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NOTE DE L'ÉDITEUR
Cet article est la réédition actualisée de l'article intitulé "Méthodes de prévision - Présentation générale" de Jacques BALESTE paru en 2001.
RÉSUMÉ
Dans un environnement marqué par une incertitude accrue, les prévisions sont devenues indispensables à la prise de décision. En entreprise, ces décisions vont des niveaux stratégiques de conception des réseaux logistiques, jusqu'aux décisions opérationnelles de gestion des matières et des ressources nécessaires à la production et la distribution. Face à ce besoin, une pléthore de méthodes quantitatives et qualitatives de prévision ont été développées depuis plusieurs décennies. Ces approches se basent essentiellement sur le jugement humain ou sur des outils statistiques. Cet article décrit, de manière synthétique, le principe de ces méthodes, leurs caractéristiques, ainsi que le contexte et les conditions de leur utilisation.
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In an environment marked by heightened uncertainty, forecasts have become indispensable to decision making. Within companies, these decisions are carried out from the strategic level design of logistic networks up to operational management decisions concerning materials and resources necessary for production and distribution. In order to meet this need, a significant number of quantitative and qualitative forecasting methods have been developed over the last decades. These approaches are mainly based on human judgment or statistical tools. This article describes, in a synthetic fashion, the principle of these methods, their characteristics, as well as their context and conditions of use.
Auteur(s)
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Mohamed Zied BABAI : Ingénieur de l'École nationale d'ingénieurs de Tunis - Docteur en génie industriel de l'École Centrale Paris - Professeur en gestion des opérations à BEM-Kedge Business School (France) -
INTRODUCTION
Dans un environnement marqué par une incertitude accrue, les prévisions sont devenues omniprésentes dans la plupart des activités humaines, et indispensables au bon fonctionnement des entreprises.
Les délais de réaction étant souvent très courts en entreprise, celle-ci a besoin de prévoir l'évolution de plusieurs variables dans son environnement afin d'avoir une meilleure gestion et une optimisation des ressources, qui sont généralement coûteuses. Par exemple, les prévisions des ventes sont indispensables à toutes les décisions logistiques de l'entreprise à cause des délais de livraison aux clients, qui sont généralement très courts par rapport aux cycles de production relativement plus longs. Ces décisions vont du niveau stratégique jusqu'au niveau opérationnel. Elles incluent par exemple :
-
au niveau stratégique : les décisions sur le nombre et la capacité des systèmes de production et des centres de distribution ;
-
au niveau tactique : la planification des opérations et le calcul des besoins de matières et des ressources nécessaires à la production, la distribution et le transport ;
-
au niveau opérationnel : toutes les décisions nécessaires pour la gestion des stocks et des approvisionnements, pour l'ordonnancement de la production, pour l'élaboration des plans de tournées de véhicules, etc.
Il est important de souligner que, dans une entreprise, la prévision des ventes est une étape essentielle de la préparation du Plan industriel et commercial (PIC) et du Plan (ou Programme) directeur de production (PDP).Ces deux processus de planification produisent des données qui alimentent le système de pilotage des ressources, connu sous le nom de Management des ressources de production (MRP, Material Requirement Planning).Ces outils sont au cœur des progiciels de gestion intégrés (ERP), qui permettent d'optimiser les ressources et les moyens techniques de l'entreprise ainsi que de mieux satisfaire la demande des clients .
Par ailleurs, dans le cadre des nouveaux programmes de Gestion collaborative de la planification, de la prévision et des réapprovisionnements (CPFR, Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment) dans les chaînes d'approvisionnement intégrées, les prévisions sont également indispensables afin d'assurer une meilleure visibilité de la demande entre les industriels et les partenaires commerciaux .
Ce partage des prévisions entre les différents acteurs de la chaîne d'approvisionnement permet d'intégrer les plans commerciaux dans les plannings opérationnels afin d'assurer un rendement optimal se traduisant par un moindre coût et un meilleur taux de service aux clients.
Notons qu'exceptionnellement dans certains secteurs les prévisions peuvent ne pas être indispensables notamment dans les décisions à moyen et à court terme. Cela est le cas des secteurs où les entreprises travaillent à la commande comme par exemple le secteur de l'aéronautique ou des chantiers navals.
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KEYWORDS
strategy | statistical techniques | analytical methodology | prevention | decision making
VERSIONS
- Version archivée 1 de avr. 2001 par Jacques BALESTE
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Caractéristiques et principes des méthodes de prévisions
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5. Conclusion
Plusieurs méthodes de prévisions ont vu le jour depuis des décennies pour servir un besoin croissant de prise de décision dans un environnement incertain. Ces décisions, qui vont du niveau stratégique jusqu'au niveau opérationnel, ont souvent un impact important sur les coûts des produits vendus et le taux de service aux clients. Comme présenté dans cet article, les méthodes de prévisions peuvent être qualitatives, reposant sur le jugement humain, ou être quantitatives, reposant sur des outils statistiques. Elles peuvent également être simples ou très sophistiquées, peu coûteuses ou très coûteuses, etc.
Le choix d'une méthode de prévision dépend de l'horizon de prévisions, de la disponibilité des données historiques, et des informations sur les facteurs externes qui influent sur la variable à prévoir. Plus l'horizon de planification est long, moins les prévisions seront fiables. Par ailleurs, plus les données historiques et les informations exogènes sont disponibles, plus les prévisions seront précises.
Une bonne approche de prévision consiste donc à combiner le jugement humain et les méthodes quantitatives tout en assurant un compromis entre la complexité de la méthode et la précision souhaitée selon le besoin du décideur.
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - CORDEAU (J.F.) - La prévision de la demande. - Polycopié de cours, HEC Montréal (2007).
-
(2) - BOURBONNAIS (R.), USUNIER (J.C.) - Prévision des ventes : théorie et pratique. - 5e édition, Economica, Paris (2013).
-
(3) - MAKRIDAKIS (S.), WHEELWRIGHT (S.C.), HYNDMAN (R.J.) - Forecasting methods and applications. - 3rd edition, Wiley, New York (1998).
-
(4) - GOODWIN (P.) - Integrating management judgment with statistical methods to improve short-term forecasts. - Omega-International Journal of Management Science, vol. 30, p. 127-135 (2002).
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(5) - BOX (G.E.P.), JENKINS (G.M.) - Time series analysis : forecasting and control. - 2nd edition, Holden Day, San Francisco (1976).
-
(6) - BROWN (R.G.) - Statistical forecasting for inventory control. - McGraw-Hill,...
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