Modèles de prévision financière : Guide complet
Si un investisseur vous demande ce que vous prévoyez de réaliser lors du prochain exercice fiscal et que vous n'avez pas de réponse éclairée, vous êtes mal parti.
La réussite dans l’environnement commercial moderne, complexe et concurrentiel, nécessite une stratégie orientée vers l’avenir. En s’appuyant sur la performance passée, les études de marché et les tendances actuelles, les modèles de prévision fondés sur les données peuvent aider les entreprises à gagner un avantage concurrentiel.
Il existe de nombreux modèles de prévision différents et encore plus de solutions logicielles permettant de les mettre en œuvre.
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Dans ce guide, je vais détailler quelques modèles de prévision utiles—et expliquer comment vous pouvez les utiliser pour prendre l’avantage dans votre secteur.
Qu’est-ce qu’un modèle de prévision ?
Les modèles de prévision sont des outils utilisés pour prédire la performance future sur la base de données historiques et actuelles. Dans le monde des affaires et de la finance, le terme prévision fait presque toujours référence à la prévision financière.
Un modèle de prévision utilise une méthodologie statistique, ou des formules et hypothèses, pour prédire la performance future, y compris les revenus, la demande client et les taux d’attrition.
Plus précisément, ces modèles servent à déterminer comment les changements de certaines variables et paramètres risquent d'impacter les performances (contrairement aux budgets, qui servent à allouer votre trésorerie). Par exemple, une chaîne de restaurants peut utiliser un modèle pour déterminer comment des modifications des horaires d’ouverture d’un établissement ou des variations saisonnières impacteront le chiffre d’affaires.
Il existe toutes sortes de modèles de prévision (que nous aborderons en détail ci-dessous) mais ils ont tous le même objectif : utiliser les données historiques, les hypothèses et les tendances actuelles pour prédire la performance future.
Ces outils peuvent être appliqués à d’innombrables scénarios potentiels et sont essentiels aux équipes financières, marketing et de direction. Pour le reste de ce guide, je vais écarter le reste et me concentrer exclusivement sur les modèles de prévision financière.
Méthodes de prévision
Choisir le bon type de technique de modélisation (et le modèle de prévision spécifique) est très important. Mais avant de choisir, il vous faut quelques informations de base sur ces modèles et leur fonctionnement.
On distingue deux grandes catégories de modèles de prévision : quantitatifs et qualitatifs.
Méthodes de prévision qualitative
La prévision qualitative repose sur les avis et le jugement des experts. Elle est :
- Par nature subjective
- Non fondée sur des données passées ou des tendances
- Utilisée pour analyser des données non numériques
On utilise des méthodes qualitatives lorsque l’objet de l’analyse ne peut pas être mesuré ou compté. Par exemple, si une entreprise souhaite comprendre les motivations et croyances qui guident le comportement des consommateurs et influencent leurs décisions d'achat, aucune donnée quantitative ne peut révéler ces éléments. La prévision qualitative s’appuie sur les avis individuels, la recherche et les études.
Méthodes de prévision quantitative
La prévision quantitative utilise les schémas numériques des données historiques pour prévoir les performances futures. Les modèles quantitatifs :
- Sont plus objectifs par nature
- S'appuient sur des données historiques (ex : chiffre d’affaires, effectifs, etc.)
- Analysent des données numériques
Parmi les modèles quantitatifs, il existe deux sous-catégories :
Séries temporelles
Les modèles de séries temporelles se concentrent sur les schémas et leurs variations, en s’appuyant sur les données historiques.
Par exemple, une entreprise qui prévoit de lancer ses opérations dans un nouveau pays pourrait utiliser les données de son lancement précédent (dont les chiffres de ventes, les tendances de main-d’œuvre, etc.) pour préparer un budget pour ce nouveau lancement.
Associatif/causal
Les modèles associatifs, également appelés modèles causals, sont plus avancés et se concentrent sur plusieurs ensembles d’informations précises et affinées. Ils utilisent les données passées et excellent à relier des données apparemment disparates au but visé par la prévision.
Elles peuvent également être utilisées pour créer des relations d'association entre les indicateurs financiers d'une entreprise et des variables externes. Par exemple, un fabricant d'appareils électroménagers pourrait élaborer un modèle qui prévoit les ventes d'appareils en fonction du nombre de nouveaux permis de construire dans une certaine région.
