{"id":14160,"date":"2025-04-07T14:50:26","date_gmt":"2025-04-07T12:50:26","guid":{"rendered":"https:\/\/abcsupplychain.com\/?p=14160"},"modified":"2025-05-21T10:36:21","modified_gmt":"2025-05-21T08:36:21","slug":"fiabilite-des-previsions-des-ventes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/fiabilite-des-previsions-des-ventes\/","title":{"rendered":"Fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions des ventes\u00a0: 4 calculs sur Excel"},"content":{"rendered":"\n<p>Peu utilis\u00e9e, <strong>la fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions des ventes, ou \u201csales forecast accuracy\u201d en anglais est un indicateur cl\u00e9 en Supply Chain et logistique<\/strong>. <br>Si elle est correctement choisie et bien mesur\u00e9e, elle vous permettra de r\u00e9duire vos ruptures de stock, d&rsquo;augmenter votre taux de service et de r\u00e9duire le co\u00fbt de votre Supply Chain. <\/p>\n\n\n\n<p>D\u00e9couvrez en 5 \u00e9tapes comment maitriser les formules de fiabilit\u00e9 de pr\u00e9vision et impl\u00e9menter le bon KPI ou indicateur dans votre Supply Chain:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<div class=\"ast-oembed-container \" style=\"height: 100%;\"><iframe title=\"Fiabilit\u00e9 des Pr\u00e9visions des ventes : 4 Calculs sur Excel\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/M3OEiLqp7jE?feature=oembed&#038;enablejsapi=1&#038;origin=https:\/\/abcsupplychain.com\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Vous pouvez t\u00e9l\u00e9charger l&rsquo;Excel utilis\u00e9 dans cet article ici :<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/fiabilite-des-previsions-des-ventes-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2018\/05\/excel_gestion_de_stock_icone_3.png\" alt=\"\"\/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\"><a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/fiabilite-des-previsions-des-ventes-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong>T\u00e9l\u00e9charger Excel Fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions<\/strong><\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Pour jauger la qualit\u00e9 des pr\u00e9visions de ventes, il existe de nombreuses m\u00e9thodes. Je les ai beaucoup \u00e9tudi\u00e9es : je me suis entour\u00e9 d\u2019experts, lu des livres de r\u00e9f\u00e9rence et j&rsquo;ai fait le parall\u00e8le par rapport \u00e0 mes propres exp\u00e9riences en pr\u00e9vision de ventes. <br>J&rsquo;en suis arriv\u00e9 \u00e0 la conclusion que <strong>LA m\u00e9thode parfaite n&rsquo;existe pas<\/strong> et que les nombreuses solutions existantes s&rsquo;apparentent \u00e0 v\u00e9ritable labyrinthe de formules math\u00e9matiques. Faire le tri peut s&rsquo;av\u00e9rer difficile.<\/p>\n\n\n\n<p>C&rsquo;est pourquoi la meilleure chose \u00e0 faire pour vous est de <strong>choisir une m\u00e9thode coh\u00e9rente, facile \u00e0 mettre en place et \u00e0 maintenir,<\/strong> et qui vous permette d&rsquo;estimer d&rsquo;un rapide coup d&rsquo;\u0153il la qualit\u00e9 de vos pr\u00e9visions de ventes.<\/p>\n\n\n\n<p>Je vais vous d\u00e9tailler \u00e9tape par \u00e9tape comment faire, de la s\u00e9lection des param\u00e8tres jusqu&rsquo;aux d\u00e9tails du calcul.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-rank-math-toc-block\" id=\"rank-math-toc\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Table_of_Contents\"><\/span>Table of Contents<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2><nav><ul><li><a href=\"#1-avoir-une-prevision-des-ventes\">1) D&rsquo;abord&#8230;avoir une pr\u00e9vision des ventes<\/a><\/li><li><a href=\"#2-definir-un-horizon-de-prevision-des-ventes\">2) D\u00e9finir un horizon de pr\u00e9vision des ventes<\/a><ul><li><a href=\"#la-solution-ideale-le-delai-moyen-dapprovisionnement-de-larticle\">La solution id\u00e9ale : le d\u00e9lai moyen d&rsquo;approvisionnement de l&rsquo;article<\/a><\/li><li><a href=\"#la-solution-recommandee-le-delai-general-dapprovisionnement\">La solution recommand\u00e9e : le d\u00e9lai g\u00e9n\u00e9ral d&rsquo;approvisionnement<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#3-sauvegarder-les-historiques-de-prevision-des-ventes\">3) Sauvegarder les historiques de pr\u00e9vision des ventes<\/a><\/li><li><a href=\"#4-choisir-une-methode-de-calcul-de-fiabilite-des-previsions-des-ventes\">4) Choisir une m\u00e9thode de calcul de fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions des ventes<\/a><ul><li><a href=\"#1-bias-erreur-de-prevision-persistante\">1- BIAS (erreur de pr\u00e9vision persistante)<\/a><\/li><li><a href=\"#2-mape-mean-absolute-percent-error\">2- MAPE (Mean Absolute Percent Error)<\/a><\/li><li><a href=\"#3-mae-mean-absolute-error\">3- MAE (Mean Absolute Error)\u00a0<\/a><\/li><li><a href=\"#4-rmse-root-mean-squared-error\">4- RMSE (Root Mean Squared Error)<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#5-calculer-le-kpi-fiabilite-des-previsions-des-ventes\">5) Calculer