đŸ„‡ ▷ 【MĂ©thodes de prĂ©vision qualitatives et quantitatives


Méthodes de prévision qualitative.

Les méthodes de prévision qualitative reposent fondamentalement sur:

  • L’expertise, l’expĂ©rience ou l’intuition de la personne ayant un pouvoir de dĂ©cision.
  • Dans les informations obtenues et traitĂ©es Ă  cet Ă©gard.

Dans une plus ou moins large mesure, cette catĂ©gorie d’estimations souffre d’un certain degrĂ© de subjectivitĂ©, principale limitation qui peut leur ĂȘtre attribuĂ©e. Cependant, ils ont Ă©galement des avantages sur les techniques quantitatives: ils sont plus flexibles, car ils ne sont pas liĂ©s aux relations observĂ©es dans le passĂ©, ce qui leur permet d’inclure toute question prĂ©visible de ce qui se passera Ă  l’avenir (GÓMEZ MEJÍA et al., 1995: 68 ).

Estimations d’une personne.

Comme son nom l’indique, ce sont ceux fabriquĂ©s par une seule personne.

  • Jugement du supĂ©rieur hiĂ©rarchique qui, aprĂšs une Ă©ventuelle consultation de son Ă©quipe de collaborateurs, apprĂ©cie le nombre et la classe de personnes dont il aura besoin Ă  l’avenir. Cette technique de prĂ©vision est typique des petites et moyennes entreprises (RUL-LAN, 1992: 97). À mesure que la dimension augmente, il y a de plus en plus de possibilitĂ©s d’aider Ă  la dĂ©centralisation de ce processus, en impliquant l’Ă©quipe de gestion (BERNARDIN et RUSSEL, 1993: 171).

Ce jugement est gĂ©nĂ©ralement toujours prĂ©sent dans le processus de planification du personnel, soit exclusivement, soit comme complĂ©ment qui adoucit les rĂ©sultats d’autres techniques de prĂ©vision (DESSLER, 1994: 111).

La principale critique qui leur est adressĂ©e est centrĂ©e sur le haut degrĂ© de subjectivitĂ© qu’elle possĂšde. Cependant, le dĂ©cideur fait gĂ©nĂ©ralement de rĂ©els efforts pour essayer de concilier les attentes des employĂ©s avec la demande du personnel.

Estimations multi-personnes.

Il est probable que pour attĂ©nuer la subjectivitĂ© mentionnĂ©e ci-dessus, les organisations ont, dans de nombreux cas, prĂ©fĂ©rĂ© mettre en Ɠuvre des techniques de prĂ©vision basĂ©es sur des dĂ©cisions collectives au dĂ©triment des dĂ©cisions individuelles.

Voyons les principales techniques:

  • La technique Delphi ou, comme on le sait aussi, Delphi consensus. Il consiste principalement Ă  rĂ©unir un groupe d’experts sur un sujet spĂ©cifique; dans ce cas, sur les besoins futurs et la disponibilitĂ© du personnel, et demander leur collaboration Ă  cet Ă©gard. Par la suite, les questionnaires sont envoyĂ©s pour ĂȘtre complĂ©tĂ©s avec vos estimations personnelles. Plus tard, les informations reçues sont traitĂ©es et rĂ©sumĂ©es dans le but d’informer les rĂ©pondants au cas oĂč l’un d’entre eux dĂ©ciderait de changer d’avis, Ă  la lumiĂšre des rĂ©sumĂ©s reçus. Ce processus est rĂ©pĂ©tĂ© jusqu’Ă  ce qu’un certain degrĂ© de consensus soit atteint.

Parmi ses avantages on peut citer l’expertise qui est supposĂ©e aux rĂ©pondants et la subordination aux attentes de l’entreprise. La subjectivitĂ© implicite et la possibilitĂ© de sous-estimer ou d’ignorer des donnĂ©es objectives dans la formulation de l’arrĂȘt sont ses principaux inconvĂ©nients.

