VIII : Gestion des prévisions

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1 CHTIBI Chafik

2 Une prévision est une prédiction des événements à venir qu'on utilise à des fins de planification. Les méthodes de prévision peuvent se fonder sur des modèles mathématiques utilisant les historiques disponibles, sur des méthodes qualitatives qui partent de l'expérience de l'encadrement, ou combiner les deux. 2

3 1. Caractéristiques de la demande Dans l'entreprise, prévoir la demande est la base de la plupart des décisions. La tâche est ardue, car la demande de biens ou de services varie considérablement. Une suite d observations statistiques ordonnées dans le temps concernant la demande d'un produit ou d'un service forme un modèle appelé série chronologique. La plupart des séries chronologiques suivent un de ces cinq schémas : Schéma horizontal. La fluctuation de la demande serpente autour d une moyenne constante. Schéma avec tendance. L augmentation ou la diminution de la moyenne des séries chronologiques est systématique sur la durée. Schéma saisonnier. Les variations de la demande sont périodiques et dépendent de l heure, du jour, de la semaine, du mois ou de la saison. Schéma cyclique. Les variations de la demande sont graduelles, peu prévisibles sur de longues périodes (années ou décennies). Schéma aléatoire. La variation de la demande est imprévisible. 3

4 1. Caractéristiques de la demande (suite) Horizontal : les données fluctuent autour d une ligne horizontale Avec tendance : les données sont en augmentation ou en baisse de manière uniforme Saisonnier : les données présentent des pointes et des creux, toujours aux mêmes périodes de l année Cyclique : les données révèlent des fluctuations graduelles sur de longues périodes 4

5 2. Conception du système de prévision Avant d'exploiter des techniques de prévision et d'analyser les problèmes, la direction doit prendre trois décisions : (1) quel sera le champ prévisionnel, (2) quelle technique de prévision employer et (3) quels types de matériel et de logiciels informatiques utiliser Champ prévisionnel Bien qu'il soit nécessaire d'estimer la demande pour chacun des biens ou services produits par une entreprise, il est plus simple de prévoir la demande pour des groupes ou des gammes de produits, puis de la dériver pour chaque produit ou service de la gamme (processus appelé agrégation). En outre, il est tout aussi important de sélectionner l'unité de mesure appropriée (par exemple, unités ou heures machine) que la meilleure méthode possible. 5

6 2. Conception du système de prévision (suite) 2.2. Choix de la méthode de prévision L'objectif du prévisionniste est de développer une prévision utilisable à partir des informations à sa disposition à l'aide d'une technique appropriée aux caractéristiques de la demande. Pour prévoir la demande, on fait appel à deux types généraux de méthodes : qualitatives et quantitatives. Les premières incluent les méthodes au jugé, qui convertissent en approximations quantitatives les avis de la direction et des experts, les études conduites auprès des clients et les estimations fournies par la force de vente. Les secondes englobent les méthodes causales et l'analyse des séries chronologiques. Les méthodes causales exploitent des historiques fondés sur des variables, comme les campagnes promotionnelles, les conditions économiques et les actions des concurrents. L'analyse des séries chronologiques est une procédure statistique qui s'appuie essentiellement sur des historiques pour projeter la demande à venir et identifier les schémas, qu'il s'agisse de tendances ou de saisonnalité. 6

7 2. Conception du système de prévision (suite) 2.3. Informatique des prévisions Les ordinateurs sont indispensables à bien des applications prévisionnelles à court terme. Les analystes examinent les séries chronologiques de chaque produit ou service pour en tirer les conclusions utiles. Désormais les logiciels simplifient les tâches de coordination des prévisions entre détaillants et fournisseurs. 7

8 3. Prévisions empiriques En l'absence d'historique, les responsables s'appuient sur leur expérience pour générer des prévisions. La connaissance liée à l'expérience permet également d'apporter des correctifs aux prévisions engendrées par les méthodes quantitatives. À cet effet, il est recommandé de recourir à quatre méthodes parmi les plus efficaces de celles exploitées actuellement : les estimations de la force de vente, l'avis de la direction, les études de marché et la méthode Delphi Estimations de la force de vente Les estimations de la force de vente sont des prévisions compilées à partir des estimations de la demande à venir que les commerciaux de l'entreprise fournissent périodiquement. 8

