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Analyses/Récit de planification/Prévision de base

L’an prochain, sans rien de nouveau.

La Prévision de base projette une série vers l’avant comme si rien de nouveau ne se produisait : ni campagne, ni mouvement de prix, ni lancement. C’est la ligne qu’un plan doit battre, écrite avant que quiconque ne débatte du plan.

Répond à Si rien ne change, où allons-nous ? Demande Une date et un KPI, idéalement deux saisons complètes Restitue Projection sur 12 périodes, précision, MAPE, uplift
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L’an prochain sans rien de nouveau, face à l’objectif

chiffre d’affaires mensuel, €
  • Observé
  • Base, statu quo
  • Objectif, exercice 26 plus 8 %
Exercice 27 sans rien de nouveau49,4 M€contre 48,0 M€ sur l’exercice 26
Déjà dans la trajectoire3,0 pointssur les 8 de l’objectif
Reste à gagner par le plan2,4 M€5 points, pas 8

Une enseigne d’équipement de la maison en Allemagne et en Autriche, tirée du premier exemple ci-dessous. Un cas composite : votre fichier trace sa propre base, avec sa propre saison.

01

À quoi elle sert

Un objectif écrit « l’an dernier plus X » suppose discrètement que l’activité resterait immobile si on la laissait faire. La plupart des activités ne le font pas. La base est ce que l’activité fait toute seule, et tout ce qu’un plan revendique est l’écart au-dessus.

Couper un objectif en deux

La croissance sur laquelle l’activité était déjà et celle que le plan doit aller chercher sont deux chiffres qui font semblant d’en être un. La base écrit le premier, pour que le second puisse se discuter honnêtement.

Une référence pour chaque campagne

Une campagne qui fait monter le chiffre d’affaires de 6 % pendant des semaines où la base montait déjà de 3 % a acheté trois points, pas six. Sans la ligne, le calendrier s’attribue le travail, ou le reproche.

Une projection pour la direction

« Où atterririons-nous sans aucune nouvelle initiative ? » est une question que posent les comités de direction, et elle mérite une courbe et un chiffre plutôt qu’une impression.

02

Comment la lire

Quatre chiffres et la projection. Le bloc ci-dessous est l’échantillon grande distribution que chacun peut télécharger : 1 083 jours de chiffre d’affaires d’un magasin, avec un rythme hebdomadaire et Noël à la fin. Lisez les chiffres dans cet ordre.

Chiffre d’affaires magasin, € par jour
Précision du modèle 94,5 %1 MAPE (taux d’erreur) 5,5 %2 Variation moy. / période -46,523 Uplift projeté 20,0 %4

Projection de la dynamique attendue

Résidus

  1. La précision. Cent moins l’erreur moyenne en pourcentage sur l’historique sur lequel le modèle a été ajusté. 94,5 % est un bon ajustement, et seulement un ajustement : il est mesuré sur des jours que le modèle a déjà vus.
  2. L’erreur, MAPE. Le même chiffre dans l’autre sens : un jour type, le modèle se trompe de 5,5 %. C’est la taille de la règle graduée. Un uplift de campagne plus petit que cela, sur une seule semaine, ne se distingue pas du bruit propre au modèle.
  3. La variation moyenne. Le mouvement moyen d’une période à la suivante sur tout l’historique, dans l’unité de votre KPI : ici une baisse de 46,52 € par jour. Elle décrit le passé. La projection porte sa propre tendance, réestimée sur les périodes récentes.
  4. L’uplift projeté. La dernière période projetée face à la dernière observée. Ici, le 12 janvier face au 31 décembre, deux jours différents de la semaine. Sur un fichier au rythme hebdomadaire, cela seul peut le faire varier d’un cinquième, et il affiche 20,0 %. Sur un fichier saisonnier, comparez des périodes équivalentes avant de le citer.

03

Sa place dans l’analyse

La Prévision de base ouvre le Récit de planification, celui de la question « à quoi ressemble l’an prochain si nous ne faisons rien ». Elle passe en premier parce que un plan ne peut se juger que face à l’année qu’il remplace, et cette année doit être écrite avant que le plan n’existe.

