Quel type d’analyse pour quelle décision ?

Dans un monde où la technologie évolue sans cesse, les décideurs doivent trancher de manière opportune et efficace. L’analyse de données est devenue indispensable en la matière. Encore faut-il distinguer laquelle permet d’atteindre ses objectifs : descriptive, prédictive ou prescriptive ? Un éclaircissement s’impose.

Tout décideur a besoin de comprendre et d’expliquer les performances passées de son entreprise, mais aussi d’anticiper et de prévoir celles à venir. L’analyse de données lui en donne la possibilité. Son versant descriptif, d’abord, permet de retracer ce qui s’est passé et d’en expliquer le pourquoi. L’analyse prédictive, elle, va un peu plus loin en conjecturant ce qui pourrait arriver à partir de l’analyse de données antérieures. L’analyse prescriptive, enfin, combine les deux précédentes techniques pour suggérer la meilleure issue en fonction d’un certain nombre de possibilités.

L’analyse de données peut être descriptive, prédictive ou prescriptive

En réalité, la première a (presque) toujours existé. Il s’agit de transformer des données en connaissance, pas à pas, en suivant des principes statistiques et en évitant quelques pièges.

La deuxième, beaucoup plus récente, repose sur trois techniques adaptées à la résolution de questions impliquant du « désordre ». L’apprentissage automatique (ou machine learning), d’abord, permet d’identifier des relations entre de nombreuses variables et de comprendre leur influence sur un système, par exemple pour expliquer le mouvement des étoiles ou l’évolution des espèces. La simulation informatique, ensuite, s’avère utile pour opérer des prédictions dans le cadre de systèmes complexes adaptatifs, comme les réseaux financiers. La modélisation des réseaux, enfin, est un outil puissant pour la compréhension des interconnexions, telles celles qui ont conduit à la crise financière de 2008.

 

« En anticipant
des événements négatifs,
l’analyse prédictive
permet d’élaborer
des stratégies résilientes »

En anticipant des événements négatifs, l’analyse prédictive permet d’élaborer des stratégies résilientes. Le troisième type d’analyse, dite prescriptive, a pour but d’optimiser le résultat de ces prédictions en orientant les décideurs vers le meilleur scénario. Pour les convaincre, il s’agit de concevoir des interfaces graphiques permettant d’expérimenter différents modèles prédictifs, tout en masquant la complexité mathématique des simulations. La seule limite à cette dernière technologie est humaine, car les suggestions calculées se révèlent souvent contre-intuitives. Il faudra peut-être admettre, un jour, de déléguer la prise de décision aux machines…

Lire l’article (en anglais)

 

En complément :

Un article (en anglais) au sujet de l’analyse prédictive pour améliorer la sécurité,

et des conseils (en anglais) sur l’utilisation de l’analyse prédictive en entreprise.