Méthodes, objectifs et applications de la prévision des ventes

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I - QU\u8217EST CE QUE LA PREVISION DES VENTES ? 4

A - DEFINITION : 4

B - ORIGINE : 4

C - EVOLUTIONS : 5

II - QUELS SONT LES OBJECTIFS DE LA PREVISION ? 7

A - A COURT TERME : 7

1 - Sur le plan du financement : 7

2 - Sur le plan de la production : 8

3 - Sur le plan commercial et du marketing: 8

4 - Sur le plan des ressources : 8

5 - sur le plan de la direction et de la stratégie : 9

B - A MOYEN OU LONG TERME : 9

1 - Sur le plan du financement : 9

2 - Sur le plan de la production : 10

3 - Sur le plan commercial et marketing: 10

4 - Sur le plan des ressources : 10

5 - sur le plan de la direction et de la stratégie 10

III - QUELS SONT LES OUTILS DE MODELISATION DE LA PREVISION DES V ENTES ? 12

A - LES VARIABLES DE LA DEMANDE : 12

1 - Composante tendancielle : 12

2 - Composante cyclique : 12

3 - Composante saisonnière : 13

4 - Composante résiduelle / aléatoire : 13

B - LES METHODES D\u8217ANALYSES : 14

1 - Méthodes Qualitatives : 14

2 - Méthodes quantitatives : 16

IV - QUELLES SONT SES APPLICATIONS ET ENJEUX ? 22

A - PRODUCTION 22

1 - Application à l\u8217établissement du PIC et PDP : 22

2 - Application à la détermination des besoins nets : 25

3 - Application à l\u8217ordonnancement et le suivi de fabrication : 26

4 -Application à l\u8217optimisation des flux : le juste à temps : 27

5 - Application aux développements et aux investissements : 29

B - FINANCIER 29

1 - Estimation du compte de résultat prévisionnel : 30

2 - Application à l\u8217élaboration du plan de trésorerie : 30

3 - Application à l\u8217élaboration du plan de financement de l\u8217entreprise : 31

C - MARKETING ET COMMERCIAL 32

1 - Application au choix du portefeuille d\u8217activités : 32

2 - Application au choix de la stratégie marketing (Marketing Mix): 33

D - RESSOURCES : 33

1 - Application aux ressources humaines : 33

2 - Application aux ressources matérielles : 34

BIBLIOGRAPHIE 36

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Dans un contexte en perpétuelle évolution où l\u8217offre est supérieure à la demande, toute entreprise a besoin d\u8217anticiper ses besoins afin de conserver sa compétitivité par rapport à la concurrence et d\u8217assurer ainsi sa pérennité dans le moyen ou long terme.

Dans ce contexte contraignant, la prévision des ventes est un processus complexe qui permet d\u8217estimer les demandes sur le plan quantitatif et qualitatif afin d\u8217aider l\u8217entreprise à anticiper ses besoins et prendre des décisions sur les plans tant financiers, commerciaux qu \u8217au niveau de la production et des ressources.

La prévision des ventes peut concerner le court terme comme le moyen ou long terme en fonction des activités et des besoins de l\u8217entreprise

De plus, le processus de prévision des ventes ainsi que ses méthodologies différeront également en fonction de la situation de l\u8217entreprise. L\u8217établissement de prévisions fiables ne se fera pas de la même manière si les prévisions sont établies sur une activité existante que sur une entreprise existante ou sur une création d\u8217entreprise.

L\u8217objet de ce mémoire est de comprendre les objectifs de la prévision des ventes, d\u8217expliquer les différentes méthodologies et moyens à la disposition des entreprises leur permettant d\u8217établir au plus juste des prévisions de ventes ainsi que d\u8217aborder les diverses applications de la prévision des ventes dans l\u8217entreprise.

La première partie de ce mémoire permettra d\u8217introduire la notion de prévision des ventes à travers ses origines et ses évolutions durant le siècle dernier.

La seconde partie, nous permettra d\u8217aborder les objectifs de la prévision des ventes sur le plan qualitatif et quantitatif tant sur le court terme que sur le moyen et long terme au niveau des différentes fonctions de l\u8217entreprise.

La troisième partie permettra d\u8217aborder les moyens et les méthodes d\u8217élaboration des prévisions des ventes. On abordera les méthodes permettant d\u8217obtenir des informations fiables sur les besoins qualitatifs du marché dans une première partie. Puis nous évoquerons les méthodologies de modélisation mathématique des ventes permettant d\u8217effectuer des estimations quantitatives de ventes relativement fiables.

Enfin, la dernière partie permettra de décrire le cadre d\u8217application de la prévision des ventes ainsi que ses enjeux sur les différents services de l\u8217entreprise (production, financier, commercial, ressources,...)

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I - Qu\u8217est ce que la prévision des ventes ?

A - Définition :

La prévision est définie comme la fonction permettant d\u8217estimer la demande future pour les biens et les services offerts par l\u8217entreprise, qui est établi soit mathématiquement (données historiques), soit intuitivement (connaissance du marché), soit en combinant les deux méthodes.

La prévision des ventes est définie comme le processus par lequel l\u8217entreprise planifie et donc adapte ses capacités à ses activités futures en fonction de l\u8217estimation des demandes établie.

La prévision de la demande permet de :

· Etablir les capacités de production requises pour ajuster l\u8217offre à la demande

· Choisir les technologies appropriées pour répondre à l\u8217offre

· Orienter la politique et les stratégies de gestion des stocks

· Déterminer les meilleures stratégies de production

· Planifier les besoins et l\u8217utilisation des différents équipements

· Planifier les besoins en main d\u8217oeuvre.

La prévision des ventes permet d\u8217évaluer quantitativement les demandes et de définir qualitativement les cinq variables de la compétitivité des activités de l\u8217entreprise qui sont :

B - Origine :

Au siècle dernier, la situation économique des pays dits développés était différente dans la mesure où l\u8217offre était inférieure à la demande. Les entreprises pouvaient alors imposer leurs conditions en terme d\u8217offre (caractéristiques du produit, présentation, prix, délai,...).

Avec les revendications sociales, le pouvoir d\u8217achat des consommateurs a augmenté et la demande est devenue de plus en plus conséquente.

L\u8217augmentation de la demande a confronté les entreprises existantes à l\u8217émergence d\u8217une nouvelle concurrence.

Les entreprises, pour rester compétitives et conserver voire développer leur part de marché ont été obligées d\u8217adapter leur offre aux besoins du marché. Le prix de vente n\u8217étant plus, comme précédemment lié au seul coût de réalisation augmenté de la marge fixée par l\u8217entreprise mais devenu un prix marché dans lequel l\u8217entreprise doit pouvoir financer ses activités ainsi que réaliser son profit.

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Pour être en mesure de proposer une offre correspondant à la demande tant sur le plan qualitatif que quantitatif tout en optimisant son profit, l\u8217entreprise a dû apprendre à s\u8217intéresser au marché et à connaître les demandes actuelles comme futures afin de pouvoir anticiper ses besoins et les gérer au plus juste pour maximiser son profit.

La prévision des ventes s\u8217est alors imposée naturellement comme le meilleur moyen de prévoir les demandes et d\u8217anticiper les besoins des entreprises afin que ses offres soient capables de rencontrer les besoins du marché.

C - Evolutions :

Le concept du marketing a fait son apparition dès les années 1920. Cependant ce n\u8217est qu\u8217à partir des années 1950, qu\u8217est apparu la notion de marketing management comme outil de gestion de l\u8217entreprise.

Les sciences de la connaissance du marché qui constituent la base de l\u8217établissement

des prévisions de ventes actuelles se sont progressivement développées dès les années 1950.

Les premières études ont été menées principalement sur le plan qualitatif afin de mettre en évidence les comportements d\u8217achat des consommateurs au travers d\u8217études de motivation des consommateurs. En 1958 (Ferber &Wales) puis en 1964 (Kaplan) ont promus les sciences du comportement comme techniques de gestion.

Dans les années 60, les études de motivation disparaissent au profit d\u8217études d\u8217opinions, d\u8217étude de l\u8217impact de la marque sur l\u8217achat ainsi que d\u8217étude de segmentation du marché (géographique,...). Pour ce faire, les techniques d\u8217économétries se sont développées permettant de modéliser des systèmes à plusieurs variables devenant de plus en plus complexes.

Vers la fin des années 60, la multiplication des méthodes de recherche en termes de connaissance du comportement d\u8217achat des consommateurs, conduisit certains à imaginer des solutions intégrées, permettant de faciliter la réalisation de leurs études.

En 1968, James Engel avait imaginé le premier modèle intégré du comportement du consommateur qui fut rapidement complété par David Kollat et Roger Blackwell.

James Engel approfondi encore sa démarche avec l\u8217aide de ses collègues pour aboutir peu après, à la réalisation d\u8217un modèle intégré de comportement des consommateurs, intitulé EKB.

Le modèle « EKB » intègre alors l\u8217ensemble des composantes développées précédemment dans les modélisations du comportement des consommateurs pour proposer une solution considérant le consommateur comme un « individu rationnel opérant ses choix en fonction d\u8217un grand nombre de variables au terme d\u8217une interaction entre croyance, attitude, intention et comportement»

C\u8217est principalement ce modèle qui fut à la base de l\u8217apparition d\u8217une nouvelle discipline dans les enseignements de gestion, le marketing management.

Certains grands chercheurs se sont spécialisés dans les techniques du marketing management avec des statisticiens tels que Fishbein (1963) qui s\u8217intéressa largement aux statistiques et à la modélisation. Des chercheurs opérationnels se sont également intéressés à cette nouvelle discipline tel que Kotler dès 1965.

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Parallèlement, dès 1964, des revues spécialisées apparaissent telles que « Journal of Marketing Research » développant les nouvelles techniques de recherche en marketing suivies de publications davantage consacrées à l\u8217étude du consommateur dès 1974 : « Consummer Research ».

Les années 60 furent donc l\u8217ère des études comportementale du consommateur mais ces années virent également apparaître le développement de méthodes d\u8217analyses quantitatives. Les méthodes quantitatives se basaient principalement sur des modélisations, des simulations, des analyses statistiques issues de la théorie générale des systèmes et des méthodes de recherche opérationnelles de 1969 (Stash). Le développement des méthodes informatiques multiplia encore les possibilités en termes statistiques de calcul dans le domaine de la modélisation de prévisions.

Vers la fin des années 70 apparut une première revue dédiée aux méthodes quantitatives « Marketing Science » abordant des problématiques de recherche opérationnelle. En 1979 Franck Bass (ancien du séminaire de mathématiques appliquées au marketing de Harvard) et John Little chercheur pionnier en matière de modélisation marketing accédèrent à la direction de l\u8217une des plus grandes associations de recherche opérationnelle américaine.

