Big 4 Consulting : de la valeur au moindre coût ?

Ce que les logiciels peuvent calculer aujourd’hui – et pourquoi le management reste quand même le management

L’optimisation mathématique peut automatiser certaines parties des analyses CAPEX complexes, raccourcir les boucles de recalcul et rendre l’intelligence décisionnelle professionnelle accessible à un plus grand nombre de personnes dans l’entreprise. Pas pour remplacer la stratégie, le conseil ou le management – mais comme infrastructure mathématique pour la prise de décision.

Que se passe-t-il quand la stratégie change en l’espace de quelques heures ?

Un avertissement sur les résultats. Une chute de la demande. De nouvelles exigences réglementaires. Des coûts de financement plus élevés. Une acquisition. Un changement géopolitique. Ou tout simplement une nouvelle consigne du directoire:

Il faut réduire les dépenses d’investissement (CAPEX).

Prenons une entreprise avec un budget d’investissement de 500 millions d’euros.

La direction décide d’une réduction de 15 %.

Nouveau budget CAPEX : 425 millions d’euros.

À première vue, la tâche semble simple:

Où est-ce qu’on supprime 75 millions d’euros ?

Mais ce n’est pas la question cruciale pour la direction.

La question bien plus intéressante est la suivante:

Quelle combinaison des investissements restants génère la plus grande valeur ajoutée définie, compte tenu des nouvelles conditions en matière de budget, de ressources, de risques, de dépendances et de stratégie ?

Ça change complètement la donne.

Une réduction budgétaire devient un problème d’allocation mathématique.

Du changement de stratégie à la boucle de recalcul

Le conseil stratégique en entreprise, c’est bien plus que des maths.

Elle englobe la compréhension du marché, la stratégie, l’organisation, la transformation, les questions réglementaires, la connaissance du secteur, la communication et le jugement humain.

Les logiciels ne peuvent pas remplacer tout ça.

Au sein des processus décisionnels complexes, il existe cependant un domaine qui se prête très bien à la mathématique:

:

le calcul quantitatif des alternatives.

Un processus décisionnel possible peut par exemple se présenter ainsi:

CONSEIL D'ADMINISTRATION → FINANCES → CONTRÔLE DE GESTION → RISQUES → OPÉRATIONS → STRATÉGIE → CONSOLIDATION → CONSEIL D'ADMINISTRATION

Ensuite, la direction pose une nouvelle question.

Que se passe-t-il si les dépenses d'investissement (CAPEX) s'élèvent à 400 millions d'euros au lieu de 425 millions ?

Qu’est-ce qui change si on donne la priorité à un secteur d’activité précis ?

Que se passe-t-il si un projet doit absolument être mis en œuvre ?

Quelles sont les conséquences d’une restriction supplémentaire des ressources ?

Chaque fois qu’une hypothèse change, ça peut donner lieu à un nouveau cycle de calculs et de concertation.

Pas parce que la finance, le contrôle de gestion ou les consultants externes travaillent mal.

Mais parce que les décisions complexes sont souvent organisées de manière séquentielle.

Combien coûte réellement une décision ?

Les entreprises mesurent le coût de leur capital.

Elles mesurent le ROI, la VAN, le TRI, les flux de trésorerie, le volume d’investissement et les écarts budgétaires.

Mais à quelle fréquence mesure-t-on ce que coûte le processus qui permet de prendre ces décisions sur ce capital ?

Pour ça, on peut définir un cadre conceptuel de gestion et de contrôle de gestion:

Coût de décision = Coût interne de la main-d’œuvre + Capacité de gestion + Coût externe de conseil + Coût des retouches + Coût du retard + Coût d’opportunité +, le cas échéant, coût de la poursuite d’investissements mal alloués.

Le coût de décision n’est pas ici un indicateur comptable standardisé, mais un cadre conceptuel permettant d’analyser les processus décisionnels d’un point de vue économique.

Coût interne de la main-d’œuvre

Les services Finance, Contrôle de gestion, Risques, Opérations, Stratégie, Ingénierie, Achats et Informatique peuvent être impliqués dans les décisions d’investissement importantes.

