Qu'est-ce que la fonction PREVISION.
PREVISION.ETS te sert quand tu dois avancer un chiffre pour la période à venir sans t'en remettre au hasard ni recopier bêtement la dernière valeur connue. Elle t'évite de deviner à l'œil un cycle qui se répète dans tes données, en le calculant directement à partir de ton historique.
Parfait pour anticiper tes ventes du mois prochain, ton trafic web de la semaine à venir, ta consommation énergétique ou la charge de tes serveurs. Là où une simple moyenne mobile traite toutes les données de la même façon, PREVISION.ETS donne plus de poids aux données récentes tout en conservant la mémoire des cycles passés. Disponible depuis Excel 2016.
Syntaxe
=PREVISION.ETS(date_cible; valeurs; chronologie; [saisonnalite]; [complete_donnees]; [agregation])Clique sur un argument pour aller à son explication.
Comprendre chaque paramètre de la fonction PREVISION.ETS
Les trois premiers arguments sont obligatoires et leur ordre est figé : la date que tu veux prédire, tes valeurs historiques, puis les dates qui leur correspondent. Veille à ce que valeurs et chronologie soient parfaitement alignées colonne par colonne, sinon la prévision part de travers.
Les trois derniers (saisonnalite, complete_donnees, agregation) sont facultatifs : tu les ajoutes seulement quand tu veux forcer un cycle, gérer des trous dans l'historique ou combiner plusieurs valeurs tombées le même jour.
date_cible
: la date pour laquelle tu veux obtenir une prévisionElle doit être au format date Excel et se situe généralement après la fin de ton historique (sinon tu obtiens une interpolation, pas une vraie prévision).
Tu peux passer une référence de cellule ou une formule comme DATE(2025;1;31) pour plus de lisibilité. Évite d'écrire les dates en dur dans la formule elle-même.
valeurs
: 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 analyse 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. Un décalage entre les deux colonnes fausserait entièrement les prévisions.
chronologie
: la série de dates qui correspond à tes valeursCes 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 et détecter les cycles saisonniers.
[saisonnalite]
: indique la périodicité de tes cycles saisonniers(facultatif)Par défaut (valeur 1 ou paramètre 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.
[complete_donnees]
: détermine comment Excel gère les valeurs manquantes dans ton historique(facultatif)Par défaut (valeur 1), Excel remplace les trous par interpolation. Avec la valeur 0, les valeurs manquantes sont traitées comme des zéros, ce qui peut créer des erreurs si tu as trop de lacunes.
Exemples pratiques pas à pas
Comment prévoir les ventes du mois suivant avec la fonction PREVISION.ETS
La réunion commerciale de juillet approche et il faut annoncer un objectif de ventes qui tienne debout. Tes dix-huit derniers mois sont dans le tableau, mois par mois, et la courbe monte sans jamais monter droit : un mois fort succède toujours à un mois plus calme. Recopier la dernière valeur reviendrait à parier sur le hasard du mois de juin. La fonction PREVISION.ETS lit tout l'historique daté, y repère à la fois la pente de fond et le rythme qui se répète, et sort la valeur attendue pour le mois que tu vises.
- 1Dans une cellule, écris
=PREVISION.ETS(. - 2
- 3En 2ᵉ argument : sélectionne les dix-huit montants de ventes à projeter,
B2:B19. Ce sont ces nombres que la fonction analyse pour en extraire la tendance et le cycle, tandis que les colonnes voisines commeCanalouRégionrestent en dehors du calcul. - 4En 3ᵉ argument : sélectionne la colonne qui date chaque montant,
A2:A19. C'est elle qui donne son rythme à la série, et son pas doit rester régulier, ici un point par mois, sans trou ni relevé posé à une date fantaisiste. - 5Ferme la parenthèse et appuie sur Entrée. Sans consigne de saisonnalité, la fonction cherche le cycle toute seule et trouve ici une période de deux mois, exactement l'alternance creux-pic que montre la colonne des ventes.