Cette technique nĂ©cessite un haut degrĂ© de coordination de ses administrateurs et de coopĂ©ration des experts interrogĂ©s. Il convient mieux aux organisations dont les niveaux d’emploi sont sĂ©rieusement affectĂ©s par la dynamique du changement technologique (SHERMAN et al., 1996: 162).

  • La technique de groupe nominal (technique du groupe nominal). Elle consiste Ă  rĂ©unir physiquement un petit groupe d’experts afin que, selon des procĂ©dures prĂ©dĂ©terminĂ©es qui sĂ©parent radicalement la phase de gĂ©nĂ©ration d’idĂ©es de leur Ă©valuation, ils formulent une estimation unique de l’offre et de la demande futures de personnel. La justification de cette procĂ©dure est d’Ă©viter de prendre la premiĂšre idĂ©e brillante qui surgit prĂ©maturĂ©ment, Ă©vitant ainsi la gĂ©nĂ©ration d’autres.

Une fois que le coordinateur ou le chef de groupe a introduit le sujet, la phase de crĂ©ativitĂ© commence: tous les membres mettent leurs propres idĂ©es sur papier. Commence alors une phase d’exposition et de discussion de toutes les idĂ©es, dans laquelle le groupe dans son ensemble intervient. Ensuite, l’Ă©tape d’Ă©valuation a lieu: chaque membre ordonne hiĂ©rarchiquement les idĂ©es prĂ©sentĂ©es. Enfin, le groupe accepte l’idĂ©e d’avoir obtenu une meilleure classification (NOE et al., 1994: 324).

Les avantages et les inconvĂ©nients de cette technique coĂŻncident avec les prĂ©cĂ©dents, avec deux nuances (GÓMEZ-MEJÍA et al., 1995: 77): l’Ă©change d’idĂ©es peut ĂȘtre le grand bĂ©nĂ©ficiaire de ce type de rĂ©union (avantage) et la pression du groupe peut nuire Ă  l’objectivitĂ© de l’Ă©valuation (inconvĂ©nient).

Méthodes de prévision quantitative.

Pour rendre la lecture des mĂ©thodes de prĂ©vision quantitative plus digeste, nous allons distinguer les mĂ©thodes d’estimation de la demande des mĂ©thodes d’estimation des ressources.

Estimation des ressources disponibles.

  • La matrice de transition. Cette technique consiste Ă  rĂ©aliser une matrice carrĂ©e dans laquelle les lignes correspondent aux colonnes (elles sont disposĂ©es dans le mĂȘme ordre).

leçon de table 28

Chaque Ă©lĂ©ment aij reprĂ©sente la probabilitĂ© qu’un employĂ©, qui Ă  l’instant « n » appartient Ă  la catĂ©gorie « i », ira Ă  l’instant « n + 1 » pour appartenir Ă  la catĂ©gorie « j ». Par consĂ©quent, les valeurs admises par ces Ă©lĂ©ments sont comprises entre zĂ©ro (probabilitĂ© nulle) et un (probabilitĂ© absolue).

Cette matrice de transition, comme l’ont soulignĂ© NOE, HOLLEMBECK, GERHART et WRIGHT (1994: 328,329) admet deux lectures: d’abord une lecture par lignes, qui rĂ©pond Ă  la question: quel est le destin professionnel du groupe « i »? il est rĂ©pondu Ă  partir de la distribution des coefficients de la ligne « i » parmi ses diffĂ©rentes colonnes qui prennent des valeurs non nulles; et deuxiĂšmement, une lecture par colonnes: quelle est l’origine des Ă©lĂ©ments du collectif « j »?, question Ă  laquelle on rĂ©pond Ă  partir de la rĂ©partition de la colonne « j » entre les diffĂ©rentes lignes qui prennent des valeurs non nulles.

