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Qu'est-ce que l’analyse Monte Carlo en gestion de projet

8 min. lus

L’analyse Monte Carlo est une technique de gestion des risques utilisée pour évaluer quantitativement les risques. Cette technique mathématique a été développée en 1940 par un scientifique spécialiste du nucléaire nommé Stanislaw Ulam. Elle est censée être utilisée pour analyser l’impact des risques sur votre projet. Par exemple, si cette situation identifiée comme risque survient, comment affectera-t-elle notre planning ou les coûts du projet ? L’analyse Monte Carlo vous fournit un éventail de résultats possibles et leur probabilité, afin de prendre en compte la probabilité que chaque scénario se produise.

Dans cet article, nous allons explorer les avantages de la technique Monte Carlo, ainsi que ses limitations. Nous aborderons également comment l'utilisation des diagrammes de Gantt de Wrike peut améliorer votre analyse en cartographiant visuellement les calendriers et les dépendances du projet, facilitant ainsi la visualisation de l'impact des changements dans la durée des tâches sur l'achèvement global du projet.

 

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Qu'est-ce que la monte carlo technique ?

La méthode de Monte Carlo repose sur des concepts mathématiques et statistiques, utilisant des nombres aléatoires pour simuler des résultats possibles d'événements incertains. En effet, cette technique a été initialement développée pour des applications liées à la bombe atomique durant la Seconde Guerre mondiale, par des pionniers comme John von Neumann et Stanislaw Ulam. Elle consiste à effectuer un grand nombre de tirages aléatoires pour estimer la probabilité d'occurrence de divers résultats, ce qui en fait un outil précieux pour la gestion de projets.

Comment fonctionne l'analyse Monte Carlo ?

Pour appliquer l'analyse de Monte Carlo, vous devez d'abord définir les variables aléatoires pertinentes pour votre projet, telles que les durées des tâches ou les coûts associés. Dans ce processus, les diagrammes de Gantt de Wrike peuvent être particulièrement précieux, car ils vous permettent de créer des dépendances entre les tâches. Cette fonctionnalité est cruciale pour modéliser avec précision l'interaction de ces variables tout au long du projet.

 

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Ensuite, il est nécessaire de fournir trois estimations pour chaque activité : une estimation optimiste, une estimation pessimiste et une estimation la plus probable. Ces estimations permettent de générer un grand nombre de scénarios en tirant aléatoirement des valeurs dans les plages définies.

Par exemple, imaginons que vous ne savez pas combien de temps votre projet va prendre. Vous disposez d'une estimation de la durée de chaque tâche du projet. À partir de ces durées, vous déduisez une version optimiste et une version pessimiste de la durée de chaque tâche.

L’analyse Monte Carlo peut vous servir à analyser les combinaisons potentielles et déterminer les dates de fin possibles du projet.

Les résultats seraient les suivants :

  • 2 % de chance de terminer le projet en 12 mois. (En d’autres termes, si la version optimiste de la durée de chaque tâche se réalise).
  • 15 % de chance de terminer en 13 mois
  • 55 % de chance de terminer en 14 mois
  • 95 % de chance de terminer en 15 mois
  • 100 % de chance de terminer en 16 mois (si la version pessimiste de la durée de chaque tâche se réalise)

À l’aide de ces informations, vous pouvez mieux estimer votre calendrier et planifier votre projet.

Avantages de l’analyse Monte Carlo en gestion de projet

Les principaux avantages de l’analyse Monte Carlo en gestion de projet sont :

  • Vous identifiez tôt dans le processus la probabilité de respecter les jalons et les échéances du projet.
  • Vous pouvez l’utiliser pour créer un budget et un planning plus réalistes.
  • Vous pouvez prédire les risques de dépassement des délais et du budget.
  • Vous quantifiez les risques pour mieux en évaluer les impacts.
  • Vous disposez de données objectives pour prendre vos décisions.

Limites de l’analyse Monte Carlo dans la gestion de projet

  • Vous devez fournir 3 estimations pour chaque activité ou facteur analysé.
  • La qualité de l’analyse dépend de celle des estimations fournies.
  • La simulation Monte Carlo vous donne la probabilité globale pour l’ensemble du projet ou une grande partie de celui-ci (une phase par exemple). Elle ne peut être utilisée pour 
  • estimer des risques ou des activités individuels.

Intégrez la technique Monte Carlo avec Wrike pour favoriser une prise de décision en toute confiance.

L’analyse Monte Carlo, ou simulation de Monte Carlo, est un outil puissant pour la gestion de projet qui permet d’estimer plus précisément les impacts des risques sur le planning et le budget. En intégrant cette méthode dans vos processus avec Wrike, vous pouvez améliorer significativement votre capacité à anticiper les défis futurs et à prendre des décisions éclairées.

 

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En somme, la technique Monte Carlo représente une avancée majeure dans le domaine du management moderne, offrant une approche robuste pour naviguer dans l'incertitude inhérente aux projets complexes.

Pour aller plus loin

 

Terminologie avancée 5 questions
Qu'est-ce que la gestion du changement en gestion de projet ? Qu'est-ce que la maîtrise des coûts en gestion de projet ? Qu'est-ce que la gestion des coûts en gestion de projet ? Qu'est-ce que la valeur acquise, en gestion de projet ? Qu'est-ce qu'un diagramme de Gantt en gestion de projet ?
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