Les différentes techniques permettant d'anticiper et de prédire l'avenir Il existe de nombreuses méthodes et techniques pour prédire l'avenir – y compris dans les entreprises...

Les différentes techniques permettant d'anticiper et de prédire l'avenir Il existe de nombreuses méthodes et techniques pour prédire l'avenir – y compris dans les entreprises.

Tout a commencé dans la Rome antique, avec les abats de volaille. Le phénomène s'est mathématisé depuis lors et divers calculs permettent d'établir des modèles de scénario.

Certains affirment cependant que les progrès depuis la Rome antique ne sont pas si importants qu'on pourrait le croire.

Les techniques modernes se divisent en trois groupes : les techniques d'extrapolation, les techniques causales et les techniques subjectives.

Techniques d'extrapolation

Les techniques d'extrapolation, en particulier l'analyse de séries temporelles, appliquent les données du passé à l'avenir. Cette technique présuppose donc que les événements futurs se basent sur des événements passés. L'analyse de séries temporelles par rapport aux chiffres d'affaires, par exemple, nous rappelle que ces chiffres dépendent de la tendance, de la saison, d'aléas. La tendance, à la hausse ou à la baisse, est le changement des données sur un laps de temps donné. La saison est le modèle de changement des chiffres sur un laps de temps donné. Les variations aléatoires ne suivent aucun modèle de changement. En conséquence, la plupart des techniques d'extrapolation tentent d'éliminer la part d'irrégularités aléatoires dans les sommes colossales de données, afin de déterminer la part de changements saisonniers et d'en déduire la tendance. Cette tendance est ensuite extrapolée dans l'avenir.

Les techniques d'extrapolation les plus simples à utiliser sont les méthodes du moving averages et de l'exponential smoothing principalement en vigueur dans les entreprises anglosaxonnes. Il existe également des méthodes plus complexes et plus coûteuses, que nous ne détaillerons pas ici par souci de simplification. Le problème majeur de ces techniques d'extrapolation est qu'il est difficile de déterminer la durée de vie d'une tendance et le moment où elle s'inversera.

Comme la plupart des responsables de la distribution le savent, les produits relativement neufs suivent en général une courbe en forme de S, notamment quand il s'agit de nouvelles technologies qui remplacent des anciennes. Il est par conséquent absolument nécessaire de connaître les facteurs qui peuvent entraîner un renversement de la tendance.

Cette méthode qui recherche les facteurs de renversement à ce moment précis est plus une méthode causale que d'extrapolation.

Techniques subjectives

L'insatisfaction devant la complexité de ces modèles mathématiques a favorisé l'apparition de techniques qui se basent sur l'expérience et la faculté de jugement. Il existe plusieurs techniques subjectives mais nous ne citerons ici que les trois plus répandues.

La méthode Delphi consiste à interroger des experts, indépendamment les uns des autres, puis à tirer des conclusions à partir de ces données. Cela a lieu en plusieurs étapes. Les experts sont ensuite informés des résultats des autres experts. Chacun peut revoir son opinion jusqu'à ce que l'on parvienne à un consensus.

Les techniques de scénario tentent d'élaborer un petit nombre de scénarios qui comprennent chacun différentes combinaisons de diverses situations. L'avantage de ce procédé est qu'il oblige les managers à imaginer plusieurs situations pour l'avenir. Les techniques d'intuition se fient à l'instinct des managers.

Plus le manager a de l'expérience dans divers tenants et aboutissants, paramètres et environnements, plus la qualité des décisions instinctives est élevée.

Techniques causales

Les techniques causales tentent de décrypter, à partir d'un grand nombre de données, les relations de cause à effet entre l'offre et la demande. On élabore des outils mathématiques pour venir à bout de cette quantité de données. Des techniques de régression linéaire et des modèles de régression aux nombreuses variables peuvent s'avérer essentiels à cet égard. Des ordinateurs et une multitude de programmes parfois coûteux et complexes sont une aide précieuse à l'application de telles techniques, mais sont souvent également difficiles à utiliser.

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