L'IA calcule les cas d'utilisation à fort retour sur investissement : pourquoi la réussite économique ne repose pas sur l'intuition

Résumé : L'optimisation mathématique du portefeuille génère un retour sur investissement élevé

Quel potentiel économique supplémentaire vos projets d’investissement existants, vos mesures de numérisation et vos cas d’utilisation stratégiques recèlent-ils, sans que vous ayez à augmenter votre budget ?

Les entreprises investissent des sommes considérables dans la numérisation, l’automatisation, l’intelligence artificielle, les installations de production, l’optimisation des processus et la transformation stratégique.

Presque chacun de ces investissements est évalué à l’aide d’indicateurs économiques. Le retour sur investissement (ROI), la durée d’amortissement, les besoins en capitaux et la valeur ajoutée attendue font partie des outils standards de la gestion d’entreprise professionnelle.

Mais une question cruciale reste souvent sans réponse :

quelle combinaison de tous les cas d’utilisation prévus permet d’obtenir la contribution économique globale la plus élevée dans les limites du budget disponible ?

Dans la pratique, les cas d’utilisation sont souvent évalués individuellement, hiérarchisés lors d’ateliers ou classés en fonction de leur rendement attendu.

Le résultat peut être plausible. Il ne représente toutefois pas nécessairement le meilleur portefeuille global sur le plan économique.

C’est précisément là qu’intervient StratePlan.

Cette technologie associe des méthodes d’optimisation mathématiques issues de la recherche opérationnelle à des approches basées sur l’IA afin d’étudier systématiquement de vastes espaces décisionnels combinatoires.

L’objectif n’est pas d’identifier le cas d’utilisation individuel le plus attractif, mais de calculer la meilleure combinaison économique parmi toutes les alternatives d’investissement disponibles.

1. Le malentendu derrière les calculs classiques de retour sur investissement

Le retour sur investissement (ROI) est l’un des indicateurs clés les plus importants pour évaluer les mesures économiques.

Il décrit le rapport entre le résultat économique obtenu ou attendu et le capital investi à cette fin.

Un calcul simplifié du ROI se présente comme suit :

ROI = (Revenu − Coûts d'investissement) / Coûts d'investissement × 100

La définition exacte peut varier en fonction de l'entreprise et du contexte d'application.

Cet indicateur permet d'évaluer la rentabilité de chaque investissement.

Mais c’est précisément là que se pose un problème souvent sous-estimé :

un cas d'utilisation présentant un ROI individuel élevé ne fait pas nécessairement partie du portefeuille global le plus rentable.

Cela s’explique par les interactions entre les différentes mesures.

Les cas d'utilisation se disputent les budgets d'investissement, les ressources humaines, les capacités techniques et le temps disponible.

Le choix d’un projet peut empêcher la mise en œuvre simultanée de plusieurs autres projets.

C’est pourquoi il ne suffit pas de classer les investissements uniquement en fonction de leur retour sur investissement individuel.

La question décisive pour la direction est la suivante : quelle combinaison de nos cas d’utilisation génère la contribution économique globale la plus élevée avec le capital disponible ?

2. Un retour sur investissement élevé relève d’une décision de portefeuille – et non d’une concurrence entre projets individuels

Un exemple simple illustre la différence entre le rendement individuel le plus élevé et la meilleure combinaison de projets sur le plan économique.

Une entreprise dispose d’un budget d’investissement de 10 millions d’euros.

Trois cas d’utilisation sont à l’étude :

Le cas d'utilisation A présente le ROI individuel le plus élevé, à 100 %.

Si seul ce cas d'utilisation est mis en œuvre, la valeur ajoutée nette s'élève à 4 millions d'euros pour un investissement de 4 millions d'euros.

En revanche, si les cas d'utilisation B et C sont mis en œuvre conjointement, l'intégralité du budget d'investissement de 10 millions d'euros est utilisée.

La valeur ajoutée nette combinée s'élève à 8 millions d'euros.

Le portefeuille composé des cas d’utilisation B et C génère ainsi une valeur ajoutée nette absolue deux fois plus élevée, bien que ces deux projets présentent, pris individuellement, un retour sur investissement inférieur.

Toutefois, le retour sur investissement du portefeuille constitué des cas d’utilisation B et C s’élève à 80 %, ce qui est inférieur au retour sur investissement individuel du cas d’utilisation A.

Cet exemple met en évidence une distinction importante :

le retour sur investissement maximal du portefeuille et la valeur ajoutée nette absolue maximale ne constituent pas la même fonction objectif.

C’est à la direction de déterminer, avant le calcul, quel indicateur doit être optimisé.

Pour l’allocation stratégique du capital, la maximisation de la contribution nette totale à la valeur dans le cadre d’un budget limité peut s’avérer particulièrement pertinente.

3. L’espace de décision invisible derrière les cas d’utilisation à fort ROI

Dès que plusieurs cas d’utilisation sont simultanément envisageables, un espace de décision combinatoire se crée.

