Quand les services CAPEX et Finance fonctionnent en silos, le conseil d'administration manque de bases pour prendre des décisions

Résumé

Dans de nombreuses entreprises, les infos nécessaires pour prendre de meilleures décisions d'investissement existent déjà. Le problème, c'est pas forcément un manque de données. Le problème, c'est que ces données sont souvent isolées les unes des autres, dans des silos différents.

La liste CAPEX indique les investissements prévus. La direction financière dispose des données sur les coûts, les résultats et la planification. Les services opérationnels connaissent leur marché, leurs capacités, les chiffres d’affaires attendus, les marges, les risques et les interdépendances.

Mais ce n’est que lorsque ces informations sont regroupées au niveau des projets qu’on obtient une base solide pour répondre à la question cruciale pour le directoire et le directeur financier:

Quelle combinaison de nos investissements prévus génère

,

avec les moyens disponibles, le meilleur résultat global pour l’entreprise ?

Pour ça

,

les valeurs prévisionnelles n’ont pas besoin d’être parfaites. Les recettes, dépenses, bénéfices ou résultats attendus peuvent être des chiffres prévisionnels, des estimations ou des hypothèses dérivées de moyennes historiques.

Car l’incertitude n’est pas une raison pour renoncer aux calculs. C’est une raison pour calculer différentes hypothèses et différents scénarios.

Souvent, le problème, ce n'est pas le manque de données, mais les silos de données

Dans les grandes organisations, les décisions d'investissement impliquent plusieurs services.

La production prévoit l'achat d'une nouvelle machine. Les opérations évaluent les capacités. Les ventes et les unités opérationnelles connaissent l'évolution prévue du marché. La finance examine le volume d'investissement, la trésorerie et l'impact sur les résultats. Le service des risques évalue les incertitudes. La direction de l’entreprise définit les priorités stratégiques.

Chaque service détient une partie des informations pertinentes.

Le problème commence là où ces informations ne convergent pas vers une structure décisionnelle commune.

Il existe alors certes une liste des dépenses d’investissement (CAPEX), mais les répercussions économiques des différents projets n’y sont pas directement associées. Les données financières et de planification se trouvent dans d’autres systèmes, tableaux ou domaines de responsabilité. Les interdépendances entre les investissements sont peut-être documentées ailleurs.

Les données existent, mais la décision ne tient pas compte de la situation dans son ensemble.

Celui qui est en charge du marché connaît souvent aussi la meilleure hypothèse de

planification

Un point important est souvent sous-estimé dans les discussions sur la qualité des données.

En général, c’est le responsable de la planification financière et prospective qui connaît le mieux son domaine, son marché et les enjeux économiques.

Il peut évaluer:

Comment les ventes pourraient-elles évoluer ? Quels revenus peut-on espérer de façon réaliste ? Quels coûts supplémentaires vont s’ajouter ? Quelles marges peut-on espérer ? De quelle capacité a-t-on besoin ? Quel investissement influence quel autre investissement ?

Bien sûr, personne ne connaît l’avenir avec exactitude.

Mais ce n’est pas non plus nécessaire.

Pour prendre une décision d’investissement, on peut estimer les recettes, les dépenses et les bénéfices attendus à partir, par exemple, des prévisions actuelles, des business plans, des données empiriques ou des moyennes des années précédentes.

L’essentiel, c’est d’abord qu’il y ait une hypothèse compréhensible.

Une estimation

,

ce n’est pas la même chose que pas d’info du tout

En planification d’entreprise, on essaie souvent de créer une base de données apparemment parfaite avant de faire des calculs ou de prendre des décisions.

Or

,

pour les décisions concernant l’avenir

,

cette base de données parfaite ne peut, par définition, pas exister.

Personne ne connaît exactement le chiffre d’affaires d’un nouveau produit dans trois ans. Personne ne connaît tous les prix de l’énergie, les évolutions du marché ou l’évolution des coûts à venir.

Le conseil d’administration doit pourtant se prononcer dès aujourd’hui sur les investissements.

C’est pourquoi la question ne devrait pas être:

« Cette valeur est-elle garantie d’être correcte ? »

Mais

plutôt:

«

Quelle hypothèse nous semble plausible aujourd’hui – et comment notre décision évolue-t-elle si cette hypothèse s’avère différente ? »

C’est exactement là que la planification se transforme en véritable « Decision Intelligence ».

Le conseil d’administration devrait connaître les conséquences économiques de ses décisions en matière de dépenses d’investissement (CAPEX)

Par exemple, quand un conseil d’administration décide d’un investissement de 20 millions d’euros, il ne faut pas seulement savoir combien coûte cet investissement.

Il faut aussi que l’impact économique lié à cet investissement soit clair.

Par exemple:

Investissement: 20 millions d’euros
Recettes supplémentaires attendues: 12 millions d’euros par an
Coûts d’exploitation supplémentaires attendus: 5 millions d’euros par an
Contribution attendue au résultat: 7 millions d’euros par
an Augmentation de la capacité: 18 %
Dépendance: Le projet B doit également être
mis en œuvre Horizon de planification: 5 ans

Ces chiffres peuvent provenir d’analyses de rentabilité détaillées. Mais ils peuvent aussi être tirés de prévisions ou d’hypothèses plausibles.

