées pour intégrer ces limites tout en trouvant le meilleur plan d’action.
Comment faire pour que les résultats prescriptifs puissent être expliqués aux parties prenantes non techniques ?
Traduisez les résultats en scénarios commerciaux clairs. Utiliser :
- « Tableaux de bord d’hypothèses pour montrer l’impact des décisions
- Graphiques visuels de compromis (par exemple, coût vs. performance)
- Des résumés en langage clair qui relient les recommandations aux objectifs de l’entreprise.
Comment puis-je tester la qualité d’un modèle prescriptif ?
Valider par :
- Comparaison des recommandations du modèle avec les décisions et les résultats historiques
- Effectuer des simulations selon différents scénarios
- Suivi des indicateurs clés de performance post-déploiement tels que le profit, l’efficacité ou le taux de désabonnement afin d’évaluer l’impact réel.