9 3. Prévisions empiriques (suite) 3.2. Avis de la direction L'avis de la direction est une méthode de prévision qui consiste à compiler l'opinion, l'expérience et les connaissances techniques d'un ou de plusieurs dirigeants pour établir une prévision unique Étude de marché L étude de marché est une approche systématique permettant de déterminer l'intérêt du client pour un produit ou un service en créant et en testant des hypothèses au moyen de sondages. Pour conduire une étude de marché, il faut : 1. Créer un questionnaire afin de recueillir des informations de catégories socioprofessionnelles, de niveau de vie et d état civil auprès des personnes interrogées et de poser un certain nombre de questions à l intérêt du sondé pour le produit ou le service. 9

10 3. Prévisions empiriques (suite) 3.3. Étude de marché (suite) 2. Décider de la manière d'administrer l'enquête : sondage par téléphone, mailings ou entretiens personnels. 3. Choisir un échantillon représentatif des foyers à interroger (effectuer une sélection aléatoire dans la cible du produit ou du service). 4. Analyser les informations collectées avec bon sens, et moyennant des outils statistiques capables d interpréter les réponses, de déterminer leur précision, de prendre en considération les facteurs économiques concurrentiels qui ne sont pas abordés dans le questionnaire et de vérifier si le sondage porte bien sur un échantillon aléatoire du marché potentiel. 10

11 3. Prévisions empiriques (suite) 3.4. Méthode Delphi La méthode Delphi est un processus qui consiste à obtenir l'accord d'un groupe d'experts anonymes. La méthode Delphi permet de prévoir une demande à long terme pour des produits existants et d'effectuer des projections concernant les nouveaux produits. Elle est également intéressante dans le cadre de la prévision technologique. 11

12 4. Méthodes causales : la régression linéaire On fait appel aux méthodes causales lorsqu'on dispose d'historiques et qu'on identifie une corrélation entre le facteur à prévoir et d autres éléments, externes ou internes. Les méthodes causales fournissent les outils prévisionnels les plus perfectionnés, prédisent avec précision les changements d orientation de la demande et permettent de préparer des prévisions à long terme. La régression linéaire consiste à mettre en corrélation, au moyen d'une équation linéaire, une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. 12

13 4. Méthodes causales : la régression linéaire (suite) Dans les modèles les plus simples de régression linéaire, la variable dépendante est une fonction à une seule variable indépendante ; par conséquent, la corrélation théorique forme une ligne droite: Y = a + bx où : a = segment Y de la courbe b = inclinaison de la courbe 13

14 4. Méthodes causales : la régression linéaire (suite) Exemple : Utilisation de la régression linéaire pour prévoir la demande d'un produit Le responsable du calendrier de production de l'entreprise est chargé de préparer les prévisions de la demande pour planifier les quantités à produire. Lors d'une réunion, le directeur marketing lui transmet des informations sur le budget publicitaire et les ventes d'une charnière de porte. Les données sur les cinq derniers mois sont les suivantes : 14

15 4. Méthodes causales : la régression linéaire (suite) Exemple : Utilisation de la régression linéaire pour prévoir la demande d'un produit (suite) Le directeur du marketing précise que, le mois prochain, l'entreprise va débourser en publicité pour ce produit. Solution On suppose que les ventes sont linéairement liées aux dépenses publicitaires. Autrement dit, les ventes représentent la variable dépendante, Y, et les dépenses publicitaires la variable indépendante, X. En nous servant des données mensuelles relatives aux ventes et aux dépenses publicitaires fournies par le directeur du marketing, nous pouvons déterminer les meilleures valeurs pour a, b (à cet effet on utilise des programmes informatiques). 15

16 4. Méthodes causales : la régression linéaire (suite) Exemple : Utilisation de la régression linéaire pour prévoir la demande d'un produit (suite) Solution (suite) L'équation de régression est la suivante : y = - 8, ,230X Dans la mesure où la dépense publicitaire va s'élever à 1 750, la prévision pour le mois 6 est la suivante : y = - 8, ,230(1,75) = 183,015 unités Décision : Le responsable du calendrier de production peut exploiter cette prévision pour déterminer la quantité de charnières de porte en laiton à produire pour le mois 6. Supposons qu'il dispose de unités en stock. Pour compléter, il doit produire : = unités, s'il ne veut pas risquer de manquer des ventes. 16

