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L’analyse : la clé de la transformation

 L’analyse géospatiale peut contribuer à la veille stratégique d’une organisation. Dans sa chronique régulière pour ArcNorth News, Chris North explique comment utiliser les multiples renseignements analytiques des SIG.

J’ai récemment regardé une vidéo intéressante d’une séance de la Conférence des utilisateurs d’Esri 2017 à San Diego. La séance avait pour thème l’utilisation des SIG par UPS et était présentée par Jack Levis, qui est directeur principal chez UPS. J’étais très intrigué de voir comment ils utilisaient les SIG, en particulier les analyses, pour optimiser leurs opérations. La vidéo dure environ 35 minutes. Ce qui m’a vraiment sauté aux yeux, c’est la perspective de M. Levis sur les analyses (qui, si vous êtes impatient comme moi, commence autour de la quatrième minute de la vidéo).

M. Levis a décrit quatre types d’analyses : descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives. Cela m’a vraiment fait réfléchir à la manière dont les analyses ont la capacité d’aider à transformer les SIG et, plus important encore, comment les analyses peuvent aider les SIG à transformer nos organisations.

La valeur transformationnelle des analyses. Source : ibm.com

Types d’analyses

Les quatre types d’analyses dont M. Levis discute dans la vidéo sont bien documentés ailleurs, mais prenons un moment pour les mettre dans le contexte d’un SIG.

Traditionnellement, les SIG ont été associés aux analyses descriptives. La plupart d’entre nous utilisent cette capacité des SIG aujourd’hui : nous créons une carte (fondée sur nos données) pour montrer l’emplacement actuel ou antérieur de certains éléments. Par exemple, nous pouvons produire des cartes de densité de nos demandes de service 311 pour voir d’où proviennent la plupart des appels. D’une certaine manière, ce sont essentiellement les analyses que nous faisons tous avec les SIG. C’est comme si l’on disait : « Regardez, nous avons beaucoup de nids-de-poule ici. »

Les analyses diagnostiques ne sont pas effectuées aussi souvent, mais elles sont tout de même courantes dans les SIG. Avec les analyses diagnostiques, nous ajoutons plus de couches de données dans les SIG et examinons ensuite s’il existe une relation quantifiable entre les deux ensembles de données. Maintenant, nous disons : « Regardez, les nids-de-poule sont plus fréquents sur les vieilles routes que sur les nouvelles. »

Les analyses prédictives vont encore plus loin. En nous appuyant sur les diagnostics des relations de nos données, nous tentons d’extrapoler à quel moment dans le futur (si nous avons des facteurs de temps) ou dans quelles autres zones géographiques nous pouvons anticiper les mêmes phénomènes. Maintenant, nous disons : « Regardez, puisque ces routes vont vieillir aussi, on peut s’attendre à avoir plus de nids-de-poule ici dans trois ans. »

Avant d’entrer dans le quatrième type d’analyses, il convient de noter que la grande majorité des mises en œuvre de SIG que j’ai observées n’ont jamais dépassé ces trois niveaux d’analyses. Comprenez-moi bien, il y a de la valeur dans ces niveaux d’analyses. Pensez aux déclarations que j’ai faites sur les nids-de-poule après chaque type d’analyse. Pour moi, ils m’amènent tous à me poser la même question : « Et alors? »

Les analyses prescriptives permettent de passer à la prochaine étape pour déterminer les mesures à prendre afin de corriger une tendance négative ou d’exploiter une tendance positive. Avec les analyses prescriptives, vous testez différentes hypothèses (issues de vos analyses diagnostiques et prédictives) pour déterminer quel est le meilleur plan d’action en fonction d’une certaine mesure (généralement le coût). C’est très complexe, mais cela rapporte beaucoup à l’organisation. Avec l’analyse prescriptive, nous pouvons dire : « Il va y avoir plus de nids-de-poule ici dans trois ans. Si nous les remplissons et attendons, cela nous coûtera X $, mais cela nous coûtera alors Y $ pour repaver ces routes dans deux ans. Nous devrions donc choisir cette option. » Oui, je simplifie afin d’illustrer.

Et alors?

Comme l’ont fait valoir M. Levis et d’autres personnes, nous devons miser sur les analyses prédictives (en grande partie accessibles sous un modèle de libre-service par tous les utilisateurs) pour réellement transformer nos organisations. Toute la valeur d’un SIG pour une organisation découle du fait que les outils SIG permettent d’effectuer tous les types d’analyses : descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives.

 Mais l’histoire ne s’arrête pas là. Il ne fait aucun doute que les SIG ne sont pas le seul moyen d’atteindre ces multiples niveaux d’analyses. Il existe toutes sortes d’outils de veille stratégique. Mais, pour la plupart de ces outils, les cartes ne sont guère plus qu’un nouveau type de graphique. Il est également vrai que les outils de veille stratégique non spatiale peuvent fournir des perspectives qui pourraient ne pas être évidentes d’un point de vue purement spatial.

Je crois que c’est en ajoutant la puissance de l’analyse spatiale aux flux de travaux de veille stratégique existants que nous pouvons contribuer à la transformation de nos organisations. Nous sommes déjà dotés des outils de SIG nécessaires pour exploiter cette ressource. Commençons à les utiliser à leur plein potentiel pour entraîner un véritable changement. 

Cet article a d’abord été publié en anglais dans le numéro d'automne 2017 d’ArcNorth News.

 

À propos de l’auteur(e)

Chris North is the Director of Technology Adoption for Esri Canada. With over 20 years of experience in geomatics, Chris is an accomplished GIS professional who brings an in-depth understanding of enterprise GIS and technology trends to the company. He has a master's degree in GIS from the University of Edinburgh, Scotland, and an undergraduate degree in geography from Queen's University in Kingston, Ontario. Chris is also a graduate of the Cartography Program at Sir Sandford Fleming College, Ontario. He is the recipient of several industry awards and continues to be involved with many industry groups.

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