le KPI Fiabilit\u00e9 des Pr\u00e9visions des ventes<\/a><\/li><li><a href=\"#points-clefs-a-retenir\">Points clefs \u00e0 retenir<\/a><\/li><li><a href=\"#conclusion\">Conclusion<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"1-avoir-une-prevision-des-ventes\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Dabord%E2%80%A6_avoir_une_prevision_des_ventes\"><\/span>1) D&rsquo;abord&#8230; avoir une pr\u00e9vision des ventes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La premi\u00e8re \u00e9tape est&#8230; d&rsquo;avoir une pr\u00e9vision des ventes. Vous devez peut-\u00eatre sourire, mais beaucoup d&rsquo;entreprises n&rsquo;en ont pas. <br><strong>Si vous n&rsquo;en avez pas, commencez simplement par ce calcul : ventes moyennes X saisonnalit\u00e9 X croissance. <\/strong>Si vous avez un ERP ou un autre logiciel, vous avez probablement d\u00e9j\u00e0 des pr\u00e9visions.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"561\" height=\"132\" src=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/prevision-article.jpg\" alt=\"pr\u00e9vision au niveau article sur plusieurs mois\" class=\"wp-image-15312\" srcset=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/prevision-article.jpg 561w, https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/prevision-article-300x71.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 561px) 100vw, 561px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Les pr\u00e9visions des ventes sont un sujet tr\u00e8s vaste et je ne m&rsquo;\u00e9tendrai pas plus dessus dans cet article. Si vous avez un besoin sp\u00e9cifique dans ce domaine, mon programme \u00ab\u00a0Forecasting Expert\u00a0\u00bb (encore en pr\u00e9paration) <strong>contiendra les meilleurs mod\u00e8les de pr\u00e9vision pour l&rsquo;ensemble de votre Supply Chain<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Si vous ne pouvez vraiment pas attendre,<strong> <\/strong>vous pouvez consulter mon article :<strong> <a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/previsions-excel-tutoriel\/\">Pr\u00e9visions sur Excel en 3 Clics : Tutoriel Complet avec Exemples<\/a><\/strong>. Je partage des m\u00e9thodes simples pour faire des pr\u00e9visions des ventes sur Excel en moins de 5 minutes.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"2-definir-un-horizon-de-prevision-des-ventes\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Definir_un_horizon_de_prevision_des_ventes\"><\/span>2)<strong> <\/strong>D\u00e9finir un horizon de pr\u00e9vision des ventes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Une fois vos pr\u00e9visions bien impl\u00e9ment\u00e9es, il vous faut d\u00e9finir un <strong>horizon de pr\u00e9vision<\/strong>. Il s&rsquo;agit simplement de l&rsquo;intervalle de temps entre le moment ou les pr\u00e9visions ont \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9es et celui ou les ventes ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n<p>Dans l&rsquo;exemple suivant, des pr\u00e9visions de ventes ont \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9es \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle d&rsquo;un article pour le mois de mai.  Ces pr\u00e9visions sont actualis\u00e9es chaque mois et prennent en compte l&rsquo;historique des commandes : en janvier, la pr\u00e9vision pour mai indiquait une vente de 500 quantit\u00e9s. En f\u00e9vrier, elle \u00e9tait de 700. En mars de 900, etc. Finalement, 1000 quantit\u00e9s ont \u00e9t\u00e9 vendues.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/member.abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/horizon-de-prevision.png\" alt=\"sch\u00e9ma horizon fiabilit\u00e9 de pr\u00e9vision\" class=\"wp-image-7981\" style=\"width:832px;height:201px\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Il devient \u00e9vident que le calcul de fiabilit\u00e9 ne sera pas le m\u00eame si l&rsquo;on choisit un horizon d&rsquo;un mois (pr\u00e9visions d&rsquo;avril) ou de 4 mois (celles de janvier).<\/p>\n\n\n\n<p>Alors, <strong>comment choisir correctement l&rsquo;horizon de pr\u00e9vision ?<\/strong> <\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"la-solution-ideale-le-delai-moyen-dapprovisionnement-de-larticle\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"La_solution_ideale_le_delai_moyen_dapprovisionnement_de_larticle\"><\/span>La solution id\u00e9ale : le d\u00e9lai moyen d&rsquo;approvisionnement de l&rsquo;article<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Imaginons que vous ayez 90 jours d&rsquo;approvisionnement sur un article. Pour commander les quantit\u00e9s du mois de mai, vous devriez donc vous baser sur les pr\u00e9visions fa\u00eetes en f\u00e9vrier.<\/p>\n\n\n\n<p>L&rsquo;id\u00e9al serait donc de choisir un horizon de 90 jours dans votre calcul de fiabilit\u00e9 : la raison est qu\u2019apr\u00e8s le mois de f\u00e9vrier, vous ne pouviez plus r\u00e9agir.