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Méthodes d’évaluation de la performance économique d’un projet
FIC1139 v1 Fiche pratique

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Méthodes d’évaluation de la performance économique d’un projet

Auteur(s) : Jean DAUVERGNE

Date de publication : 10 janv. 2013 | Read in English

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INTRODUCTION

Durant un projet industriel, depuis le démarrage jusqu’à la mise en production (s’il s’agit d’un produit) ou à la mise à la disposition des utilisateurs (s’il s’agit d’un service), l’entreprise se préoccupe de la performance économique.

Il est toujours difficile de se faire une idée de cette performance : pour effectuer un calcul par la méthode du « prix de revient », il faut un très grand nombre de données (matières incorporées, temps opératoires, amortissement du matériel, etc.), qui ne sont disponibles uniquement quand le projet est presque terminé.

Il existe cependant des méthodes qui ont le mérite de nécessiter beaucoup moins d’information. Ces méthodes, notamment statistiques, exploitent la « mémoire » de l’entreprise, capitalisée au cours de son histoire industrielle, et permettent notamment de prévoir et de maîtriser la performance économique du projet.

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https://doi.org/10.51257/a-v1-fic1139

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6. Notre conseil

Les méthodes statistiques peuvent effrayer, car elles peuvent donner l’impression de travailler sur de l’incertain. Le bon moyen de créer des bases certaines est, comme dit ci-dessus, de partir des données existantes, techniques et économiques, archivées de préférence sous forme de bases de données selon les principes de la « Capitalisation du savoir-faire », qui est, après les actifs de l’entreprise, son bien le plus précieux.

Les statistiques sont un domaine des mathématiques très complexe. Quand on les applique à des cas concrets, on s’aperçoit cependant très vite que l’on peut le faire sans connaissances approfondies. On peut aussi prendre quelques libertés : c’est le cas quand, dans le contexte industriel, on n’a qu’un faible nombre de données ; l’un des plus éminents statisticiens français disait à ses étudiants : « À partir de deux je calcule une moyenne, et de trois un écart-type ! » En d’autres termes, exploitons les données que nous avons, c’est mieux que de ne rien faire du tout.

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