La prévision-prospective en gestion: Tourisme, loisir, culture. 2e édition revue et corrigée

Chapitre 4 : Les méthodes de prévision à moyen terme

4 Chapitre Les méthodes de prévision à moyen terme Ce que l’on appelle une tendance est, au départ, une notion technique conçue pour l’analyse des séries chronologiques. Avec le temps, comme il arrive assez souvent dans l’utilisation « grand public » des sciences sociales, ce terme a pris plusieurs sens. Il est possible de regrouper ces modes d’utilisation de la notion de tendance en trois groupes. Dans un premier groupe, l’étude des tendances est basée sur des observations intuitives de la réalité (les grandes tendances de la mode, du tourisme, des goûts des consommateurs). Les données utilisées pour justifier ces tendances sont, le plus souvent, disparates et superficielles1. Les tendances sont présentées de façon narrative et les sources utilisées sont difficilement contrôlables. Ces tendances sont des théories implicites du changement social qui ne s’embarrassent pas de preuves même à un niveau élémentaire2. 1. Par exemple citons des auteurs très connus tels que : Alain TOFFLER, Faith POPCORN, John NAISBITT, F. DE CLOSETS et Alain MINC. 2. Voir à ce sujet : R. BOUDON (1984), La place du désordre. Critique des théories du changement social, Paris, Presses universitaires de France. 108 La prévision-prospective en gestion Dans le deuxième groupe et le troisième groupe, la valeur de la notion de tendance est fortement reliée à la qualité et à la précision des données utilisées. Le deuxième groupe des producteurs des tendances prend pour base les données secondaires produites par les administrations publiques et les entreprises privées ; ce sont des données globales, des agrégats macroéconomiques3. La collecte et la mise en forme des tendances suivent les règles habituelles de l’approche scientifique. Le troisième groupe de producteurs des tendances utilise plutôt des données microéconomiques (la région, la ville, l’entreprise). Ces données sont recueillies par les organisations elles-mêmes (les arrivées des touristes , les chambres occupées, les repas servis). Dans ce groupe, on porte grand soin à la collecte et au traitement des données. On appelle généralement tendance (trend) : « Le mouvement de longue durée, à la hausse ou à la baisse, qui représente l’évolution générale d’un phénomène économique4. » Pour Gilles Guérin, la tendance :« […] représente le mouvement de base de la série… elle schématise l’évolution essentielle, fondamentale de la grandeur mesurée5. » On tentera de reproduire la tendance observée par un modèle mathématique (simple ou complexe) qui permettra de faire des prévisions ; des tests permettront d’évaluer la validité du modèle. L’appareillage statistique ne suffit pas pour faire des tendances étudiées des « lois tendancielles »6. Elles resteront des représentations empiriques de la réalité qui tentent de répondre à des besoins concrets d’informations des entreprises. Comme le soulignent W. Daniel et J. Terrell : « Trend analysis is of primary importance in business forecasting , an activity that is vital to any business. »7 L’étude des tendances fait partie des méthodes d’ajustement et de prévision de type mathématique. L’ajustement dans les méthodes prévisionnelles consiste à établir une liaison entre une variable quelconque et 3. Voir le chapitre 2 : L’analyse de l’évolution par les méthodes empiriques, partie 2: Les principaux indicateurs du tourisme. 4. F. JULY et A. OLMI (1970), Lexique du calcul économique et de l’économétrie, Paris, Entreprise Moderne d’Édition, p. 163. 5. G. GUÉRIN (1983), Des séries chronologiques au système statistique canadien, Chicoutimi, Gaëtan Morin Éditeur, p. 21. 6. Selon l’expression de Mark BLAUG (1982), La méthodologie économique, Paris, Économica, p. 57. 7. W. DANIEL et J. TERRELL (1986), Business Statistics, Boston, Houghton Mifflin Company, p. 609. Les méthodes de prévision à moyen terme 109 la dimension temps. La relation entre ces deux variables, par exemple le nombre de nuitées (chambres occupées) et les années, permet de formuler un modèle mathématique simple de prévision. Il s’agit de trouver la meilleure courbe (ou droite), c’est-à-dire celle qui s’adapte le mieux aux données observées. Si les relations entre ces variables sont fortement corrélées dans le passé, il y...