Transversal
3. Analyse et hypothèses : L'apogée du prédictif
Utilisée depuis des années dans les banques et les assurances pour l’évaluation des risques-clients, l’analytique prédictive s’immisce dans presque tous les secteurs. En passant au crible l’historique d’une base de données et en agglomérant des informations externes telles que les prévisions météo et les tendances de consommation sur les réseaux sociaux, les marionnettistes des flux d’informations anticipent les besoins futurs pour améliorer la prise de décision.
Longtemps, le traitement de la donnée s’est appuyé sur du prescriptif, de la réaction directe à des problèmes du présent. Les prévisions, essentiellement de ventes, n’étaient fondées que sur des analyses sommaires des ventes précédemment enregistrées. Les lignes de commandes étaient analysées une par une pour estimer grossièrement des tendances de ventes et en deviner l’évolution. Évolution technologique aidant, l’anticipation rationnelle, fondée sur une analyse du passé informatisée pour une meilleure action dans le futur, voit ses possibilités démultipliées. « La prévision, c’est le processus client qui vous permet de piloter toute une activité, qu’elle soit industrielle, de distribution ou commerciale, définit Xavier Burtin. La première meilleure prévision c’est d’abord et avant tout l’analyse de l’historique. Des analyses pointues d’activité doivent être réalisées, avec certains systèmes et solutions logicielles qui permettent des analyses fines, de manière à voir des corrélations éventuelles avec des saisonnalités, avec un certain nombre de critères exogènes pour illustrer ou définir des tendances. » Pour un produit de consommation courante par exemple, il peut y avoir des fluctuations de tendances de consommation, une baisse ou un regain d’intérêt liés à un bon ou un mauvais packaging, à une hausse de prix, à une promotion, à de multiples facteurs que seules des analyses poussées peuvent saisir.
La prévision permet également d’organiser sa logistique pour réagir aux tendances, de préparer le terrain et d’affiner ses processus afin de mieux répondre à la demande, comme l’explique Donal Mac Daid, vice-président marketing supply chain chez Symphony Gold, éditeur de solutions logicielles modulaires et de la plateforme unifiée pour la distribution Gold : « Les prévisions ne sont plus seulement des prévisions de ventes. Que ce soient les prévisions des ordres internes, les prévisions des achats, des fournisseurs, les prévisions des outils de transport et de la livraison des outils commandés, elles sont maitrisées désormais pour organiser toute la supply chain. Les besoins pour ces outils prédictifs s’expliquent en grande partie par la réduction du temps de traitement des commandes, notamment avec les drives. » L’anticipation devient le maître-mot d’une chaîne agile. Et pour répondre à ce besoin de prévisions, l’offre des éditeurs pour des outils d’aide à la prise de décision grâce à l’analyse des données, explose.
L'essor de la Business Intelligence
Acteos, éditeur de solutions pour la supply chain, a ainsi conçu, face à la demande croissante de ses clients pour un outil d’informatique décisionnelle intuitif, une solution transverse à son offre existante : son produit de gestion d’entrepôts (WMS), de gestion des transports (TMS) et de prévisions et d’approvisionnements (FPS). Acteos Business Intelligence & Analytics, dédié à la supply chain, consolide les données générées par ses produits (transport, logistique, approvisionnement) et permet une analyse métier finement détaillée. Un tableau de bord standard associé à l’outil recense des indicateurs de performances clés, en transformant en temps réel les données brutes de l’entreprise en informations décisionnelles pour faciliter la gestion de ses activités. Ces indicateurs se fondent sur trois axes temps que Christian Zelle, directeur recherche et développement pour Acteos, énumère : « Les indicateurs historiques pour comprendre l’activité logistique passée, les indicateurs temps réel pour superviser l’activité logistique en cours, et les indicateurs prévisionnels pour anticiper l’activité logistique afin d’optimiser le pilotage de la supply chain. » Remontés en temps réel, ils peuvent être utilisés pour faciliter le pilotage de l’approvisionnement, du transport et de l’activité en entrepôt. Une meilleure maîtrise sur l’ensemble des flux permise grâce à l’analyse prédictive. « Les algorithmes et les méthodes d’optimisation supply chain sont en train d’évoluer d’une vision rétrospective vers une gestion prévisionnelle », assure Christian Zelle.
