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ERP et analyse prédictive

ERP prédictif

L’analyse prédictive, en nette progression ces dernières années, est plus qu’un effet de mode technologique. Sa percée dans le monde professionnel s’illustre parfaitement par son importance grandissante dans les systèmes d’ERP.  Ce constat n’est ni le fruit du hasard, ni une lubie d’informaticien. Les bénéfices qu’on peut retirer de cette technique lui promettent un essor conséquent pour les années à venir.

Qu’est-ce que l’analyse prédictive ?

L’analyse prédictive est un type d’exploration des données qui cherche à établir des modélisations statistiques de récurrences observables. L’idée est simple : un comportement passé a des chances de se reproduire dans l’avenir. En tenant compte de tout un ensemble de variables contextuelles il est possible de déterminer si cet événement va se répéter et quand il a le plus de chance de se répéter. Si une entreprise connaît un pic de production à partir de mars et un creux en juin, l’analyse prédictive va permettre de raisonner les ressources en fonction de cette variation. Les répercussions touchent ainsi l’ensemble de l’activité : gestion du personnel, transport, trésorerie… Concrètement, l’analyse prédictive d’un ERP confère une adaptabilité sans précédent à tous types d’activités.

Dans son application informatique il s’agit du principe du machine learning  qui procède comme suit : on attribue une « étiquette » (c’est à dire une nomenclature) à une typologie de données. Puis, lors d’une phase d’apprentissage hors-ligne, on détermine une modélisation d’attribution d’étiquettes. Dans un second temps, lors d’une phase de test en ligne, il s’agit de prédire la probabilité d’appartenance d’une nouvelle donnée à une « étiquette ». Prenons l’exemple d’une station de sismologie : les données relatives aux tremblements de terre passés sont connues et modélisées. Lors de nouvelles secousses, en fonction du modèle préalablement appris, un ordinateur est capable de déterminer si elles sont, ou non, potentiellement à risque.

Plus la quantité de données est importante plus leur analyse prédictive reposera sur une modélisation pertinente et plus les prédictions auront une probabilité élevée. Ça tombe bien, les ERP traitent une quantité de données massive !

Applications de l’analyse prédictive dans un ERP

Les applications sont multiples : un logiciel ERP recouvre tous les aspects de la vie de l’entreprise il est donc logique que l’analyse prédictive fasse de même.

  • Comptabilité : l’analyse prédictive des ERP permet d’anticiper les cycles financiers, notamment en pressentant les volumes saisonniers de procédures de recouvrement. De manière plus générale, l’anticipation des manques à gagner a pour effet de réduire les coûts qui leur sont inhérents. Les ressources nécessaires bénéficient d’une optimisation en amont.
  • Vente : les données relatives à toutes les étapes de vente sont déjà mises à jour en temps réel dans un ERP. L’analyse prédictive peut dès lors en dégager les comportements récurrents qui dépendent, par exemple, de la saisonnalité. Soldes et autres opérations commerciales peuvent être déclinées en fonction des résultats précédents. L’ERP livre une idée plus juste des performances escomptées.
  • Aide à la décision : l’analyse prédictive des ERP permet des simulations aussi sophistiquées que la base de données exploitée est riche. On peut simuler à peu près ce que l’on veut. La seule limite est l’imagination des décisionnaires. La Business Intelligence permet de mieux piloter son entreprise : elle fixe un cap permettant d’améliorer tous les processus de l’entreprise. Prévisions de croissance, de ROI ou pistes de développement du business sont autant d’indices précieux livrés aux décisionnaires. Ces derniers peuvent, en quelques manipulations simples, déterminer si un contexte donné va être propice (ou non) pour leur activité.

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  • RH : l’ensemble des besoins de la gestion du personnel est une problématique rêvée pour l’analyse prédictive. Les statistiques connues peuvent être mise en relation avec le reste de l’activité. On peut répondre aux besoins futurs, comme la gestion d’un turn-over récurant, très longtemps à l’avance. Le recours aux intérimaires par exemple est anticipé aussi bien en terme de volume que de coût.
  • CRM : les statistiques sont idéales pour analyser les comportements des prospects ou clients. L’intégration d’un CRM dans un ERP permet déjà de réaliser des prouesses dans la gestion de la relation client et l’analyse prédictive offre une nouvelle dimension à cette synergie. Les comportements peuvent être prévus et la relation client organisée en conséquence. Quelle que soit la taille de la structure concernée, plus la base de données clients est riche, plus les scénarios d’interactions  envisagés sont nombreux et pertinents. Dès lors, il devient aisé de prévoir le moment dans l’année le plus propice au meilleur retour d’une offre promotionnelle par exemple.

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  • Gestion des stocks : elle est aussi soumise à des cycles et peut être modélisée. Les volumes, entrées et sorties, contraintes logistiques et frais relatifs sont connus. Dès lors, l’ERP peut au regard de ces données proposer des mesures qui accentuent la rentabilité ou mettre en place des stratégies de réductions des risques. Un des bénéfice qui à lui seul justifie l’usage de l’analyse prédictive dans la gestion des stock par un ERP : la diminution, voir la disparition, de perte de matière première.

Un levier de performance… de plus

Si la puissance intrinsèque d’un logiciel de gestion est déjà immense, l’aspect prédictif ne fait que l’accentuer. La sophistication des modélisations n’est pas prête de s’arrêter avec le développement du data mining et de son exploitation. L’analyse prédictive a de beaux jours devant elle et, par effet de ricochet, les progiciels de gestion intégrée aussi. Le développement d’algorithmes et leurs implications dans l’analyse prédictive s’accompagnent d’une montée en puissance matérielle. Même si l’avenir de la loi de Moore a récemment été nuancé, force est de constater que les ERP n’ont de cesse de s’orienter vers l’implémentation d’éléments prédicteurs. Le développement logiciel intègre de mieux en mieux l’analyse prédictive et les domaines d’applications  s’élargissent, Le data business devient peu à peu le nouvel Eldorado de l’univers IT.

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