Ci-dessous, je vais présenter les bases de certains des modèles de prévision les plus couramment utilisés par les entreprises aujourd’hui.
Modèles quantitatifs de prévision courants
Les modèles de prévision quantitatifs s'appuient sur des données historiques pour faire des prédictions sur l'avenir.
Par exemple, un détaillant pourrait analyser les données de ventes du quatrième trimestre au cours des trois dernières années pour prévoir le volume des ventes pendant la haute saison des achats.
Si vous ne disposez pas de données internes (par exemple, si vous êtes un tout nouveau détaillant), vous pouvez toujours potentiellement utiliser la prévision quantitative — il vous faudrait simplement accéder à des données comparables issues de votre secteur.
Dans le monde de la prévision quantitative, il existe plusieurs modèles populaires à utiliser — je vais vous les expliquer ci-dessous.
Séries chronologiques
Les modèles de séries chronologiques sont utilisés lorsqu’il existe plusieurs années de données disponibles. Ils sont particulièrement utiles lorsque les relations entre les points de données (comme le prix moyen et le volume de ventes, par exemple) sont relativement stables et que les tendances sont facilement identifiables.
Par exemple, une entreprise peut choisir d’utiliser des modèles de séries chronologiques pour projeter la croissance d’une gamme de produits existante.
Imaginons que la gamme de produits en question a été lancée il y a quatre ans et ait connu une croissance constante depuis. L’entreprise peut alors utiliser ces données, puis appliquer un modèle de séries chronologiques pour prévoir à quel niveau pourrait se situer le volume des ventes l’année prochaine (ou dans plusieurs années).
Modèle linéaire
La modélisation linéaire est une technique simple qui fournit des estimations des revenus futurs ou d’autres indicateurs financiers en tenant compte des chiffres passés et en supposant que ces tendances se poursuivront.
Par exemple, si une entreprise a enregistré une croissance annuelle des ventes de 3,6 % au cours des quatre dernières années et s’attend à ce que cette tendance se poursuive, elle peut utiliser un modèle linéaire pour estimer le chiffre d’affaires qu’elle est susceptible de générer à l’avenir.
Comme son nom l’indique, le modèle linéaire suppose une évolution constante et prévisible. C’est une technique simple, mais elle peut tout de même constituer un bon point de départ pour prévoir différents indicateurs et scénarios financiers.
Quelle est la différence entre la prévision par séries chronologiques et la prévision linéaire ?
Les modèles de séries chronologiques servent généralement à comprendre les cycles de tendance, les fluctuations cycliques et la saisonnalité, tandis que la prévision linéaire est principalement utilisée pour prédire une croissance stable (ou un déclin stable).
Imaginez la prévision par séries chronologiques comme un cercle ou une spirale autonome ; la prévision linéaire, elle, ressemble à... une ligne droite !
Moyenne mobile
Le modèle de la moyenne mobile est assez similaire au modèle linéaire décrit ci-dessus, mais il s’applique à des ensembles de données plus petits et se concentre sur des périodes de temps de court à moyen terme.
Les entreprises peuvent utiliser des modèles de prévision par moyenne mobile afin d’anticiper la demande pendant les fêtes, par exemple. L’entreprise pourrait alors considérer les chiffres moyens de chiffre d’affaires du quatrième trimestre de 2019, 2020, 2021 et 2022, respectivement.
Elle pourra alors appliquer une formule simple pour calculer la moyenne mobile :
(A1 + A2 + A3 + A4) / N
où
A = Moyenne pour une période spécifique
et
N = Nombre total de périodes
L’entreprise peut alors utiliser cette moyenne mobile pour établir des prévisions pour les ventes attendues lors des fêtes de fin d’année.
Cette formule exige d’avoir un bon ensemble de données ; dans l’exemple ci-dessus, quatre années de données sont utilisées. Mais il est important de noter qu’elle ignore les données de ventes hors quatrième trimestre, qui sont en grande partie non pertinentes quand on veut prédire spécifiquement les ventes de fin d’année.
Lissage exponentiel
Les modèles de lissage exponentiel sont similaires aux modèles de moyenne mobile, mais ils appliquent une méthode de pondération pour accorder plus d’importance aux données récentes.
