Qu'est-ce que la fonction PREVISION.
PREVISION.LINEAIRE (FORECAST.LINEAR en anglais) est la fonction Excel qui te permet de prédire des valeurs futures en te basant sur tes données passées. En clair, elle trace une ligne de tendance à travers tes points de données historiques, puis prolonge cette ligne pour te donner une estimation fiable de ce qui va se passer ensuite.
Que tu gères des prévisions de ventes, des budgets, des analyses de croissance ou des planifications de ressources, PREVISION.LINEAIRE transforme tes données historiques en prévisions exploitables : estimer le chiffre d'affaires de l'année prochaine à partir de six ans d'historique, prévoir la consommation énergétique selon la température, ou planifier les effectifs selon le volume de production.
Syntaxe
Clique sur un argument pour aller à son explication.
PREVISION.LINEAIRE utilise la méthode des moindres carrés (droite y = ax + b). Elle suppose une tendance strictement linéaire : si tes données suivent une courbe, une croissance exponentielle ou une saisonnalité, elle sera imprécise. Dans ce cas, regarde du côté de CROISSANCE ou PREVISION.ETS.
Comprendre chaque paramètre de la fonction PREVISION.LINEAIRE
L'ordre des trois arguments réserve un petit piège : tu indiques d'abord le x à prévoir, puis tes y_connus (les résultats observés), et seulement ensuite tes x_connus (les étiquettes). Les y passent donc avant les x, l'inverse de ce qu'on lit naturellement. Aucun n'est facultatif, et les deux plages historiques doivent compter exactement le même nombre de valeurs sous peine de #N/A.
x
: la valeur pour laquelle tu veux faire une prévisionPar exemple, si tu veux estimer tes ventes pour le mois 12, tu mettras 12 ici. Cette valeur peut être dans le futur (prévision classique) ou même dans le passé (interpolation). Tu peux utiliser un nombre direct ou une référence de cellule pour plus de flexibilité.
y_connus
: ta série de valeurs dépendantes historiquesCe sont les résultats que tu as observés dans le passé : tes chiffres de ventes, tes revenus, ta consommation énergétique. Bref, les valeurs que tu veux prédire pour le futur. Cette plage doit contenir des valeurs numériques uniquement.
x_connus
: ta série de valeurs indépendantes historiquesCe sont les "étiquettes" qui correspondent à tes y_connus : les numéros de mois, les années, les températures, les budgets publicitaires. Cette plage doit avoir exactement le même nombre de valeurs que y_connus.
Si les tailles diffèrent, Excel retournera une erreur #N/A. Vérifie avec =NBVAL(plage) sur chaque plage pour compter les valeurs numériques.
Attention : Si toutes tes valeurs x_connus sont identiques (par exemple 5, 5, 5, 5), Excel retournera une erreur #DIV/0! car il ne peut pas tracer une ligne de tendance sans variation. Une prévision linéaire n'a de sens que si x varie.
Exemples pratiques pas à pas
Comment prévoir le chiffre d'affaires de l'année suivante avec la fonction PREVISION.LINEAIRE
Le budget doit être bouclé avant la fin du mois et la direction attend un chiffre d'affaires prévisionnel pour 2026, pas une fourchette au doigt mouillé. Ton tableau empile 18 années de résultats, de 2008 à 2025, avec pour chacune le CA en millions d'euros, le canal, la région et la tendance observée. La fonction PREVISION.LINEAIRE trace la droite qui colle au mieux à ces 18 points, la prolonge jusqu'à l'année demandée et te sort le montant attendu, sans que tu aies à construire le moindre graphique.
- 1Dans une cellule, écris
=PREVISION.LINEAIRE(. - 2En 1er argument : saisis l'année à prévoir,
2026. Elle n'existe pas encore dans ton historique, et tu peux l'écrire en dur comme dans la vidéo ou pointer une cellule si tu comptes changer d'année sans retoucher la formule. - 3En 2ᵉ argument : sélectionne la colonne des chiffres d'affaires,
B2:B19. Ce sont les 18 montants déjà réalisés que la fonction cherche à prolonger, et ils passent avant les années, contrairement à ce qu'on lit naturellement. - 4En 3ᵉ argument : sélectionne la colonne des années,
A2:A19. Ces dates vont de 2008 à 2025, et les deux plages doivent compter le même nombre de valeurs, sinon la fonction renvoie#N/Aau lieu de ta prévision. - 5Ferme la parenthèse et appuie sur Entrée. Excel renvoie
6,30, soit le chiffre d'affaires attendu en 2026 (en M€), lu sur la droite de tendance ajustée à tes 18 années.
