Des méthodes simples au tableur

Il existe des méthodes de prévision très sophistiquées. Mais pour la plupart des PME, des commerçants et des ONG, quelques méthodes simples suffisent, à condition de les appliquer avec rigueur. Dans cette leçon, tu vas les construire dans un tableur : Excel, LibreOffice Calc ou Google Sheets. On va utiliser un même exemple : les ventes mensuelles de cartons de savon chez un grossiste de Kinshasa. Pour chaque méthode, tu verras la formule, un calcul pas à pas, et le type de situation où elle fonctionne bien. Ouvre ton tableur et refais les calculs avec moi.

La méthode la plus simple consiste à dire : le mois prochain, je vendrai autant que ce mois-ci. Si le grossiste a vendu quatre cent vingt cartons en mai, il prévoit quatre cent vingt en juin. Cela paraît naïf, et c'est d'ailleurs son nom. Pourtant, elle donne parfois d'assez bons résultats quand les ventes sont stables. Son défaut : si mai a été exceptionnel, à cause d'une grosse commande d'un client, juin sera mal prévu. Garde-la quand même dans ton tableur. Elle sert de référence : une méthode plus élaborée qui ne fait pas mieux que la naïve ne vaut pas la peine.

La moyenne mobile fait la moyenne des derniers mois, par exemple les trois derniers. Le grossiste a vendu trois cent quatre-vingts cartons en mars, quatre cent dix en avril et quatre cent vingt en mai. La moyenne fait environ quatre cent trois : c'est sa prévision pour juin. Le mois suivant, on fait glisser la fenêtre : on retire mars et on ajoute juin. Dans le tableur, tu écris la formule MOYENNE sur trois cellules, puis tu la tires vers le bas. Cette méthode lisse les accidents d'un mois. En revanche, quand les ventes montent vite, elle suit avec retard, puisqu'elle regarde en arrière.

On peut améliorer la moyenne mobile en donnant plus de poids aux mois récents, parce qu'ils disent mieux ce qui se passe aujourd'hui. Par exemple, cinquante pour cent pour mai, trente pour cent pour avril et vingt pour cent pour mars. Le calcul donne deux cent dix, plus cent vingt-trois, plus soixante-seize : quatre cent neuf cartons. La prévision est un peu plus haute, parce que les mois récents sont plus forts. Les poids doivent toujours faire cent pour cent au total. Dans le tableur, la fonction SOMMEPROD fait ce calcul en une seule formule, avec une ligne pour les ventes et une ligne pour les poids.

Le lissage exponentiel part d'une idée de bon sens : chaque mois, tu corriges ta prévision d'une partie de ton erreur. Le grossiste avait prévu quatre cents cartons pour mai. Il en a vendu quatre cent vingt, donc il s'est trompé de vingt. Avec un coefficient alpha de zéro virgule trois, il corrige de trente pour cent de cette erreur, soit six cartons. Sa prévision pour juin devient quatre cent six. Plus alpha est grand, plus la prévision réagit vite, mais plus elle suit aussi les accidents. Teste plusieurs valeurs sur ton historique, par exemple zéro virgule un, zéro virgule trois et zéro virgule cinq, et garde celle qui se trompe le moins.

Si tes ventes montent régulièrement, par exemple parce que ton réseau de clients grandit, la moyenne mobile et le lissage simple seront toujours en retard. Dans ce cas, on peut prolonger une droite qui passe au plus près des points passés. Dans Excel, la fonction PREVISION.LINEAIRE le fait : tu lui donnes les mois et les ventes, et elle calcule la valeur du mois suivant. Fais attention : une droite monte sans fin, pas les ventes. Demande-toi pourquoi la tendance existe et si elle va durer. Un nouveau concurrent, une baisse du pouvoir d'achat ou une nouvelle taxe peuvent la casser.

Tu as maintenant quatre outils. La prévision naïve, qui sert de référence. La moyenne mobile, simple ou pondérée, qui lisse les accidents. Le lissage exponentiel, qui corrige chaque mois une partie de l'erreur. Et la droite de tendance, pour des ventes qui montent ou baissent régulièrement. Aucune n'est la meilleure dans tous les cas. La bonne méthode, c'est celle qui se trompe le moins sur tes propres données, et tu apprendras à le mesurer en fin de module. Mais avant, il faut traiter un phénomène que ces méthodes gèrent mal : les saisons et les fêtes.