Un exemple de calcul purement illustratif:

20 collaborateurs × 150 EUR de coût complet par heure × 30 heures × 5 itérations = 450 000 EUR.

Cet exemple ne constitue en aucun cas une référence pour les coûts réels de prise de décision. Il montre simplement comment des boucles répétées d'analyse et de recalcul peuvent générer un bloc de coûts internes non négligeable.

Capacité de gestion

La capacité de gestion mobilisée peut être encore plus importante.

Le directeur financier, le comité de direction, les responsables de division et les comités d'investissement ont un temps limité.

La question économique n’est donc pas seulement:

Combien coûte une heure de gestion ?

Mais aussi:

Quelles décisions, changements ou mises en œuvre pourraient être réalisés dans le même laps de temps ?

Coût du conseil externe

Le conseil en stratégie, la finance d’entreprise, le conseil technique et d’autres spécialistes peuvent apporter une expertise supplémentaire importante dans des processus décisionnels complexes.

Mais les capacités d’analyse externes constituent elles aussi une ressource économique.

Plus il faut de variantes, de recalculs et de concertations, plus l’effort nécessaire peut être important.

Coût de retouche

Un changement dans les directives de la direction peut rendre obsolètes certains calculs, scénarios et présentations déjà établis.

Les modèles sont adaptés. Les données sont regroupées à nouveau. Les services concernés vérifient une nouvelle fois. Les présentations sont modifiées.

L'organisation refait ses calculs.

Le recalcul, ça représente aussi du boulot.

Le poste de coûts potentiellement le plus important : le coût du retard

Les coûts directs des processus ne constituent toutefois peut-être pas le principal levier économique.

Une autre question peut s’avérer bien plus pertinente:

Combien coûte chaque jour supplémentaire pendant lequel une nouvelle allocation de capital ne peut pas encore être mise en œuvre ?

Pendant qu’une décision est en cours de préparation et de recalcul, les activités existantes peuvent se poursuivre.

Les projets continuent.

Les capacités

d’ingénierie restent mobilisées.

Des commandes peuvent être passées.

Les prestataires externes continuent de travailler.

Les économies prévues pourraient commencer plus tard.

Les investissements plus intéressants pourraient démarrer plus tard.

Le capital reste plus longtemps dans l’allocation actuelle.

Ce « coût du retard » dépend de l’entreprise et du projet, et ne peut donc pas être chiffré sérieusement avec un pourcentage forfaitaire.

Il doit toutefois être pris en compte dans l’analyse économique d’une décision.

Coût

d’opportunité : un bon projet peut quand même être un mauvais choix

Un projet peut avoir une VAN ou un ROI positifs sans pour autant faire partie du meilleur portefeuille global sur le plan économique.

Pourquoi ?

Parce que le capital, les ressources et le temps sont limités.

La question pertinente n’est donc pas uniquement:

Ce projet est-il rentable ?

Mais plutôt:

Ce projet fait-il partie de la meilleure combinaison de projets disponible sur le plan économique, compte tenu des contraintes ?

La hiérarchisation

,

ce n’est pas l’optimisation

Ça fait une différence importante.

Hiérarchisation:
Quel projet a la priorité la plus élevée selon des critères définis ?

Optimisation:
Quelle combinaison admissible de projets maximise l’objectif défini pour l’ensemble du portefeuille ?

Pour N décisions binaires concernant des projets, il existe théoriquement 2N sous-ensembles possibles.

Pour 100 projets, cela représente:

2^100 ≈ 1,27 × 10^30 sous-ensembles théoriquement possibles.

L'espace de solutions envisageables en pratique est considérablement restreint par les budgets, les ressources, les dépendances et d'autres contraintes. De plus, les méthodes d'optimisation modernes n'ont pas besoin de tester une par une toutes les combinaisons théoriques.

L'ordre de grandeur illustre néanmoins bien l'ampleur du problème:

Prendre une décision de portefeuille, ce n'est pas la même chose que classer des projets.

La technologie décisionnelle fait depuis longtemps partie des technologies d’entreprise

L’optimisation mathématique, l’analyse avancée et l’aide à la décision basée sur les données ne sont pas une vision d’avenir.

