Prévision de la demande

Dans l'environnement mondial instable d'aujourd'hui, les organisations sont confrontées à des défis sans précédent en matière de prévision de la demande en raison des perturbations persistantes des marchés, des changements de politique et de la volatilité macroéconomique. Qu'il s'agisse de pandémies, de guerres commerciales ou du risque imminent de récession, les décideurs sont de plus en plus tenus d'anticiper et de s'adapter à de multiples avenirs potentiels. Les méthodes de prévision traditionnelles sont souvent insuffisantes dans de tels environnements, car elles reposent trop sur des hypothèses linéaires et sont sujettes à des biais cognitifs, en particulier lorsque des événements vivants mais rares dominent la perception. La simulation de scénario, ou prévision conditionnelle, constitue une solution puissante. En modélisant une série de scénarios futurs plausibles et en attribuant des probabilités à chacun d'entre eux, les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées et ajustées en fonction des risques, sur la base de données plutôt que de spéculations. Ce livre blanc décrit les points forts de la simulation de scénarios face à des conditions complexes et incertaines et montre son application en utilisant les crises passées et les risques de marché actuels.

Des prévisions précises de la demande constituent la pierre angulaire d'une chaîne d'approvisionnement efficace et d'une planification financière. Cependant, en période de forte incertitude, comme la pandémie de COVID-19, les tensions commerciales mondiales ou les crises financières, les modèles linéaires basés sur des données historiques peuvent devenir peu fiables. La solution consiste à améliorer les modèles de prévision grâce à une logique conditionnelle et à des simulations qui explorent la façon dont la demande répond dans différentes circonstances.

Les méthodes de prévision standard s'appuient généralement sur les tendances historiques, les taux de croissance récents et les modèles de régression. Ces méthodes sont les suivantes :
- Lutter contre les ruptures structurelles (par exemple, le comportement des consommateurs après la pandémie).
- Surpondérez les événements récents et marquants tout en sous-estimant les risques peu probables mais à fort impact.
- Ne pas intégrer des relations conditionnelles complexes ou des boucles de rétroaction.

La simulation de scénarios, également connue sous le nom de prévision conditionnelle, implique la construction de plusieurs contrats à terme distincts sur la base de différentes entrées :
‍Conception du scénario : Les variables clés (par exemple, les taux d'intérêt, les droits de douane, les taux d'infection) varient dans des limites plausibles.
‍Étalonnage du modèle : Chaque scénario est traité au moyen d'un modèle causal ou statistique qui prévoit la demande en fonction des conditions.
‍Assignation de probabilité : Les scénarios se voient attribuer des probabilités en fonction d'indicateurs macroéconomiques, de l'avis d'experts ou de signaux implicites du marché.
‍Avantages : Génère une distribution des résultats, et non une prévision ponctuelle. Encourage la planification dans un contexte d'incertitude avec une exposition claire aux risques. Réduit les biais liés à une réaction excessive à des événements récents ou marquants.

A. Pandémie de COVID-19 Les prévisions conditionnelles ont permis aux entreprises de modéliser différentes vagues d'infection, différents niveaux de rigueur du confinement et des scénarios de comportement des consommateurs. Par exemple, la demande de biens durables a augmenté dans des scénarios de réouverture optimistes, mais s'est effondrée en raison d'hypothèses de confinement répétées.
‍B. Crise financière de 2008 Les modèles de vente au détail et de demande de logements qui intégraient les chocs potentiels de disponibilité du crédit et les indicateurs de confiance des consommateurs ont surperformé ceux qui se fondaient uniquement sur les ventes historiques.
‍C. Tensions commerciales entre les États-Unis et la Chine Les entreprises ont utilisé des scénarios déclenchés par les droits de douane pour évaluer la répercussion des coûts, le réapprovisionnement auprès de fournisseurs alternatifs et les pertes de parts de marché. Ceux qui ont tiré parti de simulations de scénarios ont mieux planifié et ajusté leurs stratégies de tarification de manière plus efficace.
‍D. Changements de politique prévus (à partir de 2025) La législation sur le climat et le resserrement budgétaire étant attendus dans les principales économies, des simulations sont déjà utilisées pour tester la sensibilité de la demande dans le cadre de différents régimes de tarification du carbone, d'incitations écologiques et de fiscalité à la consommation.

Collecte de données : Identifiez les indicateurs clés et les facteurs externes.
‍Modélisme : Développez un modèle flexible capable d'ingérer des entrées variables.
‍Élaboration de scénarios : Collaborez avec des économistes et des stratèges pour construire des avenirs diversifiés mais plausibles.
‍Exécution de la simulation : Exécutez des simulations Monte-Carlo ou des simulations de scénarios structurés. Pour les utilisateurs avancés tels que les économistes familiarisés avec MATLAB, la boîte à outils BEAR de la BCE reste la solution préférée pour la modélisation de scénarios. Cependant, pour le grand public des entreprises, les outils étaient historiquement inaccessibles, jusqu'à récemment. Indicio a comblé cette lacune en lançant une interface de simulation de scénarios intuitive et automatisée. Elle fournit des capacités de prévision de pointe sans nécessiter une expertise statistique approfondie. La plateforme d'Indico s'intègre également parfaitement aux systèmes de stockage de données internes et aux principaux outils de BI et de planification, permettant aux équipes interfonctionnelles de prendre des décisions éclairées à l'aide d'informations basées sur des scénarios.
‍Intégration des décisions : Présentez les prévisions sous forme de distributions associées à des probabilités afin de permettre une planification pondérée en fonction des risques.

La simulation de scénarios représente un changement radical dans la prévision de la demande en période d'incertitude. En adoptant un état d'esprit probabiliste, les entreprises peuvent mieux se préparer aux imprévus, allouer les ressources de manière judicieuse et maintenir leur agilité. À une époque où le changement est la seule constante, les prévisions conditionnelles offrent la clarté nécessaire pour gérer la complexité en toute confiance.