17 5. Méthodes applicables aux séries chronologiques 5.1. Estimation de la moyenne Moyennes mobiles simples La méthode de la moyenne mobile simple permet d'estimer une série chronologique de la demande et d'éliminer les effets de la fluctuation aléatoire. Pour calculer la moyenne mobile, il suffit de prendre les moyennes de la demande des n périodes les plus récentes et de les exploiter pour prévoir la période suivante. On exploite ainsi les n demandes les plus récentes et la moyenne «bouge» d'une période à l'autre. Plus précisément, la prévision pour la période t+1 se calcule de la manière suivante : Où D t = demande réelle de la période t. n = nombre total de périodes prises en considération. F t + 1 = prévision pour la période t

18 5. Méthodes applicables aux séries chronologiques (suite) 5.1. Estimation de la moyenne (suite) Moyennes mobiles simples (suite) Exemple - Utilisation de la méthode de la moyenne mobile simple pour estimer la demande moyenne a. Calculez la prévision en moyenne mobile simple pour la semaine 4 en fonction des chiffres des trois semaines précédentes pour l'arrivée des patients à la clinique. Voici les chiffres des trois dernières semaines : b. Si le nombre réel d'arrivées de patients au cours de la semaine 4 est de 415, quelle est la prévision pour la semaine 5? 18

19 5. Méthodes applicables aux séries chronologiques (suite) 5.1. Estimation de la moyenne (suite) Moyennes mobiles simples (suite) Exemple - Utilisation de la méthode de la moyenne mobile simple pour estimer la demande moyenne (suite) Solution a. La prévision en moyenne mobile simple à la fin de la semaine 3 est de : b. Pour prévoir les arrivées de patients à la semaine 5, il nous faut les arrivées réelles des semaines 2 à 4, c'est -à-dire les données des trois semaines précédentes. 19

20 5. Méthodes applicables aux séries chronologiques (suite) 5.1. Estimation de la moyenne (suite) Moyennes mobiles pondérées Avec la méthode de la moyenne mobile pondérée, on applique un coefficient de pondération à chaque série chronologique prise en compte dans la moyenne. La somme des coefficients doit être égale à 1. Par exemple, dans un modèle de moyenne mobile pondérée tenant compte de trois périodes, on peut assigner un coefficient de 0,50 à la période la plus récente, de 0,30 à la précédente et de 0,20 à celle d'avant. On obtient la moyenne en multipliant le coefficient de chaque période par la valeur de la période et en additionnant les produits : F t + 1 = 0,50 D t + 0,30 D t ,20 D t-2 Cette méthode a pour avantage de donner plus de poids aux données récentes. 20

21 5. Méthodes applicables aux séries chronologiques (suite) 5.1. Estimation de la moyenne (suite) Lissage exponentiel La méthode du lissage exponentiel est une méthode de moyenne mobile pondérée sophistiquée qui permet de calculer la moyenne d'une série chronologique en donnant plus de poids aux demandes récentes qu'aux demandes antérieures. La méthode du lissage exponentiel se contente de trois données : la prévision de la dernière période, la demande de la période en cours et un paramètre de lissage, alpha (α), dont la valeur se situe entre 0 et 1. Pour obtenir une prévision lissée exponentiellement, on calcule simplement la moyenne pondérée de la demande la plus récente et de la dernière période. L'équation de lissage exponentiel est la suivante : F t+ 1 = α (Demande de la période) + (1 - α) (Dernière période calculée) = α D t + (1 - α)f t On peut également utiliser une équation équivalente : F t+ 1 = F t + α (D t - F t ) 21

22 5. Méthodes applicables aux séries chronologiques (suite) 5.1. Estimation de la moyenne (suite) Lissage exponentiel (suite) Exemple - Utilisation du lissage exponentiel pour estimer la demande moyenne Reprenons la prévision de l'arrivée des patients à la clinique de l'exemple précédent. Nous sommes à la fin de la semaine 3. Avec α = 0,10, calculez la prévision avec lissage exponentiel pour la semaine 4. Solution La méthode du lissage exponentiel nécessite une prévision initiale. Si on prend les données de la demande des deux dernières semaines et qu'on en fasse la moyenne, on obtient une prévision initiale de ( )/2 = 390. Pour obtenir la prévision de la semaine 4 avec un lissage exponentiel où α = 0,10, nous devons calculer la moyenne à la fin de la semaine 3 : F 4 = 0,10(411) + 0,90(390) = 392,1 Ainsi, la prévision pour la semaine 4 est de 392 patients. Si la demande réelle de la semaine 4 est de 415 patients, la nouvelle prévision pour la semaine 5 sera : F 5 = 0,10(415) + 0,90(392,1) = 394,4 22

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