Par exemple, reprenons l’exemple précédent. L’entreprise dispose de quatre années de données historiques sur les ventes pendant les fêtes — mais elle a connu une croissance régulière pendant cette période.
En conséquence, les données des premières années sont moins pertinentes que celles des deux années les plus récentes.
Les modèles de lissage exponentiel accordent un poids plus élevé aux données les plus récentes. Cela permet aux entreprises d’ajuster leurs prévisions pour mieux refléter les tendances récentes.
Bien qu'il puisse être tentant d'utiliser des données plus anciennes si elles sont plus favorables (valorisations de 2021 contre valorisations de 2022, ça parle à quelqu’un ?), il est impératif d'utiliser les données les plus pertinentes afin d’obtenir une idée précise de ce qui est à venir.
Projection de tendance
La projection de tendance ajuste une courbe de tendance à une équation mathématique, puis utilise cette équation pour projeter la courbe dans le futur.
Un modèle de projection de tendance examine les données passées — telles que les chiffres de ventes des week-ends, des jours ouvrables ou de saisons spécifiques, par exemple — afin de faire des prévisions sur la demande future à ces périodes.
Il peut être appliqué de façon similaire à la modélisation en ligne droite, en fonction des ensembles de données avec lesquels vous travaillez. Il existe plusieurs sous-catégories au sein des projections de tendance, notamment les logarithmes, les polynômes et la méthode caractéristique de la pente.
Modèles associatifs
Les modèles associatifs, également appelés modèles causaux, relient un indicateur métier précis (comme le chiffre d'affaires) à une variable indépendante distincte (comme la croissance démographique d'une ville).
Les modèles causaux sont utiles pour relier les attentes opérationnelles futures à des variables distinctes, à la fois internes et externes à l'entreprise.
Par exemple, un propriétaire de food truck pourrait utiliser un modèle pour prévoir la demande lors d'une foire estivale en se basant sur les prévisions météorologiques du week-end. De même, un promoteur immobilier pourrait utiliser la modélisation causale pour prévoir la demande future de maisons neuves dans une communauté, en se basant sur la croissance démographique prévue dans la région.
Cela dit, les modèles associatifs peuvent également être utilisés pour prédire une variable donnée en fonction de sa connexion à d'autres variables connexes. Par exemple, une entreprise pourrait utiliser la modélisation causale pour prévoir la marge bénéficiaire estimée générée par une augmentation des dépenses publicitaires.
Par définition, les modèles associatifs sont plus complexes que les modèles de séries chronologiques.
Les modèles associatifs peuvent être utilisés pour intégrer des données externes et tenter d'établir une relation entre un indicateur métier relativement classique (par exemple, le chiffre d'affaires) et un indicateur auquel beaucoup d'entreprises ne penseraient même pas (par exemple, le revenu annuel médian d'un ménage dans une ville donnée).
Bien qu'ils soient plus complexes, les modèles causaux peuvent s'avérer extrêmement utiles pour établir des prévisions plus précises — et garder une longueur d'avance sur la concurrence.
Régression linéaire simple
La régression linéaire simple aide les entreprises à examiner comment une variable dépendante (par exemple, le chiffre d'affaires) est corrélée à une variable indépendante (comme le montant dépensé en publicité).
Ou, pour reprendre l'exemple des données externes, la régression linéaire simple pourrait également servir à déterminer comment une variable dépendante (comme le chiffre d'affaires par point de vente) est liée à une variable indépendante (comme le revenu des ménages dans un département donné).
La régression linéaire simple peut être visualisée en traçant un graphique linéaire avec un indicateur sur l’axe Y et un autre sur l’axe X. Mais, comme son nom l’indique, cela doit rester simple ; ces modèles ne permettent de comparer que deux variables.
Régression linéaire multiple
Comme vous l'aurez deviné, la régression linéaire multiple prolonge la régression linéaire simple en ajoutant plusieurs variables métier à l'équation.
Il existe toujours une seule variable dépendante (par exemple, le chiffre d'affaires), mais il peut y avoir plusieurs variables indépendantes issues de sources de données internes, externes ou des deux à la fois.
La régression linéaire multiple est complexe et nécessite généralement un logiciel d'analyse statistique. De plus, les données utilisées (nombre d'éléments, durée de la période analysée, choix effectués lors du nettoyage des données) sont déterminantes pour la précision de la formule de régression obtenue.