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II - Quels sont les objectifs de la prévision ?

La prévision des ventes est destinée à construire les plans d\u8217actions commerciales et à en contrôler l\u8217efficacité à court et moyen terme. Elle a également pour objectif de fournir des informations aidant à la mise en place d\u8217une stratégie mercatique à long terme, c'est-à-dire d\u8217une durée généralement supérieure à 5ans.

Les objectifs de la prévision des ventes diffèrent selon plusieurs facteurs :

· Le secteur d\u8217activité de l\u8217entreprise

· L\u8217utilisation souhaitée de ces prévisions

· Les fonctions de l\u8217entreprise qui souhaite utiliser ces prévisions

· L\u8217horizon temporel de ces prévisions.

Les prévisions de ventes ont pour objectif de faciliter les prises de décisions à différents niveaux de l\u8217entreprise selon l\u8217organigramme ci-dessous :

A - A court terme :

Les prévisions de ventes établies à court terme ont pour principal objectif d\u8217aider l\u8217entreprise à gérer ses activités sur l\u8217exercice en cours. Le court terme concerne une période d\u8217exploitation qui est généralement l\u8217année mais qui, selon les activités peut être plus courte de l\u8217ordre du trimestre, du mois, de la semaine voire de l\u8217heure.

1 - Sur le plan du financement :

Au niveau du financement la prévision des ventes à court terme permet à l\u8217entreprise d\u8217estimer les besoins en trésorerie nécessaires au financement de ses activités. Elle permet également d\u8217évaluer les coûts des éventuels recours à des prêts bancaires ou autres crédits mais à l\u8217inverse, dans le cas d\u8217une trésorerie fortement positive, également d\u8217identifier les possibilités de placements d\u8217argent sous formes de titres, d\u8217actions, ou de fonds financiers dans une autre entreprise. Cela peut également lui permettre de revoir ses modalités de paiement afin d\u8217être en mesure d\u8217accroître le prix de vente ou le volume de ventes.

La prévision des ventes à court terme donne à l\u8217entreprise des informations lui permettant d\u8217opter pour les modalités de paiement (moyens et délais) les mieux adaptés à ses prévisions d\u8217activités tant au niveau de ses fournisseurs que de ses clients ou distributeurs.

La prévision des ventes à court terme, permet au service financier d\u8217établir un tableau de bord d\u8217exploitation permettant de mettre en évidence les ventes prévues par activité et d\u8217évaluer d\u8217une part, les différents coûts directs et indirects, fixes ou variables de production mais également d\u8217estimer les principales recettes liées aux ventes prévues. Ces données lui permettent d\u8217estimer ainsi le chiffre d\u8217affaires prévisionnel de l\u8217entreprise sur l\u8217exploitation à venir.

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Enfin, la prévision des ventes à court terme, permet d\u8217évaluer les besoins de financement liés au cycle d\u8217exploitation et donc de quantifier le BFRE (Besoin en Fond de Roulement d\u8217Exploitation) de l\u8217entreprise.

Celui-ci est évalué en fonction de différentes variables dont les plus courantes sont :

· Le taux d\u8217endettement global de l\u8217entreprise

· Ses taux d\u8217intérêt signés

· Sa rentabilité économique brute

· Ses parts de crédits de trésorerie dans l\u8217endettement

· La durée de son crédit fournisseur

· La durée de son crédit client

· Sa durée de stockage,...

2 - Sur le plan de la production :

Au niveau de la production, la prévision des ventes à court terme concerne une période inférieure ou égale à 6 mois d\u8217exploitation. Cette prévision des ventes sert à la gestion opérationnelle de production.

La prévision des ventes à court terme consiste à planifier sa production sur une durée égale au délai total d\u8217obtention du produit incluant les cycles d\u8217approvisionnement et de fabrication.

La prévision des ventes à court terme fournit à la production des estimations précises de ventes prévues par article. Ces prévisions sont les plus fiables car basées sur des données historiques proches de la période de prévision.

La prévision des ventes à court terme sert d\u8217une part au dimensionnement des approvisionnements et des stocks de produits semi-finis ou finis et d\u8217autre part au lissage des charges d\u8217atelier et à l\u8217ordonnancement.

3 - Sur le plan commercial et du marketing:

Au niveau commercial ou marketing, la prévision des ventes à court terme a pour objectif d\u8217aider à la prise de décisions tactiques.

Elle doit permettre d\u8217établir par produit des prévisions de ventes sur l\u8217année incluant les variations prévisionnelles afin d\u8217aider la production à planifier ses activités ainsi que permettre à l\u8217entreprise de pouvoir anticiper les besoins en financement de ses activités sur l\u8217exercice en cours.

Les prévisions des ventes établies par les services marketing fournissent tant des informations qualitatives sur les caractéristiques des produits (marketing mix) permettant de maximiser les ventes de chaque produit que des informations quantitatives.

4 - Sur le plan des ressources :

Sur le plan des ressources, la prévision à court terme permet via l\u8217établissement de plans directeur de production, d\u8217estimer les besoins en ressources humaines et matérielles en fonction des prévisions de production planifiées.

En fonction des besoins ainsi établis, l\u8217entreprise doit recruter dans les domaines de compétences requis par sa production et sous des formes contractuelles (CDD, CDI) fonction des fluctuations de sa production (en termes de tendances et saisonnalités).

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5 - sur le plan de la direction et de la stratégie :

A court terme, l\u8217objectif principal de la prévision des ventes est de donner à la direction les informations nécessaires à la mise en place d\u8217un « système de production » permettant de répondre aux demandes prévues.

Les prévisions à court terme ne prennent pas en compte l\u8217ensemble des évolutions extérieures étudiées dans le cadre de la prévision à moyen ou long terme. Elles ne peuvent donc pas aider à la réalisation d\u8217une stratégie mais appuient la gestion tactique et opérationnelle des activités de l\u8217entreprise sur l\u8217exercice en cours.

B - A moyen ou long terme :

1 - Sur le plan du financement :

Sur le moyen ou long terme, la prévision des ventes intervient au niveau du financement de l\u8217entreprise afin d\u8217aider les prises de décisions en matière d\u8217investissements. Les investissements étant un engagement de ressources matérielles et humaines de la part de l\u8217entreprise en vue de résultats à venir. Sur le plan financier, les investissements peuvent être principalement de trois types différents :

· Immobilisations incorporelles : (frais d\u8217établissement, droit au bail, fonds de commerces, ...)

· Immobilisations corporelles : (terrains, bâtiments, constructions, matériels et outillages, mobiliers, véhicules,...)

· Immobilisations financières : (titres, prêts, dépôts, cautions, ...)

La prévision des ventes permet via l\u8217estimation des évolutions des demandes du marché, d\u8217anticiper les besoins de l\u8217entreprise pour s\u8217adapter aux évolutions futures du marché en investissant.

La prévision des ventes permet également de prendre des décisions en matière de financement des investissements de l\u8217entreprise. Les investissements peuvent être réalisés via des fonds propres à l\u8217entreprise, ou via des fonds d\u8217origine externe à l\u8217entreprise.

L\u8217anticipation des besoins en investissements lui permet de se renseigner et de calculer les coûts des différentes solutions envisageables pour financer ses investissements à venir et adopter la politique la mieux adaptée à ses besoins parmi des changements principalement :

· De statut juridique

· De politique sociale

· De politique d\u8217investissement

· De politique de financement

· De politique de gestion des dividendes.

En ce qui concerne sa politique de financement, la prévision des ventes lui permettra d\u8217établir en fonction de ses besoins la stratégie la mieux adaptée entre le recours à des capitaux soit :

· Propres à l\u8217entreprise

· Provenant d\u8217actionnaires

· Provenant de rachat d\u8217actions par les salariés

· Provenant de primes ou subventions

· Provenant de prêts ou titres participatifs

· Provenant d\u8217emprunts auprès d\u8217établissements bancaires

· Provenant de crédits spécifiques (PME, régionaux, étrangers, sectoriels...)

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2 - Sur le plan de la production :

Au niveau de la production, la prévision des ventes à moyen terme permet de prendre des décisions relatives à la planification des capacités de l\u8217entreprise ainsi que d\u8217établir un plan directeur de production.

La période concernée par le moyen terme est généralement comprise entre 6 mois et

2 ans mais toujours supérieure au cycle de fabrication et d\u8217approvisionnement des produits de l\u8217entreprise.

La prévision à moyen terme fournit des informations de prévisions par famille de

produits et permet à l\u8217entreprise d\u8217analyser les différents programmes de fabrication possible.

En ce qui concerne la prévision à long terme, sur le plan de la production, il peut s\u8217agir par exemple de prévoir un besoin de construction d\u8217usine ou encore celui de concevoir ou de lancer une nouvelle activité ou un nouveau produit. Il peut s\u8217agir également de prévoir un besoin de diversification requis par le marché pour assurer la pérennité ou le développement de l\u8217entreprise.

Ces prévisions concernent des projets impliquant l\u8217ensemble des services de l\u8217entreprise. Ce sont des projets établis sur une durée généralement comprise entre 3 ans et 5 ans, parfois davantage. Ces prévisions fournissent des informations par grandes familles de produits ou d\u8217activités. Elles prennent en considération non seulement les données internes de l\u8217entreprise mais surtout l\u8217ensemble des variables relatives à l\u8217environnement économique, social, politique, technologique ou concurrentiel de l\u8217entreprise.

3 - Sur le plan commercial et marketing:

Sur le plan commercial et marketing, la prévision à moyen et long terme doit permettre de fournir des informations relatives aux évolutions des demandes sur le plan qualitatif comme quantitatif.

Via des enquêtes d\u8217opinion de clients ou d\u8217experts, les études marketing permettent d\u8217identifier les facteurs conditionnant l\u8217achat du produit par le consommateur.

4 - Sur le plan des ressources :

Sur le plan des ressources, la prévision à moyen et long terme a pour objectif d\u8217optimiser l\u8217utilisation des ressources de l\u8217entreprise ainsi qu\u8217assurer leur développement continu.

Elle doit également permettre de vérifier que l\u8217entreprise disposera des ressources nécessaires à la réalisation de ses objectifs prévisionnels tant sur le plan qualitatif (des connaissances ou compétences) que sur le plan quantitatif (effectifs).

Enfin, les prévisions doivent permettre à l\u8217entreprise de gérer ses ressources pour assurer sa croissance.