L’important, c’est que les conséquences économiques de l’investissement soient prises en compte dans la décision.

Des silos de données à une structure décisionnelle commune

Pour ça, il n’est pas forcément nécessaire de mettre en place un tout nouvel environnement de données.

La première étape peut être étonnamment simple.

Un identifiant de projet sert de clé commune.

C’est à cet identifiant que sont associés les paramètres pertinents pour la prise de décision:

Identifiant de projet + investissement + recettes attendues + dépenses attendues + contribution au résultat + production + période + contraintes + dépendances + critères de réussite

Ça permet de relier mathématiquement les données CAPEX et financières.

À partir de plusieurs silos d’informations distincts, on crée une structure décisionnelle commune.

Et c’est justement cette structure qu’on peut ensuite optimiser.

Ce n’est pas le projet en lui-même qui est la question cruciale

Traditionnellement, les investissements sont souvent considérés individuellement

:

Le projet A est-il rentable ?
Le projet B a-t-il un business case positif ?
Le projet C est-il stratégiquement nécessaire ?

Mais même si on répond « oui » à ces trois questions, ça ne veut pas dire pour autant que A + B + C constituent la meilleure combinaison pour l’entreprise.

Avec 100 projets d'investissement possibles

,

il existe théoriquement déjà plus de

1 267 650 600 228 229 401 496 703 205 376

sous-ensembles ou combinaisons de projets possibles.

C’est justement pour ça que la hiérarchisation classique ne suffit pas toujours pour les grands portefeuilles.

La question cruciale est la suivante ::

Quelle combinaison donne le meilleur résultat global compte tenu de nos contraintes réelles ?

StratePlan relie les données à la décision

C’est là qu’intervient StratePlan.

Les données existantes relatives aux dépenses d'investissement (CAPEX), aux finances et à la planification sont intégrées dans une structure décisionnelle mathématique commune.

Ensuite, le portefeuille peut être optimisé de manière combinatoire en fonction d'objectifs et de contraintes définis.

Il ne s'agit pas ici de prendre la décision à la place de la direction.

Il s’agit plutôt de montrer à la direction, en toute transparence, quelles conséquences les différentes décisions et hypothèses ont sur l’ensemble du portefeuille.

Ça prend tout son sens quand les conditions générales changent.

Que se passe-t-il si le budget d’investissement (CAPEX) baisse de 15 % ?
Que se passe-t-il si le chiffre d’affaires prévu d’un marché recule de 20 % ?
Que se passe-t-il si les coûts des matières premières ou de l’énergie augmentent ?
Que se passe-t-il si une usine de production n’est disponible que douze mois plus tard ?
Que se passe-t-il si l’on privilégie un rendement plus élevé plutôt qu’un retour sur investissement maximal ?

La prévision devient une simulation en temps réel dans la salle du conseil

C’est précisément là que le rôle de la réunion du conseil d’administration évolue.

Au lieu de renvoyer une question du conseil d'administration au service financier, de lui demander de refaire ses calculs et de recevoir une nouvelle présentation quelques jours plus tard, on peut modifier les paramètres définis directement pendant la réunion.

StratePlan recalcule alors le portefeuille.

Nouvelle hypothèse. Nouveau calcul. Nouvelle combinaison optimale.

Ça permet de lier beaucoup plus étroitement les prévisions, l’analyse de scénarios, l’optimisation du portefeuille et les décisions de gestion.

Le conseil d’administration ne se contente pas d’examiner un scénario de base tout prêt, mais peut comparer entre eux différents scénarios d’avenir.

L’incertitude devient ainsi elle-même un paramètre de décision

.

Une estimation de 100 millions d’euros de recettes attendues ne doit pas être considérée comme une vérité immuable.

On peut par exemple faire des calculs:

Scénario de base: 100 millions d’euros
Scénario prudent : 80 millions d’euros
Scénario pessimiste: 65 millions d’euros
Scénario optimiste : 120 millions d’euros

On en tire alors une conclusion bien plus importante:

La même combinaison d’investissements reste-t-elle optimale même avec des hypothèses modifiées ?

Si oui, ça montre que la décision est solide.

Si non, le conseil d’administration voit tout de suite quel paramètre fait basculer la décision.

C’est bien plus utile que d’essayer de représenter un avenir incertain avec un seul chiffre apparemment exact.

Les données n’ont pas besoin d’être parfaites. Elles doivent permettre de prendre une décision.

Aujourd’hui

,

les entreprises possèdent d’énormes quantités de données. Pourtant, les décisions d’investissement importantes reposent souvent encore sur des listes de CAPEX, des modèles financiers, des analyses de rentabilité et des présentations qui ne sont pas reliés entre eux.

La prochaine étape ne consiste donc pas forcément à générer encore plus de données.

Il s’agit plutôt de relier entre elles les informations déjà disponibles au niveau des projets et de les rendre exploitables mathématiquement pour la prise de décision.

Le service métier connaît son marché.

Le service financier connaît les chiffres.

La direction connaît la stratégie.

StratePlan relie ces informations pour créer un espace de décision quantifiable.

Mêmes projets. Hypothèses différentes

.

Combinaisons différentes. Meilleures décisions.

Brise les silos. Relie les chiffres. Calcule l’optimum.