Fonction CENTILE.INCLURE ExcelGuide Complet 2026
La fonction CENTILE.INCLURE te permet de trouver la valeur qui sépare tes données en deux groupes : les X% les plus bas et les (100-X)% les plus hauts. C'est l'outil parfait pour analyser des salaires, des performances commerciales, ou n'importe quelle distribution de données. Au lieu de te limiter à la moyenne (qui cache souvent la réalité), tu obtiens une vision précise de la position de chaque valeur dans ton ensemble de données.
Syntaxe de la fonction CENTILE.INCLURE
La syntaxe de CENTILE.INCLURE est simple : tu lui donnes tes données et le percentile que tu cherches (sous forme décimale entre 0 et 1).
=CENTILE.INCLURE(matrice; k)Comprendre chaque paramètre de la fonction CENTILE.INCLURE
matrice
(obligatoire)C'est ta plage de données numériques. Il peut s'agir de salaires, de temps de réponse, de notes, de chiffres d'affaires... Bref, n'importe quelle série de valeurs que tu veux analyser pour comprendre leur distribution.
Conseil : Les cellules vides et les valeurs de texte sont ignorées automatiquement. Pas besoin de nettoyer tes données au préalable, Excel s'en charge pour toi.
k
(obligatoire)C'est le percentile que tu cherches, exprimé en décimal entre 0 et 1. Par exemple : 0,25 pour le 25e percentile (premier quartile), 0,5 pour la médiane, 0,75 pour le 75e percentile (troisième quartile), ou 0,9 pour le 90e percentile.
Attention : La valeur de k doit être entre 0 et 1 (inclus). Si tu veux le 75e percentile, écris 0,75 et non 75. Une erreur courante qui provoque #NOMBRE! si tu l'oublies.
Comment interpréter le résultat ?
CENTILE.INCLURE te retourne une valeur qui représente un seuil. Par exemple, si le 75e percentile de tes salaires est 45 000€, cela signifie que 75% de tes collaborateurs gagnent 45 000€ ou moins, et 25% gagnent plus.
25e percentile (Q1)
25% des valeurs sont inférieures ou égales à ce seuil. Utile pour identifier le bas de la distribution et repérer les sous-performers.
50e percentile (médiane)
La valeur du milieu : 50% en dessous, 50% au-dessus. Plus robuste que la moyenne face aux valeurs extrêmes.
75e percentile (Q3)
75% des valeurs sont inférieures ou égales à ce seuil. Parfait pour identifier les hauts performers et fixer des objectifs ambitieux.
Astuce RH : Pour analyser les salaires, utilise le 25e, le 50e et le 75e percentile ensemble. Cela te donne une vision complète de ta grille salariale : le bas, le milieu et le haut de la distribution. Beaucoup plus informatif que la simple moyenne !
Exemples pratiques pas à pas
Exemple 1 – RH : analyser la grille salariale de l'entreprise
Tu es responsable RH et tu veux comprendre comment se répartissent les salaires dans ton équipe commerciale. Au lieu de te contenter de la moyenne (qui peut être faussée par un ou deux hauts salaires), tu utilises les percentiles pour obtenir une vision précise de ta grille.
Le 75e percentile est de 50 750€ → 75% de ton équipe gagne moins, 25% gagne plus. Parfait pour négocier un salaire compétitif !
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Collaborateur | Salaire annuel (€) |
| 2 | Marie | 32 000 |
| 3 | Thomas | 35 000 |
| 4 | Sophie | 38 000 |
| 5 | Lucas | 41 000 |
| 6 | Emma | 43 000 |
| 7 | Hugo | 47 000 |
| 8 | Léa | 52 000 |
| 9 | Nathan | 58 000 |
=CENTILE.INCLURE(B2:B9; 0,75)Avec cette information, tu sais que pour recruter un commercial senior, tu dois proposer au moins 50 750€ pour être dans le top 25% de ta grille. Et si tu utilises aussi=CENTILE.INCLURE(B2:B9; 0,25), tu obtiens le bas de la fourchette pour un junior.