=PREVISION.LINEAIRE(2026; B2:B19; A2:A19)
Comment estimer une valeur entre deux mesures connues avec la fonction PREVISION.LINEAIRE
Ton fournisseur d'énergie te propose un nouveau contrat et tu dois savoir ce que le bâtiment consomme réellement lors d'une journée à 5 °C, une température que personne n'a jamais relevée. Tu disposes de cinq journées de mesures qui associent la température extérieure à la consommation de chauffage, de -2 °C jusqu'à 15 °C, et il te manque juste ce point-là. La fonction PREVISION.LINEAIRE ne sert pas qu'à regarder vers l'avenir : elle sait aussi combler un trou à l'intérieur de tes données, en lisant sa droite de tendance pile à la valeur qui t'intéresse.
- 1Dans une cellule, écris
=PREVISION.LINEAIRE(. - 2En 1er argument : saisis la température à estimer,
5. Elle tombe entre deux relevés existants,3et8, donc la fonction interpole au lieu d'extrapoler et son estimation est d'autant plus solide. - 3En 2ᵉ argument : sélectionne la colonne des consommations,
B2:B6. Ce sont les cinq relevés de chauffage, la grandeur que tu cherches à estimer, ce qui la place en deuxième position. - 4En 3ᵉ argument : sélectionne la colonne des températures,
A2:A6. Chaque température doit être face à sa propre consommation, ligne par ligne, sans quoi la droite serait calculée sur des paires qui n'ont aucun rapport entre elles. - 5Ferme la parenthèse et appuie sur Entrée. Excel renvoie environ
572,5kWh, la consommation lue sur la droite pile à 5 °C, dans la zone encadrée par tes mesures réelles.
=PREVISION.LINEAIRE(5; B2:B6; A2:A6)5 : la prévision tombe à ≈ 572,5 kWh. Comme 5 est encadré par des relevés réels (3 et 8), tu restes dans la zone où la droite a été vérifiée par tes mesures.
Comment recopier une prévision sur toute une colonne avec la fonction PREVISION.LINEAIRE
En réunion, on te demande si le mois dernier a vraiment été bon, et « plus 13 k€ » ne veut rien dire tant que tu ne sais pas ce que la simple continuation de la tendance aurait donné. Tu as huit mois de chiffre d'affaires réel et tu veux, en face de chaque mois, le montant que la droite de tendance prévoyait toute seule. Recopiée sur toute la colonne, la fonction PREVISION.LINEAIRE te sort cette référence mois par mois et les écarts sautent aux yeux.
- 1Dans une cellule, écris
=PREVISION.LINEAIRE(. - 2En 1er argument : clique sur la cellule du numéro de mois,
A2, plutôt que d'écrire un nombre en dur. La formule prévoit ainsi le mois de sa propre ligne et suivraA3, puisA4, quand tu la recopieras vers le bas. - 3En 2ᵉ argument : sélectionne la colonne des chiffres d'affaires réels,
$B$2:$B$9. Les dollars figent la plage, sans eux la recopie la ferait glisser versB3:B10et chaque ligne serait calculée sur une droite différente. - 4En 3ᵉ argument : sélectionne la colonne des numéros de mois,
$A$2:$A$9, figée elle aussi pour la même raison. Sans ce verrouillage, chaque ligne comparerait ses ventes à une droite différente. - 5Ferme la parenthèse et appuie sur Entrée, puis recopie
C2jusqu'àC9. Excel renvoie118,83pour le mois 1, la tendance à comparer au réel, et toutes les lignes se mesurent enfin à la même droite.
=PREVISION.LINEAIRE(A2; $B$2:$B$9; $A$2:$A$9)
Comment éviter l'erreur #VALEUR! avec les fonctions PREVISION.LINEAIRE et SIERREUR
Tu t'apprêtes à envoyer ton tableau de projections quand un #VALEUR! s'affiche en plein milieu de la colonne : quelqu'un a tapé « à définir » dans les années cibles plutôt qu'un nombre. Tu as six années de chiffre d'affaires réel d'un côté, et de l'autre une liste d'années à projeter que plusieurs personnes remplissent au fil de l'eau. En imbriquant la fonction PREVISION.LINEAIRE dans une fonction SIERREUR, tu remplaces l'erreur par un message lisible et ton tableau reste présentable même quand une cellule cible contient autre chose qu'une année.
