L'analyse prédictive : anticiper le futur

Nous vivons dans un contexte social et professionnel où toutes nos actions génèrent automatiquement, massivement et en permanence des données. Dans ce cadre, l'analyse prédictive convertit ces données en information de valeur qui nous permet d'anticiper et de prévoir les scénarios futurs, ce qui est indispensable dans la logistique 4.0 d'aujourd'hui.

Il ne suffit pas d'accumuler et de collecter des données, car c’est l'entreprise qui saura comment transformer ces données en informations utiles qui fera la différence, et selon le rapport Workforce 2020 de Oxford Economics seulement 42% des entreprises savent le faire. 

Appliquer l'analyse prédictive à la logistique rend les opérations plus efficaces, plus précises et réduit considérablement les coûts liés à l’activité. Voulez-vous savoir comment faire ? Nous vous l’expliquons dans cet article. 

Qu'est-ce que l'analyse prédictive ?

Le concept d'analyse prédictive fait référence à un type d'analyse qui utilise à la fois des données antérieures et en temps réel afin d'anticiper les comportements, tendances et habitudes des individus ainsi que le rendement des machines.

Les pronostics extrêmement fiables de ces scénarios permettent de prendre de meilleures décisions commerciales. Par exemple, grâce à l'analyse prédictive, les entreprises peuvent anticiper les demandes des clients en fonction de facteurs contrôlables, tels que le prix de vente, et de facteurs externes, tels que le planning ou les phénomènes météorologiques.

Entre les années 1980 et 1990, les banques et les assurances ont été les premières à appliquer l'analyse prédictive à l'aide de techniques d'extraction de données, connues en anglais sous le nom de data mining. Au fil des années, l'analyse prédictive a été favorisée par l'émergence des systèmes big data et des dispositifs IoT (Internet of Things) et par le fait que les entreprises accumulent de plus en plus de données chronologiques pour les traiter en temps réel. De cette manière, les possibilités d'analyser et de transformer ces données en informations prédictives ont augmenté.

Différence entre les analyses descriptive, prédictive et prescriptive

Pour mieux comprendre le concept d'analyse prédictive, il convient de le distinguer des différents types d'analyse de données existants :  

• Analyse descriptive : à l'aide de données antérieures, elle dresse un tableau du fonctionnement de l’entreprise d’un moment passé à ce jour. Elle permet de quantifier et de prendre en compte ce qui s'est passé, et de l'analyser. 
• Analyse prédictive : vise à anticiper ou à déterminer ce qui peut arriver en fonction des données antérieures. Son objectif est de faire des pronostics et d'anticiper ce qui va se passer.
• Analyse prescriptive : décrit ce que nous pouvons faire et comment nous devons le faire pour que nos pronostics se réalisent ou bien, dans le cas où ils seraient négatifs, pour les éviter. Cela requiert des techniques de simulation et d'optimisation afin de définir au mieux la marche à suivre.

D'une manière générale, cette analyse a pour but de collecter autant de données que possible afin de les convertir en information nécessaire pour comprendre ce qui s'est passé, ce qui va se passer et ce que nous pouvons faire pour y parvenir (ou l'éviter, le cas échéant).

Avantages de l'analyse prédictive 

L'analyse prédictive et la prise de meilleures décisions offrent un certain nombre d'avantages qui aideront à améliorer l’activité. Dans le domaine de la logistique, il est possible d’optimiser les compétences suivantes : 

• Analyse de la demande. Les données relatives à l'historique des ventes et au marché sont recueillies afin d'analyser des aspects des consommateurs potentiels et, ainsi, savoir ce qu'ils veulent. 
• Gestion des stocks. Grâce à l'analyse prédictive, une estimation plus précise du stock nécessaire est possible afin de définir le stock de sécurité, le stock minimum ou d'éviter la rupture de stock.
• Planification du réapprovisionnement. Grâce à la capacité d'anticipation de la demande, le point de commande d'un produit est mieux gérer, garantissant ainsi la disponibilité à la fois dans l'entrepôt et dans les points de vente de la marchandise, le tout améliorant ainsi le niveau de satisfaction des clients.
• Optimisation des ressources. Les informations obtenues sont utilisées afin d'optimiser l'utilisation des ressources disponibles, aussi bien humaines qu'infrastructurelles. 
• Diminution des coûts. L'analyse prédictive réduit les frais d'exploitation, qu'ils soient fixes ou variables. 

La prévision des données effectuée par l'analyse prédictive permet d'anticiper l'activité future, d’appréhender plus précisément les comportement futurs et d’adapter les indicateurs ou KPI logistiques pour la prise de décisions, en vue d’améliorer l’activité.

