Fonctionnement du moteur de simulation
Découvrez le moteur de simulation à événements discrets de ProcessMind et comment il modélise vos processus.
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Distributions Statistiques
Pourquoi utiliser des distributions ?
Dans la réalité, les processus sont variables. Un appel au service client dure 5 minutes, un autre 25 minutes. Certains jours, il y a 50 commandes, d’autres jours 120. Cette variabilité naturelle est essentielle dans les processus métier.
Les valeurs fixes (comme « chaque activité prend exactement 10 minutes ») produisent des simulations irréalistes. Les distributions permettent de modéliser cette variabilité et d’obtenir des simulations proches de la réalité.
L’impact de la variation
Prenons deux scénarios pour une tâche qui prend en moyenne 10 minutes :
| Scénario | Distribution | Effet sur la simulation |
|---|---|---|
| Fixe 10 min | Aucune variation | Files d’attente irréalistes, schémas prévisibles |
| Normale (moyenne=10, écart-type=3) | Variation réaliste | Files d’attente naturelles, retards réalistes |
Le deuxième scénario reflète mieux la réalité : certaines tâches sont rapides, d’autres plus longues. Cette variation génère les files d’attente observées dans les vrais process.
Distributions disponibles
ProcessMind propose huit types de distributions pour modéliser différents types de variations :
| Distribution | Idéal pour | Paramètres clés |
|---|---|---|
| Fixed | Valeurs constantes, sans changement | value |
| Normal | Variations symétriques autour de la moyenne | mean, stdDev |
| Uniform | Probabilité égale dans un intervalle | min, max |
| Triangular | Intervalle avec la valeur la plus probable | min, mode, max |
| Poisson | Arrivées d’événements aléatoires | lambda, rateUnit |
| Lognormal | Asymétrique à droite (généralement court, parfois long) | mean, stdDev |
| Weibull | Analyse fiabilité et défaillances | scale, shape |
| Pearson VI | Modèles complexes asymétriques | alpha1, alpha2, beta |
Distribution Fixed
La distribution la plus simple : retourne toujours la même valeur.
Paramètres
| Paramètre | Description |
|---|---|
| value | Valeur constante retournée |
Caractéristiques
- Aucune variation
- Chaque échantillon retourne la valeur spécifiée
- Pratique pour modéliser les étapes système ou automatisées
Quand l’utiliser
- Réponses automatiques à durée fixe
- Délais réglementaires ou deadlines
- Configuration initiale de simulation avant variation
- Modélisation des SLA ou limites de temps contractuelles
Exemple
Un email généré automatiquement est toujours envoyé en exactement 5 secondes.
Distribution Normale (Gaussienne)
La célèbre “courbe en cloche” : les valeurs se regroupent de façon symétrique autour de la moyenne, la probabilité diminue à mesure que l’on s’éloigne du centre.
Paramètres
| Paramètre | Description |
|---|---|
| mean | Valeur moyenne (centre de la courbe) |
| stdDev | Écart-type (dispersion des valeurs) |
Caractéristiques
- Symétrique autour de la moyenne
- 68% des valeurs dans 1 écart-type
- 95% des valeurs dans 2 écarts-types
- 99,7% dans 3 écarts-types
- Peut théoriquement produire des valeurs négatives (géré en simulation)
Quand l’utiliser
- Temps de traitement symétriques autour d’une moyenne
- Mesures avec erreur aléatoire
- Toute variable influencée par de nombreux petits facteurs indépendants
Exemple
Une saisie de données dure en moyenne 5 minutes avec un écart-type de 1 minute :
- 68% des saisies prennent 4 à 6 minutes
- 95% entre 3 et 7 minutes
- Très rares en moins de 2 ou plus de 8 minutes
Distribution Uniforme
Chaque valeur d’un intervalle a la même probabilité—distribution à probabilité constante.
Paramètres
| Paramètre | Description |
|---|---|
| min | Valeur minimale possible |
| max | Valeur maximale possible |
Caractéristiques
- Probabilité égale pour chaque valeur
- Coupures nettes à min et max
- Moyenne = (min + max) / 2
Quand l’utiliser
- Quand seul l’intervalle est connu, pas la valeur typique
- Sélection aléatoire dans un intervalle
- Temps d’attente avant un event planifié
- Modélisation de l’incertitude sans données historiques
Exemple
Une validation prend entre 2 et 8 minutes, sans information sur la durée typique. Toutes les durées dans cette plage sont aussi probables.
Distribution Triangulaire
Distribution simple définie par une valeur minimale, maximale et la plus probable (mode)—forme triangulaire.
Paramètres
| Paramètre | Description |
|---|---|
| min | Valeur minimale possible |
| mode | Valeur la plus probable (sommet du triangle) |
| max | Valeur maximale possible |
Caractéristiques
- Valeurs regroupées autour du mode
- Bornes min et max, sans valeur hors borne
- Asymétrique si mode ≠ (min + max) / 2
- Facilement estimable par expertise métier
Quand l’utiliser
- Quand vous savez « généralement X, mais entre Y et Z »
- Estimations d’experts
- Quand une distribution Normale peut générer des valeurs négatives irréalistes
Exemple
Revue de facture :
- Cas le plus rapide (min) : 2 minutes
- Typique (mode) : 5 minutes
- Cas le plus long (max) : 15 minutes
La plupart des revues durent environ 5 minutes, mais les factures complexes peuvent prendre jusqu’à 15 minutes.