Les grands fournisseurs de technologies comme IBM proposent depuis des années des solutions pour l’optimisation mathématique et les problèmes décisionnels complexes. Des fournisseurs de plateformes comme Palantir s’intéressent aussi aux processus décisionnels opérationnels basés sur les données.

Ça ne veut pas dire pour autant que les solutions spécialisées de « Decision Intelligence » soient équivalentes à ces plateformes sur le plan fonctionnel.

Le point essentiel est tout autre:

La « Decision Technology » fait depuis longtemps partie intégrante de la technologie d’entreprise moderne.

En même temps

,

tous les problèmes décisionnels mathématiquement définissables ne nécessitent pas forcément une plateforme d’entreprise complète ou un projet de transformation de grande envergure.

C’est là qu’émerge une nouvelle catégorie d’intelligence décisionnelle spécialisée.

Au lieu de reproduire toute l’architecture de données et de décision d’une entreprise, une solution spécialisée peut s’attaquer à un problème mathématique clairement défini.

Par exemple:

Quelle combinaison de nos projets d’investissement maximise la valeur ajoutée attendue compte tenu de nos contraintes réelles ?

Decision Intelligence 4 All

C’est là que réside le véritable changement.

L’aide à la décision mathématique professionnelle ne doit pas nécessairement faire partie intégrante de grands projets de conseil, de transformation ou d’informatique d’entreprise.

Un problème de décision peut dans un premier temps être réduit à quelques variables centrales:

ID

du

projet. Investissement. Valeur ajoutée attendue. Contraintes.

À partir de là, un modèle mathématique peut calculer différentes compositions de portefeuille.

Toutes les organisations n’ont pas besoin d’une nouvelle architecture d’entreprise pour ça.

Toutes les questions mathématiques ne nécessitent pas un projet de transformation de plusieurs mois.

Et toutes les nouvelles questions de gestion ne devraient pas forcément entraîner une toute nouvelle série de recalculs manuels.

C’est l’idée derrière Decision Intelligence 4 All.

Pas de conseil « Big 4 » au prix d’un logiciel.

Pas d’IBM au prix d’entrée de gamme du Software-as-a-Service.

Pas de Palantir pour les PME.

Mais:

un accès facile à une fonction de décision mathématique clairement délimitée.

L’algorithme calcule. La direction décide.

Il ne faut pas confondre l’intelligence décisionnelle avec la gestion automatisée d’une entreprise.

Un modèle mathématique ne définit pas automatiquement la stratégie de l’entreprise.

Il ne décide pas quelle usine est stratégiquement importante.

Il ne détermine pas quel risque un comité de direction est prêt à accepter.

Il ne définit pas la culture d’entreprise.

Et il n’assume aucune responsabilité de gestion.

La direction définit:

les objectifs. Les priorités. Les budgets. Les contraintes. Les dépendances. Les risques.

Les mathématiques calculent, au sein de cet espace de décision défini, les alternatives de portefeuille correspondantes ou, selon le modèle, la solution optimale.

L’algorithme calcule. La direction décide.

Des cycles de conseil à l’intelligence décisionnelle en temps réel

Le cycle décisionnel peut ainsi évoluer lui aussi.

Un processus séquentiel peut par exemple se présenter ainsi:

QUESTION → SERVICES → CALCUL → CONSOLIDATION → PRÉSENTATION → NOUVELLE QUESTION → RECALCUL

Lorsque les données, les valeurs cibles et les contraintes sont déjà structurées dans un modèle mathématique, on peut alors passer progressivement à:

QUESTION → CALCULATE → COMPARE → DECIDE.

Ça ne veut absolument pas dire qu’une décision complète du directoire est prise en quelques secondes.

Le temps de calcul et la durée de la prise de décision organisationnelle sont deux choses différentes.

Mais si un modèle mathématique peut recalculer des portefeuilles alternatifs en peu de temps, ça permet de raccourcir considérablement une étape de recalcul qui prenait auparavant beaucoup de temps.