Ce que vous emportez à l’étape suivante, c’est la projection au statu quo. Séries temporelles estime ensuite la forme que ce modèle suppose, et dit jusqu’où il reste prudent de regarder.

Si la question est de savoir si une pente est réelle plutôt que de savoir où elle mène, Analyse de tendance la teste directement.

Récit de planification

  1. Prévision de base cette page

    La trajectoire sans aucune intervention, la seule base honnête pour un plan.

    Transmet : la projection au statu quo

  2. Séries temporelles (ARIMA)

    Auto-ARIMA choisit la spécification et défend les deux côtés du choix, puis prévoit avec des intervalles.

  3. Saisonnalité et impact des événements

    Le calendrier et les événements ponctuels, pour que le mois de mars prochain ne soit pas planifié sur celui de l’an dernier par accident.

  4. Simulation de scénarios

    Vingt pour cent de médias en moins, une hausse de prix, un lancement retardé. Le plan, sous chacune de ces hypothèses.

04

Là où elle trompe le plus souvent

Holt-Winters est une machine honnête : elle prolonge tout ce que contient l’historique. Le problème, c’est ce que contient l’historique, et la façon dont la projection est lue une fois sur une slide.

Un choc ponctuel appris comme une tendance

Un client perdu, un magasin fermé, une usine à l’arrêt. Le lissage exponentiel ne distingue pas « un client est parti » de « la demande s’érode » : une partie de la marche passe dans la tendance, et la tendance est projetée vers l’avant. Second exemple ci-dessous.

Le modèle lit une seule colonne et rien d’autre : la correction se fait donc dans le fichier. Reconstruisez l’historique à périmètre constant avant de le charger, puis lancez la base sur cette version.

Des campagnes apprises comme saison

Ajustez une base sur des années remplies des mêmes temps forts, et le modèle les apprend comme calendrier. Dès lors, chaque campagne est mesurée face à votre meilleur mois, et semble n’avoir rien fait.

Ajustez sur la période la plus calme dont vous disposez, ou mesurez les temps forts comme des événements avec Saisonnalité et impact des événements avant de vous fier à la base.

Une saison vue une seule fois

Un seul décembre ne fait pas un profil. Une forme saisonnière apprise sur une seule année projette les accidents de cette année comme s’ils étaient le calendrier, et deux ans suffisent tout juste.

Le terme saisonnier n’est utilisé que lorsque l’historique couvre le cycle au moins deux fois, et le commentaire nomme la période utilisée. En dessous, la projection porte une tendance et pas de saison.

Une précision mesurée sur le passé appris

La précision affichée à côté de la projection mesure à quel point le modèle colle à l’historique sur lequel il a été ajusté. Elle dit peu de chose des douze prochaines périodes, et un modèle réglé jusqu’à coller parfaitement a généralement avalé les effets que vous vouliez mesurer.

Mettez de côté le dernier trimestre, lancez la base sur le reste et comparez-la à ce qui s’est passé, comme l’a fait le premier exemple ci-dessous sur 13 semaines.

Un uplift entre deux périodes non comparables

L’uplift projeté compare un point à un autre. Sur une série saisonnière, les deux points peuvent tomber sur des jours, des semaines ou des mois différents du cycle, et le pourcentage en dit plus sur le calendrier que sur l’activité.

Son infobulle dit ce qu’il compare, et qu’il suppose qu’aucune action n’est menée. Sur un fichier saisonnier, lisez la projection sur un cycle complet plutôt que sur son dernier point.

Une référence lue comme une prévision

La base est ce qui arrive si rien de nouveau n’arrive, ce qui est autre chose qu’une prédiction, et plus utile pour un plan. Citée comme une prévision, elle se voit reprocher la campagne qu’elle devait servir à mesurer.

tea ne trace aucun intervalle autour de cette projection. Quand les stocks ou les budgets ont besoin d’une fourchette, lancez Séries temporelles, qui prévoit avec une bande à 95 %.

05

Deux exemples

Un fichier où la base a déplacé un budget de trois points, un autre où le passé n’était pas du tout une base. Les deux sont des résultats utiles.

