Fonction PREVISION.ETS ExcelGuide Complet 2026
La fonction PREVISION.ETS te permet de prédire l'avenir à partir de tes données historiques. Elle utilise l'algorithme de lissage exponentiel (ETS) pour détecter automatiquement les tendances et la saisonnalité dans tes séries temporelles. Parfait pour anticiper tes ventes, ton trafic web, ta consommation énergétique ou tout autre phénomène qui évolue dans le temps.
Syntaxe de la fonction PREVISION.ETS
PREVISION.ETS prend ta série temporelle (dates + valeurs) et te retourne une prévision pour la date que tu lui demandes. Les 3 derniers paramètres sont optionnels mais très utiles.
=PREVISION.ETS(date_cible; valeurs; chronologie; [saisonnalité]; [complète_données]; [agrégation])Comprendre chaque paramètre de la fonction PREVISION.ETS
date_cible
(obligatoire)La date pour laquelle tu veux obtenir une prévision. Elle doit être au format date Excel et généralement se situer après tes données historiques (sinon tu obtiens une interpolation, pas une vraie prévision).
Conseil : Tu peux utiliser une référence de cellule ou une formule comme DATE(2024;12;31) pour plus de clarté. Évite d'écrire les dates en dur dans ta formule.
valeurs
(obligatoire)Tes données historiques : chiffre d'affaires mensuel, nombre de visiteurs quotidiens, volume de production hebdomadaire... Toute série de valeurs numériques que tu veux projeter dans le futur. Excel analysera ces données pour détecter les tendances et la saisonnalité.
Attention : Tes valeurs doivent correspondre exactement à tes dates dans la chronologie. Si ta première valeur correspond au 1er janvier, ta première date doit aussi être le 1er janvier.
chronologie
(obligatoire)La série de dates qui correspond à tes valeurs. Ces dates doivent être espacées de manière régulière (tous les jours, toutes les semaines, tous les mois...). Excel utilise cet espacement pour comprendre le rythme de tes données.
Important : Tes dates doivent être triées dans l'ordre chronologique. Si elles sont en désordre, Excel retournera une erreur. Utilise la fonction TRI() si nécessaire.
saisonnalité
(optionnel)Indique la périodicité de tes cycles saisonniers. Par défaut (1 ou omis), Excel détecte automatiquement la saisonnalité. Tu peux forcer une valeur spécifique : 12 pour des données mensuelles avec cycle annuel, 7 pour des données quotidiennes avec cycle hebdomadaire, ou 0 pour désactiver complètement la saisonnalité.
1 (défaut) : détection automatique12 : cycle annuel avec données mensuelles7 : cycle hebdomadaire avec données quotidiennes0 : pas de saisonnalitécomplète_données
(optionnel)Détermine comment Excel gère les valeurs manquantes dans ton historique. Par défaut (1), Excel remplace les trous par des moyennes. Avec 0, il ignore les points manquants, ce qui peut créer des erreurs si tu as trop de lacunes.
1 (défaut) : remplace les valeurs manquantes par interpolation0 : traite les valeurs manquantes comme des zérosagrégation
(optionnel)Si plusieurs valeurs partagent la même date (par exemple, plusieurs ventes le même jour), ce paramètre dit à Excel comment les combiner. Par défaut (1), il calcule la moyenne. Tu peux choisir de les additionner, de prendre la médiane, ou d'autres méthodes.
1 (défaut) : MOYENNE2 : NOMBRE (compte les occurrences)3 : NBVAL (compte les valeurs non vides)4 : MAX5 : MEDIANE6 : MIN7 : SOMMEComment fonctionne l'algorithme ETS ?
ETS (Error, Trend, Seasonality) est un algorithme sophistiqué qui décompose tes données en trois composantes : la tendance générale (croissance ou déclin), la saisonnalité (variations répétitives), et le bruit résiduel. Contrairement à une simple moyenne mobile, ETS donne plus de poids aux données récentes tout en conservant la mémoire des cycles passés.
Tendance (Trend)
Excel identifie si tes données montent, descendent ou stagnent sur le long terme. Une entreprise en croissance aura une tendance haussière, tandis qu'un produit en déclin aura une tendance baissière.
Saisonnalité (Seasonality)
Les variations qui se répètent à intervalle régulier : pics de vente avant Noël, creux en août, pics de trafic le lundi... Excel détecte ces motifs et les intègre dans ses prévisions.
Erreur (Error)
La part de variabilité aléatoire que l'algorithme ne peut pas expliquer. Tous les phénomènes réels ont du bruit : un client exceptionnel, une panne, une promotion imprévue... ETS fait de son mieux pour filtrer ce bruit.
Limitation : PREVISION.ETS ne peut pas prédire des événements totalement nouveaux (lancement d'un nouveau produit, changement de marché, crise...). Elle prolonge les tendances passées. Complète toujours tes prévisions avec ton expertise métier !
Exemples pratiques pas à pas
Exemple 1 – Responsable e-commerce : prévoir les ventes de décembre
Tu es responsable e-commerce d'une boutique en ligne. Tu as 12 mois de données de ventes et tu veux anticiper décembre pour gérer ton stock et tes campagnes marketing. Les ventes suivent un cycle saisonnier marqué avec un pic en fin d'année.
