Planification des dépenses d'investissement (CAPEX) vs optimisation : comparaison entre le classement des projets, la planification de scénarios, Excel, l'IA et l'optimisation de portefeuille
La planification des dépenses d'investissement (CAPEX), la hiérarchisation des projets, la planification de scénarios, les logiciels PPM, Excel, l'IA et l'optimisation mathématique de portefeuille apportent des réponses à différentes facettes d'un même problème de gestion.
La planification des dépenses d'investissement (CAPEX) structure les investissements futurs.
Le classement et la hiérarchisation des projets évaluent chaque projet individuellement.
La planification de scénarios examine différentes hypothèses.
Les logiciels PPM assurent la transparence sur les projets et les portefeuilles.
Excel permet des analyses flexibles et la création de modèles personnalisés.
L'IA peut analyser des données, identifier des tendances et faciliter les processus décisionnels.
L’optimisation mathématique de portefeuille répond quant à elle à une autre question :
Quelle combinaison des projets disponibles répond le mieux à notre objectif défini, compte tenu des contraintes budgétaires, de ressources, stratégiques et de dépendances ?
La question cruciale n’est donc pas :
« Quelle méthode est globalement la meilleure ? »
Mais :
« Quelle méthode répond à quelle question de gestion ? »
Cette comparaison met en évidence les différences entre la planification, la hiérarchisation, la simulation et l’optimisation – et explique quand les entreprises doivent passer d’une méthode à un autre niveau de décision.
Table des matières
- Aperçu de la planification, du classement, de la simulation et de l’optimisation
- Planification des dépenses d’investissement (CAPEX) vs. optimisation des dépenses d’investissement (CAPEX)
- Hiérarchisation des projets vs. optimisation du portefeuille
- Classement des projets vs. sélection du portefeuille
- Classement des projets vs. optimisation
- Planification de scénarios vs. optimisation du portefeuille
- Planification de scénarios vs. optimisation
- Logiciel PPM vs. optimisation du portefeuille
- PPM vs. intelligence décisionnelle
- Excel vs. optimisation mathématique de portefeuille
- Solveur Excel vs. logiciel d’optimisation de portefeuille
- Optimisation des dépenses d'investissement (CAPEX) vs. hiérarchisation des dépenses d'investissement (CAPEX)
- Optimisation de portefeuille vs. classement des projets
- Optimisation vs. planification de scénarios
- IA vs. recherche opérationnelle pour l'allocation de capital
- Programmation linéaire vs. optimisation combinatoire
- Simulation de Monte Carlo vs. optimisation
- Alternative à Excel pour la planification des dépenses d'investissement
- Alternative au classement des projets
- Alternative aux modèles de notation pondérée
- Alternative à la hiérarchisation manuelle des dépenses d'investissement
- Les quatre niveaux des décisions d'investissement modernes
- Exemple : 100 projets et 500 millions d'euros de dépenses d'investissement
- Pourquoi les combinaisons sont-elles déterminantes ?
- Quand l'optimisation mathématique devient-elle pertinente ?
- Pourquoi ces méthodes peuvent-elles être combinées ?
- Du reporting à la décision en temps réel en salle de réunion
- StratePlan : une couche décisionnelle mathématique
- Foire aux questions
Aperçu de la planification, du classement, de la simulation et de l’optimisation
| Méthode | Question centrale | Résultat type |
|---|---|---|
| Planification des dépenses d'investissement (CAPEX) | Que voulons-nous et pouvons-nous investir ? | Plan d'investissement |
| Classement des projets | Quel projet est le mieux noté ? | Classement |
| Notation pondérée | Comment les projets se classent-ils selon plusieurs critères ? | Score |
| Planification de scénarios | Que se passe-t-il selon différentes hypothèses ? | Scénarios |
| PPM | Quels sont nos projets et comment évoluent-ils ? | Transparence du portefeuille |
| Simulation de Monte Carlo | Comment les variables incertaines pourraient-elles se répartir ? | Distributions de probabilité |
| IA | Quelles tendances, prévisions ou conclusions peut-on tirer des données ? | Analyses, prévisions, recommandations |
| Optimisation mathématique | Quelle décision admissible maximise ou minimise notre objectif défini ? | Solution optimisée |
Ces méthodes ne sont pas nécessairement concurrentes.
Elles répondent à des questions différentes au sein d’un même processus décisionnel.
La planification décrit l'espace décisionnel. Le classement évalue les options. La simulation examine l'incertitude. L'optimisation calcule les décisions dans le cadre de règles définies.
Planification des dépenses d’investissement (CAPEX) vs. Optimisation des dépenses d’investissement (CAPEX)
La planification des dépenses d'investissement (CAPEX) organise les investissements futurs.
