Rappel de notions de statistique
Méthodes de prévision - Présentation générale

Dans l’entreprise, aujourd’hui, il ne se passe pas une journée sans qu’un cadre n’ait à effectuer l’estimation de quelque chose :

• au service commercial, on désirera avoir une idée des ventes possibles pour les trois mois à venir ;

• au bureau des méthodes, on procédera à l’évaluation du temps de montage d’un ensemble complexe ;

• au bureau des devis, on établira une offre, exprimée en temps et en valeur ;

• au service des achats, on bâtira un plan d’approvisionnement et de stockage pour couvrir les besoins en matières et composants des périodes à venir ;

• par ailleurs, on devra évaluer les investissements en matériels, les plans d’embauche ou de licenciement nécessaires à la réalisation d’un programme envisagé par la direction ;

• etc.

Notons, également, que la prévision se situe en amont des techniques de calcul des besoins. À ce titre, elle est une étape incontournable dans la préparation des plans d’approvisionnement et des plans de charge des entreprises industrielles afin d’optimiser les flux. La prévision est notamment indispensable dans l’élaboration des méthodes d’ordonnancement telles que le MRP2 (management des ressources de production).

Malgré les difficultés, toutes ces actions doivent être conduites avec un minimum de risque d’erreur ; en effet, les conséquences des défauts en matière d’estimation prévisionnelle peuvent être graves voire dramatiques pour le fonctionnement de l’entreprise.

Par exemple, lors de l’élaboration d’un devis constituant la base d’une offre à un client, une sous-estimation du temps et du coût entraînera une perte après réalisation mais une surestimation risquera de vous ôter toute compétitivité. De même dans l’établissement d’un plan d’approvisionnement, une prévision trop forte des consommations futures engendrera un stock, alors qu’une prévision trop faible pourra se traduire par des ruptures dans l’avenir. Au niveau du management général, les erreurs de prévision dans la mise en place des infrastruc-tures et des plans d’embauche ou de licenciement du personnel risquent d’orienter l’entreprise dans la mauvaise direction pour les cinq à dix ans à venir.

Ajoutons que ce problème devient de nos jours de plus en plus délicat car ce contexte industriel et économique fait que nous sommes plongés dans un univers aléatoire ou rien n’est acquis même lorsque les facteurs influents semblent connus et maîtrisés.

Dans ces conditions on peut adopter deux attitudes :

• soit on décide que toute tentative de prévision est utopique et qu’il vaut mieux concentrer son énergie à bien gérer le présent et à supputer des données pour le futur, en tenant compte bien sûr de son expérience et surtout en saisissant les opportunités ;

• soit on est convaincu que, malgré les difficultés, il est préférable d’essayer de tracer, d’une manière rationnelle, une image du futur, quitte à mener dans un deuxième temps une action volontariste pour modifier cette évolution.

On rencontre ces deux attitudes dans de nombreuses entreprises, la première est encore beaucoup trop adoptée au sein des PMI, PME, mais aussi à l’intérieur de certains services de grandes entreprises, la seconde gagne du terrain, et c’est une bonne chose, grâce souvent à l’embauche de jeunes cadres « initiés » aux techniques de prévision.

Les deux attitudes précédentes se traduisent par deux types de méthodes de prévision :

• les premières, que l’on peut qualifier de méthodes « pifométriques » (intuitives), consistent à gagner du temps dans l’évaluation des valeurs futures en utilisant l’expérience, ainsi que la connaissance du présent et de la conjoncture. Il va de soi que la fiabilité d’une telle prévision dépend pour une très large part des qualités de l’agent qui l’effectue ;

• les secondes, qui constituent les méthodes rationnelles, mettent en œuvre des modèles, plus ou moins sophistiqués, s’appuyant sur le passé mais aussi prenant en compte le futur par le biais d’enquêtes.

Ce sont ces deuxièmes méthodes qui font l’objet de cet article ; mais il faut rester pragmatique et il n’est pas exclu d’utiliser conjointement les deux types de méthodes en adoptant la procédure ci-après :

Commencer par construire la prévision à l’aide des méthodes rationnelles puis corriger, le cas échéant, la valeur obtenue, en hausse ou en baisse, en tenant compte de facteurs dont la probabilité d’apparition est grande. Ces facteurs peuvent d’ailleurs être de nature subjective.

Mais attention, une prévision n’est pas une prophétie. Un prévisionniste ne peut prétendre définir une valeur future exacte, précise et absolument certaine. Tout au plus sera-t-il capable de déterminer pour cette grandeur une valeur minimale (plancher) ou bien une valeur maximale (plafond) ou encore un couple de valeurs établissant un intervalle mini-maxi (fourchette), ces estimations étant toujours relatives à une probabilité de succès.

La prévision ainsi obtenue peut paraître approximative ; en pratique, elle s’avère toujours utile et suffisante dans la résolution des problèmes de prévision que l’on rencontre en gestion des entreprises : chiffre d’affaires, consommation d’articles, activité en volume, estimation de temps et de coûts.

Nous devons admettre la règle suivante : « il vaut mieux une prévision approximative que pas de prévision du tout... ».

Dans ce premier article, nous allons faire une présentation des différentes méthodes de prévision ainsi qu’un rappel des notions de statistiques qui nous serons nécessaires pour l’étude des méthodes présentées dans les deux articles suivants.

Dans le deuxième article Méthodes de prévision- Méthodes par extrapolation, nous avons choisi de présenter les méthodes par extrapolation dans les trois modèles : fluctuant, cyclique et aléatoire. Ce choix est motivé par deux raisons : d’une part, ces méthodes concernent le court et le moyen terme et comptent parmi les plus fréquemment utilisées ; d’autre part, elles font appel aux mêmes théories statistiques, essentiellement l’étude des séries chronologiques.

Dans le troisième article Méthodes de prévision- Méthode par intervalle de confiance, nous allons présenter la méthode par intervalle de confiance qui est d’un usage moins courant que les précédentes.