Algorithmes et modèles d'analyse prédictive avec big data

L'analyse prédictive utilise les mathématiques avancées, comme l'analyse statistique ou les algorithmes automatisés, afin de trouver des modèles dans les données recueillies, à l'aide de la technologie big data.

Une fois les objectifs définis et les données à utiliser sélectionnées, l’étape suivante est de travailler avec les algorithmes qui seront appliquées et qui aideront à prévoir à l'avance ce qu'il va se passer. À l'analyse prédictive participent les algorithmes pouvant être classés en trois types principaux : 

• Algorithmes de regroupement : ils servent à cibler les clients afin de mener une campagne marketing, de définir la durée d'une offre ou d'une promotion, etc. 
• Algorithmes de classification : ils sont chargés de fidéliser la clientèle en comprenant mieux ses habitudes et ses comportements. Ils permettent de concevoir des offres personnalisées, d'améliorer le service ou de repérer si un client a l'intention d'acheter plus de produits. 
• Algorithmes de régression : ils se concentrent sur l'application de prévisions fiables basées sur des données objectives en vue, par exemple, d'optimiser la gestion des stocks ou de prévoir une augmentation de la demande pour un produit.

Comme nous l'avons vu, il existe différents algorithmes, et chacun d'eux remplit des fonctions distinctes.

Outils d'analyse prédictive

Quels outils peuvent être utilisés pour tirer bénéfice de l'analyse prédictive dans notre modèle commercial et, plus particulièrement, dans notre chaîne d'approvisionnement ?

• Excel : sa fonction n'est pas de collecter des données, mais il peut être utilisé pour basculer toutes les données recueillies ou saisies manuellement dans un tableau Excel afin de structurer toutes les informations au moment de l'analyse.
• WMS : Les systèmes de gestion d'entrepôts, tel que Easy WMS, sont des systèmes qui gèrent en permanence l'activité de l'entrepôt et transforment l'information en données qui envisage un scénario possible afin de prendre de meilleures décisions.
• Outils généraux : les géants de la technologie tels que IBM ou Microsoft, disposent d'outils d'analyse prédictive qui aident les entreprises à fidéliser leurs clients, augmenter leurs revenus ou à déterminer le moment où il est temps de changer de fournisseur. Par exemple, IBM propose des solutions d'analyse prédictive qui déduisent le niveau de satisfaction d'un client en fonction de l'information collectée. 

Il est important de garder à l'esprit que, bien que les outils d'analyse prédictive fournissent des informations et des données très précieuses, ils n'automatisent pas la prise de décision.

Exemple d'analyse prédictive en logistique

L'utilisation de l'analyse prédictive en logistique est principalement axée sur la prévision de la demande en produits ou services. Par exemple, l'analyse prédictive est particulièrement utile chez les prestataires logistiques, car elle permet d'anticiper les besoins futurs et, donc, d'optimiser la gestion de deux points clés : la planification des véhicules et la gestion de la demande dans l'entrepôt. Quel est l'objectif ? Exploiter au maximum les ressources disponibles pour atteindre les objectifs de productivité convenus avec chaque client.

Cette stratégie est celle mise en œuvre par la société DHL qui, grâce à l'utilisation du big data, l'analyse avancée des données et le machine learning atteint un taux de réussite moyen proche de 90 % dans la prévision de la demande d'activité. 

Un autre exemple, cette fois dans le secteur alimentaire, c'est l'entrepôt Danone à Madrid. La multinationale a mis en place le module Supply Chain Analytics qui permet de consulter et d'analyser toutes les données générées par Easy WMS. Ce module transforme les données en information utile qui reflète ce qui se passe dans l'entrepôt pour pouvoir prendre des décisions stratégiques, que ce soit pour une amélioration ou pour anticiper tout scénario futur.

Extraction de données pour garder une longueur d'avance

L'analyse prédictive est un outil en perpétuelle évolution grâce auquel les entreprises prennent de meilleures décisions, évaluent le modèle commercial actuel et se remettent en question s'il devient nécessaire de se réinventer afin de répondre aux besoins futurs.

Les entrepôts sont une source inépuisable de données qui, avec l’intégration d'un système de gestion d'entrepôts, permet de les transformer en informations très précieuses en vue d'améliorer les décisions commerciales. Si vous n'avez pas encore de WMS en place, contactez Mecalux un de nos experts vous conseillera pour que vous commenciez à tirer le meilleur parti des technologies qui révolutionnent la chaîne de distribution, telles que l'analyse prédictive, le big data ou le machine learning.