Les éléments typiques sont les suivants :
- les demandes d’investissement
- Budgets
- Unités opérationnelles
- Sites
- Durées des projets
- Prévisions
- Statut d'approbation
CAPEX Planning répond par exemple aux questions suivantes :
« Quels investissements sont prévus pour les trois prochaines années ? »
CAPEX Optimization va encore plus loin.
Elle pose la question suivante :
« Quelle combinaison de ces investissements devrions-nous réellement retenir, compte tenu de nos contraintes financières et opérationnelles ? »
| Planification des dépenses d’investissement | Optimisation des dépenses d’investissement |
|---|---|
| Planifie les investissements | Optimise la sélection |
| Établit les budgets | Optimise dans le respect du budget |
| Affiche les projets prévus | Calcule les combinaisons de projets |
| Prévisions | Optimisation des décisions |
| Que planifions-nous ? | Quelle combinaison devrions-nous choisir ? |
La planification des dépenses d'investissement (CAPEX) établit les bases de la planification. L'optimisation des dépenses d'investissement (CAPEX) complète le niveau de décision mathématique.
Hiérarchisation des projets vs. optimisation du portefeuille
La hiérarchisation des projets évalue les projets et leur attribue des priorités.
Par exemple :
Haute priorité
Priorité moyenne
Faible priorité
ou :
Rang 1, Rang 2, Rang 3…
L'optimisation de portefeuille, en revanche, s'intéresse à la combinaison des projets.
Il s'agit là d'une différence fondamentale.
Un projet à haute priorité peut mobiliser un budget si important que plusieurs autres projets, dont la valeur cumulée est supérieure, ne peuvent plus être mis en œuvre.
La hiérarchisation des priorités pose la question suivante : « Quelle est l’importance de ce projet ? »
L’optimisation de portefeuille pose la question suivante : « Quelle combinaison génère la valeur totale définie la plus élevée dans le cadre de nos contraintes ? »
Classement des projets vs. sélection du portefeuille
Le classement des projets établit un ordre de priorité.
La sélection de portefeuille génère une sélection.
Cela peut sembler similaire, mais c’est mathématiquement différent.
Supposons qu’un classement soit le suivant :
- Projet A
- Projet B
- Projet C
- Projet D
Une méthode simple consisterait à sélectionner les projets de haut en bas jusqu’à épuisement du budget.
Cependant, cela ne permet pas de vérifier automatiquement si une autre combinaison de B, C et D ne générerait pas globalement plus de valeur.
Un classement ne constitue donc pas en soi une décision de portefeuille.
Classement des projets vs optimisation
| Classement des projets | Optimisation |
|---|---|
| Évalue des projets individuels | Évalue des combinaisons |
| Établit un classement | Génère une sélection |
| Priorité relative | Valeur du portefeuille |
| Budget souvent défini en aval | Budget directement intégré au modèle |
| Les dépendances sont plus difficiles à modéliser | Dépendances sous forme de contraintes |
| Ressources souvent séparées | Possibilité de modéliser plusieurs ressources simultanément |
Le classement peut rester un élément du processus décisionnel.
Il ne faut toutefois pas le confondre avec l’optimisation mathématique de portefeuille.
Planification de scénarios vs optimisation de portefeuille
La planification de scénarios examine des hypothèses alternatives.
Par exemple :
- Scénario de base
- Scénario de croissance
- Scénario baissier
- Réduction des dépenses d'investissement
- Coûts énergétiques plus élevés
- Pénurie de ressources
La planification de scénarios répond à la question suivante :
« Que pourrait-il se passer dans ces conditions ? »
L’optimisation de portefeuille répond à la question :
« Quelle combinaison de projets devrions-nous choisir dans ces conditions ? »
Ces deux méthodes se complètent donc particulièrement bien.
Pour chaque scénario, un nouveau portefeuille peut être optimisé.
La planification de scénarios modifie le monde. L’optimisation de portefeuille calcule la décision au sein de ce monde.
Planification de scénarios vs optimisation
La planification de scénarios et l’optimisation ont des fonctions différentes.
| Planification de scénarios | Optimisation |
|---|---|
| Modifie les hypothèses | Calcule une solution |
| Examine les situations possibles | Recherche la meilleure décision possible dans une situation donnée |
| Et si ? | Que devrions-nous faire ? |
| Génère des scénarios | Génère des décisions optimisées |
Une entreprise peut donc combiner ces deux méthodes :
Scénario 1 → Optimisation 1
Scénario 2 → Optimisation 2
Scénario 3 → Optimisation 3
Cela permet non seulement de comparer les scénarios entre eux, mais aussi de déterminer les meilleures décisions de portefeuille au sein de chacun de ces scénarios.