<\/p>\n\n\n\n<p>Le probl\u00e8me est que les d\u00e9lais d&rsquo;approvisionnements sont tr\u00e8s souvent sp\u00e9cifiques aux articles ou aux fournisseurs. Vous vous retrouveriez donc avec des horizons et des calculs de fiabilit\u00e9 propres \u00e0 chaque article. <br><strong>\u00c9tendre ces r\u00e8gles de calcul sur l&rsquo;ensemble de votre catalogue produit deviendrait vite tr\u00e8s compliqu\u00e9, et c&rsquo;est bien l\u00e0 le gros d\u00e9savantage de cette m\u00e9thode<\/strong>. Vous risqueriez \u00e9galement de perdre vos coll\u00e8gues dans le processus, du fait de cette complexit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<p>Pour \u00eatre transparent avec vous, bien que cette m\u00e9thode soit id\u00e9ale,<strong> je l\u2019ai rarement vue utilis\u00e9e<\/strong>. M\u00eame au sein des grandes entreprises r\u00e9put\u00e9es en Supply Chain.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"la-solution-recommandee-le-delai-general-dapprovisionnement\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"La_solution_recommandee_le_delai_general_dapprovisionnement\"><\/span>La solution recommand\u00e9e : le d\u00e9lai g\u00e9n\u00e9ral d&rsquo;approvisionnement<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Si vous voulez faire simple, je vous recommande d&rsquo;utiliser une <strong>dur\u00e9e moyenne de tous vos approvisionnement<\/strong>s. Si votre d\u00e9lai moyen d&rsquo;approvisionnement est de 2 mois, comparez votre demande avec votre pr\u00e9vision faite 2 mois avant. Si vous \u00eates dans un domaine \u00e0 tr\u00e8s court terme comme la production, optez pour un horizon de pr\u00e9vision d&rsquo;une \u00e0 deux semaines.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Gardez la m\u00eame r\u00e8gle pour tous vos articles.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Si vous n\u2019avez pas d\u2019id\u00e9e sur la p\u00e9riode \u00e0 prendre, <strong>comparez avec le mois pr\u00e9c\u00e9dent<\/strong>. M\u00eame si ce d\u00e9lai s&rsquo;av\u00e8re trop court pour r\u00e9agir, il n&rsquo;en est pas moins int\u00e9ressant, car il s&rsquo;agit d&rsquo;un moyen simple de passer \u00e0 l&rsquo;action dans la cr\u00e9ation de votre KPI sur la fiabilit\u00e9 de pr\u00e9vision.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"3-sauvegarder-les-historiques-de-prevision-des-ventes\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Sauvegarder_les_historiques_de_prevision_des_ventes\"><\/span>3)<strong> <\/strong>Sauvegarder les historiques de pr\u00e9vision des ventes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Pour pouvoir effectuer les calculs, vous devez avoir acc\u00e8s \u00e0 deux donn\u00e9es : <strong>l<\/strong>&lsquo;<strong>historique des pr\u00e9visions et l&rsquo;historique de la demande.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"792\" height=\"229\" src=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/historique-previsions-et-demandes.jpg\" alt=\"historique pr\u00e9visions et demandes exemple\" class=\"wp-image-15308\" srcset=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/historique-previsions-et-demandes.jpg 792w, https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/historique-previsions-et-demandes-300x87.jpg 300w, https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/historique-previsions-et-demandes-768x222.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 792px) 100vw, 792px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Commencez donc \u00e0 enregistrer ces historiques par article. Et si possible, par semaine.<\/p>\n\n\n\n<p>Si vous ne voulez pas que cela trop difficile \u00e0 maintenir, je vous conseille vraiment de cr\u00e9er un seul tableau ou base qui centralise toutes ces donn\u00e9es. Si vous le faites \u00e0 la main, ne conservez que les donn\u00e9es du mois pr\u00e9c\u00e9dent.<\/p>\n\n\n\n<p><b>Faites attention \u00e0 ces points :<\/b><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Veillez \u00e0 bien utiliser la demande r\u00e9elle, et non les ventes.<\/strong> Par exemple, si on vous demande 1000 pi\u00e8ces et que vous n&rsquo;en vendez que 500 \u00e0 cause d&rsquo;une rupture de stock, le calcul de fiabilit\u00e9 doit prendre en compte une demande de 1000 et non de 500. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sauvegarder vos historiques en quantit\u00e9 et en valeur<\/strong> (je vous recommande le prix de vente, mais le prix d&rsquo;achat peut aussi convenir). Par exemple, si vous vendez des vis et des moteurs, les vis sont certainement beaucoup moins importantes que les moteurs en termes de marge. Il est donc important de les valoriser afin de leur donner du poids dans le calcul.