Dans un modèle binaire simplifié, chaque cas d’utilisation peut être soit mis en œuvre, soit non mis en œuvre.

Avec N cas d’utilisation pouvant être sélectionnés indépendamment, on obtient théoriquement 2^N combinaisons possibles.

• 7 cas d’utilisation : 2^7 = 128 combinaisons
• 10 cas d'utilisation : 2^10 = 1 024 combinaisons
• 20 cas d'utilisation : 2^20 = 1 048 576 combinaisons
• 30 cas d'utilisation : 2^30 = 1 073 741 824 combinaisons
• 40 cas d'utilisation : 2^40 = 1 099 511 627 776 combinaisons
• 50 cas d'utilisation : 2^50 = 1 125 899 906 842 624 combinaisons
• 100 cas d'utilisation : 2^100 = environ 1,27 × 10^30 combinaisons

Un portefeuille comprenant 50 cas d'utilisation dispose ainsi d'un espace de décision théorique d'environ 1,126 billiard de combinaisons possibles.

Toutes ces combinaisons ne sont pas envisageables en raison de contraintes budgétaires, de limitations en termes de ressources ou de dépendances entre les projets.

Ce ordre de grandeur montre néanmoins pourquoi les ateliers classiques et les procédures de hiérarchisation manuelles ne peuvent couvrir qu’une partie limitée des décisions possibles.

Le défi ne consiste pas à évaluer 50 cas d’utilisation. Il consiste à déterminer, parmi les combinaisons possibles de ces 50 cas d’utilisation, le portefeuille admissible le plus rentable.

4. Pourquoi un classement par retour sur investissement ne conduit pas automatiquement au meilleur résultat

Dans les processus d’investissement classiques, les cas d’utilisation sont souvent classés par ordre de priorité en fonction de leur retour sur investissement attendu.

Les projets présentant le ROI le plus élevé figurent en tête de liste et sont mis en œuvre en priorité.

Cette approche est simple et compréhensible.

Elle ne tient toutefois pas automatiquement compte de la répartition optimale du capital d’investissement disponible.

Trois problèmes structurels apparaissent alors particulièrement souvent.

Premièrement : la concurrence budgétaire

Un seul cas d’utilisation peut mobiliser une part considérable du budget d’investissement.

De ce fait, plusieurs autres mesures économiquement intéressantes ne peuvent plus être mises en œuvre.

Deuxièmement : les interdépendances entre projets

Certains cas d'utilisation peuvent être interdépendants.

Par exemple, une optimisation de la production basée sur l’IA ne peut être mise en œuvre de manière pertinente qu’après la mise en place d’une infrastructure de données spécifique.

Une évaluation isolée du retour sur investissement ne rend pas automatiquement compte de ces interdépendances.

Troisièmement : les contraintes de ressources

Même si des capitaux suffisants sont disponibles, les capacités en personnel ou techniques peuvent limiter la mise en œuvre simultanée de plusieurs mesures.

Le portefeuille le plus rentable doit donc non seulement être finançable, mais aussi réalisable sur le plan organisationnel.

Un classement par retour sur investissement évalue des projets individuels. L’optimisation mathématique de portefeuille examine leur meilleure combinaison possible compte tenu des contraintes réelles.

5. Calculer ex ante les cas d’utilisation à fort retour sur investissement plutôt que de les évaluer ex post

Dans de nombreuses entreprises, le succès économique des investissements n’est mesuré de manière exhaustive qu’après leur mise en œuvre.

Le contrôle de gestion examine alors si les économies, les augmentations de chiffre d’affaires ou les gains d’efficacité prévus se sont effectivement concrétisés.

Cette analyse a posteriori reste indispensable.

Elle ne permet toutefois pas de déterminer automatiquement si une autre combinaison de cas d’utilisation aurait été plus fructueuse.

L’optimisation mathématique ex ante intervient donc avant même la décision d’investissement.

Elle examine quelle combinaison de mesures prévues, dans la limite des moyens disponibles, permet d’obtenir la contribution économique globale attendue la plus élevée.

Pour ce faire, divers facteurs pertinents peuvent être pris en compte :

• Dépenses d’investissement (CAPEX)
• Dépenses d’exploitation courantes (OPEX)
• Recettes attendues
• Économies de coûts prévues
• Dépendances du projet
• Limites en matière de ressources et de capacités
• Pondérations stratégiques
• Contraintes liées aux risques et aux délais

Ces données permettent d'élaborer un modèle mathématique d'optimisation.

Le résultat est une combinaison de projets calculée, optimisée conformément à la fonction objectif et aux contraintes définies.

Le levier économique apparaît ainsi avant l’engagement des capitaux – et non pas seulement lors de l’évaluation a posteriori des résultats.

6. Comment StratePlan optimise mathématiquement les cas d’utilisation à fort retour sur investissement

StratePlan a été développé pour analyser des portefeuilles d’investissements et de projets complexes à l’aide de méthodes d’optimisation mathématiques.

Cette technologie combine des approches issues de la recherche opérationnelle avec des méthodes basées sur l’IA pour rechercher efficacement des combinaisons de projets performantes.