Logiciel PPM vs. optimisation de portefeuille
Les logiciels de gestion de portefeuille de projets (PPM) aident les entreprises à gérer et à piloter leurs projets et leurs portefeuilles.
Les fonctionnalités typiques d’un logiciel PPM sont les suivantes :
- Vues d'ensemble des projets
- Suivi de l'état d'avancement
- Planification des ressources
- Budgets
- Feuilles de route
- Flux de travail
- Rapports
- Tableaux de bord de portefeuille
L'optimisation de portefeuille a une autre orientation.
Elle analyse mathématiquement quels projets doivent être sélectionnés dans le cadre de contraintes définies.
La gestion de portefeuille (PPM) assure la transparence du portefeuille. L’optimisation de portefeuille calcule la décision relative au portefeuille.
Ces deux approches peuvent être combinées.
La gestion de portefeuille (PPM) fournit des données relatives aux projets et au portefeuille.
Une couche d’optimisation peut utiliser ces données pour des modèles décisionnels mathématiques.
PPM vs. Intelligence décisionnelle
Le PPM se concentre sur la gestion, la planification et le pilotage des portefeuilles de projets.
La Decision Intelligence se concentre sur la qualité et la structure des décisions.
Cela peut inclure :
- Données
- Règles métier
- Critères stratégiques
- Contraintes
- Scénarios
- Modèles mathématiques
- Optimisation
- Gouvernance décisionnelle
Ces systèmes répondent donc à des questions différentes.
PPM : « Que contient notre portefeuille et comment évolue-t-il ? »
Intelligence décisionnelle : « Quelle décision devrions-nous prendre compte tenu de nos objectifs et conditions définis ? »
L’intelligence décisionnelle n’a donc pas pour vocation de remplacer le PPM.
Elle peut être utilisée comme une couche décisionnelle supplémentaire, au-dessus ou à côté des systèmes de planification et de gestion de portefeuille existants.
Excel vs. optimisation mathématique de portefeuille
Excel est l’un des outils les plus flexibles et les plus répandus pour la planification des dépenses d’investissement (CAPEX).
Il est parfaitement adapté à :
- la saisie de données
- les analyses de rentabilité
- les calculs
- Modèles financiers
- Rapports
- Analyses ad hoc
Le défi se pose lorsque le problème décisionnel devient combinatoire.
Avec 100 projets indépendants de type « oui/non », il existe théoriquement jusqu’à :
2^100 ≈ 1,27 × 10^30 combinaisons possibles.
Un modèle Excel manuel ne peut pas simplement comparer ces portefeuilles ligne par ligne.
L’optimisation mathématique de portefeuille utilise donc des méthodes mathématiques spécialisées pour explorer l’espace de décision.
| Excel | Optimisation mathématique de portefeuille |
|---|---|
| Tableaux flexibles | Modèle de décision mathématique |
| Études de cas | Sélection de portefeuille |
| Scénarios manuels | Recalcul algorithmique |
| Formules | Fonctions objectif et contraintes |
| Très flexible | Spécialisé dans les problèmes d’optimisation complexes |
Excel n'est donc pas, par principe, l'ennemi de l'optimisation mathématique. Excel peut même servir de source de données, tandis qu'un moteur d'optimisation spécialisé calcule la décision de portefeuille.
Excel Solver vs logiciel d’optimisation de portefeuille
Excel Solver permet de réaliser une optimisation mathématique directement dans Excel.
Cela peut s’avérer très utile pour des modèles d’optimisation de petite taille ou simples.
Cependant, à mesure que la complexité du portefeuille et du modèle augmente, des exigences supplémentaires peuvent apparaître :
- De nombreux projets
- De nombreuses contraintes
- Dépendances
- Projets obligatoires
- Planification pluriannuelle
- Plusieurs ressources
- Scénarios récurrents
- Gouvernance
- Reproductibilité
- Interfaces de gestion
Les logiciels spécialisés d'optimisation de portefeuille sont conçus pour ce type de processus décisionnels récurrents.
La question pertinente n’est donc pas :
« Excel Solver peut-il optimiser ? »
Oui, il en est capable pour des modèles mathématiques adaptés.
La question pertinente est la suivante :
« De quel environnement technique et organisationnel avons-nous besoin pour notre problème concret de prise de décision en matière de portefeuille ? »
Optimisation des dépenses d’investissement (CAPEX) vs hiérarchisation des dépenses d’investissement (CAPEX)
La hiérarchisation des dépenses d’investissement (CAPEX) évalue quels investissements semblent les plus importants.
L’optimisation des dépenses d’investissement (CAPEX) calcule quelle combinaison d’investissements doit être sélectionnée dans les conditions définies.
Par exemple, dix projets peuvent présenter une priorité très élevée.