Prévision pour janvier 2024 : environ 13 100 €, cohérent avec le mois de janvier de l'année précédente.
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 1 | Mois | Ventes (€) | Formule |
| 2 | 2023-01-01 | 12 500 | |
| 3 | 2023-02-01 | 11 800 | |
| 4 | 2023-03-01 | 13 200 | |
| 5 | 2023-04-01 | 12 900 | |
| 6 | 2023-05-01 | 14 100 | |
| 7 | 2023-06-01 | 13 500 | |
| 8 | 2023-07-01 | 11 200 | |
| 9 | 2023-08-01 | 10 500 | |
| 10 | 2023-09-01 | 14 800 | |
| 11 | 2023-10-01 | 15 900 | |
| 12 | 2023-11-01 | 18 200 | |
| 13 | 2023-12-01 | 25 600 | |
| 14 | 2024-01-01 | ? | =PREVISION.ETS(A14; B2:B13; A2:A13) |
=PREVISION.ETS(A14; B2:B13; A2:A13)Excel détecte automatiquement le cycle saisonnier (saisonnalité=1 par défaut) et anticipe que janvier sera un mois calme après le pic de décembre. Tu peux maintenant ajuster ton budget pub et tes approvisionnements en conséquence.
Exemple 2 – Community manager : anticiper le trafic web hebdomadaire
Tu es community manager et tu veux planifier tes publications. Tu as remarqué que le trafic suit un cycle hebdomadaire marqué (pics en milieu de semaine, creux le week-end). Tu veux prévoir le trafic de la semaine prochaine pour optimiser ton planning éditorial.
Prévision pour le lundi suivant avec saisonnalité hebdomadaire (7 jours).
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 1 | Jour | Visiteurs | Formule |
| 2 | 2024-01-01 (Lun) | 8 500 | |
| 3 | 2024-01-02 (Mar) | 9 200 | |
| 4 | 2024-01-03 (Mer) | 9 800 | |
| 5 | 2024-01-04 (Jeu) | 9 500 | |
| 6 | 2024-01-05 (Ven) | 8 100 | |
| 7 | 2024-01-06 (Sam) | 5 200 | |
| 8 | 2024-01-07 (Dim) | 4 800 | |
| 9 | 2024-01-08 (Lun) | 8 700 | |
| 10 | ... | ... | |
| 11 | 2024-01-29 (Lun) | ? | =PREVISION.ETS(A11; B2:B8; A2:A8; 7) |
=PREVISION.ETS(A11; B2:B8; A2:A8; 7)En spécifiant saisonnalité=7, tu indiques à Excel que le cycle se répète chaque semaine. La prévision de 8 900 visiteurs pour un lundi est cohérente avec les lundis précédents. Tu sais maintenant qu'il faut programmer tes posts importants entre mardi et jeudi.
Exemple 3 – Contrôleur de gestion : budget prévisionnel trimestriel
Tu es contrôleur de gestion dans une PME. La direction te demande une projection du chiffre d'affaires pour le prochain trimestre afin d'ajuster le budget. Tu disposes de 2 ans d'historique avec une saisonnalité trimestrielle marquée (Q4 toujours plus fort).
Prévision Q1 2025 avec saisonnalité trimestrielle : environ 502 k€, en hausse par rapport à 2024.
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 1 | Trimestre | CA (k€) | Prévision Q1 2025 |
| 2 | 2023-Q1 | 450 | |
| 3 | 2023-Q2 | 480 | |
| 4 | 2023-Q3 | 420 | |
| 5 | 2023-Q4 | 590 | |
| 6 | 2024-Q1 | 475 | |
| 7 | 2024-Q2 | 510 | |
| 8 | 2024-Q3 | 445 | |
| 9 | 2024-Q4 | 625 | |
| 10 | 2025-Q1 | ? | =PREVISION.ETS(DATE(2025;3;31); B2:B9; A2:A9; 4) |
=PREVISION.ETS(DATE(2025;3;31); B2:B9; A2:A9; 4)Excel détecte la tendance haussière (croissance annuelle d'environ 5%) et la saisonnalité trimestrielle. La prévision de 502 k€ pour Q1 2025 intègre ces deux facteurs. Tu peux présenter ce chiffre à la direction avec un niveau de confiance raisonnable, tout en signalant les incertitudes (contexte économique, concurrence...).
Exemple 4 – Chef de projet IT : planifier la charge serveur
Tu es chef de projet IT et tu dois dimensionner ton infrastructure cloud. Tu as l'historique de la charge serveur quotidienne sur 3 mois et tu veux anticiper les besoins de la semaine prochaine pour éviter les surcharges.
Prévision de charge CPU avec détection automatique de saisonnalité et gestion des valeurs manquantes.