=PREVISION.ETS(DATE(2025; 7; 1); B2:B19; A2:A19)232,9751758. Le chiffre se place entre le creux de mai (220) et le pic de juin (238), ce qui colle au rythme de la série où un mois fort est toujours suivi d'un mois plus calme. Le résultat sort brut, sans arrondi ni symbole monétaire, donc la mise en forme reste à ta charge si tu le présentes tel quel.
Comment forcer la longueur du cycle saisonnier avec la fonction PREVISION.ETS
Le budget du premier trimestre 2025 doit être bouclé, et tes ventes de glaces n'ont rien d'un long fleuve tranquille : l'été pèse jusqu'à six fois le chiffre de l'hiver. Deux années de relevés trimestriels sont dans le tableau, et huit points, c'est maigre pour qu'un cycle qui ne s'est répété que deux fois saute aux yeux d'un algorithme. La fonction PREVISION.ETS accepte que tu lui annonces toi-même la longueur du cycle plutôt que de la lui faire chercher.
- 1Dans une cellule, écris
=PREVISION.ETS(. - 2En 1er argument : écris la date à prédire et referme-la,
DATE(2025; 1; 1). Elle vise le premier trimestre 2025, celui qui suit le dernier relevé d'octobre 2024. - 3En 2ᵉ argument : sélectionne les huit chiffres de ventes trimestriels relevés sur deux ans,
B2:B9. Ce sont ces valeurs que la fonction prolonge pour estimer le trimestre suivant. - 4En 3ᵉ argument : sélectionne la date de début de chaque trimestre,
A2:A9. Le pas reste régulier au sens de la fonction, même si les trimestres ne comptent pas tous le même nombre de jours. - 5En 4ᵉ argument : saisis la longueur du cycle,
4, et c'est tout l'intérêt de cet exemple. Tu déclares toi-même que le motif se referme tous les quatre points, là où la détection automatique ne trouve rien sur un historique aussi court, alors qu'un simple coup d'œil à la colonne suffit pour voir le cycle annuel. - 6Ferme la parenthèse et appuie sur Entrée.
=PREVISION.ETS(DATE(2025; 1; 1); B2:B9; A2:A9; 4)4 annonce qu'un cycle complet compte quatre trimestres et que le premier de chaque année est le creux. Le résultat, 33,7566322, prolonge donc la série des premiers trimestres (20 puis 25) au lieu de la noyer dans la moyenne. Sans cet argument, la détection automatique ne trouve aucun cycle sur huit points seulement et renvoie 70,0239556, un chiffre de trimestre moyen qui ferait passer ton mois de janvier pour un mois de printemps.
Comment rattraper l'erreur #NOMBRE! d'une chronologie irrégulière avec les fonctions PREVISION.ETS et SIERREUR
Les ventes de la rentrée doivent être estimées à partir des relevés que l'équipe terrain a notés depuis janvier. Le problème saute aux yeux dès qu'on regarde la colonne des dates : personne n'a relevé à intervalle fixe, il y a sept jours entre les deux premiers points et six semaines entre deux autres. La fonction PREVISION.ETS a besoin d'un pas régulier pour caler son modèle et refuse net de calculer sur un historique pareil. La fonction SIERREUR intercepte ce refus et affiche à la place une phrase qui nomme le problème.
- 1Dans une cellule, écris
=SIERREUR(. - 2En 1er argument : écris le calcul à tenter et referme-le,
PREVISION.ETS(DATE(2024; 8; 1); B2:B11; A2:A11). La fonction PREVISION.ETS s'exécute normalement, et SIERREUR ne se réveille que si elle échoue. Ici elle échoue, car sa chronologieA2:A11s'étire de sept jours à plus de six semaines entre deux dates voisines, si bien qu'elle ne peut fixer aucun pas de référence et renvoie#NOMBRE!. - 3En 2ᵉ argument : saisis le texte de repli,
"Chronologie irrégulière". Il nomme la cause au lieu d'afficher une cellule vide, sinon la personne qui ouvre le fichier croira que le calcul n'a jamais été lancé. - 4Ferme la parenthèse et appuie sur Entrée. Celle de la fonction PREVISION.ETS a déjà été refermée à l'intérieur du premier argument.