Or, le budget ne suffit peut-être que pour cinq ou six d’entre eux.
Dans ce cas, la simple mention « haute priorité » ne suffit plus.
Il faut alors décider quelle combinaison :
- respecte les contraintes budgétaires,
- respecte les contraintes en matière de ressources,
- tient compte des dépendances,
- comprend les projets obligatoires,
- génère la valeur totale définie la plus élevée.
La hiérarchisation évalue. L'optimisation choisit mathématiquement entre les combinaisons.
Optimisation du portefeuille vs classement des projets
Le classement des projets considère les projets principalement individuellement.
L’optimisation de portefeuille examine leur impact global.
Un exemple simple :
| Projet | Investissement | Valeur |
|---|---|---|
| A | 100 millions d'euros | 150 millions d'euros |
| B | 60 millions d'euros | 100 millions d'euros |
| C | 40 millions d'euros | 80 millions d'euros |
Budget :
100 millions d'euros
Le projet A présente la valeur unitaire la plus élevée.
Portefeuille A :
Investissement = 100 millions d'euros
Valeur = 150 millions d'€
Portefeuilles B + C :
Investissement = 100 millions d'€
Valeur = 180 millions d'euros
Ainsi, à budget identique, les portefeuilles B + C génèrent 30 millions d'euros de valeur attendue en plus.
La meilleure option individuelle n’est pas automatiquement la meilleure combinaison de portefeuille.
Optimisation vs. planification de scénarios
L’optimisation et la planification de scénarios ne doivent pas être considérées comme des alternatives.
Leur combinaison est particulièrement performante.
La planification de scénarios peut, par exemple, définir trois budgets :
400 millions d'euros
500 millions d'€
600 millions d'€
La fonction d’optimisation calcule ensuite une configuration de portefeuille pour chaque budget.
| Scénario | Budget | Question d'optimisation |
|---|---|---|
| Risque de perte | 400 millions d'euros | Quelle combinaison permet d'obtenir la valeur définie la plus élevée pour un budget inférieur à 400 millions d'euros ? |
| Base | 500 millions d'€ | Quelle combinaison génère la valeur définie la plus élevée parmi celles inférieures à 500 millions d'€ ? |
| Croissance | 600 millions d'€ | Quels investissements supplémentaires génèrent la plus forte valeur ajoutée ? |
La planification de scénarios permet ainsi d'établir une comparaison orientée vers la prise de décision.
IA vs. recherche opérationnelle pour l’allocation du capital
L'intelligence artificielle et la recherche opérationnelle présentent chacune des atouts différents.
L'IA peut par exemple être utilisée pour :
- Prévisions
- la reconnaissance de formes
- Traitement du langage naturel
- la classification
- Détection d'anomalies
- Analyse prédictive
La recherche opérationnelle, en revanche, est spécifiquement axée sur les problèmes mathématiques liés à la prise de décision.
Cela comprend :
- l'optimisation
- L'allocation des ressources
- Planification
- Sélection de portefeuille
- Optimisation des réseaux
- Satisfaction des contraintes
En matière d’allocation de capital, ces deux disciplines peuvent se compléter.
L'IA peut, par exemple, générer des informations ou des prévisions.
La recherche opérationnelle peut ensuite utiliser ces informations dans le cadre d’un modèle décisionnel mathématique.
L'IA peut aider à prédire ce qui pourrait se passer. La recherche opérationnelle peut calculer quelle décision devrait être prise selon des hypothèses définies.
Des approches hybrides peuvent relier ces deux niveaux entre eux.
Programmation linéaire vs optimisation combinatoire
La programmation linéaire optimise une fonction objectif linéaire sous des contraintes linéaires avec des variables de décision continues.
L'optimisation combinatoire traite des décisions et des combinaisons discrètes.
Dans le cas des portefeuilles de projets, la décision consiste souvent à :
Sélectionner un projet : oui ou non.
Il en résulte une structure décisionnelle discrète.
La programmation entière et la programmation mixte entière constituent donc des méthodes mathématiques importantes pour ce type de problèmes.
| Programmation linéaire | Optimisation combinatoire |
|---|---|
| Variables souvent continues | Combinaisons discrètes |
| par exemple, les quantités produites | par exemple, la sélection de projets |
| Modèles linéaires | Classe plus large de problèmes d'optimisation discrets |
| x peut par exemple être égal à 4,7 | x peut par exemple être égal à 0 ou 1 |
Dans les modèles d'entreprise réels, ces deux types de variables peuvent coexister.
Simulation de Monte Carlo vs. optimisation
La simulation de Monte Carlo et l'optimisation mathématique répondent à des questions différentes.
La simulation de Monte Carlo utilise des tirages aléatoires répétés pour étudier les effets de variables d'entrée incertaines.