L'utilisation de prévisions par régression linéaire vous impose d'examiner de manière critique les résultats afin de tenir compte des variables non capturées par les données utilisées dans la régression, et de vérifier si l'absence de ces variables entraînera une surestimation ou une sous-estimation de l'impact d'une variable indépendante.
Modèles qualitatifs de prévision courants
Les modèles de prévision qualitatifs utilisent des données subjectives et qualitatives. Ils sont souvent utilisés lorsqu'aucune donnée quantitative n'est disponible.
Par exemple, un modèle qualitatif pourrait s'appuyer sur l'avis d'un expert ou les résultats d'une enquête menée auprès de clients potentiels.
La prévision qualitative est plus subjective par nature, mais reste très utile — en particulier dans les situations où il n'y a pas de données fiables à exploiter. PS : je trouve toujours étrange que « data » soit un pluriel.
Bref.
Tous les modèles de prévision qualitative nécessitent une certaine forme de collecte de données (entretiens avec des experts, panels, enquêtes, etc.), mais ils diffèrent dans la façon dont ces données sont collectées puis utilisées pour alimenter les prévisions. Ils sont généralement moins utiles pour la prévision financière, car vous lancez un peu des idées au hasard avec chacun d’entre eux ; certains sont juste plus précis que d’autres.
Méthode Delphi
Avez-vous déjà entendu parler de l’Oracle de Delphes ? Son travail consistait à faire des prédictions sur l’avenir – pas si différent du DAF… non ?
Oui, vous pouvez désormais vous présenter comme l’Oracle de votre entreprise. Non, vous ne pouvez pas dire que je vous en ai donné la permission.
La méthode Delphi s’appuie sur les avis d’experts, généralement un petit groupe d’experts dans le domaine concerné. Par exemple, une entreprise d’enseignement privé peut consulter un groupe de professeurs pour recueillir des données sur les habitudes des étudiants.
Dans la méthode Delphi, les experts sont interviewés afin de collecter des données. Il est crucial que chaque expert soit interrogé indépendamment, puis que les données soient agrégées a posteriori. Cela permet d’éviter le biais de groupe et encourage une liberté totale d’expression.
La méthode Delphi utilise des « tours » de collecte de données. Le premier tour se fait individuellement, mais les suivants sont collectifs. Les réponses de chaque expert sont partagées avec l’ensemble du groupe, ce qui ouvre la discussion. Les experts peuvent modifier leurs opinions ou estimations lors des tours ultérieurs.
Puisque la méthode Delphi fait généralement appel à de petits groupes d’experts, il est important de bien choisir les personnes à interroger, car la qualité des données dépend du savoir-faire des experts sélectionnés.
Étude de marché
Je parie que vous n’aviez jamais entendu parler de celle-ci avant – hey, je vois bien que vous levez les yeux au ciel !
L’étude de marché est une méthode de prévision très répandue utilisée par les entreprises pour recueillir les avis de clients potentiels. Par exemple, un fabricant alimentaire lançant une nouvelle marque de crème glacée allégée pourrait interroger les clients sur leurs objectifs de perte de poids et leurs habitudes alimentaires via un sondage en ligne.
L’étude de marché est souvent une affaire de chiffres : plus vous obtenez de retours du public, mieux c’est.
L’étude de marché peut être menée par téléphone, email, SMS, entretiens en personne, etc. Elle est souvent réalisée avec l’aide de sociétés spécialisées dans l’étude de marché, qui se chargent des entretiens et de la collecte des données.
Consensus de panel
Le consensus de panel s’appuie sur un groupe de discussion réunissant les avis d’experts et d’employés. Cette méthode est souvent menée avec un panel composé de salariés de tous les niveaux de l’entreprise et pas seulement des cadres dirigeants.
Ce qui est unique ici, c’est que cette méthodologie combine – et donne la même importance – aux avis des véritables experts et des « semi-experts ». Par exemple, une équipe cherchant à prévoir la demande saisonnière pour une boisson aromatisée particulière peut inclure des membres du service commercial, du marketing ou même du personnel en magasin.
Comme son nom l’indique, le panel doit parvenir à une estimation consensuelle. Le groupe peut partager ses avis et débattre, mais doit finir par tomber d’accord.
