Qu'est-ce qu'une extrapolation glissante ?

Qu'est-ce que signifie "évolutif" ? 

Les caractéristiques essentielles de l'extrapolation glissante sont l'horizon de prévision et la fréquence d'élaboration des extrapolations. L'attribut "glissant" indique que l'horizon de prévision est immuable, ce qui signifie que l'on se projette toujours à la même distance dans l'avenir, indépendamment du moment présent.

En quoi l'extrapolation glissante se distingue-t-elle de l'extrapolation annuelle et de la planification glissante ? 

En principe, l'extrapolation glissante se distingue essentiellement de deux notions : l'extrapolation annuelle et la planification (glissante).

Comme l'extrapolation glissante, la extrapolation annuelle se réfère à la question de savoir dans quelle direction une entreprise va selon toute probabilité se développer. Elle se réfère à un exercice comptable de l'entreprise, qui correspond dans la plupart des cas à l'année civile. Il en résulte un horizon de prévision variable, ce qui constitue la différence la plus évidente avec l'extrapolation roulante. Par exemple, début avril, il faut prévoir neuf mois, alors que début octobre, l'horizon de prévision n'est que de trois mois. Cela va bien entendu de pair avec une incertitude de prévision fluctuante, car une prévision avec un horizon plus large se caractérise par un plus grand nombre d'éventualités. En conclusion, les projections annuelles relèvent plutôt de l'activité opérationnelle, tandis que les projections glissantes servent davantage à la gestion stratégique de l'entreprise.

Le site planification d'une entreprise porte généralement sur l'exercice à venir et est donc généralement effectuée 15 à 18 mois à l'avance. Souvent, les chiffres du plan ne sont plus modifiés par la suite et ne peuvent donc plus être adaptés aux évolutions actuelles. Certes, une planification peut aussi être roulante, mais elle vise néanmoins davantage à déterminer ce qu'une entreprise souhaite réaliser dans le cadre de l'horizon de planification.

Horizon et fréquence de l'extrapolation glissante 

Les personnes responsables doivent d'abord clarifier deux points fondamentaux : Jusqu'où nous projetons-nous dans l'avenir et à quelle fréquence révisons-nous nos prévisions glissantes ?

L'horizon de prévision se situe dans la plupart des cas entre douze et dix-huit mois, un an exactement étant de loin l'approche la plus fréquemment choisie. La fréquence de l'extrapolation dépend principalement de la volatilité du secteur d'activité d'une entreprise. S'il y a constamment de nouveaux développements, une réévaluation mensuelle est recommandée. En revanche, si l'environnement se caractérise plutôt par une grande stabilité, il suffit généralement de réviser l'extrapolation une fois par trimestre.

Défis et objectifs de l'extrapolation glissante 

L'une des difficultés dans l'interprétation d'une extrapolation glissante réside dans le fait que la plupart des destinataires ont une conception bien ancrée de l'année. Ainsi, il faut faire prendre conscience du fait qu'une extrapolation glissante n'est pas une prévision annuelle. En outre, lorsque l'horizon de prévision ne correspond pas exactement à une année, des fluctuations peuvent apparaître dans l'extrapolation glissante en raison de la saisonnalité, fluctuations qui, dans certaines circonstances, ne peuvent être imputées ni à des évolutions positives ni à des évolutions négatives dans l'entreprise.

Alors que les chiffres prévisionnels servent avant tout à définir les objectifs et les extrapolations annuelles à les vérifier, l'extrapolation glissante offre des possibilités de pilotage flexibles. Il est recommandé de se concentrer sur les chiffres clés essentiels à la réussite de l'entreprise plutôt que de se perdre dans les détails des niveaux de position les plus bas.

L'extrapolation glissante devrait compléter la planification et en aucun cas la remplacer.

Les experts de s-peers proposent une automatisation de l'extrapolation glissante qui, sur la base de données, peut rendre superflus les processus manuels complexes au sein d'une entreprise. Il reste néanmoins toujours possible de remplacer les prévisions pilotées par des algorithmes, par exemple si un détenteur de connaissances dans l'entreprise dispose d'informations supplémentaires qui ne sont pas représentées dans les données historiques.