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Prévisions · Calculateur

Calculateur d’écart de prévision

Comparez le snapshot figé avant la période au réalisé clôturé, puis distinguez la direction de l’erreur de son amplitude.

Ritik Namdev

Données

Ajustez les valeurs. Les résultats et l’URL partageable sont actualisés immédiatement.

Résultats

Actualisés à chaque modification.

Écart absolu

Réalisé moins prévision. Un montant négatif indique un réalisé inférieur.

Écart en pourcentage

(Réalisé − prévision) ÷ prévision, exprimé en pourcentage.

Erreur absolue en pourcentage

Amplitude de l’erreur sur cette période. Le MAPE réel est la moyenne de plusieurs périodes comparables.

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Formules et lecture

SortieFormuleLecture
Écart absoluRéalisé − prévisionDirection et montant dans l’unité d’origine
Écart %(Réalisé − prévision) ÷ prévisionErreur relative signée
Erreur absolue %|Réalisé − prévision| ÷ |prévision|Amplitude sans direction

Contrat de comparaison

  • Snapshot horodaté et figé avant la période.
  • Même horizon, unité, monnaie, population et statut de clôture.
  • Réalisé final ou clairement marqué provisoire.
  • Version du modèle et changements de définition conservés.

Le budget annuel, le forecast trimestriel et le commit commercial sont trois baselines différentes. Ne les combinez pas dans une seule série.

Exemple illustratif

Prévision de 1 000 000 € et réalisé de 920 000 € :

Écart absolu920 000 − 1 000 000 = −80 000 €
Écart %−80 000 ÷ 1 000 000 = −8 %
Erreur absolue|−8 %| = 8 %

Le signe négatif indique une surestimation de 80 000 €. Les valeurs sont illustratives et n’expliquent pas la cause.

Cas limites

  • Prévision zéro : erreur relative indéfinie.
  • Valeurs négatives : lisez montants et signes avant le pourcentage.
  • Réalisé provisoire : ne pas comparer à des clôtures sans étiquette.
  • Changement de périmètre : produire une bridge ou retraiter l’historique.
  • Faibles valeurs de base : pourcentages extrêmes ; conserver l’erreur absolue.

Construire une série de qualité

Conservez erreur signée pour détecter le biais et erreur absolue pour l’amplitude. Pour le MAPE, moyennez les erreurs absolues sur des périodes comparables et traitez séparément les bases nulles. Ajoutez médiane ou erreur pondérée si quelques gros montants dominent la moyenne.

Décisions soutenues

  • Repérer un biais récurrent de sur- ou sous-prévision.
  • Prioriser les segments qui contribuent le plus à l’erreur absolue.
  • Comparer modèles et horizons sur la même fenêtre d’évaluation.
  • Assigner un responsable aux drivers, pas seulement au ratio global.

Reliez l’analyse au calculateur de prévision de revenu et à la couverture pipeline.

Limites

Un écart ne mesure ni calibration probabiliste ni causalité. Il ignore la valeur économique asymétrique d’une erreur et peut être déformé par le mix. Conservez les valeurs sources et les drivers avec le ratio.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que l’écart de prévision ?

C’est la différence entre le réalisé et la valeur figée avant la période. Le signe donne la direction ; la valeur absolue donne l’amplitude.

Quelle est la formule en pourcentage ?

(Réalisé − prévision) ÷ prévision × 100. Elle n’est pas définie lorsque la prévision vaut zéro.

Une période suffit-elle pour calculer le MAPE ?

Non. Une paire donne une erreur absolue en pourcentage. Le MAPE moyenne ces erreurs sur plusieurs périodes comparables.

Comment comparer plusieurs périodes ?

Conservez version de prévision, horizon, monnaie, unité et population. Ne mélangez pas budget initial et reforecast sans étiqueter le snapshot.

Un écart plus faible prouve-t-il une amélioration ?

Non. Analysez une série, le biais signé, les changements de définition et les drivers avant d’attribuer l’évolution au modèle.

Ritik Namdev

À propos de l’auteur

Ritik Namdev

Growth Marketing Manager, Fairview

Spécialiste growth avec cinq ans d’expérience en analytique, conversion et SEO programmatique pour des SaaS axés sur le contenu.

Révision éditoriale par Akshay VR