ThinknSolv © copyright 2026 Export statique (valeurs calculées, snapshot non interactif) — 6 onglets 🧭 Formations Data ← Hub 📋 Cas d'usage ❓ Aide © EULA
ThinknSolv © copyright 2026
PRÉVISIONS MENSUELLES VENTES ANNEE Y
ProduitSaisonnalitéTendance
AAucuneStable +2,4%/an, retournement Y-2 Oct
BForte (Q4)Stable +5,4%/an
CAucuneRupture récente +1%→+15%/an Y-2, Y-1
DAucuneStable +5%/an, choc ponctuel Oct-Déc Y-1
MoisY (Combinée)
▶ PRODUIT A (H1)
Jan85.0
Fév96.0
Mar99.0
Avr88.0
Mai86.0
Jun83.0
Jul84.0
Aoû91.0
Sep99.0
Oct126.0
Nov104.0
Déc94.0
▶ PRODUIT B (H1)
Jan61.0
Fév39.0
Mar27.0
Avr30.0
Mai20.0
Jun19.0
Jul17.0
Aoû22.0
Sep50.0
Oct123.0
Nov293.0
Déc310.0
▶ PRODUIT C (H2)
Jan132.0
Fév135.0
Mar138.0
Avr141.0
Mai137.0
Jun133.0
Jul140.0
Aoû142.0
Sep135.0
Oct138.0
Nov133.0
Déc137.0
▶ PRODUIT D (H3)
Jan119.0
Fév121.0
Mar124.0
Avr126.0
Mai123.0
Jun120.0
Jul125.0
Aoû127.0
Sep121.0
Oct141.0
Nov137.0
Déc140.0
4. OPTIMISATION DES COEFFICIENTS & NOUVEAUX MODÈLES — PAS ENCORE
⚠ Chercher un optimum sur les coefficients (w, poids saisonniers B8-B12, ε/δmax/H2_max, seuils outlier/saison) pour réduire l'erreur — et donc le Stock Sécurité conseillé (§2) — n'est PAS recommandé pour l'instant, pour 2 raisons : (1) le seul signal de back-test disponible est le proxy Y-3/Y-2→Y-1 (cf. Conclusion §6), qui ne teste PAS la vraie logique de chaque méthode (H1/H2/H3, T appliqué) — optimiser dessus ajusterait un indicateur qui ne reflète pas la précision réelle ; (2) avec ~8-10 coefficients ajustables et seulement 5 ans × 4 produits, un optimiseur trouverait presque à coup sûr un optimum qui colle au bruit de CES données précises, sans généraliser aux années futures (surapprentissage). Attendre que la planification glissante (Réel Y, §3) ait accumulé suffisamment d'historique réel (à titre indicatif : 12-24 mois) avant d'envisager une optimisation — elle porterait alors sur la vraie erreur de prévision, pas sur un proxy, avec un échantillon qui grandit au lieu d'être figé à 5 ans.
⚠ Même réserve pour tester des modèles plus sophistiqués (Holt-Winters — piste déjà identifiée pour le Produit B très saisonnier, cf. Conclusion §7 — SARIMA, ensembles pondérés, etc.) : ces modèles ont en général besoin de PLUS de données pour être fiables, pas moins — sur seulement 5 ans, le risque de surapprentissage serait pire qu'avec Simplifiée/Combinée. Un modèle candidat plus "performant" sur le proxy actuel ne le serait pas forcément sur la vraie prévision. Même critère de reprise : comparer tout nouveau modèle à Combinée/Simplifiée sur le Réel Y accumulé (§3), pas sur le back-test proxy.