LES TECHNIQUES DE PRÉVISIONS
PLAN
INTRODUCTION
I. II. III. IV.
POURQUOI FAIRE DES PREVISIONS ? LES CRITERES DE CHOIX D’UNE METHODE LES PREVISION QUALITATIVES LES PRÉVISIONS QUANTITATIVES
CONCLUSION
INTRODUCTION
DEFINITION
La prévision est une fonction permettant d’estimer
la demande future pour les biens et les services offerts par l’entreprise, qui est établit soit mathématiquement soit intuitivement soit en combinant les deux méthodes.
Pourquoi faire des prévisions?
Le changement du comportement des consommateurs
L’évolution technologique
Prévoir pour choisir une stratégie
Différentes utilisations des prévisions
Finance et comptabilité : prévision de trésorerie
Production : planifier les quantités à produire
Achats : prévisions d’approvisionnement
Critères de choix
Horizon temporel
Coût de la méthode
Délai de mise en œuvre
Type d’activité
Degré de fiabilité
LES MÉTHODES QUALITATIVES
LES MÉTHODES QUALITATIVES
« Prévision qui utilise des données subjectives. Dépendent du jugement, de l’expérience et de l’expertise de ceux qui les formulent ».
Adapté de « La gestion des opérations »; p.59
Estimation par les vendeurs
On demande aux vendeurs d’élaborer des prévisions ou même anticiper les réactions des consommateurs
Estimation par les vendeurs (2)
Les biais :
Les vendeurs sont peu motivés pour la prévision
Leur vision des choses est restreinte
Ils n’ont pas d’expertise dans le domaine de la prévision
Estimation par les vendeurs (3)
Correction aux biais :
Séparation entre les tâches de prévision et celles de ventes (anonymat des prévisions)
Organiser des sessions de formation
Motiver les vendeurs par des primes de régularité
Méthode de Delphes
« La méthode Delphi a pour but de mettre en évidence des convergences d’opinion et de dégager certains consensus sur des sujets précis, grâce à l’interrogation d’experts, à l’aide de questionnaires successifs ».
Méthode de Delphes (2)
Méthode de Delphes
Avantages : •Elles tiennent compte des facteurs intangibles. •Elles sont utiles lorsqu’il existe très peu de
données
Inconvénients : •Longueur du processus de consultation, •Risque d’obtenir une prévision biaisée ou
arbitraire,
•Coûts souvent élevés
PANEL D’EXPERTS
Panel d’experts
• Objectif
– Synthétiser les différentes contributions ( témoignages, rapport de recherche) a propos d’un thème et de produire un rapport qui fournit une vision ou des recommandations concernant les possibilités futurs pour le thèmes a bordés.
Panel d’experts
• Procédure
– Préparation:
• Définition du projet; • Recrutement des panélistes et du personnel de
soutien; (Complémentarité et équilibre)
• Sélection du président du panel.
Panel d’experts
• Mise sur pied du panel
– Le panel est prêt a étudier les thèmes; – Présentation des rapports a la fin:
• Les rapports doivent répondre aux mêmes normes
d’intégrité des autres études scientifiques et techniques;
• Les rapports doivent chercher un consensus.
Panel d’experts
• Bonnes pratiques pour réussir
– Les participants doivent provenir d’horizons
divers
– En plus des qualifications techniques, un
esprit créatif, travailler en groupes
– Le panel doit être présidés pour préserver la motivation, résoudre les conflits, contrôler les plannings, les contraintes externes.
Méthode des scénarios
Méthode des scénarios
• Le principe
– Placer l’organisation dans son
environnement tout en tenant compte de ses spécificités en particuliers ses compétences distinctives.
Potentiel de l’entreprise Vs environnement = scénarios et possibilités stratégiques
Méthode des scénarios
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• Description de la méthode – Qu’est ce qu’un scénario ?
• C’est un ensemble formé par la description d’une
situation future et du cheminement des événements qui permettent de passer de la situation a actuelle a la situation future.
• 2 types de scénarios:
– Exploratoire – D’anticipation ou normatif
Méthode des scénarios
• Mise en place de la méthode • Phase 1: construire une base – Constituer des représentation de l’état du système constituer par l’entreprise et son environnement • Délimiter le système et son environnement; • Déterminer les variables essentielles; • Analyser la stratégies des acteurs.
Méthode des scénarios
• Phase 2: balayer le champ des possibles
et réduire l’incertitude – Éliminer des hypothèses peu certaines( P.E) – Recombinaisons des hypothèses
sélectionnées
• Phase 3 : élaborer les scénarios
– Décrire les cheminements (diachronique)
Méthode des scénarios
• Avantages; c’est une méthode
modulaire (de A à Z)
• Limites: le temps en général 12 a
18mois.
LES MÉTHODES QUANTITATIVES
1. L’ajustement par la méthode des points extrêmes
Principe de la méthode
En général, on s’appuie sur des séries
chronologiques et on essaie de découvrir des tendances ou des variables qui expliquent le niveau d’un phénomène ( les ventes par exemple) et on cherche quelle sera leur valeur dans le future.