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 1 | Date | Charge CPU (%) | Prévision J+7 |
| 2 | 2024-10-01 | 65 | |
| 3 | 2024-10-02 | 68 | |
| 4 | 2024-10-03 | 72 | |
| 5 | 2024-10-04 | 71 | |
| 6 | 2024-10-05 | 63 | |
| 7 | 2024-10-06 | 52 | |
| 8 | 2024-10-07 | 48 | |
| 9 | ... | ... | |
| 10 | 2024-12-25 | ? | =PREVISION.ETS(A10; B2:B92; A2:A92; 1; 1) |
=PREVISION.ETS(A10; B2:B92; A2:A92; 1; 1)Avec saisonnalité=1 (détection auto) et complète_données=1, Excel gère intelligemment les week-ends ou les jours fériés où les données peuvent manquer. La prévision de 74% t'alerte : tu approches de la limite des 80%, il est temps de provisionner des ressources supplémentaires.
Les erreurs fréquentes et comment les éviter
Dates en désordre ou avec doublons
Excel exige que ta chronologie soit triée dans l'ordre croissant et sans doublons. Si deux lignes ont la même date, utilise le paramètre agrégation pour dire comment les combiner (somme, moyenne...).
Pas assez de données historiques
Pour détecter la saisonnalité, Excel a besoin d'au moins 2 cycles complets. Si tu demandes une saisonnalité de 12 (mensuelle annuelle) avec seulement 6 mois de données, Excel retournera une erreur. Solution : utilise saisonnalité=0pour désactiver la saisonnalité, ou attends d'avoir plus d'historique.
Confondre prévision et extrapolation aveugle
PREVISION.ETS prolonge les tendances passées. Si ton marché change brutalement (nouveau concurrent, crise, innovation...), les prévisions seront fausses. Ne fais jamais confiance aveuglément aux chiffres : confronte-les à ton analyse métier. Une prévision, c'est un outil d'aide à la décision, pas une boule de cristal.
Utiliser PREVISION.ETS sur des données non temporelles
PREVISION.ETS est conçu pour des séries temporelles (données qui évoluent dans le temps). Si tu veux prédire un prix en fonction d'une surface (relation cause-effet, pas temporelle), utilise plutôt PREVISION.LINEAIRE ou une analyse de régression.
Astuces avancées
Combine plusieurs prévisions pour plus de robustesse
Crée plusieurs scénarios : une prévision avec détection auto de saisonnalité, une autre sans saisonnalité, et une troisième avec saisonnalité forcée. Compare les résultats. Si les trois convergent, tu peux avoir confiance. Si elles divergent, creuse pour comprendre pourquoi.
Utilise PREVISION.ETS.CONFINT pour les intervalles de confiance
Excel propose aussi PREVISION.ETS.CONFINT qui te donne l'intervalle de confiance de ta prévision. Au lieu de dire "je prévois 15 000 €", tu peux dire "je prévois entre 13 500 € et 16 500 € avec 95% de confiance". C'est beaucoup plus honnête et utile pour la prise de décision.
Vérifie régulièrement la qualité de tes prévisions
Une fois par mois, compare tes prévisions passées avec la réalité. Calcule l'écart moyen (MAPE : Mean Absolute Percentage Error). Si tes prévisions dérivent systématiquement, c'est que ton modèle vieillit mal : il faut revoir tes hypothèses ou ajouter des variables explicatives.
Questions fréquentes
Quelle différence entre PREVISION.ETS et PREVISION.LINEAIRE ?
PREVISION.LINEAIRE suppose une tendance linéaire simple, tandis que PREVISION.ETS utilise le lissage exponentiel (ETS) qui capture les variations saisonnières et s'adapte aux changements de tendance. Pour des données avec saisonnalité (ventes mensuelles, trafic hebdomadaire), PREVISION.ETS sera beaucoup plus précis.
Comment Excel détecte-t-il automatiquement la saisonnalité ?
Quand tu laisses le paramètre saisonnalité à 1, Excel analyse tes données historiques pour détecter des cycles répétitifs. Il cherche des motifs dans tes données (cycles hebdomadaires, mensuels, trimestriels) et ajuste ses prévisions en conséquence. C'est particulièrement utile quand tu ne connais pas d'avance la périodicité de tes données.
Combien de données historiques faut-il pour une prévision fiable ?
Excel recommande au moins 2 cycles complets de saisonnalité. Si tu as une saisonnalité mensuelle, il te faut au minimum 24 mois de données. Pour des données hebdomadaires, compte au moins 104 semaines (2 ans). Plus tu as de données, plus tes prévisions seront précises.
Que faire si PREVISION.ETS retourne une erreur ?
Les erreurs les plus courantes : dates en désordre (vérifie que ta chronologie est triée), doublons dans les dates, ou pas assez de données. Utilise le paramètre complète_données=1 si tu as des valeurs manquantes. Si tu as moins de 2 cycles saisonniers, Excel retournera une erreur.
Peut-on faire des prévisions à long terme avec PREVISION.ETS ?
Techniquement oui, mais la fiabilité diminue rapidement. Les prévisions sont plus précises à court terme (1 à 3 mois). Au-delà, les incertitudes s'accumulent. Pour des prévisions à plus de 6 mois, complète toujours avec ton expertise métier et surveille régulièrement les écarts entre prévisions et réalité.
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