Prévision visionnaire
La prévision visionnaire s’appuie sur les idées et opinions d’une seule personne – j’ai trouvé intéressant que cela ne soit pas nommé méthode Delphi, vu qu’elle n’impliquait qu’une personne… mais après tout, elle avait l’aide des dieux (et personne ne m’a demandé mon avis).
Le visionnaire en question peut être vous, un autre membre de l’équipe de direction, un consultant externe ou un expert du secteur.
Puisque ce modèle de prévision repose sur une seule personne, il est sujet à un biais de confirmation et il est préférable de l’utiliser en complément d’autres méthodes.
Composite de la force de vente
Le modèle composite de la force de vente se concentre sur la collecte de données qualitatives auprès des équipes commerciales. Il fait généralement appel à de multiples membres de l’équipe, idéalement ceux qui sont impliqués dans les ventes liées au produit concerné.
Par exemple, si un constructeur automobile envisageait un nouveau modèle, il pourrait faire une enquête auprès de ses commerciaux pour recueillir des informations sur l’avis des clients, leurs besoins, les questions fréquentes, les budgets, etc.
L’intérêt ici est que les représentants bénéficient d’une expérience concrète avec les clients (et savent réellement ce qui influence les ventes) et ont donc des idées plus précieuses sur le comportement et les attentes réelles des clients.
Le composite de la force de vente peut aussi être utile pour repérer des tendances régionales ou localisées.
Bien que la liste ci-dessus ne soit pas exhaustive, elle couvre de nombreux modèles de prévision couramment utilisés. Certains sont toutefois plus populaires que d’autres.
Quels sont les modèles de prévision les plus courants ?
De manière générale, les modèles de séries chronologiques (essentiellement les modèles en droite ou moyenne mobile) sont les plus fréquemment utilisés.
Cela s’explique en partie parce que les modèles de séries chronologiques permettent une prévision plus objective, basée sur des données historiques. Ils ne reposent pas sur l’avis d’experts ou le retour des clients, qui peuvent être volatiles et sujets aux biais. À la place, ils utilisent des données concrètes pour établir des modèles fiables sur les performances futures.
Ces modèles sont également populaires car ils sont relativement simples à utiliser et ne requièrent souvent aucun logiciel spécialisé. Certains logiciels que vous utilisez peut-être déjà, comme votre système de planification des ressources d'entreprise (ERP), disposent probablement de ces fonctionnalités de modélisation statistique intégrées. La modélisation en ligne droite pourrait même être réalisée à la main dans Excel avec une relative facilité.
La modélisation associative (causale) est également couramment utilisée, mais elle est un peu plus complexe et nécessite souvent un logiciel ou un certain niveau de formation. Elle est particulièrement utile pour suivre les relations entre des variables très distinctes, qu'il s'agisse d'une seule variable indépendante (régression linéaire simple) ou de plusieurs (régression linéaire multiple).
En ce qui concerne les modèles de prévision qualitative, l'étude de marché est généralement la plus répandue. De nombreuses entreprises réalisent des enquêtes et recueillent des retours clients, utilisant ces données pour orienter leurs décisions stratégiques. D'autres préfèrent faire appel à des sociétés d'études de marché externes pour réaliser des enquêtes clients plus poussées.
Pourquoi la prévision est-elle importante ?
Comme je l'ai évoqué tout au début de cet article, la prévision est la clé pour éviter de :
- Perdre des investisseurs, puis
- Vous faire licencier
Je plaisante. Enfin, à moitié.
La prévision est importante car elle permet aux entreprises de planifier l'avenir. L'idée essentielle derrière la prévision est de collecter des informations provenant de différentes sources, puis d'utiliser ces informations pour prendre de meilleures décisions.
Par exemple, une entreprise qui fournit des produits spécialisés aux détaillants pourrait utiliser un modèle de prévision pour anticiper la demande durant la saison de shopping des fêtes. Les efforts de modélisation pourraient ainsi améliorer les estimations de la demande et permettre d'augmenter et de constituer les stocks pour répondre à la demande saisonnière.