Elle peut par exemple montrer :
- la distribution des VAN possibles
- la probabilité de certains résultats
- le risque lié à des scénarios extrêmes
- la sensibilité face à l’incertitude
L'optimisation, en revanche, cherche une décision qui optimise une fonction objectif définie dans des conditions données.
| Simulation de Monte Carlo | Optimisation |
|---|---|
| Analyse l'incertitude | Analyse les décisions |
| Que pourrait-il se passer ? | Que devrions-nous faire selon le modèle ? |
| Distributions de probabilité | Décision optimisée |
| Simulation | Optimisation |
Ces méthodes peuvent également être combinées.
La simulation permet de quantifier l’incertitude.
L’optimisation peut faciliter la prise de décision en fonction de ces hypothèses.
Alternative à Excel pour la planification des dépenses d'investissement
Les entreprises recherchent souvent une alternative à Excel pour la planification des dépenses d'investissement (CAPEX) lorsque leurs modèles d'investissement deviennent plus volumineux et plus complexes.
Les raisons typiques sont les suivantes :
- Nombreux projets
- De nombreuses unités opérationnelles
- Une planification pluriannuelle
- Des interdépendances complexes
- Restrictions en matière de ressources
- Gestion des versions
- Gouvernance
- Scénarios récurrents
- Optimisation du portefeuille
Cette alternative ne doit toutefois pas nécessairement remplacer Excel dans son intégralité.
Une architecture possible est la suivante :
Excel → Saisie des données
Moteur d’optimisation → Couche de décision mathématique
Interface de gestion → Couche de scénarios et de décision
Cela permet de continuer à utiliser les processus Excel existants, tandis que les décisions complexes relatives au portefeuille sont calculées en dehors de la logique des feuilles de calcul.
Alternative au classement des projets
La sélection mathématique de portefeuille constitue une alternative au classement des projets.
Au lieu de se contenter de classer les projets, on calcule directement la combinaison qui doit être sélectionnée selon les conditions définies.
Cela s’avère particulièrement pertinent dans les cas suivants :
- un budget limité,
- des projets de tailles différentes,
- de ressources multiples,
- des dépendances,
- projets obligatoires,
- des contraintes stratégiques.
Le classement établit un ordre. L'optimisation de portefeuille génère une combinaison.
Alternative aux modèles de notation pondérée
Les modèles de notation pondérée évaluent les projets en fonction de plusieurs critères.
Par exemple :
| Critère | Pondération |
|---|---|
| Rendement financier | 40 % |
| Adéquation stratégique | 30 % |
| Réduction des risques | 20 % |
| Innovation | 10 % |
Les critères pondérés permettent d'obtenir un score de projet.
Cela peut s’avérer très utile pour structurer les critères qualitatifs et quantitatifs.
Cependant, ce score ne résout pas automatiquement le problème de sélection du portefeuille.
L'optimisation mathématique de portefeuille peut donc utiliser ces scores pondérés comme données d'entrée.
Par exemple :
Maximiser la valeur stratégique pondérée totale du portefeuille dans la limite d’un budget de 500 millions d’euros.
Cela permet de relier entre eux la notation et l'optimisation.
La notation pondérée évalue les projets. L’optimisation détermine quelle combinaison de projets évalués doit être sélectionnée.
Alternative à la hiérarchisation manuelle des dépenses d'investissement
La hiérarchisation manuelle des dépenses d'investissement repose souvent sur des ateliers, des discussions avec la direction, des tableaux et des évaluations individuelles.
Ces processus peuvent apporter des informations qualitatives importantes.
Cependant, à mesure que la taille du portefeuille augmente, la complexité combinatoire s'accroît.
Pour 20 décisions binaires concernant des projets, il existe théoriquement déjà :
1 048 576 combinaisons.
Pour 100 projets :
≈ 1,27 × 10³⁰ combinaisons.
Une couche décisionnelle mathématique peut donc compléter la discussion de la direction.
La direction définit :
- les objectifs
- Critères
- Budgets
- Contraintes
- Projets obligatoires
- Priorités stratégiques
L'optimisation en calcule les conséquences.
La direction prend la décision.
L'alternative à la hiérarchisation manuelle ne consiste pas à supprimer les décisions humaines. Elle consiste à évaluer l'espace décisionnel.
Les quatre niveaux des décisions d’investissement modernes
Bon nombre des méthodes comparées peuvent être classées en quatre niveaux de décision.
1. Données et planification
Quels sont les projets, les coûts, les rendements et les ressources disponibles ?
Outils typiques :
- ERP
- PPM
- Excel
- Logiciel de planification
2. Évaluation
Quel est l'intérêt des différents projets ?