5 - sur le plan de la direction et de la stratégie

Sur le moyen et long terme, les prévisions de la demande puis des ventes doivent permettre d\u8217établir un plan stratégique, c'est-à-dire établir une planification sur une période de trois à cinq ans, permettant d\u8217assurer la pérennité et la croissance de l\u8217entreprise. Différentes stratégies peuvent être envisagées au regard des forces et faiblesses de l\u8217entreprise ainsi que des opportunités et menaces de son environnement.

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Sur le plan stratégique, les prévisions des ventes à moyen ou long terme, établies généralement par type d\u8217activités, permettent à l\u8217entreprise de gérer son portefeuille d\u8217activités (arrêt d\u8217une activité, renforcement d\u8217une activité, démarrage d\u8217une nouvelle activité,..) en fonction de l\u8217estimation des demandes et des ventes établies mais également de faire évoluer les paramètres du « marketing mix » de ses produits afin de mieux satisfaire les demandes à venir.

Sur le plan de la direction, les prévisions des ventes permettent de faciliter la gestion des différentes ressources de l\u8217entreprise (financières, humaines, matérielles, ...) ainsi qu\u8217adapter son organisation pour répondre aux demandes futures et pouvoir ainsi maintenir sa compétitivité par rapport à ses principaux concurrents.

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III - Quels sont les outils de modélisation de la prévision des ventes ?

A - Les variables de la demande :

Les variables de la demande peuvent affecter les données selon trois modèles de

décomposition principaux et trois variables, la tendance T, la saisonnalité S et la résiduelle R :

· Le schéma additif qui suppose l\u8217indépendance des différentes composantes. Il s\u8217écrit : xt = Tt + St + Rt.

Dans ce schéma, la saisonnalité est rigide en amplitude et en période.

· Le schéma multiplicatif dans lequel la composante saisonnière est liée à la tendance. Il s\u8217écrit : xt = Tt \u215 St + Rt.

Dans ce schéma, la saisonnalité est souple et permet des variations d\u8217amplitude au cours du temps.

· Le schéma multiplicatif complet dans lequel il y a des interactions entre les trois composantes. Il s\u8217écrit : xt = Tt \u215 St \u215 Rt.

C\u8217est actuellement le modèle le plus utilisé en économie.

1 - Composante tendancielle :

La tendance matérialise l\u8217évolution de la demande sur le long terme. Si l\u8217on veut une estimation générale de la tendance on peut par exemple mentalement se baser sur l\u8217écart en pourcentage entre la première valeur de la période observée et la dernière afin d\u8217avoir une approximation de la tendance générale de l\u8217évolution des ventes sur une période donnée. Cependant, les deux valeurs extrêmes retenues ne sont pas forcément significatives de la tendance générale de l\u8217échantillon observé. C\u8217est pourquoi, il existe des formules permettant de déceler avec davantage de fiabilité la tendance générale de l\u8217évolution des ventes sur une période donnée.

Cette tendance peut être obtenue par l\u8217utilisation de différentes méthodologies qui seront détaillées plus loin dans ce rapport :

· La méthode des moyennes mobiles

· La méthode par régression

2 - Composante cyclique :

Le cycle détermine l\u8217évolution de la demande sur le moyen terme, par rapport à l\u8217activité économique ou sectorielle de l\u8217entreprise. Les composantes tendancielles et saisonnières sont souvent les plus visibles sur une série de données chronologiques, cependant si on parvient à en faire abstraction, la caractéristique qui subsiste dans une série chronologique suffisamment longue est une série de fluctuations irrégulières. Parfois ces fluctuations ont des amplitudes et fréquences régulières (on peut alors parler de cycles) généralement sur des périodes relativement longues, de l\u8217ordre de plusieurs années, mais souvent il s\u8217agit de phénomènes irréguliers.

La seule méthode permettant de mettre en évidence la composante cyclique d\u8217une série de données est l\u8217analyse spectrale. Elle permet la décomposition des fluctuations en cycle de périodes et d\u8217amplitudes différentes. Elle utilise la décomposition en série de Fourier (utilisé également en physique) afin de décomposer la série en une somme finie de sinusoïdes et permet ainsi de calculer pour chacune d\u8217elles, sa contribution à la variance générale de la série étudiée.

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3 - Composante saisonnière :

La saisonnalité permet de faire ressortir l\u8217ensemble des variations périodiques influencées par le temps (saisons, mois, jours, ...)

Pour évaluer la saisonnalité, on fait souvent appel à l\u8217analyse de la période équivalente de l\u8217année précédente pour évaluer les prévisions des ventes. Cependant, l\u8217inconvénient de cette méthodologie est que la tendance d\u8217une année sur l\u8217autre n\u8217est pas forcément connue et l\u8217on ne peut savoir l\u8217influence qu\u8217elle aura sur la saisonnalité de l\u8217année de prévision.

De plus, la comparaison basée sur l\u8217étude d\u8217une seule période, celle de la saison équivalente de l\u8217année précédente peut avoir été soumise à des influences accidentelles qui n\u8217auront pas forcément les mêmes impacts sur l\u8217année suivante.Il faut également affecter à la composante saisonnière, des coefficients correspondants aux jours ouvrables de la période concernée afin de prendre en compte les jours de travail effectifs sur la période de prévision.

La composante saisonnière peut être mise en évidence par la méthodologie des moyennes mobiles. La moyenne corrigée selon les variations saisonnières doit toujours rester identique à la moyenne de la série quelque soit la saisonnalité des ventes. Seule la répartition des données change sur l\u8217année.

La méthodologie de détermination de la saisonnalité de l\u8217échantillon de données observé, est basée sur plusieurs étapes :

· l\u8217estimation de la tendance via la méthode des moyennes mobiles d\u8217ordre 12 (sur l\u8217année)

· Le calcul des écarts par rapport à la série observée

· La moyenne par mois des différents écarts observés sur plusieurs années. (Une fois additionnées sur l\u8217année, la somme de ces moyennes doit être égale à 0)

· Le calcul de saisonnalité (série CVS) est alors la différence entre la série brute et le coefficient de saisonnalité du mois considéré précédemment calculé.

4 - Composante résiduelle / aléatoire :

La composante aléatoire permet de mettre en évidence l\u8217ensemble des variations qui ne sont pas influencées par des facteurs identifiés. Dans la formule précédemment citée en introduction, il s\u8217agit du facteur résiduel Rt qui résulte de la donnée observée auquel on déduit l\u8217ensemble de toutes les autres composantes connues. Au sens mathématique, on distingue la composante aléatoire de la composante résiduelle.

La composante est dite résiduelle s\u8217il est possible de trouver une loi de reproduction de cette composante via des outils tels que :

· Espérance mathématique nulle

· Symétrie de la distribution par rapport à la moyenne

· Constance de la variance,...

La composante est dite aléatoire si elle ne répond à aucune loi mathématique.

Pour déterminer s\u8217il s\u8217agit d\u8217une composante aléatoire ou résiduelle, on pourra utiliser les méthodes d\u8217autocorrélation (ou corrélogramme).

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B - Les méthodes d\u8217analyses :

Il existe principalement deux types d\u8217analyses en termes de prévision des ventes, les méthodes qualitatives et les méthodes quantitatives.

Les méthodes qualitatives sont essentiellement basées sur l\u8217opinion, la comparaison et le jugement. Les plus utilisées sont :

· La méthode de sondage d\u8217opinions (enquêtes auprès des vendeurs ou distributeurs des produits)

· La méthode de comparaison (Basée sur des analogies historiques. La prévision se base alors sur des comparaisons avec des produits similaires vendus dans le passé).

· La méthode Delphi (Basée sur les réponses à une série de questions par un panel d\u8217experts).

· Les études de marchés (Basées sur la réalisation de questionnaires transmis aux
consommateurs éventuels afin d\u8217anticiper les évolutions de la demande du marché).

Les méthodes quantitatives reposent généralement sur l\u8217extrapolation de la demande dans le temps via l\u8217utilisation de données de consommation passées. Les principales méthodes quantitatives sont les suivantes :

· La méthode quantitative simple (qui se base sur la demande actuelle)

· La méthode des moyennes mobiles (Basée sur la moyenne de la demande réelle des n périodes précédentes

· La méthode de lissage exponentiel (Basée sur des moyennes pondérées par des coefficients exponentiels)

· La méthode de la tendance (Basée sur des projections linéaires, exponentielles, logarithmiques ou polynomiales de la demande passée. En fonction du modèle d\u8217évolution établi, on établit des prévisions selon l\u8217allure qui s\u8217adapte le mieux à l\u8217évolution de la demande).

· La méthode de décomposition (Basée sur la décomposition des résultats en fonction des différentes variables de tendance, saisonnalité et des effets aléatoires)

· Les méthodes de régression et corrélation (Basées sur l\u8217utilisation de la droite des moindres carrés et de la corrélation avec une variable de dépendance).

1 - Méthodes Qualitatives :

a - Les sondages d\u8217opinions :

Les sondages d\u8217opinions consistent à réaliser un questionnaire qui sera présenté auprès d\u8217un échantillon d\u8217individus afin d\u8217en déduire une estimation de la répartition de l\u8217opinion de l\u8217ensemble de la population.

Le sondage d\u8217opinions permet donc principalement de fournir des informations qualitatives. Il en existe principalement deux types :

· Sondage d\u8217opinions de vendeurs :

Cette méthode est basée sur l\u8217évaluation des ventes futures, établies par les représentants de l\u8217entreprise. Elle permet d\u8217effectuer des estimations de la demande. Cette méthode fournit des informations précieuses car elles sont issues d\u8217un contact direct avec les clients, cependant elles risquent d\u8217être faussées par le manque de subjectivité des personnes interrogées.

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· Sondage d\u8217opinions d\u8217experts :

Cette méthode est basée sur l\u8217évaluation des futures ventes établies par les cadres dirigeants ou parfois également par les distributeurs ou fournisseurs. Elle permet de combiner les opinions d\u8217un plus grand nombre de personnes mais les résultats risquent d\u8217être basés sur les estimations des personnes dont l\u8217avis représente le plus de poids.

c - La méthode Delphi :

La méthode Delphi est une méthode d\u8217estimation qui fait appel à des consultants externes pour fournir différentes hypothèses successives aboutissant à un consensus final.

Les avantages de la méthode Delphi est la rapidité pour obtenir un consensus de la part de l\u8217ensemble des participants et la facilité de mise en oeuvre même avec des participants géographiquement éloignés. La méthode Delphi permet d\u8217avoir des avis de spécialistes en évitant les groupes de discussions pas toujours évidents à conduire. Cette méthode présente également l\u8217avantage de réduire les risques de subjectivité ou de surpondération dans la mesure où les participants ne sont pas concernés par la question à gérer mais cela nuit à la rapidité d\u8217analyse car les consultants ne connaissent pas l\u8217entreprise.

