Fonction CENTILE.EXCLURE ExcelGuide Complet 2026 avec Exemples Métier
CENTILE.EXCLURE (PERCENTILE.EXC en anglais) est une fonction statistique puissante qui calcule le k-ième percentile d'un ensemble de données en excluant les valeurs extrêmes à 0% et 100%. Contrairement à CENTILE.INCLURE, elle applique une méthode plus rigoureuse recommandée par les statisticiens professionnels.
Tu vas découvrir dans ce guide comment utiliser CENTILE.EXCLURE pour analyser des performances commerciales, étudier des salaires, contrôler la qualité industrielle ou benchmarker des temps de réponse. Cette fonction est essentielle quand tu veux identifier des seuils de performance sans être influencé par les valeurs les plus extrêmes.
Syntaxe de la fonction CENTILE.EXCLURE
=CENTILE.EXCLURE(matrice; k)La fonction CENTILE.EXCLURE retourne le k-ième percentile des valeurs dans une matrice, où k est un nombre entre 0 et 1 (exclus). Par exemple, k=0,75 retourne la valeur en dessous de laquelle se trouvent 75% des données.
Cette fonction est particulièrement utile quand tu travailles avec des distributions statistiques où les valeurs extrêmes ne doivent pas être considérées comme des percentiles valides.
Comprendre chaque paramètre de la fonction CENTILE.EXCLURE
matrice
(obligatoire)C'est la plage de cellules contenant tes données numériques. Ça peut être une colonne comme A1:A100, une ligne comme B5:Z5, ou même une matrice 2D comme A1:D10. Excel prendra toutes les valeurs numériques et ignorera automatiquement les cellules vides ou contenant du texte.
La matrice doit contenir au moins deux valeurs pour que la fonction puisse calculer un percentile. Plus tu as de valeurs, plus le résultat sera statistiquement significatif.
k
(obligatoire)C'est le percentile que tu veux calculer, exprimé en décimal entre 0 et 1 (exclus). Par exemple : 0,25 pour le 25ème percentile (1er quartile), 0,5 pour la médiane, ou 0,9 pour le 90ème percentile.
Attention importante : Avec CENTILE.EXCLURE, k ne peut pas être exactement 0 ou 1. De plus, pour n valeurs, k doit être compris entre 1/(n+1) et n/(n+1). Avec 9 valeurs par exemple, k doit être entre 0,1 et 0,9.
Cette restriction garantit que le percentile calculé se trouve à l'intérieur de la distribution, pas à ses extrémités. C'est ce qui rend CENTILE.EXCLURE plus rigoureux statistiquement.
Astuce rapide : Pour vérifier si ton k est valide, compte tes valeurs (n), puis assure-toi que k > 1/(n+1) et k < n/(n+1). Par exemple, avec 19 valeurs, k doit être entre 0,05 et 0,95. Si tu veux les déciles standard (0,1 à 0,9), il te faut au minimum 9 valeurs.
Exemples pratiques en contexte métier
Exemple 1 – Commercial : analyser les performances du top 10%
Tu es directeur commercial et tu veux identifier le seuil de chiffre d'affaires qui classe tes vendeurs dans le top 10%. Tu utilises CENTILE.EXCLURE pour calculer le 90ème percentile sans inclure la performance maximale absolue qui pourrait être exceptionnelle.
Les vendeurs dépassant 53,2 k€ font partie des 10% les plus performants de l'équipe.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Vendeur | CA mensuel (k€) |
| 2 | Sophie | 45 |
| 3 | Marc | 38 |
| 4 | Julie | 52 |
| 5 | Thomas | 41 |
| 6 | Emma | 48 |
| 7 | Lucas | 35 |
| 8 | Claire | 56 |
| 9 | Pierre | 42 |
| 10 | Marie | 39 |
| 11 | Alex | 44 |
| 12 | Seuil Top 10% | 53,2 |
=CENTILE.EXCLURE(B1:B10; 0,9)Cette méthode est plus fiable qu'utiliser simplement le maximum car elle exclut les performances exceptionnelles ponctuelles. Tu peux l'utiliser pour définir des objectifs de bonus ou identifier les talents à promouvoir.
Exemple 2 – RH : étude salariale avec exclusion des extrêmes
Tu travailles aux ressources humaines et tu dois établir une grille salariale pour un poste. Tu analyses les salaires du marché et tu veux identifier la fourchette interquartile (Q1 à Q3) sans inclure les valeurs exactement minimales et maximales qui pourraient être des cas particuliers.