Exemple 2 – Manager commercial : fixer des objectifs réalistes mais ambitieux
Tu es directeur commercial et tu veux fixer un objectif de vente mensuel pour le trimestre prochain. Tu ne veux pas prendre la moyenne (trop facile), ni le maximum (inatteignable). Le 75e percentile est le sweet spot : ambitieux mais réaliste.
75% des mois ont fait moins de 160,25 k€. C'est ton nouvel objectif : ambitieux mais atteignable !
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Mois | CA mensuel (k€) |
| 2 | Janvier | 125 |
| 3 | Février | 138 |
| 4 | Mars | 142 |
| 5 | Avril | 135 |
| 6 | Mai | 158 |
| 7 | Juin | 162 |
| 8 | Juillet | 148 |
| 9 | Août | 118 |
| 10 | Septembre | 152 |
| 11 | Octobre | 165 |
=CENTILE.INCLURE(B2:B11; 0,75)En fixant ton objectif au 75e percentile, tu crées un challenge motivant pour ton équipe. Ce n'est pas impossible (25% des mois ont déjà atteint ce niveau), mais ça demande un vrai effort. Compare avec la moyenne de 154,3 k€ : trop facile et peu motivante !
Exemple 3 – Data analyst : définir un SLA pour les temps de réponse
Tu es data analyst ou product manager. Tu veux définir un SLA (Service Level Agreement) pour le temps de réponse de ton application. Au lieu de promettre "temps moyen de 2 secondes" (ce qui ne garantit rien), tu utilises le 90e percentile pour un engagement plus précis.
90% des requêtes sont traitées en moins de 816,5 ms. Ton SLA : 'Réponse en moins de 850 ms dans 90% des cas'.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Requête | Temps (ms) |
| 2 | 1 | 245 |
| 3 | 2 | 312 |
| 4 | 3 | 198 |
| 5 | 4 | 285 |
| 6 | 5 | 421 |
| 7 | 6 | 178 |
| 8 | 7 | 1250 |
| 9 | 8 | 265 |
| 10 | 9 | 298 |
| 11 | 10 | 215 |
=CENTILE.INCLURE(B2:B11; 0,9)Notice que la requête n°7 (1 250 ms) est une anomalie qui fausserait la moyenne. Avec le 90e percentile, tu obtiens un engagement réaliste qui couvre 90% des cas normaux, tout en reconnaissant que 10% des requêtes peuvent être plus lentes. C'est beaucoup plus honnête et professionnel qu'une simple moyenne !
Exemple 4 – Analyste financier : identifier les outliers dans les dépenses
Tu es contrôleur de gestion et tu analyses les notes de frais de ton équipe. Pour repérer les dépenses anormalement élevées, tu utilises le 90e percentile comme seuil d'alerte.
Le 90e percentile est à 265€. Toute note au-dessus mérite une vérification (ici, la note n°8 de 425€).
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Note de frais | Montant (€) |
| 2 | 1 | 45 |
| 3 | 2 | 62 |
| 4 | 3 | 38 |
| 5 | 4 | 71 |
| 6 | 5 | 52 |
| 7 | 6 | 48 |
| 8 | 7 | 85 |
| 9 | 8 | 425 |
| 10 | 9 | 58 |
| 11 | 10 | 67 |
=CENTILE.INCLURE(B2:B11; 0,9)En utilisant le 90e percentile comme seuil d'alerte, tu crées un système de détection automatique des anomalies. Tu peux même créer une formule avec SI() pour marquer automatiquement les notes qui dépassent ce seuil. Beaucoup plus efficace que de tout vérifier manuellement !
Les erreurs fréquentes et comment les éviter
Confondre pourcentage et décimal pour k
L'erreur #1 : écrire 75 au lieu de 0,75 pour le 75e percentile. Excel attend un nombre entre 0 et 1, pas entre 0 et 100 !
Confondre percentile et pourcentage de valeurs
Le 75e percentile ne signifie pas "75% de la valeur maximale". Il signifie "la valeur en dessous de laquelle se trouvent 75% des données". Grosse différence !
