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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 :
-
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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VERSIONS
- Version archivée 1 de avr. 2001 par Jacques BALESTE
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Mesures d'erreur de prévision
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3. Méthodes quantitatives
Les méthodes quantitatives se basent sur l'étude d'historiques de réalisations et font l'hypothèse que le comportement des réalisations du passé va se reproduire dans le futur.
Ce chapitre décrit certaines méthodes quantitatives et donne des exemples de calcul de prévisions avec chacune d'entre elles.
3.1 Méthodes causales ou explicatives
Les méthodes causales permettent d'établir une relation de cause à effet entre la variable à prévoir (variable expliquée) et une (ou plusieurs) variable(s) explicative(s) (variables exogènes).
-
Dans le cas où la relation est linéaire, et peut s'expliquer par une seule variable explicative, on parle d'un modèle de « régression linéaire simple » qui peut s'écrire sous la forme :
avec :
- Yt :
- valeur de la variable expliquée à une période t,
- Xt :
- variable explicative à une période t,
- et :
- terme aléatoire qui représente tout ce qui n'est pas expliqué par le modèle à une période t,
- a et b :
- coefficients inconnus.
-
Si on dispose d'un historique de n réalisations des variables Yt et Xt (ayant respectivement les moyennes
), le degré de liaison entre les deux variables peut être mesuré à l'aide du coefficient de corrélation dont l'expression est :
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Méthodes quantitatives
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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2/ Test de validation
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Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.
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