Estimation experte
La distribution triangulaire colle parfaitement aux estimations d’experts. Demandez “Cas idéal ? Temps typique ? Cas défavorable ?” Vous aurez min, mode et max directement.
Distribution Poisson
Modélise le nombre d’événements sur une période donnée—idéal pour les processus d’arrivée.
Paramètres
| Paramètre | Description |
|---|---|
| lambda | Taux moyen d’événements |
| rateUnit | Unité de temps du taux (perHour, perDay, perWeek, perMonth, perYear) |
Caractéristiques
- Valeurs discrètes (entiers : 0, 1, 2, 3…)
- Variance égale à la moyenne
- Événements indépendants
- Modélise bien les « arrivées aléatoires »
Quand l’utiliser
- Arrivées de cases dans le process
- Arrivées clients
- Génération de commandes
- Tout scénario « nombre d’events par période »
Exemple
Lambda=20, rateUnit=perDay modélise environ 20 cas par jour. Certains jours 15, d’autres 25—variabilité naturelle des arrivées aléatoires.
Distribution Lognormal
Distribution asymétrique à droite où la plupart des valeurs sont faibles, mais des valeurs élevées peuvent apparaître. Le logarithme des valeurs suit une distribution normale.
Paramètres
| Paramètre | Description |
|---|---|
| mean | Moyenne de la distribution normale sous-jacente |
| stdDev | Écart-type de la distribution normale sous-jacente |
Caractéristiques
- Toujours positives (pas de valeurs négatives)
- Asymétrie à droite : longue traîne vers les valeurs élevées
- Majorité des valeurs basses
- Quelques valeurs très élevées possibles
Quand l’utiliser
- Tâches généralement rapides mais parfois bien plus longues
- Données financières, distributions de revenus
- Délais de réponse avec retards ponctuels
- Durées de correction de bugs
Exemple
Tickets support technique :
- La majorité se résout en 1 à 2 heures
- Certains prennent une journée entière
- Cas complexes rares sur plusieurs jours
La distribution lognormal traduit ce schéma « généralement rapide, parfois très long ».
Distribution Weibull
Distribution flexible, souvent utilisée pour l’analyse de la fiabilité et des défaillances.
Paramètres
| Paramètre | Description |
|---|---|
| scale | Paramètre d’échelle (durée caractéristique) |
| shape | Paramètre de forme (définit la forme de la distribution) |
Effets du paramètre de forme
| Valeur du paramètre | Comportement de la distribution |
|---|---|
| shape inférieur à 1 | Taux de défaillance décroissant (mortalité infantile) |
| shape = 1 | Taux de défaillance constant (distribution exponentielle) |
| shape supérieur à 1 | Taux de défaillance croissant (usure) |
Quand l’utiliser
- Temps avant défaillance d’équipement
- Analyse time-to-event
- Modélisation de la fiabilité
- Lorsque vous voulez contrôler la forme de la distribution
Distribution Pearson VI
Distribution avancée pour des modèles complexes et asymétriques qui ne peuvent pas être représentés par des modèles plus simples.
Paramètres
| Paramètre | Description |
|---|---|
| alpha1 | Premier paramètre de forme |
| alpha2 | Deuxième paramètre de forme |
| beta | Paramètre d’échelle |
Quand l’utiliser
- Distributions complexes issues d’analyses de data
- Quand les distributions plus simples ne reflètent pas vos données historiques
- Modélisation statistique avancée
Choisir la bonne distribution
Référence rapide : temps de traitement
| Situation | Distribution recommandée |
|---|---|
| Temps variant symétriquement autour d’une moyenne | Normal |
| Seulement la plage min-max connue | Uniform |
| Typique, meilleur cas, et pire cas connus | Triangular |
| Généralement rapide, parfois beaucoup plus long | Lognormal |
| Temps constant (rare) | Fixed |
Référence rapide : taux d’arrivée
| Situation | Distribution recommandée |
|---|---|
| Arrivées aléatoires et indépendantes | Poisson |
| Arrivées à un rythme constant | Fixed |
Bonnes pratiques
Commencez simplement
Démarrez avec des distributions Normale ou Triangulaire. Elles sont faciles à comprendre et à paramétrer, et conviennent la plupart du temps. Ajoutez de la complexité seulement si nécessaire.
Utilisez l’avis des experts
Les experts métier peuvent donner d’excellentes estimations :
- « Meilleur cas ? » → minimum
- « Typique ? » → moyenne ou mode
- « Pire cas ? » → maximum
Validez avec les données
Si vous avez des données historiques :
- Ajustez les distributions à vos données
- Comparez les résultats simulés aux performances réelles
- Affinez les paramètres de distribution
Tenir compte des valeurs extrêmes
Les processus réels comportent souvent des valeurs extrêmes. Lognormal et Weibull les modélisent mieux que Normal ou Triangular.
Adapter à votre processus
- Variation symétrique → Normal
- Variation bornée → Triangular ou Uniform
- Asymétrie droite → Lognormal
- Comportement complexe → Weibull ou Pearson VI
Prochaines étapes
Périodicité
Découvrez comment les distributions varient selon la période (heures ouvrées, saisons, etc.).
Lancer des simulations
Appliquez les distributions lors de la configuration de votre simulation.
Fonctionnement
Découvrez comment le moteur de simulation exploite les distributions.