SOFTIC Academy

Scores, quadrants et calibration

Mis à jour le 04/11/2026 mis à jour en version 1.8.4

Deux axes

Chaque appel d'offres reçoit deux scores de 0 à 100 :

  • Intérêt : ce que l'affaire vaut pour la société (adéquation du secteur, taille du budget, bailleur, pays, catégories).
  • Probabilité de gain : nos chances de l'emporter (implantation, références, concurrence, préqualification, relation client).

Chaque axe est la somme pondérée de ses critères :

score de l'axe = Σ (valeur du critère × poids du critère) / 100

Les poids d'un axe totalisent toujours 100. Les valeurs des critères (0-100) sont produites par le moteur de règles à partir des faits de la fiche, ou forcées à la main.

Score composite et quadrant

composite = arrondi((intérêt + gain) / 2)

Le quadrant guide la décision :

Quadrant Condition
Top priorité intérêt ≥ 75 et gain ≥ 70
Partenariat intérêt ≥ 75 et gain < 70 : affaire attractive, à aborder en groupement
Opportuniste intérêt < 75 et gain ≥ 70 : facile à gagner, intérêt modéré
Faible priorité le reste

Pondération des critères

Menu Pilotage > Critères de scoring (direction commerciale). Les curseurs modifient le poids de chaque critère ; Normaliser ramène le total de l'axe à 100 en conservant les proportions. Appliquer crée un nouveau profil de pondération, daté, et re-note tout le portefeuille : l'historique des profils reste consultable. Réinitialiser rétablit les poids d'usine.

Calibration

Le modèle apprend de vos résultats. À chaque offre déposée, la probabilité de gain prédite est figée ; quand le résultat est connu, l'application compare la moyenne des prédictions au taux de gain réel :

biais = borne(arrondi(0,5 × (taux réel − moyenne prédite)), −15, +15)

Ce biais, en points, est ajouté à l'axe probabilité de gain de tous les appels d'offres ouverts. Il est recalculé après chaque résultat, ou à la demande par Recalibrer. L'écran affiche le nombre de résultats connus, la moyenne prédite, le taux réel et le biais appliqué.

Mots-clés score intérêt probabilité de gain composite quadrant pondération critères calibration biais profil