- 1Dans une cellule, écris
=SIERREUR(. - 2En 1er argument : écris la prévision à surveiller et referme-la,
PREVISION.LINEAIRE(C2; $B$2:$B$7; $A$2:$A$7). Sa valeur à prévoir pointe sur l'année cibleC2, qui déclenche#VALEUR!le jour où elle contient du texte au lieu d'une année. Les plages$B$2:$B$7et$A$2:$A$7fournissent les six chiffres d'affaires et les six années, figés par les dollars pour survivre à la recopie. - 3En 2ᵉ argument : saisis le texte de repli,
"Année à corriger". Choisis un message qui dit quoi faire, il finira sous les yeux de la personne qui a saisi la cellule. - 4Ferme la parenthèse de la fonction SIERREUR et appuie sur Entrée. Celle de PREVISION.LINEAIRE a déjà été refermée dans son étape, et les lignes valides comme 2026 sortent normalement à
6,33M€ pendant que la cellule fautive affiche le message.
=SIERREUR(PREVISION.LINEAIRE(C2; $B$2:$B$7; $A$2:$A$7); "Année à corriger")x qui n'est pas un nombre et renvoie l'erreur #VALEUR! dès qu'elle tombe sur du texte. La fonction SIERREUR intercepte ce cas et affiche « Année à corriger » à la place, sans gêner les lignes valides (2026 et 2027 sortent normalement à 6,33 et 6,62 M€).
Les erreurs fréquentes avec la fonction PREVISION.LINEAIRE
Deux ennuis ici sont purement mécaniques : un #N/A quand tes deux plages n'ont pas le même nombre de valeurs, et un #DIV/0! quand tous tes x_connus sont identiques, faute de variation pour tracer une droite. Les trois autres ne déclenchent aucune alerte rouge mais te trompent en silence : extrapoler trop loin, laisser une valeur aberrante tordre la tendance, ou confondre corrélation et causalité.
Erreur #N/A : les plages n'ont pas la même taille
C'est l'erreur la plus courante. Elle survient quand y_connus et x_connus n'ont pas le même nombre de valeurs. Par exemple, B2:B20 contient 19 valeurs mais A2:A18 n'en a que 17.
Solution : Vérifie que tes deux plages ont exactement la même taille. Utilise =NBVAL(plage) sur chaque plage pour compter les valeurs numériques. Attention aux cellules vides ou contenant du texte qui réduisent le compte sans que tu t'en aperçoives.
Erreur #DIV/0! : toutes les valeurs x sont identiques
Si toutes tes valeurs x_connus sont les mêmes (par exemple : 5, 5, 5, 5), Excel ne peut pas tracer de ligne de tendance car il n'y a aucune variation. C'est comme essayer de prévoir l'avenir avec un seul point de données répété.
Solution : Vérifie que tes valeurs x varient vraiment. Si x est constant, une prévision linéaire n'a aucun sens : utilise simplement =MOYENNE(y_connus) à la place.
Extrapoler trop loin au-delà des données historiques
PREVISION.LINEAIRE suppose que ta tendance continue à l'infini. Si tu as des données de 2020 à 2024 et que tu prévois 2040, les conditions vont certainement changer entre temps et la prévision devient très fragile.
Solution : Limite tes prévisions à 20-30 % au-delà de ta plage de données. Avec 6 ans d'historique, ne prévois pas au-delà de 1-2 ans. Actualise régulièrement ton modèle avec de nouvelles données réelles.
Les valeurs aberrantes faussent la ligne de tendance
PREVISION.LINEAIRE utilise toutes les valeurs sans filtrage. Une seule valeur aberrante (un mois de ventes exceptionnelles suite à une promo unique, une erreur de saisie) peut déplacer toute ta ligne de tendance et fausser toutes tes prévisions.
Solution : Avant d'utiliser la fonction, nettoie tes données. Crée un graphique en nuage de points pour repérer visuellement les valeurs aberrantes. Tu peux aussi calculer les résidus avec =ABS(y_réel - PREVISION.LINEAIRE(...)) pour identifier les points suspects.
Confondre corrélation et causalité
Ce n'est pas parce que deux variables évoluent ensemble qu'il y a un lien de cause à effet. Les ventes de glaces et les noyades sont corrélées (la chaleur augmente les deux), mais acheter des glaces ne provoque pas les noyades.
Solution : Utilise PREVISION.LINEAIRE uniquement quand la relation a du sens logiquement. Calcule toujours le R² avec =COEFFICIENT.DETERMINATION(y_connus; x_connus) pour vérifier la solidité de la relation avant de tirer des conclusions.
