Le MAPE dans la supply chain : mesurer et améliorer la précision de vos prévisions

Le MAPE (Mean Absolute Percentage Error) est l’un des indicateurs les plus utilisés en planification de la demande. Il mesure l’écart moyen entre la prévision et la demande réelle, et permet d’évaluer la précision du forecast pour un produit, un canal ou une région.

Dans cet article, nous vous expliquons ce qu’est le MAPE, comment il se calcule, quelles sont ses limites et comment le réduire. Un guide pratique pour utiliser cette métrique avec discernement et améliorer la prise de décision en achats, approvisionnement ou production. Car bien mesurer, c’est la première étape pour mieux planifier.

Qu’est-ce que le MAPE et à quoi sert-il en planification de la demande ?

Le MAPE est un indicateur qui mesure l’erreur moyenne en pourcentage entre la prévision et la demande réelle. En d’autres termes, il indique de combien, en moyenne, une prévision s’écarte de la réalité. Son principal avantage est son interprétation simple : un MAPE de 15 % signifie que, en moyenne, la prévision s’écarte de 15 % par rapport à la demande réelle.

Il est largement utilisé dans les processus de Sales & Operations Planning (S&OP), ainsi qu’en planification des achats, de l’approvisionnement ou de la production. En tant que métrique exprimée en pourcentage, il permet de comparer la qualité des prévisions entre différentes familles de produits, canaux ou zones géographiques. Dans les secteurs comme la grande consommation, la pharmacie, l’industrie ou le retail, c’est l’un des indicateurs les plus suivis par les responsables de la demande.

Comment calculer le MAPE : formule et exemple concret

La formule du MAPE est la suivante :

Où :
• D est la demande réelle.
• F est la prévision.
• n est le nombre de périodes ou de références.

Exemple de calcul du MAPE

Si l’on prévoit des ventes de 100, 150 et 200 unités sur trois semaines, mais que les ventes réelles sont de 110, 140 et 180, alors :

Cela signifie que la prévision s’écarte en moyenne de 9,1 % par rapport à la demande réelle.

Quel est un bon niveau de MAPE ? Benchmarks par secteur

Il n’existe pas de seuil universel pour définir un « bon » ou un « mauvais » MAPE. Tout dépend du contexte métier, de la variabilité de la demande et de la maturité du processus de prévision. Voici néanmoins quelques repères :

• FMCG : entre 15 % et 25 % est considéré comme acceptable.
• Industrie : entre 20 % et 40 % selon la complexité produit.
• Pharma : entre 10 % et 20 % si la demande est stable.
• Retail mode : souvent supérieur à 30 % à cause de la saisonnalité et des cycles courts.

Un MAPE inférieur à 10 % est souvent considéré comme excellent, mais rarement atteignable sauf dans des environnements très stables ou prévisibles. L’essentiel est de suivre l’évolution du MAPE dans le temps, de détecter les écarts significatifs et d’en analyser les causes.

Limites du MAPE et cas où il peut induire en erreur

Même s’il est largement utilisé, le MAPE présente certaines limites. La principale est sa sensibilité aux faibles niveaux de demande : lorsque la demande réelle est proche de zéro, le pourcentage d’erreur devient très élevé, ce qui déforme le résultat global.

De plus, le MAPE pénalise de manière égale les erreurs de surévaluation et de sous-évaluation, sans prendre en compte l’impact financier différent entre un surstock et une rupture. Par exemple, surévaluer un article à faible coût n’a pas le même impact qu’une sous-évaluation sur une référence stratégique.

Enfin, le MAPE ne permet pas d’identifier quels SKUs concentrent les erreurs. Deux catalogues peuvent afficher un MAPE global similaire tout en présentant des profils de prévision très différents : l’un avec des erreurs réparties, l’autre où quelques produits concentrent l’essentiel de l’écart.

Comment réduire le MAPE dans les environnements complexes

Réduire le MAPE ne dépend pas uniquement du modèle statistique utilisé. La nature de la demande, la présence d’outliers ou la qualité de la collaboration entre services peuvent faire la différence. Voici trois leviers clés pour améliorer la précision des prévisions dans des contextes complexes :

Séries intermittentes

Les séries comportant beaucoup de zéros et des pics isolés font naturellement augmenter le MAPE. Dans ces cas, il est préférable d’utiliser des modèles spécifiques comme Croston ou Teunter-Syntetos-Babai (TSB), adaptés à ce type de profil. Il peut aussi être utile de changer l’unité de mesure, par exemple, passer de l’hebdomadaire au mensuel, pour lisser la variabilité.

Effets d’outliers et saisonnalité

Les événements atypiques (promotions, ruptures, lancements) peuvent fausser le MAPE. Il est conseillé d’appliquer des algorithmes de détection d’outliers et d’ajuster les séries avant modélisation. Intégrer la saisonnalité et les événements connus dans les modèles permet également de mieux anticiper la demande.

Modèles avancés et prévision collaborative

L’usage de modèles avancés (régressions multiples, machine learning, réseaux de neurones) permet d’améliorer le MAPE si l’on dispose d’un historique suffisant et de variables explicatives. Mais la technologie seule ne suffit pas : l’implication des équipes commerciales et opérationnelles est clé. La combinaison d’approches quantitatives et de jugement métier, c’est-à-dire un forecast collaboratif, est souvent la plus efficace.

MAPE et prise de décision : stock de sécurité, approvisionnement et production

Un MAPE élevé ne reflète pas seulement une prévision imprécise : il a un impact direct sur l’ensemble de la chaîne. Plus l’incertitude est grande, plus il faut augmenter les stocks de sécurité, ce qui alourdit les coûts de stockage.

Côté approvisionnement, des prévisions peu fiables entraînent des commandes irrégulières, des ruptures ou des surcoûts liés à l’urgence. En production, elles compliquent le séquencement et entraînent des changements de dernière minute. Réduire le MAPE permet donc d’optimiser les ressources, le capital mobilisé et le niveau de service.

Au-delà du MAPE, bien mesurer pour mieux planifier

Le MAPE est une métrique utile pour évaluer la qualité d’une prévision, mais il ne doit pas être analysé isolément. Le compléter avec d’autres indicateurs, biais, taux de couverture, fiabilité par segment, permet d’avoir une vision plus globale.

En résumé : bien mesurer, c’est mieux planifier. Et mieux planifier, c’est non seulement réduire l’erreur, mais aussi comprendre son origine, ses effets et les décisions à prendre pour l’atténuer. Dans un environnement de plus en plus incertain, disposer d’un système de prévision robuste et aligné sur les besoins business est un avantage compétitif majeur.

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