Exemple
soit les quantité vendues d’un produit P par l’entreprise FETHY pendant 10 années successives :
Années
Quantités
Années
Quantités
1
2
3
4
5
400
900
1000
1050
1100
6
7
8
9
10
1450
1615
1660
1660
2140
TAF : Quelle quantité peut on espérer vendre les années 11 et 12 ?
Solutio n On doit d’abord déterminer les points extrêmes de
notre série (X, Y) Avec [Point minimum (1, 400)] [Points maximum (10, 2140)] Donc, on aura un système à deux équations :
Y = aX+b
400 = a + b 2140 = 10a + b
a = 193.33 b = 206.67
Donc : Y = 193.33X + 206.67
Solution (suite)
On remplace donc X par 11 et on aura: La prévision pour la 11éme année: 193.33*11 + 206.67 = 2333.3 La même chose pour la 12éme année : 193.33*12 + 206.67 = 2526.63
2. L’ajustement par la méthode de Mayer
Principe de la méthode
Cette méthode consiste à: partager la série statistique en deux groupes. calculer les coordonnées des points moyens de
chaque groupe.
Exemple
sur la base du premier exemple : G1 : (1,400) ; (2,900) ; (3,1000) ; (4,1050) ; (5,1100). G2 : (6,1450); (7,1615) ; (8,1660) ; (9,1660) ; (10,2140).
En suite, on doit calculer les coordonnées des points moyens
de chaque groupe.
G1 : (X1, Y1) X1 = (1+2+3+4+5)/5 = 3 Y1 = (400+900+1000+1050+1100)/5 = 890 G2 : (X2, Y2) X2 = (6+7+8+9+10)/5 = 8 Y2 = (1450+1615+1660+1660+2140)/5 = 1705
Enfin, on cherche la droite d’équation passant par G1 et G2
890 = 3a + b 1705 = 8a + b
a = 163 b = 401
On aura donc l’équation suivante:
Y= 163X + 401
3. L’ajustement linéaire par la
méthode des moindres carrées
Principe de la méthode
Selon cette méthode, on doit chercher l’équation qui
passe par les points moyens X et Y.
Notre objectif est de prévoir les ventes (par exemple) donc il faut que l’écart entre les valeurs observées réellement et celles calculées sur la droite soit le plus petit possible.
Pour cela, le coefficient directeur de l’équation
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(a) doit être de la forme :
a =
Σ Xi. Yi
Σ Xi2
Et : b = Y – aX
Avec : Xi = xi – x et Yi= yi – y
Exemple
Durant les quatre années, l’entreprise AMAL a réalisé les productions
suivantes :
xi
1
2
3
4
yi
200
240
260
360
Xi = xi – x Yi = yi – y
Xi2
-1,5
-0,5
0,5
1,5
-65
-25
-5
95
2,25
0,25
0,25
2,25
XiYi
97,5
12,5
-2,5
142,5
Σ xi =10
Σyi=1060
Σ Xi2=5
Σ Xi. Yi=250
x = 10/4 = 2.5 y = 1060/4 = 265 point moyen (2.5 ; 265)
a = 250/5 = 50 b = 265 – 50×2.5 = 140
Donc : Y = 50X+140
4. La moyenne mobile
arithmétique
Principe de la méthode
Pour éliminer le contenu aléatoire d’une série, on
pourrait considérer l’utilisation d’une certaine forme de moyenne des valeurs observées récentes. C’est ce que fait la méthode des moyennes mobiles, en prenant un ensemble de valeurs observées, en calculant leur moyenne, et finalement en employant cette moyenne comme prévision de la prochaine période.
Exemple
période
demande observée
prévision (moyenne mobile sur 3 mois)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2000
1350
1950
1975
3100
1750
1550
1300
2200
2770
2350
,,,
(2000+1350+1950)/3 =1767
Publicité
(1350+1950+1975)/3 = 1758
2342
2275
2133
1533
1683
2090
2440
1999
janvier
février
mars
avril
mai
juin
juillet
août
septembre
octobre
novembre
décembre
5. La moyenne mobile
pondérée
Principe de la méthode
On affecte un coefficient correcteur aux valeurs
enregistrées pour donner plus de valeur et de poids aux données les plus récentes car celles-ci sont en général plus fiables que celles anciennes.
Exemple
période
demande observée
3 mois)
prévision (moyenne mobile pondérée sur
(2000*1+1350*2+1950*3)/6 = 1758.33
(1350*1+1950*2+1975*3)/6 = 1862.5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2000
1350
1950
1975
3100
1750
1550
1300
2200
2770
2350
,,,
1999
janvier
février
mars
avril
mai
juin
juillet
août
septembre
octobre
novembre
décembre
6. Le lissage exponentiel
Cette technique tient compte de toutes les données
passées connues et leur accorde un poids sous forme de coefficients de pondération reliés entre eux par une loi connue. L’avantage est que le lissage n’oblige à mémoriser que la dernière donnée et la prévision correspondante.
Si Pt est la prévision pour la période t, Dt la demande
constatée pour la période t, et si nous appelons α (0 < α< 1) la constante de lissage, la prévision pour la période Pt+1 sera :
Pt+1= α Dt + (1- α) Pt
CONCLUSION