Utile

Trois des huit points étaient déjà en route

Une enseigne d’équipement de la maison de 22 magasins en Allemagne et en Autriche a clos l’exercice 26 à 48,0 M€, après des croissances de 3,8 % et 3,4 % sans nouveau magasin ni nouvelle campagne. La réunion budgétaire a fixé l’exercice 27 à plus 8 %, et le responsable de la planification a demandé quelle part arriverait si rien ne changeait.

Sur 156 semaines, la base est sortie à 49,4 M€, en hausse de 3,0 %. Mises de côté, les 13 dernières semaines avaient été manquées de 4,1 % en moyenne, sans biais. Les nouvelles initiatives devaient désormais expliquer 5 points, 2,4 M€, au lieu de 8 : la hausse média est passée de 20 % à 12 %, environ 310 k€ sont retournés dans l’enveloppe, et le bonus de l’équipe commerciale a été réécrit par rapport à la base.

Lire le cas complet

Huit points de croissance, dont trois déjà acquis

croissance de l’exercice 27 sur l’exercice 26

Cinq points, 2,4 M€ : c’est ce que les nouvelles initiatives doivent expliquer. Revendiquer les huit leur attribuerait une croissance qui serait venue de toute façon.

Pas concluant

Un client perdu appris comme un déclin

Un producteur de pâtes fraîches d’Émilie a perdu en décembre 2025 un discounter qui pesait environ 18 % de son volume. Le fichier contenait 104 lignes hebdomadaires de colis expédiés, sans colonne indiquant le client destinataire, et seulement 38 semaines après la perte.

Ajusté à travers la rupture, le modèle a lu une partie de la marche comme une tendance et projeté l’an prochain à 1,57 million de colis, environ 10 % sous les 1,75 million auxquels l’activité tournait déjà. Son Noël était celui du client parti. Reconstruites à périmètre constant à partir des factures, les deux mêmes années croissent d’environ 2 % par an, et la base est sortie à 1,84 million de colis.

Lire le cas complet

Le modèle a appris un déclin qui n’était qu’un client

colis par mois
  • Tel qu’enregistré
  • Périmètre constant, compte perdu retiré
  • Base sur le fichier tel quel

La correction n’était pas dans le modèle. Elle était dans le fichier.

06

Ce que les graphiques ajoutent aux chiffres

Un total projeté est un seul chiffre, et il cache la forme qui l’a produit. Les graphiques montrent si le modèle a su dessiner le passé avant que quiconque ne se fie à ce qu’il dessine pour l’avenir.

Projection de la dynamique attendue

réel, référence, trajectoire prévue

Se lit ainsi : la référence suit-elle le rythme de la semaine, et où le perd-elle ? Le gris est ce qui s’est passé, le trait plein est le modèle sur les mêmes jours, la partie en pointillé correspond aux douze suivants. Sur l’échantillon grande distribution, il garde la semaine et atteint le pic de Noël avec un jour de retard : une saison de sept jours ne peut pas voir venir une semaine qui n’arrive qu’une fois par an.

Résidus

ce que la référence a manqué, jour par jour

Se lit ainsi : l’erreur a-t-elle la même taille chaque jour, ou cache-t-elle quelque chose ? Ici, elle reste en général sous 50 k€, avec quelques écarts proches de 100 k€, jusqu’à la dernière quinzaine, où elle passe de 141 k€ au-dessus à 178 k€ en dessous. Les jours que le modèle manque sont généralement ceux où il s’est passé quelque chose.

Profil saisonnier : réel vs tendance

l’historique face à sa moyenne sur sept jours
  • Réel
  • Tendance, moyenne mobile sur sept jours

Se lit ainsi : quelle part du mouvement tient au rythme, et quelle part au niveau ? La moyenne efface la semaine et laisse voir ce que fait l’activité en dessous : une légère hausse à l’automne, puis une marche vers le haut pour Noël. Quand la moyenne elle-même erre, on demande au terme de tendance de la base de la suivre, et la projection prolongera cette errance.

07

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