Ne pas avoir assez de données
Avec seulement 3-4 valeurs, les percentiles ne sont pas vraiment significatifs. Je te recommande au moins 10-15 valeurs pour des résultats fiables. Avec moins, tu risques de tirer des conclusions sur des données insuffisantes.
Cas d'usage courants pour CENTILE.INCLURE
CENTILE.INCLURE est un couteau suisse pour l'analyse de données. Voici les cas d'usage les plus fréquents dans le monde pro :
Grilles salariales et benchmarking RH
Analyse tes salaires par poste, niveau d'expérience ou département. Compare le 25e, 50e et 75e percentile de tes salaires avec le marché pour ajuster ta politique de rémunération. Indispensable pour la négociation et la rétention des talents.
Définition d'objectifs et de quotas
Fixe des objectifs de vente, de production ou de performance basés sur le 75e ou 80e percentile des résultats passés. C'est ambitieux mais réaliste : 20-25% de ton équipe l'a déjà atteint, donc c'est possible pour les autres aussi.
SLA et monitoring de performance
Définis tes SLA (temps de réponse, délai de livraison, temps de résolution) sur le 90e ou 95e percentile plutôt que sur la moyenne. Cela garantit une qualité de service pour la grande majorité de tes clients, pas juste en moyenne.
Détection d'anomalies et d'outliers
Identifie automatiquement les valeurs anormales en comparant chaque donnée au 90e ou 95e percentile. Parfait pour détecter les fraudes, les dépenses anormales, les temps de traitement excessifs, ou les bugs de performance.
Analyse de la distribution des prix
Pour le pricing, analyse comment se répartissent les prix de la concurrence. Le 50e percentile te donne le prix médian du marché, le 75e te dit où se positionnent les acteurs premium. Parfait pour ta stratégie de positionnement.
Pro tip : Combine plusieurs percentiles (25e, 50e, 75e) pour créer un dashboard de distribution. Tu obtiens une vision complète : bas de gamme, milieu de gamme, haut de gamme. Beaucoup plus riche qu'une simple moyenne !
Questions fréquentes
Quelle différence entre CENTILE.INCLURE et CENTILE.EXCLURE ?
CENTILE.INCLURE accepte les valeurs 0 et 1 pour k (0% et 100% des données), tandis que CENTILE.EXCLURE les exclut et n'accepte que les valeurs strictement entre 0 et 1. Pour la plupart des cas d'usage, CENTILE.INCLURE est plus intuitif et plus flexible. Utilise-le par défaut, sauf si tu as une raison statistique précise d'exclure les extrêmes.
Comment calculer la médiane avec CENTILE.INCLURE ?
La médiane est simplement le 50e percentile. Utilise=CENTILE.INCLURE(tes_données; 0,5). C'est équivalent à la fonction MEDIANE(), mais CENTILE.INCLURE te permet aussi de calculer d'autres percentiles (25e, 75e, 90e...) avec la même formule, en changeant juste la valeur de k.
Faut-il trier les données avant d'utiliser CENTILE.INCLURE ?
Non, Excel s'en charge automatiquement. Tu peux donner tes données dans n'importe quel ordre, CENTILE.INCLURE les triera en interne avant de calculer le percentile. Pas besoin de perdre du temps à trier manuellement !
Pourquoi utiliser des percentiles plutôt que la moyenne ?
Les percentiles sont beaucoup plus robustes face aux valeurs extrêmes. Exemple : si tu as 9 salaires à 35k€ et un à 500k€ (le PDG), la moyenne est 81,5k€, ce qui ne représente personne ! Le 50e percentile (médiane) reste à 35k€, ce qui reflète la réalité de 90% de tes collaborateurs. Les percentiles donnent une vision plus honnête et plus utile de la distribution.
Comment interpréter le 75e percentile ?
Le 75e percentile (k=0,75) signifie que 75% des valeurs sont inférieures ou égales à ce seuil, et 25% sont supérieures. C'est parfait pour identifier les hauts performers (top 25%), fixer des objectifs ambitieux mais atteignables, ou détecter les valeurs qui sortent du lot. En RH, c'est souvent utilisé pour définir le haut de la fourchette salariale.
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