Fonction PENTE ExcelGuide Complet 2026 avec Exemples
PENTE (SLOPE en anglais) est une fonction statistique qui calcule la pente de la droite de régression linéaire qui s'ajuste au mieux à un ensemble de points de données. C'est un outil essentiel pour analyser les tendances, que tu sois dans les ventes, la finance, le contrôle de gestion ou le marketing.
Dans ce guide, tu vas découvrir comment utiliser PENTE pour identifier les tendances dans tes données, calculer des taux de croissance et prévoir des évolutions futures. Que tu analyses l'évolution de tes ventes mensuelles ou la progression de tes coûts, PENTE te donnera la réponse en quelques secondes.
Syntaxe de la fonction PENTE
=PENTE(y_connus; x_connus)La fonction PENTE retourne le coefficient directeur (la pente) de la droite de régression linéaire calculée par la méthode des moindres carrés. En termes simples, elle te dit de combien Y change en moyenne quand X augmente d'une unité.
Comprendre chaque paramètre de la fonction PENTE
y_connus
(obligatoire)C'est la plage de valeurs dépendantes (l'axe Y). Par exemple, si tu analyses l'évolution des ventes en fonction du temps, les ventes sont tes valeurs Y. Excel attend une plage de cellules comme B2:B10 ou un tableau de valeurs.
Attention : Les valeurs Y doivent avoir exactement le même nombre d'éléments que les valeurs X, sinon Excel renverra l'erreur #N/A.
x_connus
(obligatoire)C'est la plage de valeurs indépendantes (l'axe X). Dans notre exemple des ventes, ce serait les numéros de mois (1, 2, 3...) ou les trimestres. Ce sont généralement des valeurs qui progressent de façon régulière.
Astuce : Pour des périodes chronologiques, utilise des nombres séquentiels (1, 2, 3, 4...) plutôt que des dates formatées. C'est plus simple à interpréter et ça évite les problèmes de format.
Erreur fréquente : Beaucoup inversent l'ordre des paramètres ! C'est PENTE(Y; X), pas PENTE(X; Y). Retiens que Y (la variable dépendante) vient toujours en premier, comme dans l'équation mathématique y = mx + b.
Exemples pratiques pas à pas
Exemple 1 – Directeur commercial : analyser la croissance des ventes trimestrielles
Tu es directeur commercial et tu dois présenter au comité de direction la tendance de croissance des ventes sur les 8 derniers trimestres. Tu veux savoir de combien les ventes augmentent en moyenne chaque trimestre pour projeter les performances futures.
Les ventes augmentent en moyenne de 5,36 K€ par trimestre. C'est ta croissance trimestrielle moyenne.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Trimestre | Ventes (K€) |
| 2 | 1 | 45 |
| 3 | 2 | 52 |
| 4 | 3 | 58 |
| 5 | 4 | 61 |
| 6 | 5 | 67 |
| 7 | 6 | 73 |
| 8 | 7 | 78 |
| 9 | 8 | 84 |
=PENTE(B2:B9; A2:A9)Avec une pente de 5,36, tu peux affirmer que tes ventes progressent d'environ 5 360 € par trimestre. Si cette tendance se maintient, tu peux prévoir environ 89 K€ pour le trimestre 9 (84 + 5,36).
Exemple 2 – Contrôleur de gestion : mesurer l'évolution des coûts de production
Tu es contrôleur de gestion dans une usine et tu analyses l'évolution du coût unitaire de production au fil des mois. Grâce aux optimisations de processus, tu veux quantifier la réduction des coûts pour justifier les investissements réalisés.
Une pente négative de -1,01 indique que le coût diminue de 1,01 € par mois. Excellente nouvelle !
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Mois | Coût unitaire (€) |
| 2 | 1 | 45,50 |
| 3 | 2 | 44,20 |
| 4 | 3 | 43,80 |
| 5 | 4 | 42,10 |
| 6 | 5 | 41,50 |
| 7 | 6 | 40,20 |
=PENTE(B2:B7; A2:A7)La pente négative est ici un excellent indicateur : tes coûts de production baissent de 1,01 € par mois en moyenne. Sur un an, c'est une économie de 12 € par unité. Sur 10 000 unités, ça représente 120 000 € d'économies annuelles.