  • ChaĂźnes de Markov. Cette technique permet, Ă  partir de la connaissance de la situation de l’offre Ă  un instant donnĂ© « n » (vecteur Etat annĂ©e « n ») et des probabilitĂ©s de transfert entre les diffĂ©rentes catĂ©gories professionnelles (y compris les transferts Ă  l’Ă©tranger) de d’une pĂ©riode Ă  l’autre « n » Ă  « n + 1 » (matrice de transition), connaĂźtre la situation de l’offre dans la pĂ©riode « n + 1 » (vecteur Etat annĂ©e « n + 1 »).

Pour ce faire, il suffit de produire le produit du vecteur d’Ă©tat de l’annĂ©e « n » en utilisant la matrice de transition. Gardez Ă  l’esprit que pour procĂ©der au produit des matrices, la plage de celles-ci doit suivre la directive suivante: (mxn) x (nxn) = (mxn), c’est-Ă -dire que pour procĂ©der au produit des matrices, il est nĂ©cessaire que le nombre de colonnes de la premiĂšre matrice correspond au nombre de lignes dans la deuxiĂšme matrice, et la plage de la matrice rĂ©sultante sera dĂ©terminĂ©e par le nombre de lignes dans la premiĂšre matrice et le nombre de colonnes dans la deuxiĂšme matrice.

Estimation de la demande de personnel.

  • Technique d’analyse des tendances. Celle-ci, probablement l’une des techniques de prĂ©vision les plus simples, consiste Ă  prendre une sĂ©rie historique se rĂ©fĂ©rant au niveau d’emploi des derniĂšres annĂ©es (cinq pourraient ĂȘtre acceptables) et, en cas d’acceptation de la tendance observĂ©e comme valide, procĂ©der Ă  une extrapolation, obtenant ainsi une estimation des besoins en personnel pour les annĂ©es Ă  venir.

Cette technique peut ĂȘtre appliquĂ©e soit Ă  la main-d’Ɠuvre mondiale, soit aux diffĂ©rentes catĂ©gories professionnelles existant en son sein; Cette derniĂšre mesure fournit davantage d’informations pour les dĂ©cisions visant Ă  trouver un Ă©quilibre entre les besoins et les ressources.

Dans le graphique 32, nous prĂ©sentons la technique des moyennes mobiles comme un cas particulier et simple d’extrapolation de tendance.

ressources humaines

Graphique 32. Source: propre Ă©laboration

Dans ce cas, nous n’avons pris que les douze derniĂšres observations de la sĂ©rie pour prĂ©voir les besoins en personnel Ă  court terme. Il est entendu que les derniĂšres observations ont une plus grande capacitĂ© prĂ©dictive que les premiĂšres.

La principale critique de cette modalitĂ© d’estimation est centrĂ©e sur le fait de ne pas dĂ©tailler la cause du niveau d’emploi nĂ©cessaire; s’accrochant aux niveaux d’emploi antĂ©rieurs comme seule variable explicative. Cependant, il peut ĂȘtre utile comme premiĂšre estimation ou pour un petit horizon temporel.

Cette technique est mieux adaptĂ©e aux unitĂ©s dont la production ou le rĂ©sultat est facilement mesurable, comme la production ou les ventes. Connaissant la demande et le rĂ©sultat par individu, il est facile de dĂ©terminer le niveau d’emploi requis.

Bien qu’il s’accroche Ă©galement au passĂ©, il faut reconnaĂźtre qu’il se prĂ©occupe de dĂ©terminer les variables causales possibles du niveau d’emploi.

  • Technique de rĂ©gression. Cette technique est basĂ©e sur les relations entretenues par les sĂ©ries historiques du niveau d’emploi, d’une part, et d’autres variables prĂ©tendument corrĂ©lĂ©es telles que la production, les ventes, le type et la quantitĂ© de services offerts, etc., d’autre part.

Le choix de l’une ou l’autre sĂ©rie dĂ©pendra du type d’activitĂ©: ainsi les ventes pourront ĂȘtre choisies dans le secteur des assurances ou dans le secteur commercial, le volume de production dans le secteur automobile ou, plus gĂ©nĂ©riquement, dans le secteur secondaire et le nombre de vols dans l’aviation commerciale.



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