En revanche cette méthodologie ne répond qu\u8217à des questions à un seul paramètre et ne gère absolument pas les impacts inattendus liés à cette question.

De plus, les prévisions ainsi établies sont largement dépendantes des qualités d\u8217analyse des consultants choisis. La méthode Delphi est basée sur une approche dialectique par enquête :

· La thèse : établit une opinion ou une vue

· Antithèse : établit l\u8217opinion ou la vue contradictoire

· Synthèse : permet d\u8217établir un consensus final.

La méthode se déroule de la manière suivante :

· On constitue une équipe pour entreprendre et contrôler le projet

· On choisit un ou plusieurs panels de participants pour l\u8217étude, généralement des experts du domaine de recherche

· On développe un premier questionnaire

· On éprouve ce questionnaire afin de vérifier que les mots utilisés ne risquent aucune ambivalence ou ambiguïté.

· On transmet alors le questionnaire ainsi éprouvé aux membres du jury

· On analyse les résultats de ce premier tour

· On effectue un second tour auprès du jury avec le questionnaire

· On analyse les réponses du second tour et on procède ainsi jusqu\u8217à ce que les résultats ainsi obtenus soient stabilisés

· On réalise la synthèse des résultats obtenus dans un rapport pour en déduire des conclusions.

d - Les études de marchés :

L\u8217étude de marché est un ensemble de techniques qui doivent permettre de mesurer, analyser et comprendre les appréciations, besoins et attentes des consommateurs. Les principaux outils des études de marchés sont les sondages, panels, enquêtes, entretiens individuels ou réunions de groupes.

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L\u8217avantage de cette méthode est d\u8217exploiter des données tirées directement du marché ciblé mais l\u8217inconvénient est que les informations de prévisions ainsi obtenues ne reflètent pas forcément le comportement réel des clients.

L\u8217étude de marchés peut parfois également être basée sur l\u8217utilisation de marché-tests afin d\u8217étudier le comportement d\u8217un panel de consommateur par rapport au produit que l\u8217entreprise souhaite commercialiser à terme à plus grande échelle.

Cette méthode est basée sur la mise en vente expérimentale du produit sur une zone limitée du marché et d\u8217utiliser les résultats obtenus pour prévoir les ventes futures.

L\u8217avantage de cette méthode est que les résultats reflètent le comportement réel des clients vis-à-vis du produit mais les résultats futurs comportent le risque d\u8217être biaisés par l\u8217effet de la concurrence ou par d\u8217autres facteurs.

2 - Méthodes quantitatives :

Les méthodes quantitatives découlent généralement de la décomposition des historiques de ventes et de séries de données chronologiques.

Les séries chronologiques présentent l\u8217avantage de permettre d\u8217obtenir très rapidement des prévisions basées sur des données réelles mais ces prévisions se basent sur l\u8217hypothèse que les tendances d\u8217achats resteront inchangées sur la période de prévisions.

Elles sont basées sur les études des réalisations passées, c'est-à-dire basées sur des données étudiées sur une période définie comme représentative, à une périodicité d\u8217étude constante, la périodicité de la prévision souhaitée. (Exemple : Commandes mensuelles des trois dernières années pour établir les prévisions mensuelles de l\u8217année suivante).

a - La méthode quantitative simple :

Les méthodes quantitatives simples consistent à utiliser des formules mathématiques simples afin d\u8217effectuer une première approximation de prévisions et de connaître l\u8217importance des variations de la demande pour évaluer la difficulté à réaliser des prévisions fiables.

Les principales méthodes quantitatives simples sont :

· La moyenne dont la formule générale pour une série chronologique de données xt est la suivante :

n

xt

x	=	t =		1

n

Où n, est le nombre d\u8217observation et x les données obtenues pour les différentes périodes observées.

La moyenne ne donne qu\u8217une allure générale des prévisions de ventes sur la période.

Elle ne fournit aucune information sur les variations de vente au cours de la période étudiée. La moyenne présente donc un intérêt limité dans l\u8217établissement des prévisions de ventes.

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· La dispersion est obtenue via le calcul de la variance de la série chronologique étudiée. Elle permet d\u8217étudier la dispersion des données par rapport à la moyenne précédemment établie. Elle permet donc de fournir des informations relatives aux variations maximales de consommations sur la période observée par rapport à la moyenne générale. Elle est obtenue par l\u8217observation de l\u8217ensemble des données ou uniquement d\u8217un échantillon des données. Si l\u8217étude de dispersion est réalisée via la connaissance de l\u8217ensemble des données d\u8217étude, la formule suivante sera appliquée :

2

t n

=

t =

( )

xt x

-

1

Var x

( )

n

Cependant, dans une étude de prévision on ne peut généralement pas disposer de l\u8217ensemble des données, on basera donc notre étude de dispersion sur seulement un échantillon représentatif de données.

Dans ce cas, l\u8217analyse des dispersions pourra être obtenue via la formule suivante :

t n =

2

( )

xt x

-

Var x ( )	t	=	1
			n	-	1

En terme statistique, on utilisera plus fréquemment la racine carré de la variance, intitulée écart type pour définir les écarts des données par rapport à la moyenne :

=

ó

Var(x)

· Le coefficient de variation résulte des données précédentes et se définit comme le rapport entre l\u8217écart type à la moyenne à partir de la série de données brutes. Il est défini selon la formule suivante :

CV óx

=

x

Ce coefficient de variation constitue un indicateur de difficulté pour le prévisionniste. Plus il est important, plus les variations des ventes seront importantes au cours de la période étudiée, et plus l\u8217élaboration de prévisions fiables sera délicate. Une fois ces méthodologies d\u8217analyse simples réalisées, le prévisionniste devra s\u8217appuyer sur des méthodologies plus complexes afin d\u8217établir des prévisions plus précises.

b - Les méthodes de lissage des données :

Ces méthodes sont des méthodes statistiques consistant à prévoir les ventes futures d\u8217après l\u8217analyse des tendances passées par différents moyens notamment :

· La méthode des moyennes mobiles est un type de moyenne statistique utilisé sur des séries ordonnées de données, souvent temporelles, afin d\u8217atténuer les fluctuations transitoires de manière à mettre en évidence les tendances sur le plus long terme. Il s\u8217agit de remplacer chaque donnée par la moyenne locale des x données l\u8217encadrant (x étant l\u8217ordre de la moyenne mobile) en chaque donnée de la série étudiée. Cette méthode est utilisée afin de lisser un ensemble de données pour faire émerger une tendance générale.

La moyenne mobile simple est donc réalisée par la formule suivante :

1 N-1

x soit :

n x

= -

n k

k=0

N

xn - N xn

N

xx_n +
= - 1 -
n N

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· La méthode des moyennes mobiles pondérées permet via l\u8217utilisation de coefficients de donner un poids distinct à chaque valeur utilisée dans le calcul. En termes de prévision, cette méthode permet de donner davantage de poids aux données les plus récentes qui ont davantage de chance d\u8217être affectées de contraintes proches de celles de la période de prévision. La moyenne mobile pondérée est calculée selon la formule suivante :

nPM

xM

+ - + + +

( 1) ... 2

n P P P

M M n M n

- - + - +

1 2 1

=

2 1

+

n n

+ - + +

( 1) . . .

· La méthode de lissage exponentiel est basée également sur la méthode des moyennes mobiles et consiste également à donner davantage de poids aux valeurs les plus récentes. La moyenne mobile exponentielle consiste à affecter des coefficients décroissants aux données de manière exponentielle. Le poids de chaque donnée utilisée dans le calcul de la moyenne est systématiquement plus important que celui de la donnée qui précède sans néanmoins supprimer totalement les effets des données les plus anciennes.

Afin d\u8217effectuer le lissage des données selon la méthodologie de la moyenne mobile exponentielle, il s\u8217agit de déterminer une constante de lissage nommée généralement á comprise entre 0 et 1 qui peut être exprimée de trois façons différentes :

· Par sa valeur numérique Ex : á =0,1 ;

· En pourcentage Ex : á =10% ;

2

· En nombre de périodes : Ex : N=12, où ;

\u945á

=

N+1

Dans cette formule, N, contrairement aux autres méthodologies présentées, ne représente pas le nombre total de données utilisées dans la moyenne mais ne sert qu\u8217à spécifier la constante de lissageá. Chaque nouveau calcul de la moyenne exponentielle ajoutant l\u8217effet de l\u8217observation la plus récente sans abandonner les données plus anciennes. Le poids total des N observations utilisées par une moyenne mobile exponentielle ne représente qu\u8217en fait environ 86% du poids total.

La formule simplifiée du calcul de la moyenne mobile exponentielle a été exprimé par deux statisticiens différents de deux manières différentes :

· Roberts : xt = áxt + (1?á) xt ?1

· Hunter : xt = á xt ? 1 + (1?á) xt ?1

Cette formule présuppose que la moyenne mobile exponentielle soit initialisée par un coefficient x1, représentant le point de départ du calcul. Ce coefficient peut parfois être calculé via le calcul de la moyenne simple des 4 ou 5 premiers échantillons. En fonction de l\u8217importance de la constante de lissage, cette valeur aura plus ou moins d\u8217incidence sur le calcul final de la moyenne mobile exponentielle des échantillons observés.

La formule complète de la moyenne mobile exponentielle représente la somme des valeurs classées par ordre chronologique décroissant et affectées d\u8217un coefficient égal à (1- á) affectées de puissances croissantes selon la formule suivante :

xt= á (xt + (1-á) x _t-1 + (1-á )2 xt-2 + ...

8

)

á á

-

( 1

Soit : xt =

ⁿ x

t n

-

n = 0

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Néanmoins, en fonction de la précision souhaitée, on se limitera généralement à l\u8217étude d\u8217un échantillon limité de données dans la mesure où l\u8217influence des plus anciennes mesures sur la moyenne mobile ainsi calculée sera rapidement faible.

c - Les méthodes causales :

Ces méthodes dites d\u8217analyse causales, sont des méthodes statistiques permettant de déterminer le rapport entre la demande et les facteurs qui l\u8217influenceront.

Ces méthodes permettent de mettre en évidence les relations entre la demande et les différents facteurs qui sont susceptibles de l\u8217influencer à long terme. Néanmoins, ces méthodes sont parfois difficiles à mettre en oeuvre car exigent une quantité de données importante pour obtenir des résultats fiables.

· Méthode de corrélation :

La méthode de corrélation a pour objectif de corréler c'est-à-dire mettre en évidence les similitudes d\u8217évolution entre deux phénomènes distincts. La corrélation simple mesure le degré de corrélation entre deux phénomènes simples représentés par des variables x et y.