=SIERREUR(PREVISION.ETS(DATE(2024; 8; 1); B2:B11; A2:A11); "Chronologie irrégulière")#NOMBRE!, un code que personne ne sait lire dans un tableau partagé. La fonction SIERREUR le remplace par la vraie cause. Le message dit d'ailleurs quoi faire : regroupe tes relevés par semaine ou par mois, et la même formule repartira.
Les erreurs fréquentes avec la fonction PREVISION.ETS
Avec PREVISION.ETS, les blocages viennent presque tous de la chronologie ou du volume d'historique : des dates en désordre ou en doublon, ou pas assez de cycles pour la saisonnalité demandée. Une saisonnalité 12 réclame 24 points, une saisonnalité 7 en réclame 14.
Les deux autres pièges sont plus sournois car ils ne renvoient pas d'erreur : une prévision qui dérive parce que ton marché a changé, et l'usage de la fonction sur des données qui n'ont rien de temporel.
Dates en désordre ou avec doublons dans la chronologie
Excel exige que ta chronologie soit triée dans l'ordre croissant et sans doublons. Deux lignes avec la même date sans paramètre d'agrégation déclenchent une erreur.
Solution : Trie ta plage de dates dans l'ordre croissant avant d'utiliser la formule. Si tu as des doublons de dates légitimes (plusieurs ventes le même jour), utilise le paramètre agregation : =PREVISION.ETS(date; valeurs; chrono; 1; 1; 7) avec 7 pour additionner les doublons.
Erreur due à un historique trop court pour la saisonnalité demandée
Pour détecter la saisonnalité, Excel a besoin d'au moins 2 cycles complets. Si tu demandes saisonnalite=12 (cycle annuel mensuel) avec seulement 6 mois de données, Excel retourne une erreur.
Solution : Utilise saisonnalite=0 pour désactiver la saisonnalité si tu n'as pas encore assez d'historique, ou attends d'avoir accumulé au moins 2 cycles. Règle : saisonnalité 12 exige 24 points minimum, saisonnalité 7 exige 14 points minimum.
Prévisions qui dérivent progressivement de la réalité
PREVISION.ETS prolonge les tendances passées. Si ton marché change brutalement (nouveau concurrent, crise, promotion imprévue), les prévisions ne captent pas ce changement et deviennent inexactes.
Solution : Compare tes prévisions passées avec la réalité chaque mois. Si les écarts s'accumulent systématiquement dans la même direction, révise tes hypothèses ou ajuste manuellement les prévisions avec ton expertise métier. Une prévision est un outil d'aide, pas une vérité absolue.
Utilisation sur des données non temporelles
PREVISION.ETS est conçue pour des séries temporelles (données qui évoluent dans le temps). Si tu veux prédire un prix en fonction d'une surface, ce n'est pas une relation temporelle.
Solution : Pour des relations cause-effet non temporelles, utilise PREVISION.LINEAIRE ou une analyse de régression avec DROITEREG. Ces fonctions conviennent mieux aux données où l'axe horizontal n'est pas le temps.
PREVISION.ETS vs PREVISION.LINEAIRE vs TENDANCE vs MOYENNE.MOBILE
Garde PREVISION.ETS dès que tes données ont un rythme qui se répète (ventes mensuelles, trafic hebdomadaire, stocks) : c'est la seule des quatre qui capte la saisonnalité toute seule. En échange, elle exige deux cycles complets d'historique.
Si ta courbe monte ou descend sans cycle, PREVISION.LINEAIRE ou TENDANCE suffisent avec seulement deux points. Et MOYENNE.MOBILE ne projette rien dans le futur : elle se contente de lisser des données bruyantes.