Méthodes courantes :
- VAN
- ROI
- Système de notation
- Classement
3. Analyse de scénarios et des risques
Comment les résultats évoluent-ils selon d’autres hypothèses ?
Méthodes courantes :
- Planification de scénarios
- Analyse de sensibilité
- Simulation de Monte Carlo
- Prévision
4. Optimisation des décisions
Quelle décision convient-il de prendre compte tenu de ces hypothèses et contraintes ?
Méthodes courantes :
- Recherche opérationnelle
- Optimisation mathématique
- Optimisation combinatoire
- Programmation mixte en nombres entiers
Ces quatre niveaux ne se substituent pas les uns aux autres. Ils s’appuient les uns sur les autres.
Exemple : 100 projets et 500 millions d'euros de dépenses d'investissement
Une entreprise dispose de 100 projets d'investissement potentiels.
CAPEX demandé :
800 millions d'€
CAPEX disponible :
500 millions d'euros
Le processus actuel pourrait se présenter comme suit :
Excel recueille les informations relatives au projet.
Le « Weighted Scoring » évalue l'adéquation stratégique.
Le classement des projets trie les projets.
La planification de scénarios examine différents budgets.
Le PPM (gestion de portefeuille de projets) visualise le portefeuille.
Toutes ces étapes fournissent des informations précieuses.
Une question demeure toutefois :
Quelle combinaison concrète parmi les 100 projets devrions-nous retenir dans la limite des 500 millions d’euros ?
L’optimisation mathématique du portefeuille aborde précisément ce niveau de décision.
Pourquoi les combinaisons sont-elles déterminantes ?
Avec 100 projets indépendants de type « oui/non », il existe théoriquement :
2^100 ≈ 1,27 × 10^30 combinaisons.
Les contraintes budgétaires, de ressources et de gouvernance réduisent l'espace de solutions admissibles.
Malgré tout, le nombre de portefeuilles possibles peut rester très élevé.
Cela explique pourquoi les méthodes de sélection manuelles et les classements simples peuvent atteindre leurs limites face à des portefeuilles de grande taille.
Le problème du portefeuille n’est pas un problème de tri. C’est un problème de combinaison.
Quand l’optimisation mathématique devient-elle pertinente ?
L’optimisation mathématique devient particulièrement pertinente lorsque plusieurs des conditions suivantes sont réunies :
- Un nombre de projets supérieur au budget disponible
- Des projets de tailles différentes
- Plusieurs ressources limitées
- Dépendances entre les projets
- Projets obligatoires
- Règles des unités opérationnelles
- Budgets pluriannuels
- Critères stratégiques
- De nombreuses combinaisons de projets possibles
- Questions hypothétiques fréquentes
Plus ces facteurs interagissent entre eux, moins un simple classement suffit.
Pourquoi ces méthodes peuvent être combinées
Un processus moderne de décision d'investissement ne doit pas nécessairement remplacer les systèmes existants.
Une architecture possible est la suivante :
ERP → Données financières et données réelles
PPM → données de projet et de portefeuille
Excel → analyses personnalisées et préparation des données
IA → prévisions, analyse des données et assistance intelligente
Optimisation → prise de décision mathématique relative au portefeuille
Salle du conseil → décision finale de la direction
Cela permet une répartition claire des rôles.
Les systèmes d'enregistrement fournissent les données.
Les outils d’analyse fournissent des informations.
L'optimisation calcule les options.
La direction prend la décision.
Du reporting à la prise de décision en temps réel en salle de réunion
La différence entre le reporting et l’intelligence décisionnelle est particulièrement visible dans la salle du conseil.
Un tableau de bord peut indiquer :
« Nos dépenses d'investissement s'élèvent à 500 millions d'euros. »
Un outil de planification de scénarios peut indiquer :
« À 450 millions d’euros, notre plan financier évolue. »
Une optimisation de portefeuille peut en outre répondre à la question suivante :
« Quelle combinaison de projets devrions-nous choisir pour un budget de 450 millions d’euros ? »
Il en résulte un processus décisionnel interactif.
Le directeur financier demande :
« Réduire les dépenses d’investissement de 50 millions d’euros. »
Le portefeuille est recalculé.
Le PDG demande :
« Augmentez le poids stratégique de la croissance. »
Le portefeuille est recalculé.
Le comité d’investissement demande :
« Rendez le projet 27 obligatoire. »
Les conséquences sont immédiatement visibles au niveau du portefeuille.
Questionner. Calculer. Comparer. Décider.
StratePlan, une couche décisionnelle mathématique
StratePlan est conçu comme une couche décisionnelle mathématique pour les décisions complexes en matière de CAPEX, d’investissement et de portefeuille de projets.
L’approche ne consiste pas à remplacer de manière générale les systèmes ERP, PPM, Excel ou les processus de gestion.
