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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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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) - Cet article est la réédition actualisée de l'article intitulé « Méthodes de prévision – Présentation générale » de Jacques BALESTE paru en 2001
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 :
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au niveau stratégique : les décisions sur le nombre et la capacité des systèmes de production et des centres de distribution ;
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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 ;
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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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VERSIONS
- Version archivée 1 de avr. 2001 par Jacques BALESTE
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Conclusion
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4. Mesures d'erreur de prévision
Plusieurs critères peuvent être utilisés en pratique pour mesurer l'erreur d'une méthode de prévision.
Nous présentons dans le tableau 11 les quatre principales mesures d'erreur qui représentent les mesures les plus simples et les plus répandues en pratique. Les notations des variables utilisées dans ce tableau 11 sont les mêmes que celles introduites tout au long du § 3.
L'objectif d'une méthode de mesure d'erreur de prévisions est d'avoir une erreur moyenne proche de 0. Cependant, en utilisant l'erreur algébrique moyenne (appelée aussi le « biais »), les erreurs positives et négatives peuvent s'annuler lorsqu'elles s'additionnent, et donc cette mesure ne permet pas de distinguer entre une méthode, qui fait de très petites erreurs positives et négatives, et une autre, qui fait de grandes erreurs positives et négatives.
L'erreur absolue moyenne et l'erreur quadratique moyenne pallient ce problème en utilisant des valeurs positives dans le calcul de la moyenne des erreurs. L'avantage de l'erreur quadratique sur l'erreur absolue est qu'elle permet de distinguer plus facilement le cas où une grande erreur de prévision provient d'une méthode de prévisions qui fait quelques grandes erreurs de celle où l'erreur provient d'une somme importante de petites erreurs.
Finalement, l'inconvénient des trois premières mesures d'erreur est qu'elles ne reflètent pas le niveau d'erreur par rapport au niveau moyen des réalisations, d'où l'intérêt d'utiliser la quatrième mesure, qui donne une mesure relative de l'erreur moyenne par rapport aux réalisations de l'historique.
Même si l'objectif de tout prévisionniste est de choisir une méthode de prévisions qui donne plus de précision, il est à noter que, dans certains cas, on peut tolérer un faible degré de précisions. En entreprise, on peut accepter, par exemple, des erreurs de...
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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).
-
(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, New...
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