La fourchette interquartile se situe entre 39,5 k€ et 45,5 k€, couvrant 50% des salaires centraux.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Entreprise | Salaire (k€) |
| 2 | A | 42 |
| 3 | B | 38 |
| 4 | C | 45 |
| 5 | D | 41 |
| 6 | E | 47 |
| 7 | F | 39 |
| 8 | G | 44 |
| 9 | H | 40 |
| 10 | I | 46 |
| 11 | Q1 (25%) | 39,5 |
| 12 | Q3 (75%) | 45,5 |
=CENTILE.EXCLURE(B1:B9; 0,25) pour Q1Tu peux proposer un salaire dans cette fourchette en fonction de l'expérience du candidat : Q1 pour junior, médiane pour confirmé, Q3 pour senior. Cette approche est plus robuste statistiquement que d'utiliser simplement min/max.
Exemple 3 – Qualité : contrôle industriel des tolérances
Tu es responsable qualité dans une usine et tu mesures l'épaisseur de pièces usinées. Tu veux définir les limites de contrôle à ±2σ (95% des pièces) en excluant les valeurs les plus extrêmes qui pourraient représenter des défauts isolés.
95% des pièces ont une épaisseur entre 9,975 mm et 10,025 mm (intervalle de confiance).
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Pièce | Épaisseur (mm) |
| 2 | 1 | 10,02 |
| 3 | 2 | 9,98 |
| 4 | 3 | 10,01 |
| 5 | 4 | 9,99 |
| 6 | 5 | 10,00 |
| 7 | 6 | 10,03 |
| 8 | 7 | 9,97 |
| 9 | 8 | 10,02 |
| 10 | 9 | 9,98 |
| 11 | 10 | 10,01 |
| 12 | 11 | 9,99 |
| 13 | Limite inf 2,5% | 9,975 |
| 14 | Limite sup 97,5% | 10,025 |
=CENTILE.EXCLURE(B1:B11; 0,025)Cette méthode te permet de définir des seuils d'alerte qualité basés sur la distribution réelle de ta production, sans être influencé par une pièce défectueuse ponctuelle. Tu peux automatiser des alertes quand une pièce sort de cet intervalle.
Exemple 4 – Service client : benchmarking des temps de réponse
Tu diriges un service client et tu veux définir des SLA (Service Level Agreements) réalistes pour les temps de première réponse. Tu analyses les temps réels et tu veux garantir que 90% des clients reçoivent une réponse sous un certain délai.
En fixant un SLA à 20 minutes, tu garantis que 90% des clients auront une réponse dans les temps.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Ticket | Temps réponse (min) |
| 2 | #001 | 12 |
| 3 | #002 | 8 |
| 4 | #003 | 15 |
| 5 | #004 | 5 |
| 6 | #005 | 18 |
| 7 | #006 | 22 |
| 8 | #007 | 9 |
| 9 | #008 | 11 |
| 10 | #009 | 14 |
| 11 | #010 | 7 |
| 12 | #011 | 16 |
| 13 | #012 | 10 |
| 14 | SLA 90% | 19,4 |
=CENTILE.EXCLURE(B1:B12; 0,9)Cette approche te permet de définir un engagement client réaliste et mesurable. Tu peux suivre mensuellement si ton équipe respecte ce SLA et identifier les périodes où la performance se dégrade. C'est bien plus professionnel que de promettre "le plus vite possible".
Astuces d'expert pour CENTILE.EXCLURE
Convertir des pourcentages en décimales : Si tu veux le 75ème percentile, utilise 0,75 et non 75. Pour éviter les erreurs, tu peux écrire directement =CENTILE.EXCLURE(A1:A100; 75%) avec le symbole %.
Calculer plusieurs percentiles en série : Pour analyser une distribution complète, crée une colonne avec les k souhaités (0,1; 0,25; 0,5; 0,75; 0,9) et utilise CENTILE.EXCLURE avec une référence mixte : =CENTILE.EXCLURE($A$1:$A$100; D2) puis tire vers le bas.
Tester la validité de k : Avant de lancer ton analyse, utilise =SI(ET(k>1/(NB.VAL(A:A)+1); k<NB.VAL(A:A)/(NB.VAL(A:A)+1)); "OK"; "Invalide") pour vérifier que ton k est dans les limites acceptables pour ton jeu de données.
Combiner avec des graphiques : Crée un graphique en boîte (box plot) en combinant CENTILE.EXCLURE(data; 0,25), CENTILE.EXCLURE(data; 0,5), et CENTILE.EXCLURE(data; 0,75) avec MIN et MAX. C'est parfait pour visualiser la distribution de tes données en réunion.
Les erreurs fréquentes et comment les corriger
Erreur #NOMBRE! : k hors limites
C'est l'erreur la plus fréquente avec CENTILE.EXCLURE. Elle survient quand k est à 0, à 1, ou en dehors de l'intervalle 1/(n+1) à n/(n+1). Par exemple, avec 9 valeurs, k=0,05 génère cette erreur car 0,05 < 1/10 = 0,1.