Il s'agit plutôt de compléter la couche décisionnelle mathématique.
Les données peuvent par exemple inclure :
- ID du projet
- Investissement
- Chiffre d'affaires prévu ou VAN
- Critères stratégiques
- Ressources
- Dépendances
- Projets obligatoires
- Budgets pluriannuels
Sur cette base, il est possible de calculer les indicateurs de portefeuille :
- Quelle combinaison de projets maximise la valeur définie du portefeuille ?
- Quels projets faudrait-il sélectionner si le CAPEX est réduit ?
- Quels projets supplémentaires deviennent envisageables avec un budget plus élevé ?
- Comment la sélection évolue-t-elle en cas de nouvelles contraintes de ressources ?
- Quel est l’impact des projets obligatoires ?
- Comment les dépendances entre projets modifient-elles la sélection ?
- Comment une pondération stratégique différente modifie-t-elle le portefeuille ?
- Quelle combinaison maximise la VAN ?
- Comment la combinaison optimale évolue-t-elle sur plusieurs années ?
Cela permet d'établir un lien entre les données existantes, l'optimisation mathématique et la décision de gestion.
Excel sait calculer.
PPM permet de gérer.
La planification de scénarios permet d'explorer.
L'IA peut analyser.
L'optimisation permet de calculer le meilleur portefeuille possible pour l'objectif défini.
La direction décide.
Ne vous contentez pas de classer les projets. Calculez le portefeuille.
Foire aux questions
Quelle est la différence entre CAPEX Planning et CAPEX Optimization ?
La planification CAPEX organise et planifie les investissements et les budgets futurs. L'optimisation CAPEX calcule quelle combinaison des investissements disponibles répond le mieux à un objectif défini, compte tenu des contraintes budgétaires, des ressources et d'autres contraintes.
Quelle est la différence entre la hiérarchisation des projets et l’optimisation du portefeuille ?
La hiérarchisation des projets évalue l'importance relative de chaque projet. L'optimisation du portefeuille examine la combinaison de plusieurs projets tout en tenant compte des contraintes communes telles que le budget, les ressources et les dépendances.
Quelle est la différence entre le classement des projets et la sélection du portefeuille ?
Le classement des projets établit un ordre de priorité entre les projets. La sélection du portefeuille détermine quels projets seront effectivement intégrés ensemble dans le portefeuille.
Quelle est la différence entre le classement des projets et l’optimisation ?
Le classement évalue les projets principalement individuellement. L'optimisation recherche une configuration de portefeuille qui satisfait au mieux une fonction objectif définie, dans le respect des contraintes modélisées.
Quelle est la différence entre la planification de scénarios et l’optimisation de portefeuille ?
La planification de scénarios examine des hypothèses alternatives ou des situations futures. L’optimisation de portefeuille calcule une combinaison de projets dans le cadre des conditions d’un scénario donné.
Quelle est la différence entre la planification de scénarios et l’optimisation ?
La planification de scénarios répond principalement à la question « Et si ? ». L’optimisation répond, dans le cadre du modèle mathématique, à la question « Quelle décision répond le mieux à notre objectif dans ces conditions ? ».
Quelle est la différence entre un logiciel PPM et l’optimisation de portefeuille ?
Un logiciel PPM prend généralement en charge la planification, la gestion, le suivi et le reporting des portefeuilles de projets. L’optimisation de portefeuille se concentre sur la sélection mathématique d’une combinaison de projets en fonction d’objectifs et de contraintes définis.
Quelle est la différence entre le PPM et l’intelligence décisionnelle ?
La PPM gère et pilote les projets et les portefeuilles. L’intelligence décisionnelle combine données, critères, règles, scénarios et méthodes quantitatives afin d’étayer systématiquement des décisions concrètes.
Quelle est la différence entre Excel et l’optimisation mathématique de portefeuille ?
Excel est un outil flexible pour les données, les calculs et les modèles personnalisés. L’optimisation mathématique de portefeuille utilise des méthodes mathématiques spécialisées pour calculer des combinaisons complexes de projets soumises à des contraintes communes.
Quelle est la différence entre Excel Solver et un logiciel d’optimisation de portefeuille ?
Excel Solver permet de résoudre des modèles d’optimisation au sein d’Excel. Un logiciel spécialisé d’optimisation de portefeuille peut en outre être adapté aux décisions récurrentes en matière de portefeuille, aux contraintes étendues, aux dépendances, aux scénarios, à la gouvernance et aux processus de gestion.
Quelle est la différence entre l’optimisation des dépenses d’investissement (CAPEX) et la hiérarchisation des dépenses d’investissement (CAPEX) ?