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"593\" height=\"195\" src=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/valeur-et-quantite-1.jpg\" alt=\"valeur et quantit\u00e9\" class=\"wp-image-15314\" srcset=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/valeur-et-quantite-1.jpg 593w, https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/valeur-et-quantite-1-300x99.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 593px) 100vw, 593px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Enfin, je vous conseille de disposer de l&rsquo;historique des <strong>articles actifs\/inactifs<\/strong>, certaines entreprises calculant leur qualit\u00e9 pr\u00e9visionnelle uniquement sur les articles actifs.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"4-choisir-une-methode-de-calcul-de-fiabilite-des-previsions-des-ventes\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Choisir_une_methode_de_calcul_de_fiabilite_des_previsions_des_ventes\"><\/span>4)<strong> <\/strong>Choisir une m\u00e9thode de calcul de fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions des ventes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Une fois l&rsquo;historique et l&rsquo;horizon de pr\u00e9vision d\u00e9termin\u00e9s, vous pouvez vous lancer dans le calcul de fiabilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<p>Vous pouvez t\u00e9l\u00e9charger l&rsquo;Excel des exemples suivants ici :<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/fiabilite-des-previsions-des-ventes-excel\/\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2018\/05\/excel_gestion_de_stock_icone_3.png\" alt=\"\"\/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\"><a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/fiabilite-des-previsions-des-ventes-excel\/\"><strong>T\u00e9l\u00e9charger Excel Fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions<\/strong><\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>La premi\u00e8re \u00e9tape consiste \u00e0 calculer l&rsquo;<strong>erreur de pr\u00e9vision<\/strong> au niveau de l&rsquo;article.&nbsp; Il suffit de soustraire la pr\u00e9vision \u00e0 la demande pour chaque article.<\/li>\n\n\n\n<li>L&rsquo;\u00e9tape suivante consiste \u00e0 r\u00e9cup\u00e9rer la <strong>valeur absolue de l&rsquo;erreur <\/strong>calcul\u00e9e pr\u00e9c\u00e9demment (utilisez la formule =ABS() dans Excel).<\/li>\n\n\n\n<li>Enfin, vous devez calculer le <strong>% de l&rsquo;erreur<\/strong>, toujours au niveau de l&rsquo;article, pour ce faire, il suffit de diviser la valeur absolue de l\u2019erreur par la demande, et de multiplier le tout par 100.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Voici le r\u00e9sultat sur Excel de ces 3 calculs pour un horizon de 2 mois : <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"1022\" height=\"666\" src=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/kpi-forecast-accuracy-error.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16813\" style=\"width:705px;height:460px\" srcset=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/kpi-forecast-accuracy-error.png 1022w, https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/kpi-forecast-accuracy-error-300x195.png 300w, https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/kpi-forecast-accuracy-error-768x500.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1022px) 100vw, 1022px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Maintenant que vous avez les erreurs par article, la question est de savoir comment comptabiliser toutes ces erreurs, pour <strong>avoir un indicateur global<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Il existe de nombreuses mani\u00e8res d&rsquo;obtenir cet indicateur global. Ici, je vais vous pr\u00e9senter les 4 formules math\u00e9matiques les plus utilis\u00e9es. Cela va rester tr\u00e8s simple.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"1-bias-erreur-de-prevision-persistante\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1-_BIAS_erreur_de_prevision_persistante\"><\/span>1- BIAS (erreur de pr\u00e9vision persistante)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Le biais de pr\u00e9vision ou <em>bias<\/em> est l&rsquo;\u00e9cart syst\u00e9matique entre les valeurs estim\u00e9es et les valeurs r\u00e9elles. <strong>Il est utile pour voir si vous avez tendance \u00e0 surestimer (BIAS &gt; 0) ou \u00e0 sous-estimer vos pr\u00e9visions (BIAS &lt; 0)<\/strong> pour tous vos articles. Je vous sugg\u00e8re de faire un tour sur ce <a href=\"https:\/\/cals.arizona.edu\/classes\/rnr613\/accuracy.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">petit article de l&rsquo;Universit\u00e9 de l&rsquo;Arizona<\/a> qui illustre la diff\u00e9rence entre l&rsquo;exactitude, la pr\u00e9cision et le biais (<em>accuracy, precision, bias<\/em>).<\/p>\n\n\n\n<p>Pour l&rsquo;obtenir, il suffit de <strong>diviser la somme de vos erreurs par la demande totale. <\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"687\" height=\"735\" src=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/bias-kpi-accuracy-fr.