Exemple 3 – Responsable marketing : corréler les investissements publicitaires avec les conversions
Tu es responsable marketing digital et tu veux savoir si tes investissements en publicité Facebook génèrent réellement plus de conversions. Tu as les données de 6 campagnes avec le budget investi et le nombre de conversions obtenues.
Pour chaque 1 000 € investis en pub, tu obtiens environ 22 conversions supplémentaires.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Budget pub (K€) | Conversions |
| 2 | 2,0 | 45 |
| 3 | 3,5 | 78 |
| 4 | 5,0 | 115 |
| 5 | 6,5 | 142 |
| 6 | 8,0 | 178 |
| 7 | 10,0 | 225 |
=PENTE(B2:B7; A2:A7)Avec une pente de 22,34, tu peux calculer ton coût par conversion : 1 000 € ÷ 22,34 = 44,76 € par conversion. Si ta marge par conversion est supérieure à 45 €, ta campagne est rentable. Tu peux maintenant optimiser ton budget en connaissance de cause.
Exemple 4 – Analyste RH : étudier l'évolution des effectifs avec la croissance du chiffre d'affaires
Tu travailles aux ressources humaines d'une scale-up tech et tu dois planifier les recrutements pour l'année prochaine. Tu analyses la relation entre le chiffre d'affaires annuel et le nombre d'employés pour déterminer combien de personnes recruter.
Pour chaque million d'euros de CA supplémentaire, l'entreprise recrute environ 4 personnes.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | CA (M€) | Effectifs |
| 2 | 2,5 | 15 |
| 3 | 4,2 | 22 |
| 4 | 6,8 | 32 |
| 5 | 9,1 | 41 |
| 6 | 12,3 | 53 |
| 7 | 15,7 | 64 |
=PENTE(B2:B7; A2:A7)Si ton entreprise prévoit d'atteindre 20 M€ de CA l'année prochaine (contre 15,7 M€ actuellement), tu peux estimer qu'il faudra recruter environ (20 - 15,7) × 3,89 ≈ 17 personnes supplémentaires. Tu peux maintenant planifier ton budget recrutement et formation.
Astuces de pro pour maîtriser PENTE
Combine PENTE avec ORDONNEE.ORIGINE pour des prévisions complètes
La formule de prévision est : Prévision = PENTE(Y;X) × nouvelle_X + ORDONNEE.ORIGINE(Y;X). Par exemple, si ta pente est 5,36 et ton ordonnée 40, pour le mois 10 : 5,36×10 + 40 = 93,6.
Utilise PENTE avec CORREL pour valider la fiabilité de ta tendance
Une pente seule ne suffit pas. Vérifie toujours le coefficient de corrélation avec CORREL(Y;X). Si le résultat est proche de 1 ou -1, ta tendance est fiable. Si c'est proche de 0, la relation est faible et les prévisions peu fiables.
Normalise tes valeurs X pour faciliter l'interprétation
Plutôt que d'utiliser des années (2020, 2021, 2022...), utilise des périodes séquentielles (1, 2, 3...). La pente sera beaucoup plus facile à interpréter : "les ventes augmentent de 5 K€ par période" plutôt que "de 5 K€ par unité d'année".
Crée un graphique pour visualiser ta régression
Insère un nuage de points avec tes données, puis ajoute une courbe de tendance linéaire. Active l'option "Afficher l'équation sur le graphique". Le coefficient devant X dans l'équation est exactement ta pente calculée par PENTE !
Les erreurs fréquentes et comment les corriger
Erreur #N/A : plages de tailles différentes
Si Excel affiche #N/A, c'est que tes plages Y et X n'ont pas le même nombre de valeurs. Par exemple, PENTE(B2:B10; A2:A8) génère cette erreur car B2:B10 contient 9 valeurs et A2:A8 seulement 7.
Solution : Vérifie que les deux plages ont exactement le même nombre de cellules. Utilise PENTE(B2:B10; A2:A10) pour avoir 9 valeurs de chaque côté.
