Analytique prescriptive

Différence entre « descriptif » et « prédictif »

L’analytique prescriptive est associée à la fois aux analytiques descriptives et prédictives.

La première – l’analytique descriptive – a pour objectif de fournir des éclaircissements sur ce qui s’est déjà produit.

Tandis que le second – l’analytique prédictive – contribue à modéliser et prévoir ce qui est susceptible de se produire.

Différence avec le prescriptif

L’analytique prescriptive, quant à elle, cherche à déterminer la meilleure solution ou le meilleur débouché entre diverses options, compte tenu des paramètres identifiés.

Parallèlement, l’analytique prescriptive peut suggérer différentes décisions possibles – pour tirer parti d’une opportunité à venir ou atténuer un risque futur – et illustrer les implications de chacune d’elles.

En pratique, l’analytique prescriptive traite automatiquement et continuellement de nouvelles données pour améliorer la précision des prévisions et proposer de meilleures possibilités de décision.

L’approche prescriptive analyse les décisions potentielles, les interactions entre celles-ci, les différentes influences qu’elles subissent, ainsi que l’incidence globale de tous ces facteurs sur un résultat. Le but est de prescrire, au final, un mode opératoire optimal en temps réel.

Limites

L’analytique prescriptive n’est cependant pas infaillible. Il est sujet aux mêmes distorsions que les analytiques descriptive et prédictive, notamment les limites des données et les forces impondérables extérieures. L’efficacité de l’analytique prédictive dépend également de la capacité du modèle décisionnel à capter l’influence des décisions analysées.

L’analyse prescriptive doit sa viabilité aux avancées en matière de vitesse de traitement et au développement d’algorithmes mathématiques complexes appliqués aux ensembles de données. Les techniques spécifiques utilisées pour l’analytique prescriptive comprennent l’optimisation, la simulation, la théorie des jeux et les méthodes d’analyse décisionnelle.

Pour aller plus loin

Les progrès dans la vitesse des traitements informatiques et le développement d’algorithmes mathématiques complexes appliqués à des ensembles de données ont rendu l’analyse prescriptive possible. Les techniques utilisées dans ce type d’analyse comprennent l’optimisation, la simulation, la théorie des jeux et des méthodes d’analyse de décision.

Cette courte vidéo IBM décrit la progression de l’analytique descriptive vers l’analytique prescriptive, via l’analytique prédictive :