Lorsque tous les points du couple de valeurs (x, y) correspondants aux variables des phénomènes étudiés sont alignés sur une droite, on parle alors de corrélation linéaire. Si ce même couple de valeurs se trouve aligné sur une courbe d\u8217allure quelconque, on parle alors de corrélation non linéaire. Il existe différents types de corrélation :

· La corrélation positive qui suppose que les valeurs des deux variables évoluent simultanément dans le même sens. (Si l\u8217une augmente, l\u8217autre augmente également et inversement).

· La corrélation négative suppose que les valeurs des deux variables évoluent simultanément dans le sens inverse (si l\u8217une augmente, l\u8217autre diminue et inversement)

· Les valeurs sont dites non corrélées s\u8217il n\u8217existe aucun lien d\u8217évolution entre les deux variables considérées.

Les valeurs des deux phénomènes représentés par les variables x et y peuvent être représentées graphiquement sur une courbe afin de mettre en évidence le lien qui les relie mais cette courbe ne fournit qu\u8217une allure générale sans mettre en évidence le lien mathématique existant entre les deux variables.

Afin de mettre en évidence le lien unissant les deux variables, on procède au calcul d\u8217un coefficient, appelé coefficient de corrélation simple, toujours compris entre -1 et 1 et qui dans le cas d\u8217une corrélation linéaire se définit par :

t n

=

y

Cov x

( ,

) =

*

ñxy

ó_x

ó_y

( )( )

x x y y

- -

t t

t

=

t n

=

t n

=

1

-

2

2

( )

y y

-

t

(x t

x

)

1

=

=

t

t

1

Où Cov(x,y) est la covariance entre les variables x et y ó_x et ó_y sont les écarts types des valeurs x et y

Et n le nombre de valeurs d\u8217observation des variables.

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S\u8217il s\u8217agit d\u8217une corrélation positive, le coefficient sera proche de 1, s\u8217il s\u8217agit d\u8217une corrélation négative, le coefficient tendra vers -1 et enfin si le coefficient tend vers 0, on pourra alors considérer que les variables ne seront pas corrélées.

Néanmoins, si la corrélation permet de mettre en évidence des similitudes d\u8217évolution entre deux phénomènes observés, un coefficient de corrélation élevé ne présuppose pas du lien réel de causalité entre deux phénomènes. Il peut s\u8217agir de deux phénomènes totalement indépendants dont le seul lien est la variation de leurs valeurs.

Utilisant la méthode de corrélation, on peut également comparer les variables d\u8217un phénomène à celles observées lors d\u8217une période précédente sur le même phénomène, il s\u8217agit alors d\u8217autocorrélation.

L\u8217autocorrélation consiste à étudier le coefficient de corrélation entre la série étudiée et cette même série de données décalée dans le temps d\u8217un décalage K. En général on choisit un décalage où :

n

n

= = n est le nombre d\u8217échantillons de la série observée.

K
6 3

Le coefficient d\u8217autocorrélation entre deux séries d\u8217une même donnée décalée dans le temps d\u8217un décalage k est donné par la formule suivante :

n

x 1

t k

=

=

+

+

1

k

1

-

k

-

-

x₂

)

(x t

(x t

=

=

2

) ²

t

1

1

k+

k+

n

n

-

k

=

=

=

x_t

x₂

x_t

x₁

r_k

et

Où :

1

t k

= +

n

n

1

1

(x t

x x x

1)( )

-

t k

- 2

n k

- t

n k

- t

Les coefficients de corrélations ainsi calculés peuvent être représentés graphiquement par un corrélogramme dont l\u8217ensemble des valeurs rk seront situées entre -1 et 1.

· Méthode de Box & Jenkins :

Cette méthode est fortement utilisée dans le cadre de la prévision et sert à identifier à quelle loi de reproductibilité répond le phénomène. Il se base sur l\u8217étude du corrélogramme précédemment présenté, et utilise principalement deux types de modèles qui peuvent être combinés et permettre ainsi de représenter la plupart des processus aléatoires stationnaires.

Chaque modèle est caractérisé par sa fonction d\u8217autocorrélation simple (FAC) et sa fonction d\u8217autocorrélation partielle (FAP).

Néanmoins ces différentes méthodes ne sont applicables qu\u8217à des séries affectées ni de tendance ni de saisonnalité.

o Le modèle AR

Il représente la partie autorégressive d\u8217un processus c'est-à-dire lorsqu\u8217il existe une relation de type fonction affine entre la série de données et cette même série affectée d\u8217un décalage temporel. La partie autorégressive d\u8217un processus est constituée d\u8217une combinaison linéaire finie des valeurs passées du processus définie par la formule suivante :

x t = a1x t - 1 + ... +a _p x t - p + b t

La FAC de ce type de modèle étant une exponentielle ou une sinusoïde amortie.

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o Le modèle MA :

Il représente la partie moyenne mobile du processus et est constitué d\u8217une combinaison linéaire finie en t des valeurs passées d\u8217un bruit blanc (c'est-à-dire variable de moyenne nulle et variance constante).

x t = b _t -è1b t -1 - ... - èqbt-q où bt est un bruit blanc.

La FAP de ce type de modèle étant une exponentielle ou une sinusoïde amortie.

Il existe une symétrie parfaite entre la FAP d\u8217un modèle MA et la FAC d\u8217un modèle AR et inversement.

o Le modèle ARMA :

Le modèle ARMA, est une combinaison des deux méthodes précédemment présentées, il est calculé par la formule suivante :

tq-

a x a x b b b

1 1 ... è 1 1 ... è

x = + + + - - -

t t p t p t t q

- - -

Cette méthodologie ARIMA est déclinée en plusieurs applications spécifiques notamment dans le domaine de la finance (ARFIMA).

· Méthode de régression simple:

La méthode de régression vient en complément des méthodes de corrélation précédemment étudiées afin de fournir des informations permettant de quantifier la relation entre les deux variables étudiées. Dans le cadre de la prévision il peut s\u8217agir par exemple de quantifier la relation entre les ventes et les facteurs explicatifs des ventes.

La méthode de régression permet de représenter cette relation par la formule

suivante :

V t = b ₁ x _t + b ₀ + å t

où : b₁ et b₀ sont les coefficients recherchés, V_t est la variable à expliquer, x_t est la variable explicative appelée également variable exogène et å_t est un terme aléatoire qui contient tout ce qui n\u8217est pas expliqué par le modèle ainsi défini.

· Méthode de régression à plusieurs variables : l\u8217économétrie :

Dans le domaine de l\u8217économie, il existe souvent plusieurs variables qui sont supposées influer sur le phénomène ou la variable observée. L\u8217objet de l\u8217économétrie, basée sur la méthode de régression est de représenter l\u8217ensemble des paramètres liant la variable à expliquer aux différentes variables explicatives.

Par exemple, pour un modèle à 5 variables, la formule se présentera de la manière suivante :

t

y b b x b x b x b x b x

2 2 3 3 4 4 5 5

t t t t

t t t

= + + + + + + å

0 1

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IV - Quelles sont ses applications et enjeux ?

A - Production

Au niveau de la production, les prévisions de la demande servent à établir le plan industriel et commercial ainsi que le plan directeur de production qui ont pour objectif principal d\u8217assurer l\u8217adéquation entre le plan de charge commercial et les capacités de production de l\u8217entreprise. Ce plan sert également de base à l\u8217établissement du budget de fonctionnement de l\u8217entreprise.

Les prévisions permettent également d\u8217optimiser les flux de production par la réalisation à partir des prévisions établies et des stocks disponibles, des besoins nets requis pour réaliser les prévisions établies.

De plus, les prévisions fournissent des informations pour établir l\u8217ordonnancement de la production. Elles permettent de répartir ou d\u8217ajuster les ressources sur telles ou telles activité en fonction des demandes et des priorités identifiées.

Enfin, les prévisions qualitatives, permettent à l\u8217entreprise d\u8217orienter ses recherches sur les évolutions de produits lui permettant de se positionner sur un marché ciblé. Les prévisions qualitatives des ventes permettent de cibler les études menées par les services de recherche et développement de l\u8217entreprise sur les attentes identifiées des consommateurs.

1 - Application à l\u8217établissement du PIC et PDP :

Le PIC est représenté sous la forme d\u8217un tableau synthétique et permet de visualiser, à des périodicités constantes (variables en fonction de l\u8217activité, pouvant aller du mois au trimestre, au semestre voire à l\u8217année), pour chacune des différentes familles de produits de l\u8217entreprise, les prévisions quantitatives associées à la production réalisable. Une dernière ligne permet de visionner, en fonction des prévisions de ventes et de production établies, l\u8217état des stocks.

Le PIC peut ainsi être établi sur une ou plusieurs années.

Le Plan industriel et commercial sert de base à la planification des besoins de l\u8217entreprise en terme de ressources (matérielles, humaines) et donc également au besoin en financement de l\u8217entreprise (investissements prévisionnels, besoins en fond de roulement,..)

Le rôle majeur du PIC est de prévoir les charges des différentes ressources de l\u8217entreprise tant en interne (salariés) qu\u8217en externe (fournisseurs, ...)

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Afin d\u8217établir ces charges au niveau de chacun des postes de l\u8217entreprise pour vérifier l\u8217adéquation charge/capacité par rapport aux prévisions établies, le PIC se base sur l\u8217étude de macro gramme permettant de chiffrer en heures de main d\u8217oeuvre, les travaux à effectuer sur chaque machine ou poste de production.

Les macro-gammes contiennent des temps opératoires moyens pour chaque article de la famille de produits étudié sans prendre en considération les temps « morts », c'est-à-dire les temps de changements de séries, de réglages ou de pannes. On peut ensuite représenter graphiquement les valeurs de charges et capacités afin de visualiser le rapport charge/capacité par poste. Cela permet d\u8217identifier rapidement les postes « goulets » c'est-à- dire dont la charge est disproportionnée par rapport aux ressources qui lui sont affectées.

Le PIC est généralement établi via des moyens informatiques permettant de simuler différentes hypothèses pessimistes comme optimistes concernant les prévisions de la demande et donc celles de production et de permettre ainsi aux décideurs d\u8217imaginer d\u8217ores et déjà plusieurs scénarios à suivre en fonction de la situation réelle de la production.

Le plan industriel et commercial permet de répartir la charge prévisionnelle par mois en fonction des jours ouvrables et ainsi d\u8217évaluer les besoins de l\u8217entreprise en ressources.

Dans le cas de production sur commande, l\u8217entreprise pourra en fonction de fluctuations importantes prévues, prévoir une variation d\u8217effectifs en faisant appel à des ressources humaines temporaires externes (CDD ou intérimaires) ou en jouant sur la flexibilité de ses ressources humaines internes (heures supplémentaires, repos compensatoires, modulation,...).

