Calculateur de simulation de Monte-Carlo
Ce calculateur de simulation de Monte-Carlo modélise l'incertitude d'une prévision,
d'un processus ou d'une équation métier. Plutôt qu'une seule valeur optimiste ou
moyenne, il exécute de nombreux tirages aléatoires à partir des distributions de
probabilité que vous définissez et affiche l'éventail réaliste des résultats possibles,
directement dans votre navigateur, sans installation.
Qu'est-ce qu'une simulation de Monte-Carlo ?
Une simulation de Monte-Carlo estime le résultat d'un processus incertain en répétant
un calcul plusieurs milliers de fois avec des valeurs d'entrée tirées aléatoirement.
Chaque entrée incertaine est décrite par une distribution de probabilité plutôt que par
une valeur fixe unique. La simulation combine ces entrées dans une équation,
enregistre le résultat de chaque tirage, puis construit une distribution des résultats
possibles. On obtient ainsi une plage réaliste de valeurs, la probabilité de dépasser
un objectif ou une limite de spécification, ainsi qu'une estimation des entrées qui
influencent le plus le résultat. Pour une explication plus complète avec des exemples,
consultez
la simulation de Monte-Carlo expliquée simplement.
Commencez par saisir les variables X qui influencent votre résultat. Pour chaque
variable, choisissez une distribution, par exemple normale, uniforme, triangulaire,
log-normale, exponentielle ou discrète, puis indiquez les paramètres requis. Définissez
ensuite la sortie Y avec une équation qui utilise les noms des variables d'entrée.
Vous pouvez ajouter des limites de spécification inférieure et supérieure afin
d'estimer les taux de défauts, les PPM et les indicateurs de capabilité.
Le schéma du modèle vous aide à vérifier si les entrées sélectionnées sont reliées aux
sorties attendues. Après la simulation, le tableau des résultats résume la moyenne,
l'écart type, le minimum, le maximum, le risque lié aux limites de spécification, le
Ppk, le contrôle de normalité, l'histogramme et la sensibilité de la sortie à chaque
entrée.
Quand utiliser une simulation de Monte-Carlo
La simulation de Monte-Carlo est utile lorsqu'un résultat dépend d'entrées incertaines
et qu'un seul calcul moyen ou optimiste ne suffit pas. Les cas d'utilisation typiques
incluent :
- La capabilité de processus et les études qualité avec des entrées variables
- Les prévisions financières, les budgets et les modèles de chiffre d'affaires ou de profit
- L'analyse des risques de planning et de coûts de projet
- Les chaînes de tolérances et les marges de conception en ingénierie
- L'évaluation des risques d'investissement et de portefeuille
- La planification de la demande et des stocks en cas de demande incertaine
Dans chacun de ces cas, la simulation présente l'incertitude sous forme de plage et de
probabilité plutôt que sous la forme d'un chiffre unique, ce qui facilite l'évaluation
du risque et la prise de décision.
Comment utiliser le calculateur
- Saisissez chaque entrée incertaine comme variable X et sélectionnez sa distribution.
- Vérifiez les paramètres de distribution et ajoutez des valeurs discrètes si nécessaire.
- Définissez une ou plusieurs sorties Y avec des équations comme ChiffreAffaires = Visiteurs * TauxConversion * ValeurCommande.
- Ajoutez des limites de spécification inférieure ou supérieure si vous voulez obtenir les pourcentages de défauts ou les PPM.
- Vérifiez le schéma du modèle et lancez la simulation avec le nombre d'itérations souhaité.
- Interprétez l'histogramme, les statistiques descriptives, les résultats liés aux limites de spécification et le tableau de sensibilité.
Logiciel de simulation de Monte-Carlo ou ce calculateur en ligne ?
Un logiciel de simulation de Monte-Carlo classique est en général un module
complémentaire de tableur ou un programme de bureau nécessitant une licence, une
installation et un tableur pour fonctionner. Ce calculateur reprend les éléments
essentiels de cette démarche - distributions d'entrée personnalisées, équation de
sortie, limites de spécification, PPM, Ppk, histogramme et analyse de sensibilité -
directement dans le navigateur, sans rien à installer. Pour des modèles très
volumineux, des entrées corrélées réparties sur de nombreuses feuilles liées, ou un
processus déjà construit autour d'un logiciel spécifique, un outil de bureau dédié peut
rester le choix le plus adapté.
Questions fréquentes
Dois-je installer quelque chose pour utiliser ce calculateur ?
Non. Le calculateur fonctionne dans votre navigateur et ne nécessite ni compte, ni
téléchargement, ni licence.
Combien d'itérations dois-je utiliser ?
Quelques milliers d'itérations suffisent en général pour obtenir une moyenne et un
écart type stables. Utilisez davantage d'itérations, par exemple 50 000 ou plus,
lorsque vous devez estimer précisément un événement rare, comme une faible probabilité
de dépasser une limite de spécification.
Quelles distributions de probabilité puis-je utiliser ?
Vous pouvez modéliser chaque entrée selon une distribution normale, uniforme,
triangulaire, log-normale, exponentielle ou discrète, selon la manière dont
l'incertitude sous-jacente se comporte.
Que signifient PPM et Ppk dans les résultats ?
Le PPM correspond au nombre estimé de pièces défectueuses par million, selon la
fréquence à laquelle le résultat simulé se situe en dehors des limites de
spécification. Le Ppk est un indice de capabilité qui indique dans quelle mesure la
distribution des résultats simulés se situe dans ces limites, en tenant compte de la
distance entre la moyenne et la limite la plus proche.
Ai-je besoin de limites de spécification pour lancer une simulation ?
Non. Les limites de spécification sont facultatives. Sans elles, le calculateur
fournit tout de même la moyenne, l'écart type, l'étendue, l'histogramme et la
sensibilité de chaque sortie - utile pour l'analyse de risque et les prévisions en
général, pas seulement pour la capabilité de processus.
Le résultat de la simulation doit être interprété comme une approximation basée sur les
distributions et les équations fournies. Des hypothèses plus solides sur les
distributions d'entrée conduisent généralement à des estimations du risque plus utiles.