Construire le modèle de coûts grâce à des régressions linéaires
Price, une méthode paramétrique d’estimation des coûts

Deux approches existent dans le cadre des méthodes paramétriques.

• L’approche statistique : exclusivement fondée sur les informations d’anciens projets de l’organisme, cette méthode propose une estimation de coût à partir d’une base de données de l’organisme. Elle permet ainsi de choisir les paramètres de façon libre et d’établir un modèle de coût qui s’enrichit à chaque fin de projet. Cette approche est toutefois dépendante de la capacité de l’entreprise à constituer et maintenir une base de données exclusive de coûts.

• L’approche conceptuelle : fondée sur des lois générales d’établissement de coûts, cette méthode propose des modèles mathématiques complexes permettant de réaliser des estimations selon des paramètres simples, mais figés (masse, volume…). Il existe de nombreux modèles paramétriques fournissant des formules d’estimation linéaires (I = aX + bY + cZ), paraboliques (I = aXⁿ + bY^m…) ou autres. Les données d’anciens projets de l’organisme se relèvent utiles pour calibrer l’outil et déterminer le meilleur modèle mathématique face à la problématique d’un nouveau projet.

La formule de coûts se présentera sous la forme : C = a X1^b X2^d où C représente le coût (prix en Millions d’euros), a, b, d des coefficients et X1, X2 les paramètres influents chacun dans leur unité respective.

La méthode dite « Price » fait partie des modèles conceptuels. Élaborée dans les années 1960 aux États-Unis, cette méthode paramétrique informatisée propose une évaluation des coûts de développement et de production d’un système sur la base de paramètres physiques tels que la quantité, la masse, la complexité ou le volume. Très utilisée dans l’industrie, la méthode apporte des résultats rapides et pertinents ainsi que des études de sensibilité, à condition d’assurer un calibrage rigoureux au démarrage de l’étude.