La hiérarchisation des dépenses d’investissement (CAPEX) évalue et classe les investissements. L’optimisation des dépenses d’investissement (CAPEX) calcule quelle combinaison d’investissements doit être sélectionnée compte tenu des contraintes définies.
Quelle est la différence entre l’optimisation de portefeuille et le classement des projets ?
Le classement des projets établit un ordre de priorité entre les différents projets. L’optimisation de portefeuille examine les combinaisons et leur valeur globale dans le cadre de contraintes budgétaires, de ressources et autres.
Quelle est la différence entre l’optimisation et la planification de scénarios ?
La planification de scénarios modifie les hypothèses. L'optimisation calcule, dans le cadre de ces hypothèses, une solution pour une fonction objectif définie. Ces deux méthodes peuvent donc être combinées.
Quelle est la différence entre l’IA et la recherche opérationnelle en matière d’allocation de capital ?
L'IA englobe des méthodes telles que l'apprentissage automatique, la reconnaissance de formes et l'analyse prédictive. La recherche opérationnelle utilise des modèles mathématiques et l'optimisation pour résoudre des problèmes de décision. Dans le cadre de l'allocation de capital, les prévisions basées sur l'IA peuvent servir de données d'entrée pour un modèle de recherche opérationnelle.
Quelle est la différence entre la programmation linéaire et l’optimisation combinatoire ?
La programmation linéaire optimise des modèles linéaires comportant généralement des variables continues. L’optimisation combinatoire traite des décisions et des combinaisons discrètes. La sélection binaire de projets est un problème combinatoire typique.
Quelle est la différence entre la simulation de Monte Carlo et l’optimisation ?
La simulation de Monte Carlo analyse l’incertitude par des simulations aléatoires répétées. L’optimisation recherche une décision qui optimise une fonction objectif définie dans des conditions données.
Quelle est l’alternative à Excel pour la planification des dépenses d’investissement (CAPEX) ?
Selon le problème, il est possible d’utiliser des systèmes spécialisés de planification des dépenses d’investissement (CAPEX), de gestion des projets et des acquisitions (PPM) ou d’optimisation de portefeuille. Excel ne doit pas nécessairement être entièrement remplacé et peut continuer à servir de source de données ou d’outil d’analyse.
Quelle est l’alternative au classement des projets ?
L’optimisation mathématique de portefeuille constitue une alternative lorsqu’il ne s’agit pas seulement d’établir un classement, mais de déterminer une combinaison concrète de projets compte tenu des contraintes budgétaires, de ressources et autres.
Quelle est l’alternative aux modèles de notation pondérée ?
La notation pondérée peut être combinée à l’optimisation mathématique de portefeuille. Les notes évaluent les projets, tandis que l’optimisation calcule quelle combinaison des projets notés doit être sélectionnée compte tenu des contraintes définies.
Quelle est l’alternative à la hiérarchisation manuelle des dépenses d’investissement (CAPEX) ?
Un modèle mathématique de portefeuille peut compléter les processus manuels de hiérarchisation en calculant l’impact des budgets, des ressources, des dépendances, des projets obligatoires et des critères stratégiques sur les combinaisons de projets possibles.
L’optimisation de portefeuille peut-elle remplacer Excel ?
Pas nécessairement. Excel peut continuer à être utilisé pour la saisie de données, les analyses de rentabilité et les analyses individuelles. L’optimisation de portefeuille apporte une couche décisionnelle mathématique spécialisée pour les décisions de sélection complexes.
L'optimisation de portefeuille peut-elle remplacer un système PPM ?
Ces systèmes remplissent des fonctions différentes. Le PPM prend en charge la gestion et le pilotage des portefeuilles de projets. L’optimisation de portefeuille se concentre sur la sélection mathématique et les décisions d’allocation. Une intégration des deux niveaux peut donc s’avérer judicieuse.
L'IA peut-elle remplacer l'optimisation mathématique ?
L’IA et l’optimisation mathématique résolvent des classes de problèmes différentes et peuvent être combinées. L’IA peut, par exemple, fournir des prévisions ou identifier des modèles, tandis que l’optimisation mathématique utilise ces informations au sein d’un modèle décisionnel explicite.
Quand une entreprise devrait-elle passer du classement à l’optimisation de portefeuille ?
L’optimisation de portefeuille devient particulièrement pertinente lorsque, en raison d’un budget limité, de projets de tailles variées, de ressources multiples, de dépendances, de projets obligatoires ou d’autres contraintes, un simple classement ne reflète plus suffisamment la décision réelle relative au portefeuille.
Quelle est la principale différence entre la hiérarchisation et l’optimisation ?
La hiérarchisation permet de déterminer quels projets sont les mieux notés. L’optimisation permet de déterminer quelle combinaison de projets doit être sélectionnée compte tenu des conditions définies.