PREVISION.LINEAIRE vs TENDANCE vs CROISSANCE
Prends PREVISION.LINEAIRE quand il te faut une seule estimation ponctuelle sur une tendance en ligne droite : trois arguments, aucune formule matricielle, et c'est plié. Si tu dois générer toute une série de prévisions d'un coup, passe à TENDANCE, qui reste linéaire mais renvoie plusieurs valeurs. Et dès que tes données accélèrent par doublements plutôt que par paliers réguliers, c'est CROISSANCE qu'il te faut, taillée pour les courbes exponentielles.
| Critère | PREVISION.LINEAIRE | TENDANCE | CROISSANCE |
|---|---|---|---|
| Type de tendance | Linéaire (ligne droite) | Linéaire (ligne droite) | Exponentielle (courbe) |
| Nombre de valeurs retournées | Une seule prévision | Plusieurs en une formule | Plusieurs en une formule |
| Facilité d'utilisation | Très simple (3 args) | Moyenne (matricielle) | Moyenne (matricielle) |
| Formule matricielle | Non | Oui | Oui |
| Cas d'usage | Prévision ponctuelle simple | Générer toute une série | Croissance accélérée (doublements) |
Astuces avancées avec PREVISION.LINEAIRE
Vérifier la qualité de la prévision avec le R²
Avant de faire confiance à ta prévision, vérifie si tes données suivent vraiment une tendance linéaire en calculant le coefficient de détermination R² : =COEFFICIENT.DETERMINATION(y_connus; x_connus). Il va de 0 (aucune corrélation) à 1 (corrélation parfaite). Si ton R² est supérieur à 0,7, ta prévision est fiable. En dessous de 0,5, tes données ne suivent probablement pas une tendance linéaire.
C'est la première vérification à faire avant de présenter tes prévisions.
Créer un tableau de prévisions dynamique avec des tableaux Excel
Pour un système qui se met à jour automatiquement quand tu ajoutes de nouvelles données, transforme tes données en tableau Excel (Ctrl+T), nomme tes colonnes "Periode" et "Valeur", puis utilise : =PREVISION.LINEAIRE(PeriodeCible; Tableau[Valeur]; Tableau[Periode]). La formule s'adapte seule à chaque nouvelle ligne ajoutée.
Combine ça avec un graphique en nuage de points qui affiche tes données historiques et la ligne de tendance pour une vue visuelle immédiate de la qualité des prévisions.
Estimer l'intervalle de confiance autour de la prévision
Une prévision seule ne suffit pas : il est utile de connaître la marge d'erreur potentielle. Calcule l'erreur type avec =ERREUR.TYPE.XY(y_connus; x_connus). Ta prévision plus ou moins deux fois l'erreur type te donne un intervalle de confiance à environ 95 %. Si ta prévision est 100 et l'erreur type est 8, tu peux dire : je prévois entre 84 et 116 avec 95 % de confiance.
C'est un argument solide pour convaincre ta direction d'adopter une fourchette plutôt qu'un chiffre unique.
Questions fréquentes
Oui, PREVISION.LINEAIRE est la version moderne introduite dans Excel 2016. Les deux fonctions sont identiques, mais Microsoft recommande PREVISION.LINEAIRE pour les nouveaux classeurs. C'est simplement un nouveau nom plus explicite pour la même fonction, avec la même syntaxe et les mêmes résultats.
Non, PREVISION.LINEAIRE retourne une seule valeur à la fois. Pour plusieurs prévisions, tu as deux options : soit tu utilises TENDANCE qui peut calculer un tableau de valeurs d'un coup, soit tu copies ta formule PREVISION.LINEAIRE pour chaque valeur que tu veux prévoir.
La méthode la plus simple : crée un graphique de dispersion (nuage de points) avec tes données. Si les points forment approximativement une ligne droite, c'est parfait. Si tu vois plutôt une courbe, regarde du côté de CROISSANCE pour les tendances exponentielles. Calcule aussi le R² : au-dessus de 0,7 signifie une relation linéaire solide.
PREVISION.LINEAIRE utilise toutes les valeurs sans filtrage. Une seule valeur aberrante peut déplacer ta droite de régression et fausser toutes tes prévisions. Avant d'utiliser la fonction, nettoie tes données et supprime ou corrige les valeurs suspectes.
PREVISION.LINEAIRE retourne une seule valeur prédictive pour un point x donné. TENDANCE peut calculer plusieurs valeurs d'un coup pour un tableau de valeurs x. Utilise PREVISION.LINEAIRE pour une prévision ponctuelle, et TENDANCE quand tu veux générer toute une série de prévisions en une seule formule.
Pour aller plus loin
Continue sur ta lancée après la fonction PREVISION.LINEAIRE : la leçon associée, un modèle prêt à l'emploi et le guide pour progresser.
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