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  • Photo du rédacteurEmmy Ruel

Quelles sont les différences entre les analyses prédictives et les analyses prescriptives?

Au cours des dernières années, l’analytique RH a connu une croissance fulgurante au sein des organisations. Toutefois, on constate que pour plusieurs, cela s’arrête encore à la production d’indicateurs de performance affiché sur un tableau de bord trimestrielle, alors que cela va beaucoup plus loin (voici le continuum de l’analytique RH), jusqu’aux analyses prédictives et aux analyses prescriptives.  Ces deux types d’analyses partagent une base commune dans l'utilisation des données, mais elles diffèrent considérablement dans leur objectif et leur application. Dans cet article, nous explorerons les principales différences entre les analyses prédictives et prescriptives en ressources humaines.


Les analyses prédictives : Comprendre le futur grâce aux données


Les analyses prédictives consistent à utiliser des données historiques pour identifier des tendances et des schémas, puis à utiliser ces informations pour prédire des résultats futurs. En ressources humaines, les analyses prédictives peuvent être utilisées pour planifier les besoins en main-d’œuvre, identifier les risques de roulement des talents, ou encore prédire la performance future des employés.


Par exemple, en analysant les données de performance passée des employés, les entreprises peuvent développer des modèles prédictifs pour déterminer quels candidats sont les plus susceptibles de réussir dans un poste particulier. Il est également possible d’utiliser les analyses prédictives pour identifier les facteurs qui contribuent à la satisfaction des employés et prédire les taux de roulement.

 

Les analyses prescriptives : Guider les décisions vers l'efficacité


Alors que les analyses prédictives se concentrent sur la prédiction des résultats futurs, les analyses prescriptives visent quant à elles à recommander des actions spécifiques pour influencer les résultats de manière positive. Les analyses prescriptives utilisent souvent des techniques avancées telles que l'optimisation mathématique et la modélisation de simulation pour recommander des stratégies et des interventions.


En ressources humaines, les analyses prescriptives peuvent être utilisées pour optimiser les processus de recrutement, allouer les ressources de développement des employés de manière plus efficace, ou encore concevoir des programmes de rémunération compétitifs.

Par exemple, une entreprise pourrait utiliser des analyses prescriptives pour déterminer la meilleure combinaison de compétences et d'expérience nécessaires pour un poste donné, en prenant en compte des facteurs tels que les coûts de recrutement et de formation, ainsi que la disponibilité du talent sur le marché.


Les principales différences entre les analyses prédictives et prescriptives


1.      Les analyses prédictives se concentrent sur la prédiction des résultats futurs en se basant sur des données historiques, tandis que les analyses prescriptives recommandent des actions pour influencer ces résultats.


2.      Leur objectif principal diffère; les analyses prédictives cherchent à anticiper ce qui va se produire, tandis que les analyses prescriptives cherchent à recommander comment atteindre un objectif spécifique de manière optimale.


3.      Les analyses prescriptives sont souvent plus complexes que les analyses prédictives, car elles impliquent généralement des modèles mathématiques avancés et des simulations pour effectuer des recommandations sur les actions à prendre.

 

En résumé, les analyses prédictives et prescriptives offrent toutes deux des moyens puissants d'utiliser les données pour prendre des décisions éclairées en matière de gestion des ressources humaines. Alors que les analyses prédictives fournissent des informations sur ce qui est susceptible de se produire à l'avenir, les analyses prescriptives vont plus loin en recommandant des actions spécifiques pour influencer ces résultats de manière positive. En combinant ces deux approches, les entreprises peuvent non seulement anticiper les défis futurs, mais aussi concevoir des stratégies efficaces pour les surmonter et optimiser leur performance organisationnelle.

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