| Critère | PREVISION.ETS | PREVISION.LINEAIRE | TENDANCE | MOYENNE.MOBILE |
|---|---|---|---|---|
| Type de tendance gérée | Tendance + saisonnalité automatique | Tendance linéaire simple | Tendance linéaire ou exponentielle | Lissage sans extrapolation |
| Saisonnalité | Oui, détection automatique | Non | Non | Non |
| Données requises | 2 cycles minimum | 2 points minimum | 2 points minimum | N points (fenêtre) |
| Disponibilité | Excel 2016+ | Excel 2016+ | Toutes versions | Via module Analyse de données |
| Cas d'usage idéal | Ventes mensuelles, trafic web, stocks | Croissance régulière sans saisonnalité | Projection linéaire sur plusieurs points | Lisser des données bruyantes |
Astuces avancées avec PREVISION.ETS
Valider la prévision avec un intervalle de confiance
PREVISION.ETS.CONFINT te donne la marge d'erreur de ta prévision : au lieu d'un chiffre unique, tu obtiens une fourchette. =PREVISION.ETS.CONFINT(date; valeurs; chrono; 0,95) te retourne l'écart pour un niveau de confiance de 95%.
Présente tes prévisions avec cette fourchette à ta direction : c'est plus honnête et plus utile pour la prise de décision.
Croiser plusieurs scénarios pour plus de robustesse
Crée deux ou trois prévisions avec des paramètres différents : une avec saisonnalité automatique, une avec saisonnalité forcée, une sans saisonnalité. Si les trois convergent, tu peux avoir confiance dans le résultat. Si elles divergent fortement, creuse pour comprendre pourquoi tes données sont ambiguës.
Cette approche multi-scénarios est la norme dans tout budget sérieux.
Surveiller la qualité du modèle dans le temps
Une fois par mois, compare tes prévisions passées avec les vraies valeurs réalisées. Calcule l'écart moyen relatif (valeur réelle - prévision) / valeur réelle. Si cet écart dérive systématiquement dans la même direction, ton modèle vieillit mal et il faut ajouter plus d'historique ou corriger manuellement la tendance.
Questions fréquentes
PREVISION.LINEAIRE suppose une tendance linéaire simple et ignore la saisonnalité. PREVISION.ETS utilise l'algorithme ETS qui capture les variations saisonnières et s'adapte aux changements de tendance en donnant plus de poids aux données récentes. Pour des données avec saisonnalité marquée (ventes mensuelles, trafic hebdomadaire), PREVISION.ETS sera beaucoup plus précise. Pour une croissance régulière sans saisonnalité, PREVISION.LINEAIRE suffit.
Quand tu laisses le paramètre saisonnalité à 1 (ou que tu l'omets), Excel analyse tes données historiques pour détecter des cycles répétitifs. Il teste plusieurs périodicités et retient celle qui donne le meilleur ajustement statistique. C'est particulièrement utile quand tu ne connais pas à l'avance la périodicité de tes données. Si tu connais ton cycle (annuel, hebdomadaire), il est préférable de le spécifier explicitement pour de meilleurs résultats.
Excel recommande au moins 2 cycles complets de saisonnalité. Pour une saisonnalité mensuelle (12 mois par cycle), il te faut au minimum 24 mois de données. Pour des données hebdomadaires (7 jours par cycle), compte au moins 14 jours. En pratique, plus tu as de données, plus tes prévisions seront précises et stables. Pour des prévisions business sérieuses, vise 3 ans d'historique quand c'est possible.
Les causes les plus fréquentes : dates en désordre dans la chronologie (trie-les avant de référencer la plage), doublons dans les dates sans paramètre d'agrégation, ou pas assez de données pour le niveau de saisonnalité demandé.
Si tu as des valeurs manquantes dans ton historique, active complete_donnees=1 pour qu'Excel les interpole automatiquement. Si tu as moins de 2 cycles saisonniers, utilise saisonnalite=0 pour désactiver la détection.
Techniquement oui, mais la fiabilité diminue rapidement avec l'horizon. Les prévisions sont fiables à court terme (1 à 3 mois pour des données mensuelles). Au-delà, les incertitudes s'accumulent. Pour des prévisions à plus de 6 mois, complète toujours avec ton expertise métier et utilise PREVISION.ETS.CONFINT pour quantifier l'incertitude. Surveille régulièrement les écarts entre prévisions et réalité pour détecter une dérive du modèle.
Pour aller plus loin
Continue sur ta lancée après la fonction PREVISION.ETS : la leçon associée, un modèle prêt à l'emploi et le guide pour progresser.
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