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16803\" style=\"width:530px;height:567px\" srcset=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/bias-kpi-accuracy-fr.png 687w, https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/bias-kpi-accuracy-fr-280x300.png 280w\" sizes=\"(max-width: 687px) 100vw, 687px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"2-mape-mean-absolute-percent-error\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2-_MAPE_Mean_Absolute_Percent_Error\"><\/span>2- MAPE (Mean Absolute Percent Error)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p><strong>Le<\/strong> <strong>MAPE est le pourcentage moyen d&rsquo;erreurs.<\/strong> Il s&rsquo;agit simplement de la moyenne des pourcentages d&rsquo;erreur : <\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"715\" height=\"700\" src=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/kpi-forecast-accuracy-mape-fr.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16823\" style=\"width:608px;height:595px\" srcset=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/kpi-forecast-accuracy-mape-fr.png 715w, https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/kpi-forecast-accuracy-mape-fr-300x294.png 300w\" sizes=\"(max-width: 715px) 100vw, 715px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Cette m\u00e9thode n&rsquo;est vraiment pas recommand\u00e9e, car <strong>il n&rsquo;y a pas de pond\u00e9ration, ni sur les quantit\u00e9s, ni sur les valeurs<\/strong>. Si l&rsquo;on se fie \u00e0 cet indicateur pour optimiser ses pr\u00e9visions, on aura tendance \u00e0 nettement sous-estimer les p\u00e9riodes de forte demande. Je recommande cette m\u00e9thode uniquement dans le cadre d&rsquo;une <a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/methode-abc-excel-pareto-stock\/\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/methode-abc-excel-pareto-stock\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">classification ABC<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"3-mae-mean-absolute-error\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3-_MAE_Mean_Absolute_Error\"><\/span>3- MAE (Mean Absolute Error)<strong>&nbsp;<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Le MAE, aussi appel\u00e9 MAD (<em>Mean Absolute Deviation<\/em>) ou encore WAPE (<em>Weighted Absolute Percentage Error<\/em>), consiste \u00e0 calculer la moyenne des erreurs absolues pond\u00e9r\u00e9es. Il s&rsquo;agit de <strong>diviser le total de vos erreurs absolues par la demande totale.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"754\" height=\"702\" src=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/kpi-forecast-accuracy-mae-fr.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16817\" style=\"width:594px;height:552px\" srcset=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/kpi-forecast-accuracy-mae-fr.png 754w, https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/kpi-forecast-accuracy-mae-fr-300x279.png 300w\" sizes=\"(max-width: 754px) 100vw, 754px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>C&rsquo;est pour moi la m\u00e9thode recommand\u00e9e en demand planning<\/strong>, elle est simple \u00e0 expliquer et est pond\u00e9r\u00e9e par la quantit\u00e9 ou la valeur (je recommande toujours la pond\u00e9ration par la valeur et non par la quantit\u00e9).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"4-rmse-root-mean-squared-error\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4-_RMSE_Root_Mean_Squared_Error\"><\/span>4- RMSE (Root Mean Squared Error)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Le RMSE est calcul\u00e9 \u00e0 partir du MSE (<strong><strong>Mean Squared Error<\/strong><\/strong>, ou MSD pour Mean Squared Deviation).<\/p>\n\n\n\n<p>Le MSE est la moyenne du carr\u00e9 des erreurs par article. Par rapport aux indicateurs pr\u00e9c\u00e9dents, il nous faut donc rajouter les erreurs carr\u00e9es par article.<\/p>\n\n\n\n<p>Puis, on peut obtenir le RMSE qui est la racine carr\u00e9e du MSE.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"664\" height=\"712\" src=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/kpi-forecast-accuracy-rmse.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-16836\" style=\"width:583px;height:625px\" srcset=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/kpi-forecast-accuracy-rmse.png 664w, https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/kpi-forecast-accuracy-rmse-280x300.png 280w\" sizes=\"(max-width: 664px) 100vw, 664px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Le RMSE est beaucoup plus complexe \u00e0 expliquer et \u00e0 comprendre. L&rsquo;avantage de cette formule est qu&rsquo;elle p\u00e9nalise fortement les grosses erreurs de pr\u00e9vision. <\/p>\n\n\n\n<p>Je ne recommande ces 2 indicateurs que pour les personnes d\u00e9j\u00e0 \u00e0 l&rsquo;aise avec les statistiques et l&rsquo;analyse de donn\u00e9es (voir avec la data science et le machine learning), car elles seront plus \u00e0 m\u00eame d&rsquo;\u00e9viter les erreurs de calculs, d&rsquo;interpr\u00e9ter correctement les r\u00e9sultats et surtout, de communiquer avec les d\u00e9cideurs.