Analytique prescriptive : un plan sur mesure pour la chaîne d’approvisionnement

L’analytique prescriptive, applicable à tous domaines d’activité, est particulièrement important dans la chaîne d’approvisionnement, où de grands volumes de données sont générés. Ce type d’analytique commerciale a pour objectif de collecter autant de données que possible et de les convertir en informations précises pour comprendre ce qui s’est passé, ce qui pourrait arriver et ce qu’il faut faire pour établir un plan d’action optimal.

S’appuyant sur le big data, l’intelligence artificielle et l’exploration de données, entre autres technologies, l’analytique prescriptive aide non seulement les entreprises à optimiser leur plan d’approvisionnement, mais aussi elle permet d’orienter et d’automatiser la prise de décision pour atteindre les objectifs fixés.

Qu’est-ce que l’analytique prescriptive ?

L’analytique prescriptive, encadrée dans l’analytique commerciale, consiste à collecter des données, recommander des actions et anticiper leur impact sur la prise de décision, en identifiant la meilleure des solutions possibles. Le cabinet de conseil Gartner décrit l’analytique prescriptive comme une réponse à la question : « Que pouvons-nous faire pour que X se produise ? ».

En effet, contrairement à l’analytique descriptive ou à la prédictive, l’analytique prescriptive va au-delà de la prédiction des résultats, car elle suggère des actions pour réaliser le scénario le plus avantageux pour l’entreprise. C’est ce que affirment les auteurs de l’article Prescriptive analytics: Literature review and research challenges, publié dans l’International Journal of Information Management : « L’analytique prescriptive recherche la meilleure feuille de route pour l’avenir. Elle est souvent considérée comme la prochaine étape vers la maturité de l’analyse des données, se traduisant par une prise de décision optimisée pour l’amélioration des performances ».

L’analytique prescriptive est basée sur la recherche opérationnelle, sur l’analytique prédictive et sur des techniques statistiques visant à quantifier l’effet des décisions futures. À partir de données actuelles et historiques, elle permet d’estimer ce qui est susceptible de se produire et de recommander, parmi plusieurs alternatives, un plan d’action optimal. L’analytique prescriptive repose sur des systèmes de gestion et des algorithmes permettant d’automatiser la prise de décision et d’améliorer les performances opérationnelles des entreprises.

Dans l’étude Forecast snapshot: Prescriptive analytics software, les experts de Gartner estiment que le marché des logiciels d’analytique prescriptive vaudrait 1,88 milliard de dollars en 2022, avec un taux de croissance annuel composé de 20,6 %. Selon Gartner, l’analytique prescriptive se caractérise par l’utilisation de techniques telles que l’analyse graphique, les simulations, les systèmes de recommandation, l’heuristique et le machine learning. Le fonctionnement de l’analytique prescriptive consiste en un processus de collecte, traitement et gestion des données afin de valoriser les ressources et de gagner en efficacité opérationnelle.

Les différences entre l’analytique descriptive, prédictive et prescriptive

L’analytique descriptive consiste à collecter et à analyser des données historiques pour déterminer ce qui s’est passé et l’état actuel de l’activité. L’analytique prédictive, quant à elle, combine des données historiques, des règles et des algorithmes avancés pour anticiper ou estimer ce qui pourrait arriver, dans le but de faire des prévisions et d’anticiper les situations futures.

L’analytique prescriptive est considérée comme la troisième phase de l’analytique commerciale car elle réunit des informations issues des deux analytiques couramment utilisées par la plupart des entreprises : l’analytique descriptive et l’analytique prédictive.

La principale différence entre les analytiques descriptive, prédictive et prescriptive réside dans l’intervention de l’entreprise après avoir analysé les données. L’analytique prescriptive contribue à découvrir comment optimiser ses processus et à déterminer que faire et comment pour réaliser les prévisions ou les éviter si elles sont négatives. Contrairement aux analytiques descriptive et prédictive, l’analytique prescriptive utilise des techniques de simulation et d’optimisation pour trouver le meilleur plan d’action face à une situation donnée.

Les applications de l’analytique prescriptive à la chaîne d’approvisionnement

L’analytique prescriptive facilite la prise de décision liée à la production et à la logistique pour une chaîne d’approvisionnement optimisée. L’analytique prescriptive a de nombreuses applications à la chaîne d’approvisionnement, notamment :

• Prédiction des tendances de consommation : l’analytique prescriptive est capable de fournir des déductions sur l’intention de consommation des utilisateurs. Ainsi, elle permet d’anticiper le comportement de la demande afin de prendre les décisions pertinentes. Le calcul des tendances de consommation permet également d’établir le niveau de stock optimal pour répondre à la demande, éviter les ruptures de stock et le stockage excessif de marchandises.
• Traçabilité des produits. La connaissance prescriptive fournit des informations en temps réel sur le produit (traçabilité) à n’importe quelle phase de la chaîne d’approvisionnement : emplacement, conditions de transport ou processus logistiques et de production appliqués aux marchandises.
• Meilleur contrôle de l’information dans la chaîne d’approvisionnement. L’analytique prescriptive ouvre la porte à la gestion des stocks en temps réel, à l’émission instantanée d’ordres d’approvisionnement ou au suivi précis des commandes.

Dans l’article de McKinsey A more resilient supply chain from optimized operations planning, les auteurs soulignent les avantages commerciaux de l’analytique prescriptive. « L’optimisation de la planification des opérations consiste à déterminer les options optimales pour un ensemble de décisions dans un environnement d’entreprise et un objectif donnés. Ce type d’optimisation fonctionne souvent mieux avec des modèles normatifs qui aboutissent à un ensemble de décisions idéal.

L’analytique prescriptive pour changer l’avenir

Dans un contexte de marché changeant et compétitif où les tendances de consommation peuvent provoquer des perturbations dans les chaînes d’approvisionnement, l’analytique prescriptive s’impose comme un allié pour aider les entreprises à se démarquer et à devenir des leaders sur leurs marchés. Auparavant, les entreprises se fiaient à leurs connaissances et à leur expérience pour effectuer des calculs approximatifs, avec une précision variable, sur les ventes et la quantité de produits nécessaires pour répondre à la demande.

Aujourd’hui, l’analytique prescriptive est une solution technologique pour prédire les futurs scénarios logistiques, ainsi que pour prendre des décisions basées sur l’analyse des données. Comme souligné dans l’article What is prescriptive analytics? 6 exemples de la Harvard Business School, « L’analytique prescriptive a été surnommée « l’avenir de l’analyse de données », et à bon droit, puisque ce type d’analyse va au-delà des explications et des prédictions pour recommander le meilleur plan d’action pour l’avenir ».