Erreur #DIV/0! : toutes les valeurs X sont identiques
Si toutes tes valeurs X sont identiques (par exemple, tous des 5), Excel ne peut pas calculer de pente car il n'y a pas de variation. C'est comme essayer de tracer une droite avec un seul point répété.
Solution : Assure-toi que tes valeurs X varient. Pour des périodes temporelles, utilise 1, 2, 3, 4... et non la même valeur répétée.
Inversion de l'ordre des paramètres
C'est l'erreur la plus fréquente ! Beaucoup écrivent PENTE(A2:A10; B2:B10) en pensant à "X puis Y", alors que la syntaxe correcte est PENTE(Y; X).
Solution : Retiens que Y (la variable dépendante, ce que tu veux prédire) vient toujours en premier. Dans l'analyse "ventes en fonction du temps", les ventes sont Y et le temps est X.
Utiliser des dates formatées comme valeurs X
Utiliser directement des dates (01/01/2024, 01/02/2024...) comme valeurs X rend la pente très difficile à interpréter car Excel convertit les dates en nombres séquentiels (45292, 45323...).
Solution : Utilise plutôt des numéros de période (1, 2, 3...) ou extrais l'année avec ANNEE(date). Ta pente sera beaucoup plus parlante.
PENTE vs PREVISION.LINEAIRE vs DROITEREG
| Critère | PENTE | PREVISION.LINEAIRE | DROITEREG |
|---|---|---|---|
| Résultat retourné | Pente uniquement | Valeur Y prédite | Pente et ordonnée |
| Usage principal | Analyser la tendance | Faire des prévisions | Régression complète |
| Facilité d'utilisation | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| Nombre de paramètres | 2 (Y et X) | 3 (X futur, Y, X) | 2+ (formule matricielle) |
| Cas d'usage typique | Taux de croissance | Prédire une valeur | Analyse statistique avancée |
Utilise PENTE quand tu veux comprendre et quantifier une tendance. Utilise PREVISION.LINEAIRE quand tu veux prédire une valeur future spécifique. Utilise DROITEREG pour des analyses statistiques complètes avec plusieurs statistiques de régression.
Questions fréquentes
Comment interpréter la pente dans un contexte business ?
La pente représente le taux de variation : si la pente est 2.5, cela signifie que pour chaque unité d'augmentation de X (par exemple, un mois), Y augmente de 2.5 unités (par exemple, 2 500 € de ventes). C'est ton indicateur de croissance ou de décroissance.
Quelle est la différence entre PENTE et COEFFICIENT.CORRELATION ?
PENTE te donne le coefficient directeur de la droite de régression (combien Y change pour une unité de X), tandis que CORREL te donne la force de la relation entre X et Y (de -1 à 1). PENTE est utilisée pour les prévisions, CORREL pour mesurer la corrélation.
Une pente négative signifie-t-elle forcément un problème ?
Pas nécessairement ! Une pente négative indique simplement une tendance à la baisse. Par exemple, si tu analyses l'évolution des coûts de production, une pente négative est excellente : tes coûts diminuent avec le temps grâce aux économies d'échelle.
Peut-on utiliser PENTE avec des dates comme valeurs X ?
Oui, mais Excel doit convertir les dates en nombres. Utilise des numéros de période (1, 2, 3...) ou la fonction ANNEE() pour extraire l'année. Évite d'utiliser directement les dates formatées car les résultats peuvent être difficiles à interpréter.
Comment combiner PENTE et ORDONNEE.ORIGINE pour faire des prévisions ?
Utilise cette formule : Prévision = PENTE(Y;X) × nouvelle_valeur_X + ORDONNEE.ORIGINE(Y;X). Par exemple, si ta pente est 2.5 et ton ordonnée 1000, pour le mois 12 : 2.5×12+1000 = 1030. Mais tu peux aussi utiliser directement PREVISION.LINEAIRE qui fait le calcul pour toi.
Les fonctions similaires à PENTE
Deviens un pro d'Excel
Tu maîtrises maintenant PENTE ! Rejoins Le Dojo Club pour découvrir les autres fonctions statistiques et devenir vraiment efficace sur Excel pour tes analyses de tendances.
Essayer pendant 30 jours