Solution : Vérifie le nombre de valeurs dans ta matrice avec =NB.VAL(A1:A100), puis assure-toi que ton k respecte les limites. Si tu as besoin de k=0 ou k=1, utilise plutôt CENTILE.INCLURE ou directement MIN/MAX.
Résultat incorrect avec des données triées
Beaucoup pensent que CENTILE.EXCLURE nécessite des données pré-triées. C'est faux ! La fonction trie automatiquement. Si tu tries manuellement avant, tu risques d'oublier de retrier après avoir ajouté de nouvelles valeurs.
Solution : Garde tes données dans leur ordre naturel (chronologique, alphabétique, etc.) et laisse Excel trier en interne. Ça évite les erreurs quand tu mets à jour ton fichier.
Matrice contenant trop de cellules vides
Si ta matrice contient beaucoup de cellules vides, le nombre réel de valeurs (n) peut être bien inférieur à la taille de ta plage, ce qui rend certains k invalides. Par exemple, une plage A1:A100 avec seulement 5 valeurs remplies limite k entre 0,17 et 0,83.
Solution : Utilise une plage dynamique qui s'adapte au nombre réel de valeurs : =CENTILE.EXCLURE(DECALER(A1;;;NB.VAL(A:A);1); 0,9) ou convertis ta plage en tableau structuré.
Confusion entre notation décimale et pourcentage
Si tu écris =CENTILE.EXCLURE(A1:A10; 90) au lieu de 0,9, tu obtiendras #NOMBRE! car 90 est hors de l'intervalle [0; 1].
Solution : Pense toujours en décimales (0,9 pour 90%). Alternativement, tape 90% et Excel convertira automatiquement en 0,9. Tu peux aussi diviser par 100 : =CENTILE.EXCLURE(A1:A10; C1/100) si tu as tapé 90 en C1.
CENTILE.EXCLURE vs CENTILE.INCLURE vs QUARTILE
| Critère | CENTILE.EXCLURE | CENTILE.INCLURE | QUARTILE.EXCLURE |
|---|---|---|---|
| Plage k valide | 1/(n+1) < k < n/(n+1) | 0 ≤ k ≤ 1 | Quartiles fixes (0 à 4) |
| Peut retourner min/max | ❌ Non | ✅ Oui (k=0 et k=1) | ✅ Oui (quart=0 et 4) |
| Méthode de calcul | Méthode exclusive | Méthode inclusive | Méthode exclusive |
| Recommandé pour | Analyses statistiques | Rapports business | Analyses Q1/Q2/Q3 |
| Flexibilité | ⭐⭐⭐ (tout k valide) | ⭐⭐⭐ (tout k 0-1) | ⭐⭐ (5 valeurs fixes) |
| Rigueur statistique | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
Utilise CENTILE.EXCLURE pour des analyses statistiques rigoureuses nécessitant des percentiles quelconques. CENTILE.INCLURE suffit pour des rapports business standard. QUARTILE.EXCLURE est parfait si tu veux uniquement Q1, médiane et Q3.
Questions fréquentes
Quelle différence entre CENTILE.INCLURE et CENTILE.EXCLURE ?
CENTILE.INCLURE accepte k de 0 à 1 (0% à 100%) et peut retourner exactement le min ou le max. CENTILE.EXCLURE exclut les extrêmes : k doit être strictement entre 0 et 1, plus précisément entre 1/(n+1) et n/(n+1). C'est plus rigoureux statistiquement.
Quand utiliser CENTILE.EXCLURE plutôt que CENTILE.INCLURE ?
Utilise EXCLURE pour des analyses statistiques rigoureuses où tu veux éviter les valeurs exactement min/max, par exemple dans les études salariales ou les contrôles qualité où les extrêmes peuvent fausser l'analyse. INCLURE est suffisant pour des rapports business standard.
Pourquoi ma formule CENTILE.EXCLURE retourne #NOMBRE! ?
L'erreur #NOMBRE! survient quand k est hors des limites. Avec n valeurs, k doit être entre 1/(n+1) et n/(n+1). Par exemple, avec 9 valeurs, k doit être entre 0,1 et 0,9. Si tu demandes k=0,95 avec seulement 9 valeurs, tu auras cette erreur.
Comment calculer les limites valides pour k ?
Compte le nombre de valeurs (n), puis calcule 1/(n+1) pour la limite basse et n/(n+1) pour la limite haute. Avec 19 valeurs : limite basse = 1/20 = 0,05 et limite haute = 19/20 = 0,95. Ton k doit être entre ces deux valeurs.
CENTILE.EXCLURE fonctionne-t-il avec des nombres négatifs ?
Oui, CENTILE.EXCLURE fonctionne parfaitement avec des nombres négatifs. La fonction trie d'abord toutes les valeurs (positives et négatives) puis calcule le percentile. C'est utile pour analyser des écarts, des pertes, ou des températures.
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