L\u8217entreprise peut également choisir de lisser sa production sur l\u8217année en fonction de son secteur d\u8217activité (produits non périssables, non spécifiques et facilement stockables) et de ses capacités de stockage en choisissant de produire régulièrement sur l\u8217année (à effectif quasiment constant) et de stocker une partie de sa production afin d\u8217absorber les futures fluctuations de la demande.

Elle peut de la même manière choisir de stocker des stocks de matières ou de produits semi-finis. Néanmoins cela n\u8217est également faisable qu\u8217en fonction de la situation financière de l\u8217entreprise car le stockage de matière, produits semi-finis ou produits finis, présuppose une avance de financement jusqu\u8217à la vente qui peut avoir lieu plusieurs mois après. L\u8217entreprise doit alors prévoir un fond de roulement important.

Le choix de stratégie de production permettant de minimiser les coûts peut se baser sur une formulation mathématique de programmation linéaire intégrant les différents coûts et variables de chacune des solutions. Il prend en compte différents paramètres :

· Nombre de périodes considérées : T

· Demandes estimées sur la période t : Dt

· Nombre de jours travaillés sur la période t : nt

· Nombre d\u8217unités produites par jour et par personne : p

· Stock seuil minimum exigé au début de la période : SMINt

· Coût d\u8217embauche d\u8217une personne : CE

· Coût de licenciement d\u8217une personne : CL

· Coût de stockage d\u8217une unité pendant une période : CS

· Coût de production d\u8217une unité (en horaire normal) : CHN

· Coût de production d\u8217une unité (en heure supplémentaire) : CHS

· Coût de sous-traitance d\u8217une unité : CST

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Ces paramètres étant affectés en fonction de choix de différentes variables qui sont essentiellement :

· Embauche au début de la période t : Et

· Licenciement au début de la période t : Lt

· Unités produites en heures normales pendant la période t : Pt

· Unités en heures supplémentaire durant la période t : HSt

· Unités sous traitées à la période t : STt

· Effectifs au début de la période t : EFt

· Stocks au début de la période t : St

En fonction des prévisions établies sur la période t considérée, le coût de production peut être simulé par la fonction suivante :

T ( t =1

CE E CL L CS S CHN P CHS HS CTS ST · + · + · + · + · + · t t t t t t

Les paramètres et variables précédemment décrits permettent également de calculer les différents paramètres de production indépendamment les uns des autres (nombre d\u8217unités produites en heures normales, en heures supplémentaires, variation d\u8217effectifs ou de stocks durant la période considérée, ...) en fonction des besoins de l\u8217entreprise.

Le PIC étant basé sur des prévisions qui peuvent différer plus ou moins de la réalité, il sera généralement réadapté durant la période d\u8217étude afin de réajuster les prévisions et plans de charges qui en découlent.

Le PIC, et de ce fait, les prévisions établies, servent de base à l\u8217établissement du plan directeur de production (PDP).

Le PDP, permet d\u8217établir une planification détaillée de la production de l\u8217entreprise, non pas comme c\u8217était le cas pour le PIC par famille de produits mais pour chacune des références de l\u8217entreprise. De plus, l\u8217élaboration du PDP prend en considération davantage de paramètres récents tels que les prévisions actualisées, les nouvelles commandes reçues ou l\u8217état réel des stocks.

Le PDP permet donc d\u8217établir pour chaque article fabriqué et chaque produit, les quantités à produire sur des horizons très précis pouvant aller jusqu\u8217à la planification de production à la semaine. Le PDP est synthétisé également sous la forme d\u8217un tableau fournissant pour chaque semaine de production, les informations suivantes :

· Prévisions de ventes

· Commandes fermes

· Stocks prévisionnels à la fin de chaque semaine

· Production prévues pour chaque semaine

· Produits disponibles à la vente

La première partie du tableau est basée sur des commandes fermes et les semaines suivantes sur des prévisions. Le PDP découle généralement directement des prévisions des ventes par produit et détermine les besoins de production de chaque référence de produit.

Le PDP étant basé sur des prévisions, la production devra généralement fixer un stock de sécurité destiné à absorber les écarts entre la réalité des demandes et les prévisions estimées.

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2 - Application à la détermination des besoins nets :

A partir du plan directeur de production, celle-ci doit planifier la fabrication et l\u8217approvisionnement des sous ensembles et des composants constituant les différentes références que l\u8217entreprise doit produire à minima à la hauteur des prévisions de ventes établies dans le PDP.

Le calcul des besoins nets créé par l\u8217américain Joseph Orliky en 1965, est l\u8217ensemble des techniques utilisant les nomenclatures, l\u8217état des stocks et le plan directeur de production pour calculer les besoins en composants de la production.

La détermination des besoins nets utilise donc les prévisions établies dans le PDP afin de planifier des ordres de fabrication et d\u8217approvisionnements précis en fonction des délais d\u8217approvisionnement, de fabrication, des séquençages des opérations ainsi que de l\u8217état des stocks tant de matières, de sous ensembles de produits que de produits finis.

Les méthodes de calcul de besoins nets sont relativement complexes et se sont particulièrement développées depuis l\u8217arrivée des moyens de calculs informatiques.

Les logiciels MRP (Materials Requirements Planning) puis MRP2 (Manufacturing Resources Planning) se basent sur ces techniques.

Le principe de calcul de besoins nets est basé sur la méthodologie suivante :
· Collecte des informations suivantes :

o Nomenclatures arborescentes des produits à réaliser :

La nomenclature arborescente des produits à 2 niveaux se présente de la manière suivante indiquant chaque sous-ensembles ou composants avec leur nombre requis pour fabriquer le produit de niveau supérieur aboutissant au produit « commercial » :

o PDP et/ou carnet de commandes si besoin :

On étudie alors le PDP pour déterminer les prévisions établies en produits « commerciaux » pour chaque type de produits et chaque période, éventuellement complétées, le cas échéant par le carnet de commandes réelles. Ces informations se présentent généralement sous la forme d\u8217un tableau synthétique. Il se présente de la manière suivante :

Produit A

JANVIER

FEVRIER

MARS

AVRIL

MAI

JUIN

JUILLET

AOUT

SEPTEMBRE OCTOBRE

DECEMBRE

Prévisions

120

140

110

200

220

110

80

80

70

90

120

Stocks disponibles

300

300

260

280

210

110

140

160

180

250

300

Ce tableau indiquant également :

o Les stocks de produits disponibles non attribués : o Les délais d\u8217obtention des articles

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· A chaque niveau de nomenclature, pour chaque article et pour chaque période effectuée :

o Calcul des besoins bruts :

Le calcul des besoins bruts permet de calculer les besoins de production de chacun des composants constituant le produit A en fonction de sa nomenclature et des prévisions commerciales établies.

o Calculs des besoins nets :

Le calcul des besoins nets se base sur les besoins bruts mais prend en considération les stocks de produits disponibles :

Besoins nets = Besoins bruts - Articles disponibles

Afin de planifier la production des différents composants du produit A de la manière suivante :

Produit A	JANVIER	FEVRIER	MARS	AVRIL	MAI	JUIN	JUILLET	AOUT	SEPTEMBRE	OCTOBRE		DECEMBRE	Prévisions
120	140	110	200	220	110	80	80	70	90	120		Stocks disponibles
300	300	260	280	210	110	140	160	180	250	300		Produit à fabriquer
120	100	130	130	120	140	100	100	140	140	120		Sous ensemble B
120	100	130	130	120	140	100	100	140	140	120		Sous ensemble C
240	200	260	260	240	280	200	200	280	280	240		Article D
480	400	520	520	480	560	400	400	560	560	480		Article E
600	500	650	650	600	700	500	500	700	700	600		Article F
480	400	520	520	480	560	400	400	560	560	480		Article G
240	200	260	260	240	280	200	200	280	280	240		Article H
720	600	780	780	720	840	600	600	840	840	720

o Définition de l\u8217ordre prévisionnel envisagé (jalonnement) pour satisfaire le besoin net calculé en fonction du délai d\u8217obtention des différents produits (incluant temps d\u8217approvisionnement et temps de fabrication en indiquant :

· Les quantités de chaque article

· Sa date de lancement.

Le jalonnement peut se présenter de la manière suivante :

3 - Application à l\u8217ordonnancement et le suivi de fabrication :

La dernière étape du processus de planification de la production est l\u8217ordonnancement. Il s\u8217agit de planifier de manière précise et hiérarchisée en termes d\u8217ordres de fabrication la production sur le court terme (d\u8217horizon de l\u8217ordre de la semaine voire de la journée) permettant d\u8217optimiser l\u8217utilisation des ressources de l\u8217entreprise et de répondre aux objectifs de production fixés dans le temps imparti.

Afin d\u8217établir l\u8217ordonnancement de la production, cette dernière doit prendre en compte différents paramètres :

· Les tâches i à effectuer qui se caractérisent par une date de début di, une date de fin fi et un temps de réalisation ti tel que (fi=di+ ti). Ces tâches utilisent une ou plusieurs ressources k avec une intensité variable Iik

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· Des ressources k qui peuvent être humaines ou matérielles. Elles sont caractérisées par des capacités Ck ainsi que leur type :

o Renouvelables s\u8217il s\u8217agit de ressources humaines ou machines qui peuvent être réutilisées pour une autre production

o Consommables s\u8217il s\u8217agit de matières premières utilisables qu\u8217une seule fois.

o Disjonctives si les ressources ne peuvent effectuer qu\u8217une seule tâche à la fois o Partageables si ces ressources peuvent réaliser différentes tâches dans

plusieurs postes de travail.

Enfin, le dernier paramètre à prendre en considération dans l\u8217ordonnancement de production est l\u8217ensemble des contraintes présentes qu\u8217elles soient temporelles ou en termes de ressources.

Les contraintes temporelles sont principalement liées :

· Aux délais d\u8217approvisionnement, de fabrication, de livraison,...

· A l\u8217ordre de succession à respecter entre des différentes étapes de production (séquençage, gammes opératoires,...)

· Ainsi qu\u8217aux contraintes horaires imposées par la législation pour le respect des temps légaux journaliers, hebdomadaires ou mensuels.

Les contraintes de ressources sont principalement :

Il faut s\u8217assurer que pour chaque ressource, la somme des intensités _Iikde consommation des ressources k disponibles pour les n tâches i en cours ne dépasse pas les capacités Ck des ressources soit :

i n

=

Iik C k

=

i = 1

4 -Application à l\u8217optimisation des flux : le juste à temps :

Les prévisions des ventes permettent enfin d\u8217optimiser les flux de production afin de produire au plus juste et d\u8217éviter les avances de trésorerie et de limiter ainsi les risques de dévaluation de stocks invendus ou les ruptures de stocks.

