Une fonction de perte est une manière d’exprimer les effets d’un événement de manière numérique. Cette formule et le nombre qui en résulte représentent le coût pour les personnes impliquées par rapport à d’autres événements qui auraient pu se produire, par exemple en prenant une décision différente: utiliser du bois pour fabriquer une porte crée une perte en ce que le bois ne peut alors pas être utilisé pour fabriquer une table. La fonction de perte peut également représenter les effets d’une estimation inexacte. Il est possible de prévoir à l’avance les fonctions de perte potentielle et d’utiliser ces informations pour prendre une décision objective.
L’une des fonctions de perte les plus connues est une fonction de perte Taguchi, du nom de son créateur, Genichi Taguchi. Une fonction de perte de Taguchi traite les effets d’une variation de performance, par exemple, une machine conçue pour produire un widget d’une certaine taille ne répondant pas à cette spécification. La fonction indique que la perte que cela cause à l’entreprise varie proportionnellement au carré de la proportion par laquelle la performance réelle varie par rapport à la production réelle.
La fonction de perte de Taguchi est le plus souvent illustrée sous forme graphique. De cette manière, il devient clair qu’une variation mineure des performances entraîne une perte relativement faible. À mesure que la variation des performances augmente, la perte augmente à un rythme beaucoup plus rapide. Ce modèle est généralement interprété comme démontrant qu’à tout moment, la réduction de la variation des performances devrait conduire à une réduction disproportionnée des pertes. Cela encourage à son tour les tentatives continues pour affiner un processus de fabrication.
Une fonction de perte peut exister en tant qu’outil purement statistique. Dans ce contenu, il tente de mesurer la perte causée par une estimation inexacte. La fonction essaie d’établir la relation entre le degré d’imprécision et le degré de perte.
Une autre utilisation des fonctions de perte consiste à estimer les pertes potentielles causées par une variation d’une mesure particulière. Par exemple, en utilisant une fonction de perte, un propriétaire de stand de restauration mobile pourrait prendre en compte les effets des variations de température sur les ventes de crème glacée et de soupe chaude. Il existe plusieurs façons de prendre ensuite des décisions en utilisant ces prévisions. L’une serait de choisir l’option qui cause le moins de pertes dans les pires scénarios respectifs : le propriétaire du stand pourrait conclure qu’un temps froid inattendu causerait plus de dommages aux ventes de crème glacée qu’un temps chaud inattendu causerait aux ventes de soupe chaude et déciderait ainsi que la soupe est l’option la plus sûre. Alternativement, il pourrait examiner les fonctions de perte respectives et décider que les ventes de crème glacée sont moins susceptibles de varier dans l’ensemble et que cela lui permettra d’acheter des actions en toute sécurité.