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"5-calculer-le-kpi-fiabilite-des-previsions-des-ventes\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Calculer_le_KPI_Fiabilite_des_Previsions_des_ventes\"><\/span>5) Calculer le KPI Fiabilit\u00e9 des Pr\u00e9visions des ventes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Je vous recommande donc d&rsquo;utiliser le MAE pour calculer votre KPI, il est simple \u00e0 mettre en \u0153uvre et \u00e0 interpr\u00e9ter. Il facilite le suivi des performances et permet de communiquer efficacement avec vos coll\u00e8gues en pr\u00e9vision des ventes. Vous pouvez utiliser le biais comme un compl\u00e9ment, afin de d\u00e9tecter des erreurs r\u00e9currentes que vous ne remarquerez pas avec le seul MAE.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/forecast-accuracy-kpi-supply-chain-fr-1024x576.png\" alt=\"fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions des ventes MAPE MAE RMSE MAD\" class=\"wp-image-17193\" srcset=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/forecast-accuracy-kpi-supply-chain-fr-1024x576.png 1024w, https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/forecast-accuracy-kpi-supply-chain-fr-300x169.png 300w, https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/forecast-accuracy-kpi-supply-chain-fr-768x432.png 768w, https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/forecast-accuracy-kpi-supply-chain-fr.png 1280w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>La fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions des ventes est d\u00e9riv\u00e9e du % d&rsquo;erreur global que l\u2019on vient de calculer. Peu importe la formule choisie. <\/p>\n\n\n\n<p><strong>Le KPI de fiabilit\u00e9 s&rsquo;obtient simplement par le calcul suivant : 1 &#8211; % Erreur totale (BIAS, MAPE, etc).<\/strong> Si, par exemple, votre MAE est de 20 %, vous avez alors un taux d&rsquo;erreur de 20 % et une fiabilit\u00e9 de pr\u00e9vision de 80 %.<\/p>\n\n\n\n<p>Utiliser la fiabilit\u00e9 en tant que KPI plut\u00f4t que l&rsquo;erreur est en quelque sorte une mani\u00e8re plus positive de communiquer.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"points-clefs-a-retenir\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Points_clefs_a_retenir\"><\/span>Points clefs \u00e0 retenir<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<style>\n        .aagb_accordion_ad861439-4ecf-4f34-869b-d948f8aa212a .aagb__accordion_active .aagb__accordion_body {\n          border-top: 0px none undefined;\n        }\n      \n          .aagb_accordion_ad861439-4ecf-4f34-869b-d948f8aa212a .aagb__accordion_container {\n            transition-duration: 0ms !important;\n            outline: 2px solid #00000000;\n          }\n          .aagb_accordion_ad861439-4ecf-4f34-869b-d948f8aa212a .aagb__accordion_container:focus-visible {\n            outline: 2px solid #C2DBFE;\n          }\n        <\/style><div class=\"wp-block-aab-group-accordion searchable aagb_accordion_ad861439-4ecf-4f34-869b-d948f8aa212a click false\" id=\"group-accordion-ad861439-4ecf-4f34-869b-d948f8aa212a\">\n<div class=\"wp-block-aab-accordion-item aagb__accordion_container panel\" tabindex=\"0\" style=\"border:1px solid #bcb6b638;margin-top:0px;margin-bottom:15px\"><div class=\"aagb__accordion_head aab_right_icon  \" data-active=\"false\" style=\"background-color:#bcb6b638;border-top:none;border-right:none;border-bottom:none;border-left:none\"><div class=\"aagb__accordion_heading aab_right_icon aagb_right_link\"><div class=\"head_content_wrapper\"><div class=\"title_wrapper\"><h5 class=\"aagb__accordion_title\" style=\"margin:0\"><strong><strong>Qu&rsquo;est-ce que la fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions des ventes et pourquoi est-elle importante\u202f?<\/strong><\/strong><\/h5><\/div><p class=\"aagb__accordion_subheading\" placeholder=\"\" style=\"margin:5px 0 0 0\"><\/p><\/div><\/div><div class=\"aagb__accordion_icon\"><div class=\"aagb__icon_dashicons_box\"><span class=\"aagb__icon dashicons dashicons-arrow-down-alt2\"><\/span><\/div><\/div><\/div><div class=\"aagb__accordion_body   \" role=\"region\" style=\"border-top:1px solid #bcb6b638;border-right:none;border-bottom:none;border-left:none\"><div class=\"aagb__accordion_component \">\n<p>La fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions des ventes mesure l&rsquo;exactitude des pr\u00e9visions par rapport aux ventes r\u00e9elles. Une bonne fiabilit\u00e9 permet de r\u00e9duire les ruptures de stock, d&rsquo;am\u00e9liorer le taux de service et de diminuer les co\u00fbts de la cha\u00eene d&rsquo;approvisionnement.