Inventé par l\u8217ingénieur Taiichi Ohno vers 1950 et mis en place dans les usines Toyota en 1964, le juste à temps consiste à réduire au minimum les temps de transition des composants ou produits dans les différentes étapes de leur élaboration de l\u8217approvisionnement des matières premières à la livraison des produits finis. Cette méthode doit permettre de réduire l\u8217ensemble des sources de coûts inutiles en minimisant (les stocks, les temps de non production, ...).

Ainsi, le juste à temps apparait comme un ensemble de techniques logistiques visant à améliorer les performances de l\u8217entreprise sur le plan de la productivité.

Le juste à temps est basé sur des techniques permettant d\u8217éviter 6 principales sources de gaspillage :

· La surproduction : C'est-à-dire quand l\u8217entreprise produit davantage que la demande. Cela occasionnant des surplus de marchandises et donc également de main d\u8217oeuvre, de machines, d\u8217espace, de manutention, sans compter les dévaluations possibles de stocks. Le juste à temps doit permettre de produire par rapport à la connaissance de la demande.

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· Les temps d\u8217attente : Cela regroupe tous les temps improductifs et doit permettre de déceler les causes et réduire tous les temps d\u8217attente, pauses ou arrêts de production non souhaités nuisibles au respect des délais lorsque la demande devient importante.

· Le transport et la manutention : il s\u8217agit de réduire tous les temps inutiles et la fatigue liés au transport des composants, des sous ensembles ou des produits finis. Pour ce faire, le juste à temps doit utiliser des méthodologies permettant de réduire le circuit du produit pendant sa phase de réalisation mais également améliorer les postes de travail afin de réduire les temps de recherche d\u8217outils, les temps de manutention,... qui occasionnent des pertes de temps en terme de productivité.

· Les transformations inutiles du produit : Il s\u8217agit d\u8217éliminer dans le processus de fabrication l\u8217ensemble des étapes de réalisation du produit qui n\u8217apportent pas de valeur ajoutée au produit.

· Les stocks : La méthode du juste à temps doit permettre de dimensionner les stocks aux seuls stocks nécessaires pour répondre aux demandes afin de ne pas stocker un surplus de stocks qui augmenterait inutilement les frais de stockage, l\u8217espace d\u8217entreposage requis ainsi que les risques de détérioration des stocks.

· Les ajouts de valeur inutiles : Ces méthodes consistent à réduire au maximum les défauts des produits dès le début du processus de manière à ce que l\u8217entreprise ne supporte pas les frais de production de produits défaillants. Ce dispositif permet également d\u8217améliorer la qualité donc la satisfaction des clients de l\u8217entreprise.

Les principales méthodes de l\u8217application du principe du « juste à temps » sont :

· Le takt time : qui est l\u8217unité de temps de réalisation du produit compte tenu des contraintes internes mais également des délais imposés par les clients.

· Le Kanban : Par un système de carte, le Kanban permet que ce soit le poste aval qui demande une production de pièces au poste amont de manière à produire juste ce qu\u8217il faut et éviter ainsi les goulets d\u8217étranglement. Cette méthodologie est applicable tant au niveau interne en production qu\u8217avec les fournisseurs.

· La cellule en U : est une technique de disposition des postes de travail permettant de réduire au maximum les déplacements de matières ou de personnes qui représentent des temps improductifs et réduisent la productivité de la ligne de production.

· L\u8217automation : Cette technique est basée sur le fait de rendre les machines de plus en plus autonomes et « intelligentes » de manière à ce que le personnel humain puisse dans la mesure du possible se consacrer à des opérations à plus forte valeur ajoutée voire à plusieurs tâches simultanément.

· Le SMED (Single Minute Exchange of Die): Cette technique doit permettre de réduire au maximum les temps improductifs de préparation de la production. Cette méthode est destinée à réduire au minimum les temps de changements de série qui sont principalement :

o Les temps de transports des produits finis, des outils ou des matières après arrêt de la machine

o Les temps de préparation et de vérification de l\u8217outillage, des gabarits,... avant l\u8217arrêt de la machine

o S\u8217assurer de la disponibilité des ressources (matérielles et humaines) avant l\u8217arrêt de la machine,...

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· Le Poka Yoke : consiste à rechercher des moyens d\u8217éviter les erreurs dans les processus de fabrication ou dans l\u8217utilisation de machines via la mise en place de détrompeurs le plus souvent physiques.

· Le « 5S » : enfin le 5S provenant des méthodes japonaise qui signifient :

o Seiri qui signifie trier, éliminer tout ce qui est inutile définir ce qu\u8217il faut

rapprocher car c\u8217est ce qui sert le plus et éloigner tout ce qui sert le moins.
o Seiton qui signifie mettre en ordre, ranger. Cela consiste à arranger de façon

optimale le poste de travail.

o Seiso qui signifie nettoyer consiste à rendre propre l\u8217ensemble du poste de travail, décrasser, détecter les anomalies.

o Seiketsu qui signifie maintenir l\u8217ordre et la propreté définie tous les jours et sur le long terme.

o Shitsuke qui signifie la rigueur consiste à contrôler en continu l\u8217application des quatre principes précédents.

La mise en place de ces techniques doit permettre à l\u8217entreprise de :

· Fabriquer une plus grande variété de produits

· Augmenter la qualité de ses produits

· Réduire les couts de fabrication (main d\u8217oeuvre, « non qualité », logistique, matière,...)

· Réduire l\u8217espace de production/stockage requis

· Réduire le temps de cycle de production

· Améliorer la qualité des relations avec les fournisseurs

· Augmenter sa flexibilité et ses capacités d\u8217adaptation

· Améliorer ses relations avec ses clients (en produisant des produits de bonne qualité, livrés dans le respect des délais au bon endroit et à un prix compétitif)

5 - Application aux développements et aux investissements :

Enfin, une autre application des prévisions des ventes, notamment les prévisions qualitatives, elles permettent d\u8217analyser l\u8217évolution des demandes des consommateurs et d\u8217ainsi prévoir les évolutions futures des produits en caractéristiques et en quantité.

Cela permet d\u8217une part à la production de gérer son service de recherche en développement de produits nouveaux mais cela lui permet également de gérer son parc de machines et ses capacités de production en investissant dans des outils assurant non seulement la performance et le rendement requis pour la production actuelle mais également offrant une flexibilité lui permettant d\u8217assurer les évolutions de la production futures.

B - Financier

Sur le plan financier la prévision des ventes permet d\u8217aider à estimer le besoin en fond de roulement pour l\u8217exercice à venir de l\u8217entreprise. Les prévisions permettent également d\u8217estimer la trésorerie et les besoins en trésorerie.

Elles permettent d\u8217établir un compte de résultats prévisionnel et d\u8217avoir une estimation de chiffre d\u8217affaires sur l\u8217année à venir.

Enfin, les prévisions qualitatives permettent de savoir les évolutions de produits qui seront nécessaires de développer ou de modifier et ainsi d\u8217estimer les besoins de l\u8217entreprise en termes d\u8217investissements sur le moyen ou long terme.

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1 - Estimation du compte de résultat prévisionnel :

Les prévisions des ventes permettent de connaitre les quantités de chaque produit qui seront vendues durant les différentes phases de l\u8217exercice comptable. De plus, les prévisions permettent de connaître le prix marché qui sera applicable pour chacun des produits vendus par l\u8217entreprise.

Nous avons vu que les prévisions permettaient à la production d\u8217estimer des besoins en terme d\u8217approvisionnements et de ressources tant humaines que matérielles.

Le service financier utilise ces informations afin d\u8217estimer les coûts de production directs et indirects de l\u8217exercice en fonction des prévisions commerciales établies.

Le compte de résultats prévisionnel contient :

· Le chiffre d\u8217affaires HT (Prix de vente * Nombre de ventes)

· Les achats HT

· La marge brute (CA-Achats)

· Les charges externes (sous traitance,...)

· Les charges internes (salaires, ...)

· La dotation aux amortissements et aux provisions

· Le résultat d\u8217exploitation (Marge brut - (\u931Òcharges+ \u931Òdotations))

· Les charges financières (intérêts,...)

· Le résultat courant (Résultat d\u8217exploitation - Charges financières)

· L\u8217impôt sur les sociétés

· Le résultat net (Résultat courant -Impôt sur les sociétés)

· La capacité d\u8217autofinancement de l\u8217entreprise (Résultats nets + Dotations aux amortissements et provisions)

L\u8217établissement du compte de résultat prévisionnel se base sur différentes informations de prévisions dont les principales sont :

· Les ventes prévisionnelles

· Les achats prévisionnels

· Les achats externes prévus

· Les charges de personnel prévisionnelles

· Les dotations aux amortissements (fonction des investissements prévus et de la politique d\u8217amortissement de l\u8217entreprise)

· Les charges financières prévues (liées au BFRE fonction des modalités de paiements clients et fournisseurs adoptées par l\u8217entreprise ainsi qu\u8217aux prêts bancaires en cours).

2 - Application à l\u8217élaboration du plan de trésorerie :

Le plan de trésorerie a pour objectif d\u8217anticiper la situation financière à court terme de l\u8217entreprise. C'est-à-dire qu\u8217il a pour objectif de connaitre les liquidités disponibles de l\u8217entreprise. Le plan de trésorerie est basé sur le compte de résultats prévisionnel présenté précédemment ainsi que sur le plan de financement de l\u8217entreprise.

La trésorerie est fonction à la fois de l\u8217exploitation courante de l\u8217entreprise (en fonction des achats et des ventes) mais également fonction d\u8217opérations sur plus long terme telles que les investissements ainsi qu\u8217aux décisions relatives au financement des activités de l\u8217entreprise (recours aux prêts, ...)

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L\u8217objectif du plan de trésorerie est de fournir les informations suivantes :

· La situation de la trésorerie au début de la période d\u8217observation Td

· Les encaissements E (ventes, prêts, augmentation de capital,...)

· Les décaissements D (achats, salaires, charges, investissements, remboursements de prêts...)

· La situation de la trésorerie à la fin de la période d\u8217observation Tf (cette dernière étant automatiquement reportée comme information de trésorerie pour le mois suivant).

La trésorerie sur une période est donc calculée, en fonction des prévisions d\u8217achats et de ventes estimées, selon le calcul suivant : T f = T _d + E ? D

3 - Application à l\u8217élaboration du plan de financement de l\u8217entreprise :

Contrairement au plan de trésorerie prévisionnel, qui a pour objectif de déterminer les besoins ou ressources liés à l\u8217exploitation de l\u8217entreprise ainsi que de les financer sur le court terme (mois voire semaine), le plan de financement prévisionnel a pour objectif de déterminer le montant et la nature des ressources assurant le financement des besoins de l\u8217entreprise sur le moyen voire long terme (généralement de l\u8217ordre de 3 à 5 ans).

