Business Intelligence ou Business Analytics ?

Le système d’aide à la décision le plus simple qui soit, présent dans beaucoup d’entreprises est en fait un système de visualisation de données. La feuille Excel faisant l’affaire, dans bien des cas, c’est le premier des « logiciels d’aide à la décision », mais l’aide est faible. Quand l’entreprise croît, la feuille Excel laisse sa place à des « cubes » agrégeant les indicateurs de performance, et facilitant des comparaisons entre produits, entre segments clients, entre business units, et incitant à la prise de décision. On parle pompeusement de Business Intelligence puisque cela flatte celle du client, mais au fond il s’agit de représenter les données sous un angle qui facilite le choix.

Si visualiser des indicateurs suffit déjà à constater des écarts, à focaliser l’attention, il faut parfois aller plus loin pour chiffrer l’impact d’une décision et quantifier le choix. Cette « simulation » des conséquences d’une décision, cette optimisation du choix, n’est déjà plus de la Business Intelligence, nous entrons dans le champ du Business Analytics.

Quand la Business Intelligence aide à regarder le passé, à offrir une vue de l’activité réalisée, le Business Analytics projette le décideur dans le futur de sa décision et l’assiste dans son process. C’est une réalité augmentée, comme l’est notre navigateur GPS qui nous indique le chemin (souvent le plus court) vers notre destination.

Dans notre premier exemple pour deviner l’impact de la fermeture du site A, il faut potentiellement rerouter tous les clients autrefois servis par A, « au mieux » vers B ou C, et router le flux entrant en provenance des zones de production. Faire le meilleur « routage », et le faire pour les trois hypothèses « fermer A, fermer B, fermer C » au point d’en calculer la plus rentable, est un problème d’optimisation combinatoire pour lequel existent des « logiciels d’aide à la décision », génériques pour certains, valables aussi bien pour des réseaux logistiques de lait, de yaourts, de pétrole, de câbles ou de sodas. Lorsque les décisions sont à planifier dans le temps (fermetures programmées de sites, décisions d’investissement, date de livraison) on parle alors d’« outils de planification ».

Décider dans l’incertain à l’aide d’un outil de planification

Au fond, il y a très peu d’activités humaines et industrielles qui ne soient soumises à des aléas. Décider, pour un manager, c’est en général décider dans l’incertain. Nous évoquions le prix du pétrole, mais celui de l’électricité, des matières premières sont soumis à des tensions de marché et des volatilités que le décideur ne peut ignorer. La météo joue aussi son rôle pour venir perturber l’activité de certaines entreprises. Le taux d’absentéisme, le turnover des collaborateurs de l’entreprise, sont également des facteurs que les outils de planification devront intégrer. De la même manière, les logiciels d’aide à la décision de pricing des sites de e-commerce, des transporteurs de passagers, des hôtels ou des centres de loisirs devront prendre en compte l’incertitude des comportements humains : les clients.

Quand l’aléa s’en mêle, les algorithmes d’optimisation doivent chercher des solutions plus robustes, optimales dans un sens différent, pour refléter la stratégie du décideur : risquée ou averse au risque.

Pour nos consultants, l’aide à la décision dans l’incertain commence en général par une représentation de l’incertitude, via des hypothèses, des arbres de décision, des scénarios du futur, des enveloppes de prévisions. Ces hypothèses, souvent nourries par les données du passé, viennent complexifier à la fois le processus de prise de décision et les systèmes d’aide à la décision qui les supportent. On parle alors d’optimisation stochastique, ou d’optimisation stochastique avec recours quand les choix de l’année N+1 pourront intégrer une part des aléas constatés en N. Une fois la décision prise, elle devient elle-même une donnée, qui viendra enrichir les hypothèses qui nourriront la décision de demain.

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