La direction peut ainsi obtenir plus rapidement une réponse à l’une des questions les plus importantes des processus de décision stratégiques

:

Et si

?

Trois leviers économiques

1

. Meilleure allocation du capital

La question évolue de:

Quels sont les bons projets ?

vers:

Quelle combinaison de ces projets génère la plus grande valeur ajoutée définie dans les conditions données ?

L'objectif est d'optimiser l'allocation des capitaux dans le cadre des budgets et des contraintes existants – sans pour autant en déduire une garantie générale de résultat.

2

. Réduire le coût de la prise de décision

Si les recalculs peuvent être automatisés, il est possible de réduire le travail de calcul manuel, les retouches et la création répétée de scénarios.

L’ampleur réelle de cet effet dépend du processus décisionnel actuel et de l’organisation concernée.

3

. Une vitesse de décision plus élevée

Quand une nouvelle hypothèse de gestion peut être transformée plus rapidement en une nouvelle alternative de portefeuille, l’ensemble du processus décisionnel peut aussi s’accélérer.

Le temps prend ainsi une dimension économique supplémentaire.

Il n’y a pas que le capital qui a un prix. Le temps de prise de décision a lui aussi une valeur économique.

Les maths peuvent améliorer la traçabilité

Pas parce que les maths mènent automatiquement à la bonne décision de gestion.

Un modèle ne peut effectuer des calculs qu’à partir de ses données, hypothèses, fonctions objectif et contraintes.

L’optimisation mathématique peut toutefois soutenir quatre caractéristiques d’un processus décisionnel:

Transparence:
Quelles données et hypothèses sont à la base du calcul ?

Traçabilité:
Comment le résultat a-t-il été obtenu ?

Reproductibilité:
Quels sont les résultats avec des paramètres identiques ou modifiés ?

Compromis Transparence:
Quelles sont les conséquences si on modifie le budget, les priorités ou les contraintes ?

Ça change aussi la qualité de la discussion.

Extrait de:

«

On pense que c’est la bonne combinaison de projets

.

»

devient une question plus précise sur le plan quantitatif:

« Quelle combinaison de projets en résulte, selon exactement ces hypothèses documentées ? »

Qu’est-ce que ça signifie pour les entreprises cotées en bourse ?

Là encore, il est important de bien faire la distinction.

Un calcul mathématique plus rapide ne signifie pas automatiquement une hausse du cours de l’action.

Après un « choc stratégique », la direction peut toutefois être contrainte de réévaluer ses hypothèses stratégiques et, par conséquent, son allocation de capital.

Plus vite on dispose d’alternatives de portefeuille viables, plus tôt la direction peut en principe prendre des décisions concrètes concernant les investissements, les réductions et les priorités.

Ça peut à son tour contribuer à une base décisionnelle interne plus précise et – dans le respect des exigences légales applicables aux marchés financiers – à une communication externe mieux fondée.

La technologie ne détermine pas la réaction du marché financier.

Mais elle peut contribuer à raccourcir le temps entre deux points:

CHANGEMENT DE STRATÉGIE → ALLOCATION QUANTIFIÉE DU CAPITAL.

Ce n’est pas la fin du conseil

Au contraire.

Plus le travail quantitatif peut être automatisé, plus l’expertise humaine peut être mise à profit là où elle a le plus de valeur:

Stratégie. Interprétation. Organisation. Transformation. Négociation. Leadership. Capacité de jugement.

Ce n’est donc pas une histoire sur:

Logiciel contre conseil.

C’est une histoire sur:

Logiciel + gestion + expertise.

La prochaine étape dans l’évolution des décisions d’entreprise basées sur les données ne consiste pas à remplacer la direction par des algorithmes.

Elle consiste à automatiser les parties du processus décisionnel qui peuvent être calculées mathématiquement, de manière à ce que les dirigeants aient plus de temps pour prendre la décision proprement dite.

Une meilleure allocation du capital.
Réduction du coût de la décision.
Des décisions plus rapides.

L'intelligence décisionnelle pour tous.

NE NOUS FAIS PAS CONFIANCE.
CALCULE-LE TOI-MÊME.