Le plan de financement prévisionnel a pour objectif d\u8217identifier et d\u8217équilibrer les besoins stables de l\u8217entreprise, les variations des besoins liés à l\u8217exploitation et les ressources durables qui ont été estimées en fonction des prévisions établies sur plusieurs années (ou exercices comptables). Il permet ainsi de calculer le bilan d\u8217exploitation des exercices à venir de la manière suivante :

Bilan de clôture année (N+ 1) = Bilan de clôture année (N) + Plan de financement (N+ 1)

Le plan de financement prévisionnel est constitué pour chaque année de planification des informations suivantes :

· Les emplois durables :

o Distribution mises en paiement au cours de l\u8217exercice o Acquisition d\u8217éléments de l\u8217actif immobilisés

· Immobilisations financières

· Immobilisations corporelles

· Immobilisation incorporelles

o Charges à répartir sur plusieurs exercices

o Réduction des capitaux propres

o Remboursement de dettes financières

o Augmentation du BFRE

· Les ressources durables :

o Capacité d\u8217autofinancement

o Cessions ou réduction d\u8217actifs immobilisés pour des :

· Immobilisations financières

· Immobilisations corporelles

· Immobilisation incorporelles

o Augmentation de capitaux propres

o Augmentation de dettes financières

o Diminution du BFRE

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Ces informations nous permettent de calculer la variation de trésorerie de la manière suivante :

Variation de trésorerie = Ressources - Emplois.

L\u8217élaboration du plan de financement se déroule donc principalement en trois étapes qui sont :

· La détermination des besoins à financer

· La détermination des ressources propres à l\u8217entreprise

· La comparaison des ressources propres aux besoins à financer.

Si le solde est positif, il y a un excédent des ressources stables. L\u8217entreprise peut alors choisir de diminuer ses ressources stables ou d\u8217augmenter ses investissements

Si le solde en revanche est négatif, il y a un déficit des ressources stables. L\u8217entreprise devra alors trouver d\u8217autres sources de financements complémentaires durables afin de ne pas avoir à pallier ce déficit par l\u8217utilisation de sa trésorerie.

C - Marketing et commercial

Au niveau commercial, les prévisions des ventes permettent d\u8217établir le PAC (Plan d\u8217actions commerciales).

1 - Application au choix du portefeuille d\u8217activités :

En fonction des prévisions établies sur le plan qualitatif et quantitatif, cela permet de connaitre dans quelle phase de la courbe de vie des produits de l\u8217entreprise, chaque produit se situe. Il permet également d\u8217identifier si le produit constitue dans le court terme comme dans le moyen ou long terme. La situation de chaque domaine d\u8217activité stratégique (DAS) de l\u8217entreprise peut être représentée à l\u8217aide d\u8217un outil, la matrice BCG (Boston Consulting Group) de la manière suivante :

La matrice BCG repose sur trois hypothèses :

· Que chaque activité a un taux de croissance qui dépend du cycle de vie du DAS.

· Plus la part de marché relative sera élevée, plus le DAS sera rentable

· Chaque DAS présente un résultat financier qui découle directement du ratio des deux premières hypothèses.

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En fonction de la situation de chacun des DAS de l\u8217entreprise, l\u8217analyse marketing permet d\u8217aider les décideurs à prendre des décisions relatives à la gestion du portefeuille d\u8217activités de l\u8217entreprise qui peuvent être :

· Le renforcement d\u8217une entreprise à forte croissance si celle-ci est rentable

· L\u8217arrêt d\u8217une activité qui ne représente pas une part de marché suffisante ni une croissance suffisante pour assurer la pérennité de l\u8217entreprise

· Développement de nouvelles activités qui pourraient représenter une forte part de
marché pour l\u8217entreprise et qui offrent des perspectives de croissance intéressantes.

2 - Application au choix de la stratégie marketing (Marketing Mix):

Les prévisions de ventes permettent de connaître les attentes des consommateurs et ainsi d\u8217adapter l\u8217offre proposée par l\u8217entreprise aux demandes identifiées. Les prévisions interviennent donc sur les décisions relatives au marketing opérationnel.

Le marketing opérationnel doit permettre de prendre en fonction des prévisions quantitatives et qualitatives ainsi que les études menées sur les opportunités et menaces, forces et faiblesses ainsi que les prévisions de l\u8217entreprise, des décisions relatives aux quatre principales variables d\u8217un produit, nommé les 4P ou « Marketing Mix » qui détermine :

· Le produit (Product) : Ce sont tous les paramètres qui caractérisent le produit commercialisé de ses fonctionnalités, sa présentation, son conditionnement, son design, sa marque,....

· Le prix (Price) : Le prix défini dans le marketing mix sera les politiques de prix appliquées par l\u8217entreprise pour chaque produit en fonction des périodes de l\u8217année, des ristournes, des types de clientèles,... Il s\u8217agit d\u8217un prix généralement imposé par le marché qui devra néanmoins permettre à l\u8217entreprise d\u8217assurer sa rentabilité. Elle devra donc en fonction des prévisions de ventes établies vérifier que le chiffre d\u8217affaires généré par le volume de produits vendus lui permettra d\u8217absorber l\u8217ensemble des coûts et lui laissera une marge suffisante pour fonctionner.

· La publicité (Promotion) : il s\u8217agit de définir quels sont les moyens les mieux adaptés pour communiquer sur chacun des produits pour les promouvoir afin d\u8217accorder des moyens proportionnels aux prévisions de ventes de chaque produit.

· La distribution (Place) : Il s\u8217agit de définir en fonction des prévisions des ventes par type de circuits de distribution, une répartition optimale des différents produits dans les différents réseaux identifiés.

D - Ressources :

1 - Application aux ressources humaines :

Les prévisions permettent d\u8217adapter les ressources de l\u8217entreprise à ses besoins.

Au niveau des ressources humaines sur le court terme, il peut s\u8217agir de recruter de la main d\u8217oeuvre temporaire pour pallier des pics de production dus aux fluctuations ou à la saisonnalité de certaines activités de l\u8217entreprise.

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Sur le moyen ou long terme, les prévisions quantitatives permettent d\u8217adapter progressivement les effectifs de l\u8217ensemble des services de l\u8217entreprise aux besoins futurs estimés de l\u8217entreprise. Les prévisions permettent ainsi d\u8217anticiper les actions des ressources humaines. Dans le cas d\u8217une baisse prévisible d\u8217activité, cela permet de limiter le recours aux licenciements secs. Au contraire dans le cas d\u8217une augmentation prévisible d\u8217activité, cela permet de prendre le temps de recruter et de former le personnel.

Sur le moyen et long terme, les prévisions qualitatives permettent elles, d\u8217adapter les capacités et connaissances du personnel de l\u8217entreprise aux activités en essor. Sur le plan des ressources humaines, les prévisions qualitatives permettent ainsi de gérer les plans de formations du personnel afin qu\u8217il soit apte aux futures évolutions de la production de la société.

2 - Application aux ressources matérielles :

Sur le plan matériel, les prévisions qualitatives comme quantitatives permettent d\u8217aider au choix des investissements.

Sur le plan qualitatif, en fonction des besoins exprimés dans les prévisions de ventes, les machines achetées devront être capable d\u8217être suffisamment flexibles pour s\u8217adapter aux évolutions des demandes identifiées.

Sur le plan quantitatif, les prévisions des ventes permettent de dimensionner et d\u8217orienter le choix des investissements matériels vers des machines assurant une cadence de production suffisante pour satisfaire les objectifs de l\u8217entreprise qui sont eux-mêmes évalués en fonction des prévisions des ventes tant sur le court terme que sur le moyen et long terme.

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Les prévisions de ventes établies généralement par les services marketing via des méthodologies tant qualitatives que quantitatives, conditionnent l\u8217ensemble des décisions tant au niveau de la direction que des différentes fonctions de l\u8217entreprise.

Les prévisions des ventes permettent d\u8217établir des plans d\u8217actions au niveau de la production, du financement, au niveau commercial, de la gestion des ressources, et de la direction d\u8217entreprise tant sur le court terme (décisions opérationnelles) que sur le moyen voire le long terme (décisions tactiques ou parfois même stratégiques).

L\u8217influence des prévisions sur la gestion d\u8217entreprise est donc considérable et ses applications sont multiples.

Bien qu\u8217apparue relativement tardivement dans la gestion des entreprises, la prévision des ventes est maintenant intégrée dans la plupart des logiciels de gestion d\u8217entreprise pour toutes les entreprises dont la production n\u8217est pas entièrement réalisée sur commandes (de l\u8217approvisionnement à la production).

Face à la rapidité d\u8217évolution de l\u8217environnement des entreprises et des demandes des consommateurs, les enjeux de la prévision sont devenus considérables et les besoins de connaissance et d\u8217estimation qualitative et quantitative des demandes futures fortement croissants de la part des décideurs. L\u8217entreprise doit en permanence prévoir les demandes et anticiper ses besoins si elle souhaite rester compétitive.

Avec les développements des nouvelles techniques informatiques de calculs statistiques et de simulation et un environnement de l\u8217entreprise de moins en moins stable, la méthode de prévisions des ventes présente de bonnes perspectives de développement pour les années à venir.

Les prévisions des ventes sont incontestablement un outil remarquable d\u8217aide à la décision à différents niveaux hiérarchiques, dans l\u8217ensemble des fonctions de l\u8217entreprise et sur différents horizons (court terme, moyen terme, long terme).

Cependant, les prévisions ainsi établies, particulièrement celles établies sur le moyen et long terme ne peuvent pas être considérées comme des données totalement fiables. De nombreux paramètres peuvent intervenir entre la période de prévisions et la période de réalisation dont certains ne sont pas toujours prévisibles. C\u8217est le cas de toute la composante aléatoire des données. De même, en fonction de l\u8217importance de l\u8217historique des données, les analyse des séries chronologiques peuvent être plus ou moins représentatives des données de l\u8217entreprise.

De plus, les prévisions qualitatives sont généralement basées sur des échantillons de population et il n\u8217a pas toujours été vérifié que les échantillons interrogés soient représentatifs de la population ciblée par l\u8217entreprise.

En résumé, la fiabilité des prévisions des ventes dépend largement de la qualité des informations recueillies ainsi que des analyses que les prévisionnistes en ont fait, elles ne peuvent constituer la seule source de décision. Les prévisions doivent impérativement être ajustées et complétées de données réelles actualisées pour que les décisions opérationnelles relatives à l\u8217exercice en cours soient dans la mesure du possible basées davantage sur des données vérifiées.

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