Analyse prescriptive : what’s up, Doc ?

analyse prescriptive : une aide pour choisir sa voieL’analyse prescriptive, mais qu’est-ce que c’est encore comme nouvelle méthode ? Ceux qui s’intéressent un peu à l’analyse de données en université ou en entreprise connaissent l’analyse descriptive, à coup sûr ;  vous connaissez peut-être même l’analyse prédictive !

Mais l’analyse prescriptive kesako ?

Analyse prescriptive : définition

L’analyse prescriptive est troisième et dernière phase de la « Business Analytics », après l’analyse descriptive et l’analyse prédictive.

L’analyse prescriptive permet de synthétiser de grandes masses de données internes et externes, grâce à l’usage de techniques empruntant à différentes matières, comme aux sciences mathématiques, à la modélisation prédictive, à l’apprentissage automatique et au data mining, et grâce à des règles métiers pour réaliser des prédictions et suggérer des scénarios de décisions pour répondre au mieux aux prédictions.

L’analyse prescriptive ne fait pas qu’anticiper ce qui va se passer et quand cela va se passer. Elle permet de savoir pourquoi cela va se passer. De plus, elle propose des scénarios de décisions pour profiter aux mieux des opportunités prédites ou pour éviter un risque prédit. Enfin, elle montre l’impact de chaque scénario de décisions.

L’analyse prescriptive se base sur des données passées mais analyse aussi toute donnée qui lui est envoyée pour prédire de nouveaux événements et prescrire de nouvelles décisions. Les données ingérées peuvent provenir de multiples sources (interne, externe) et être de tout type : données structurées, données hybrides, données non-structurées (textes, images, vidéos, sons) ou nouvelles règles métiers.

D’après Gartner, plus de 80% des données engrangées dans le monde ne sont pas structurées. De plus, la masse de données disponibles en interne aux entreprises ou en externe ne cesse d’augmenter. Le défi de l’analyse prescriptive se trouve donc à ses différents niveaux : reconnaissance des formes (images, vidéos, voix), traitement automatique du langage naturel et Big Data.

Un peu d’histoire

L’analyse prescriptive est apparue aux alentours de 2003. Elle est arrivée après la maturité de l’analyse descriptive et de l’analyse prédictive, et avec les possibilités technologiques d’analyse temps réel de masse de données.

Au commencement, il y a l’analyse descriptive. C’est la méthode d’analyse de données utilisée pour la majorité des reporting d’entreprise que ce soit pour les pôles commerciaux, marketing ou financiers. Elle répond aux questions : que s’est-il passé et pourquoi cela s’est-il passé. Elle analyse et comprend ce qui est survenu en analysant des données passées.

Ensuite, il y a eu l’analyse prédictive. Elle répond à la question de ce qu’il va arriver. Elle combine la synthèse des données passées avec des règles, des algorithmes et quelquefois des données externes pour déterminer une situation future.

Enfin, est arrivée l’analyse prescriptive qui apporte une aide à la décision, dont les premières applications ont été dans les domaines médicaux et pétroliers. Elle accélère les processus de décision sur ces systèmes critiques.

Quelques applications

Application au domaine médical

De multiples facteurs ont conduits les opérateurs du système de santé à améliorer les processus métiers. L’analyse prescriptive a joué un rôle clé, surtout aux Etats-Unis, pour améliorer les performances d’un certain nombre de domaines du secteur de santé impliquant les assureurs, les fournisseurs de soins et les sociétés pharmaceutiques.

L’analyse prescriptive peut aider les fournisseurs de soins à améliorer l’efficacité de la délivrance des soins aux populations qu’ils gèrent. Les fournisseurs de soins peuvent ainsi identifier au mieux les modèles de prise en charge pour les populations à risque en combinant les données des différents centres de santé et les épisodes de soins des patients. L’analyse prescriptive permet aussi les fournisseurs de soins de planifier leurs besoins en personnel et en matériels, ainsi que leurs futurs investissements, en combinant leurs données avec des données environnementales externes, comme les tendances d’évolutions économiques ou démographiques et les tendances sanitaires. Ceci les aide, par exemple, à savoir s’il est plus efficient d’ouvrir un nouveau centre de santé ou d’agrandir un existant.

L’analyse prescriptive est aussi utilisée par les compagnies pharmaceutiques pour réaliser des études médicamenteuses en leur permettant d’identifier au mieux les groupes de patients susceptibles d’intégrer un essai clinique, que ce soit sur des critères médicaux, géographiques ou financiers.

Enfin, les fournisseurs de soins se servent de l’analyse prescriptive pour construire des scénarios de développement de leurs activités pour négocier au mieux avec leurs financeurs.

Application au domaine pétrolier

L’industrie pétrolière est la plus grosse industrie mondiale. Les processus de décisions et leurs résultats ainsi que la production génèrent une très grande quantité de données. Beaucoup de types de données capturées sont utilisés pour créer des modèles de la structure de la Terre souterraine et à la surface et décrire l’activité autour des puits de forage. L’analyse prescriptive, en prenant en compte des données sismiques, géothermiques et ces données de production, permet d’identifier les lieux où forer et les méthodes de forage les plus appropriées pour maximiser la production et minimiser les coûts d’exploitation. L’analyse prescriptive permet aussi de fournir différents scenarios et de simuler leur impact en termes financier, sécuritaire et environnemental.

Enfin, le prix des produits pétroliers sont très fluctuants. L’analyse prescriptive peut permettre de prévoir ces prix pour les sociétés dépendant des producteurs de pétroles et de gaz, comme les entreprises de transport des produits ou les entreprises de vente des produits transformés.

Analyse prescriptive et marketing

Le marketing en est encore à l’analyse descriptive pour la prise de décision. Certaines grandes entreprises commencent à coupler des outils de data mining à leur outil de CRM pour établir des modèles prédictifs.

Le développement de l’open data, de la mise à disposition de données d’entreprises et des outils de Big Data vont permettre aux entreprises les plus avancées de s’aventurer sur le domaine de l’analyse prescriptive pour les aider à prendre des décisions dans leurs stratégie globale, commerciale ou marketing.

Je ferais sous peu un article montrant quel peut être l’application au marketing ^^

Et après ?

Début 2014, les principaux analystes Gartner et Bloomberg prévoient l’explosion de l’analyse prescriptive grand public avec l’arrivée des « wearable devices » (montres connectées, lunettes connectées, etc.) pour donner l’information essentielle à l’utilisateur et surtout lui faciliter les actions en automatisant les décisions.

Mes sources d’inspiration : Prescriptive Analytics by Wikipedia (30/03/2014), Blog IT Management
Après 8 ans en tant que chef de projet métier systèmes d'information , je me suis spécialisé en marketing des technologies de l'information et de la communication. Optimiser et faciliter sont mes deux moteurs.

Une réflexion au sujet de « Analyse prescriptive : what’s up, Doc ? »

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *