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Objectifs et cadre de la session 3.1 – Méthodes statistiques

Positionnement managérial et objectifs d’apprentissage

Choix des modèles selon le profil de demande

Lissage exponentiel simple pour demandes stables

Holt (lissage double) pour tendances linéaires

Winters (saisonnalité additive ou multiplicative)

Régression linéaire/polynomiale avec variables explicatives

Segmentation et gouvernance du portefeuille

Croisements ABC/XYZ et écart-type pour guider la complexité des modèles

Atelier pratique et évaluation de la performance

Étude de cas guidée: « Joint 12345 »

Quiz – Diagnostic et sélection de modèle

Quiz – Paramétrage des hyperparamètres (alpha, bêta, gamma)

Quiz – Métriques et décision de déploiement

Quiz – Régression et facteurs explicatifs

Quiz – Segmentation ABC/XYZ et politiques de recalibrage

Clôture et retour d’expérience

Synthèse exécutive et plan d’action

Sondage de satisfaction et besoins d’accompagnement

Maîtrisez l’art des prévisions de demande avec des méthodes statistiques éprouvées et un cadrage opérationnel concret. Ce cours, « Prévisions de demande: méthodes statistiques, paramétrage et évaluation opérationnelle », vous guide pas à pas pour aligner vos choix de modèles avec les profils de demande réels (stable, tendanciel, saisonnier, dépendant de facteurs explicatifs) et les enjeux business: fiabilité, coûts de stock, service et agilité. Vous apprendrez à sélectionner et paramétrer les méthodes clés (lissage exponentiel simple, Holt, Winters, régression) puis à évaluer leur performance à l’aide de métriques robustes (MAPE, RMSE, biais, écart-type) pour piloter des décisions de déploiement. Ancré dans la pratique, le programme relie segmentation ABC/XYZ, gouvernance du portefeuille de références et politiques de recalibrage pour un maintien durable de la performance. Des quiz et un atelier guidé transforment la théorie en résultats : de la configuration d’hyperparamètres (alpha, bêta, gamma) au suivi des seuils d’alerte, vous saurez documenter vos choix, justifier les coûts de maintenance des modèles et sécuriser vos niveaux de service. Idéal pour la supply chain, le S&OP, la maintenance et l’industrie minière ou manufacturière, ce cours fournit une boîte à outils opérationnelle, prête à l’emploi, pour des prévisions crédibles et actionnables.

3.1 Méthodes statistiques

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            <p>Dans un contexte où la fiabilité des prévisions conditionne directement les coûts opérationnels, les niveaux de service et la capacité à piloter les stocks, cette session dédiée aux méthodes statistiques propose un cadre rigoureux pour relier chaque profil de demande au modèle adéquat, puis le paramétrer et l’évaluer avec des métriques pertinentes. Les participants aborderont les profils classiques — stable, tendanciel, saisonnier et dépendant de facteurs explicatifs — et apprendront à sélectionner entre lissage exponentiel simple, Holt, Winters et régression, selon la structure observée des données. L’accent sera mis sur les leviers managériaux: alignement des objectifs d’apprentissage avec les enjeux économiques, contrôle actif des biais et de la variabilité, et gouvernance des choix méthodologiques pour justifier les décisions devant les comités de direction.</p>
<p>Le parcours technique est conçu pour un déploiement opérationnel. Nous traiterons le lissage simple pour les séries stables (paramétrage d’alpha, contraintes de stabilité, seuils de changement de méthode), Holt pour les tendances linéaires (calibrage de alpha et bêta en évitant le surajustement), et Winters en versions additive et multiplicative lorsque la saisonnalité est avérée et suffisamment documentée (choix de gamma, exigences de longueur de saison et d’historique). Une séquence sur la régression linéaire ou polynomiale montrera comment intégrer des variables explicatives telles que les heures-machine, le tonnage extrait ou la production planifiée, avec un contrôle rigoureux via R² ajusté, diagnostics de résidus et risque de multicolinéarité, afin d’anticiper la demande à l’horizon requis.</p>
<p>Au-delà des modèles, la segmentation du portefeuille guidera la complexité à mobiliser: croisements ABC/XYZ, usage de l’écart-type et du coefficient de variation pour allouer des modèles simples aux familles A/X et B/X et des approches plus robustes aux classes C/Z. Des politiques de recalibrage claires seront établies (fréquences, seuils d’alerte sur MAPE, RMSE, biais et écart-type), avec une traçabilité managériale explicitant les coûts de maintenance des modèles et les critères de bascule. Les managers disposeront ainsi d’une feuille de route pour industrialiser les prévisions et orchestrer les arbitrages service/coût.</p>
<p>La dimension pratique sera assurée par un atelier guidé autour du cas « Joint 12345 » illustrant l’application du lissage exponentiel simple sur une demande stable (évaluation de MAPE, test de biais, comparaison d’alphas et plan de monitoring). Des quiz ciblés consolideront les réflexes de diagnostic, de paramétrage des hyperparamètres et de décision de déploiement, y compris l’intégration de facteurs explicatifs et la définition des politiques de recalibrage. La clôture proposera une synthèse exécutive — mapping profil-modèle, métriques clés, calendrier de recalibrage et indicateurs de pilotage — pour transformer les acquis en plan d’action concret au sein de l’organisation.</p>
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