Comment l'Analyse Prédictive Transforme la Gestion des Achats

Cette approche gagne du terrain et devient de plus en plus courante au sein des services achats des entreprises.

Concrètement, l'analyse prédictive se décline en trois catégories principales dans le domaine de l'analyse des données :

1. Analyse descriptive : Cette méthode se concentre sur l'examen et l'analyse des événements passés, ce qui est souvent le rôle des outils de Business Intelligence. Elle vise à décrire ce qui s'est produit auparavant dans le but de comprendre et d'expliquer.
2. Analyse prédictive : Son principal objectif est d'évaluer la probabilité que des événements similaires se reproduisent à l'avenir. Elle repose sur l'extrapolation d'informations à partir de données historiques et actuelles pour émettre des hypothèses sur ce qui pourrait se produire.
3. Analyse prescriptive : Cette catégorie d'analyse identifie un phénomène particulier et suggère des actions spécifiques à mettre en œuvre pour réagir de manière appropriée.

L'analyse prédictive, au cœur de cette discussion, se résume à la capacité à anticiper des événements futurs grâce à une analyse minutieuse des données passées et présentes. En d'autres termes, son essence même est l'anticipation, un atout considérable dans le monde des affaires.

Les entreprises ont rapidement adopté cette méthode prédictive, particulièrement dans des secteurs clés tels que la santé, l'énergie, les services financiers, et les assurances. Elle permet d'identifier des modèles prédictifs, d'anticiper les comportements futurs et de détecter les risques potentiels. Ces données historiques se révèlent essentielles pour la prise de décision stratégique.

Du point de vue technologique, l'analyse prédictive s'appuie souvent sur le Data Mining, qui consiste à explorer de vastes ensembles de données, notamment le Big Data, pour déceler des tendances et des modèles. Elle fait également appel à des algorithmes de Machine Learning, tels que la régression linéaire ou la régression logistique, pour traiter des données non structurées avec une précision et une rapidité accrues. D'autres méthodes, comme la modélisation statistique, peuvent également être utilisées dans le cadre de l'analyse prédictive.

L'application de l'analyse prédictive aux services achats présente un potentiel considérable. Les départements des achats disposent d'une multitude de données au cœur de l'écosystème de l'entreprise. Correctement exploitées, ces données offrent d'excellentes opportunités pour gérer efficacement l'activité et élaborer des stratégies d'achats. Le passage d'une réaction aux événements à une compréhension et à une anticipation de ceux-ci est essentiel pour optimiser la prise de décision.

Dans un environnement commercial en constante évolution et marqué par une augmentation du nombre de variables, l'intégration d'une dimension prédictive dans les systèmes de prise de décision des achats devient cruciale. Bien que cette application ne soit pas encore largement répandue, de nombreux observateurs constatent un intérêt croissant au sein de la communauté des achats. Selon la dernière enquête menée par Deloitte, plus d'un tiers des décideurs achats estiment que les analyses prédictives sont parmi les ressources les plus utiles dans leur domaine.

La timide adoption de l'analyse prédictive par les services achats s'explique principalement par la complexité de sa mise en place. Elle nécessite d'abord la création d'un système d'analyse des dépenses pour comprendre quels produits sont consommés, par qui, et auprès de quels fournisseurs, et ce, à des moments spécifiques