<br><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-aab-accordion-item aagb__accordion_container panel\" tabindex=\"0\" style=\"border:1px solid #bcb6b638;margin-top:0px;margin-bottom:15px\"><div class=\"aagb__accordion_head aab_right_icon  \" data-active=\"false\" style=\"background-color:#bcb6b638;border-top:none;border-right:none;border-bottom:none;border-left:none\"><div class=\"aagb__accordion_heading aab_right_icon aagb_right_link\"><div class=\"head_content_wrapper\"><div class=\"title_wrapper\"><h5 class=\"aagb__accordion_title\" style=\"margin:0\"><strong><strong><strong>Quels sont les principaux indicateurs utilis\u00e9s pour \u00e9valuer la pr\u00e9cision des pr\u00e9visions\u202f?<\/strong><\/strong><\/strong><\/h5><\/div><p class=\"aagb__accordion_subheading\" placeholder=\"\" style=\"margin:5px 0 0 0\"><\/p><\/div><\/div><div class=\"aagb__accordion_icon\"><div class=\"aagb__icon_dashicons_box\"><span class=\"aagb__icon dashicons dashicons-arrow-down-alt2\"><\/span><\/div><\/div><\/div><div class=\"aagb__accordion_body   \" role=\"region\" style=\"border-top:1px solid #bcb6b638;border-right:none;border-bottom:none;border-left:none\"><div class=\"aagb__accordion_component \">\n<p>Les indicateurs couramment utilis\u00e9s incluent\u202f:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>BIAS<\/strong>\u202f: Indique si les pr\u00e9visions sont syst\u00e9matiquement surestim\u00e9es ou sous-estim\u00e9es.\u200b<a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/fiabilite-des-previsions-des-ventes\/?utm_source=chatgpt.com\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong>MAPE (Mean Absolute Percentage Error)<\/strong>\u202f: Mesure l&rsquo;erreur moyenne en pourcentage entre les pr\u00e9visions et les ventes r\u00e9elles.\u200b<a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/fiabilite-des-previsions-des-ventes\/?utm_source=chatgpt.com\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong>MAE (Mean Absolute Error)<\/strong>\u202f: Calcule l&rsquo;erreur moyenne absolue en unit\u00e9s.\u200b<a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/fiabilite-des-previsions-des-ventes\/?utm_source=chatgpt.com\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong>RMSE (Root Mean Squared Error)<\/strong>\u202f: \u00c9value la racine carr\u00e9e de la moyenne des erreurs quadratiques, p\u00e9nalisant davantage les grandes erreurs.\u200b<a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/fiabilite-des-previsions-des-ventes\/?utm_source=chatgpt.com\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-aab-accordion-item aagb__accordion_container panel\" tabindex=\"0\" style=\"border:1px solid #bcb6b638;margin-top:0px;margin-bottom:15px\"><div class=\"aagb__accordion_head aab_right_icon  \" data-active=\"false\" style=\"background-color:#bcb6b638;border-top:none;border-right:none;border-bottom:none;border-left:none\"><div class=\"aagb__accordion_heading aab_right_icon aagb_right_link\"><div class=\"head_content_wrapper\"><div class=\"title_wrapper\"><h5 class=\"aagb__accordion_title\" style=\"margin:0\"><p data-start=\"1111\" data-end=\"1192\" class=\"\"><strong data-start=\"1111\" data-end=\"1192\"><p data-start=\"1111\" data-end=\"1192\" class=\"\"><strong data-start=\"1111\" data-end=\"1192\">Comment choisir l&rsquo;horizon temporel pour mesurer la fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions\u202f?<\/strong><\/p><\/strong><\/p><\/h5><\/div><p class=\"aagb__accordion_subheading\" placeholder=\"\" style=\"margin:5px 0 0 0\"><\/p><\/div><\/div><div class=\"aagb__accordion_icon\"><div class=\"aagb__icon_dashicons_box\"><span class=\"aagb__icon dashicons dashicons-arrow-down-alt2\"><\/span><\/div><\/div><\/div><div class=\"aagb__accordion_body   \" role=\"region\" style=\"border-top:1px solid #bcb6b638;border-right:none;border-bottom:none;border-left:none\"><div class=\"aagb__accordion_component \">\n<p>Il est recommand\u00e9 de choisir un horizon correspondant au d\u00e9lai moyen d&rsquo;approvisionnement des articles. Par exemple, si le d\u00e9lai est de deux mois, comparez les ventes r\u00e9elles aux pr\u00e9visions effectu\u00e9es deux mois auparavant.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-aab-accordion-item aagb__accordion_container panel\" tabindex=\"0\" style=\"border:1px solid #bcb6b638;margin-top:0px;margin-bottom:15px\"><div class=\"aagb__accordion_head aab_right_icon  \" data-active=\"false\" style=\"background-color:#bcb6b638;border-top:none;border-right:none;border-bottom:none;border-left:none\"><div class=\"aagb__accordion_heading aab_right_icon aagb_right_link\"><div class=\"head_content_wrapper\"><div class=\"title_wrapper\"><h5 class=\"aagb__accordion_title\" style=\"margin:0\"><strong><strong><strong><strong>Pourquoi est-il essentiel de sauvegarder les historiques de pr\u00e9visions et de ventes\u202f?