Ou bien, une entreprise pourrait choisir d'utiliser un modèle de prévision pour analyser l'impact financier de différents niveaux de prix ou stratégies de vente envisagés pour le lancement d’un nouveau produit. Ces efforts peuvent être associés à des prévisions de demande saisonnières pour trouver non seulement la meilleure stratégie commerciale, mais aussi le moment idéal pour lancer des promotions et soldes saisonnières.
Au final, quel que soit l’indicateur examiné, l'objectif de la prévision est d'obtenir un aperçu des tendances futures ou des métriques financières afin de se préparer à ce qui arrive.
Comment utiliser les modèles de prévision
Chaque modèle de prévision est utilisé d'une manière différente. Mais la stratégie générale est la suivante :
- Soyez clair sur votre objectif. Est-ce que le but est de déterminer quand vous devez lever votre prochain tour de financement ? Alors concentrez-vous sur la prévision de la trésorerie et faites des hypothèses prudentes.
- Sélectionnez le modèle approprié. J’ai évoqué des cas d’utilisation spécifiques pour les modèles de prévision financière mentionnés ci-dessus. En définitive, beaucoup d’entreprises choisiront d'utiliser plusieurs modèles, mais il est conseillé d’en sélectionner un ou deux pour commencer.
- Recueillez les données. Les modèles quantitatifs utiliseront des données historiques (généralement les données financières de l’entreprise), tandis que les modèles qualitatifs s'appuient sur des informations subjectives recueillies auprès des clients ou d'experts du secteur.
- Construisez le modèle. Le processus varie considérablement selon le modèle choisi. De nombreux modèles peuvent être créés dans Excel ou d’autres outils courants. D’autres peuvent nécessiter des logiciels statistiques ou de prévision spécialisés.
- Déterminez votre niveau de confiance. Les intervalles de confiance servent à exprimer le niveau d’incertitude lié à une prévision. Les intervalles de confiance les plus courants sont 90 %, 95 % et 99 %. Plus le niveau de confiance est élevé, plus la prévision est fiable. Comme on peut s’y attendre, plus les données sont objectives, plus le niveau de confiance a tendance à être élevé.
- Déployez le modèle. Ensuite, déployez le modèle en suivant le protocole recommandé pour le modèle choisi, en puisant dans les données les plus pertinentes que vous pouvez rassembler.
- Analysez les résultats. Prenez les résultats obtenus et comparez-les à d’autres estimations ou prévisions dont vous disposez déjà. Vous pouvez également exécuter d’autres modèles avec les mêmes données pour détecter les différences.
Certains modèles de prévision requièrent une formation d’expert en statistiques ou en prévision financière, tandis que d’autres sont bien plus faciles à utiliser. En fin de compte, la complexité et les défis de la prévision dépendent du modèle choisi et de la quantité et qualité des données avec lesquelles vous travaillez.
Quel logiciel est utilisé pour la prévision ?
De nombreux types de logiciels peuvent être utilisés pour la prévision, allant des simples tableurs aux outils alimentés par le machine learning et l’IA.
Bien que de nombreux modèles financiers puissent être exécutés dans Microsoft Excel ou Google Sheets, beaucoup nécessitent un logiciel ERP, un logiciel EPM, ou un autre logiciel spécialisé.
Avant d’acheter un nouveau logiciel, assurez-vous de vérifier les fonctionnalités de vos outils actuels. Certains logiciels de gestion des stocks proposent des fonctionnalités de prévision de la demande et d’autres outils pour aider à planifier les niveaux de stock. Et votre service de paie pourrait proposer des fonctionnalités de prévision de la main-d’œuvre.
Pour la prévision qualitative, il n’existe pas beaucoup d’options logicielles valables, car la plupart des entreprises font appel à des sociétés de recherche tierces et des consultants spécialisés dans la réalisation et la publication d’études de marché.
En fin de compte, parce que « prévision » est un terme si large, il existe de nombreuses solutions logicielles différentes qui peuvent être utilisées, mais un logiciel de prévision offre des avantages spécifiques pour votre entreprise.
Les modèles de prévision peuvent donner un avantage à votre entreprise
Savoir quand, où et comment utiliser la prévision financière peut offrir un avantage concurrentiel aux entreprises.
Avec des modèles de prévision appropriés et des données fiables, les entreprises peuvent préparer des budgets plus précis, affiner leurs objectifs et stratégies compétitives, et être mieux préparées pour l’avenir.
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