<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h5><\/div><p class=\"aagb__accordion_subheading\" placeholder=\"\" style=\"margin:5px 0 0 0\"><\/p><\/div><\/div><div class=\"aagb__accordion_icon\"><div class=\"aagb__icon_dashicons_box\"><span class=\"aagb__icon dashicons dashicons-arrow-down-alt2\"><\/span><\/div><\/div><\/div><div class=\"aagb__accordion_body   \" role=\"region\" style=\"border-top:1px solid #bcb6b638;border-right:none;border-bottom:none;border-left:none\"><div class=\"aagb__accordion_component \">\n<p>Conserver ces historiques permet d&rsquo;\u00e9valuer la performance des pr\u00e9visions, d&rsquo;identifier les tendances et d&rsquo;ajuster les mod\u00e8les pour am\u00e9liorer leur pr\u00e9cision future.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-aab-accordion-item aagb__accordion_container panel\" tabindex=\"0\" style=\"border:1px solid #bcb6b638;margin-top:0px;margin-bottom:15px\"><div class=\"aagb__accordion_head aab_right_icon  \" data-active=\"false\" style=\"background-color:#bcb6b638;border-top:none;border-right:none;border-bottom:none;border-left:none\"><div class=\"aagb__accordion_heading aab_right_icon aagb_right_link\"><div class=\"head_content_wrapper\"><div class=\"title_wrapper\"><h5 class=\"aagb__accordion_title\" style=\"margin:0\"><strong><strong><strong><strong><strong><strong>Existe-t-il des outils pour calculer la fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions sur Excel\u202f?<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h5><\/div><p class=\"aagb__accordion_subheading\" placeholder=\"\" style=\"margin:5px 0 0 0\"><\/p><\/div><\/div><div class=\"aagb__accordion_icon\"><div class=\"aagb__icon_dashicons_box\"><span class=\"aagb__icon dashicons dashicons-arrow-down-alt2\"><\/span><\/div><\/div><\/div><div class=\"aagb__accordion_body   \" role=\"region\" style=\"border-top:1px solid #bcb6b638;border-right:none;border-bottom:none;border-left:none\"><div class=\"aagb__accordion_component \">\n<p>Oui, des fichiers Excel sont disponibles pour faciliter ces calculs. Par exemple, AbcSupplyChain propose un mod\u00e8le t\u00e9l\u00e9chargeable pour \u00e9valuer la fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions en utilisant les indicateurs mentionn\u00e9s.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"conclusion\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Conclusion<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision vos ventes futures est une comp\u00e9tence cl\u00e9 pour toute entreprise agile et performante. Mais pour en tirer pleinement profit, il est indispensable de mesurer, analyser, et ajuster ces pr\u00e9visions.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>C&rsquo;est l\u00e0 qu&rsquo;intervient le S&amp;OP (Sales and Operations Planning)<\/strong>. Ce processus va au-del\u00e0 des simples chiffres : il permet de coordonner vos \u00e9quipes autour d&rsquo;objectifs communs et d&rsquo;aligner vos ressources avec les besoins du march\u00e9. Pour en savoir plus, <a href=\"https:\/\/www.lynkus.fr\/actualites\/concretement-cest-quoi-le-s-op\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\"><strong>d\u00e9couvrez les fondamentaux du S&amp;OP<\/strong>.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>En attendant, t\u00e9l\u00e9chargez le fichier Excel utilis\u00e9 dans cet article pour commencer \u00e0 am\u00e9liorer vos pr\u00e9visions d\u00e8s aujourd\u2019hui !<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/fiabilite-des-previsions-des-ventes-excel\/\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/wp-content\/uploads\/2018\/05\/excel_gestion_de_stock_icone_3.png\" alt=\"\"\/><\/a><figcaption class=\"wp-element-caption\"><a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/fiabilite-des-previsions-des-ventes-excel\/\"><strong>T\u00e9l\u00e9charger Excel Fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions<\/strong><\/a><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Si vous voulez d\u00e9velopper vos comp\u00e9tences et augmenter votre attractivit\u00e9, vous pouvez aussi consulter mes articles :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/indicateurs-supply-chain\/\"><strong>10 indicateurs pour votre supply chain<\/strong><\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/facons-de-reduire-son-stock\/\"><\/a><strong><strong><a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/previsions-excel-tutoriel\/\">Pr\u00e9visions sur Excel en 3 Clics : Tutoriel Complet avec Exemples<\/a><\/strong><\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/abcsupplychain.com\/fr\/stock-de-securite\/\"><strong>6 meilleures formules de stock de s\u00e9curit\u00e9<\/strong><\/a><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Peu utilis\u00e9e, la fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions des ventes, ou \u201csales forecast accuracy\u201d en anglais est un indicateur cl\u00e9 en Supply Chain et logistique. 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