Pour un modèle d’optimisation économique simple, trois informations suffisent dans un premier temps pour chaque cas d’utilisation :

1. ID du projet : identification unique du cas d’utilisation
2. Dépenses : dépenses ou investissements prévus
3. Revenus : recettes attendues ou retours économiques monétisés

Les données peuvent par exemple être fournies via un tableau Excel existant.

De plus, le budget d'investissement disponible est défini.

StratePlan examine les combinaisons possibles de cas d’utilisation et calcule une composition de projet sur la base de la fonction objectif sélectionnée.

Dans le cas de « Maximize Net Contribution », l’accent est mis sur la maximisation de la contribution nette totale attendue.

Le ROI du portefeuille peut également être présenté comme indicateur économique.

Des modèles avancés peuvent prendre en compte des contraintes et des paramètres d’évaluation supplémentaires.

En fonction de la structure du problème et de la méthode d’optimisation utilisée, il est possible de déterminer une solution avérée optimale ou une solution approximativement optimale.

StratePlan ne fournit donc pas un simple classement des cas d’utilisation, mais une combinaison de mesures calculée mathématiquement dans les limites du budget disponible.

7. En direct lors de la réunion du conseil d’administration : quels cas d’utilisation génèrent la contribution économique la plus élevée ?

La valeur stratégique particulière apparaît lorsque l’optimisation du portefeuille est directement intégrée aux décisions de direction.

Imaginons une entreprise qui a identifié 80 cas d’utilisation liés à la numérisation, à l’automatisation et à l’IA.

La somme de tous les investissements prévus dépasse le budget disponible.

La direction doit décider quelles mesures doivent être mises en œuvre.

StratePlan calcule dans un premier temps une combinaison optimisée de projets sur la base des hypothèses économiques existantes.

Différents scénarios peuvent ensuite être examinés lors de la réunion du conseil d’administration.

Scénario A : maximiser la contribution nette

Le directeur financier pose la question suivante :

« Quelle combinaison de nos cas d’utilisation permet d’obtenir la contribution nette attendue la plus élevée avec le budget d’investissement existant ? »

StratePlan calcule une combinaison de projets correspondante.

La direction reçoit un aperçu des mesures sélectionnées, des capitaux nécessaires et de la contribution économique globale attendue.

Scénario B : réduire le budget d’investissement

Le PDG pose la question suivante :

« Quels cas d’utilisation devrions-nous mettre en œuvre si nous devons réduire notre budget de 20 % ? »

La contrainte budgétaire est ajustée.

StratePlan recalcule le portefeuille.

La direction peut ainsi identifier les mesures qui seront supprimées et observer l’évolution de la contribution nette attendue.

Scénario C : accorder plus d’importance aux projets d’IA et d’automatisation

Un autre membre du directoire demande :

« Qu’est-ce qui change si nous accordons une priorité stratégique plus élevée aux projets d’IA et d’automatisation ? »

Les paramètres de pondération correspondants sont ajustés.

Le portefeuille est recalculé et comparé aux scénarios précédents.

Scénario D : capitaux d’investissement supplémentaires

Le directeur financier souhaite savoir :

« Quelle contribution économique supplémentaire pourrions-nous obtenir avec un budget d’investissement supplémentaire de 5 millions d’euros ? »

Le budget est augmenté et une nouvelle optimisation est effectuée.

Cela permet de comparer la valeur ajoutée modélisée à l’apport supplémentaire en capital.

Modifier les paramètres. Recalculer le portefeuille. Comparer les impacts économiques. Prendre des décisions plus éclairées.

C’est ainsi qu’une liste classique de cas d’utilisation devient une base dynamique pour les décisions d’investissement stratégiques.

8. Pourquoi Excel, l’expérience et les ateliers ne suffisent pas à eux seuls

Excel est un outil performant pour les analyses de rentabilité, les analyses de rentabilité et la planification des investissements.

Des méthodes d’optimisation mathématiques peuvent également être mises en œuvre à l’aide de solveurs adaptés.

Le défi se pose lorsque l'on est confronté à de vastes espaces de décision combinatoires comportant de nombreuses variables binaires et des contraintes complexes.

Une simple hiérarchisation dans Excel ne permet pas de représenter automatiquement les combinaisons de projets possibles d’un point de vue mathématique.

Les ateliers et les instances de direction ne peuvent eux aussi discuter que d’un nombre limité de scénarios.

Cela ne signifie pas pour autant que l’expérience humaine soit sans valeur.

Au contraire : la qualité des hypothèses économiques, la définition des objectifs stratégiques et l’évaluation des risques exigent des compétences managériales solides.

Mais l’expérience humaine à elle seule ne permet pas d’explorer exhaustivement des espaces de décision de taille exponentielle.

La combinaison de l’expérience managériale, de données de projet fiables et de l’optimisation mathématique permet de prendre une décision d’investissement plus éclairée qu’une hiérarchisation isolée.

9. Analyse de sensibilité : dans quelle mesure nos cas d’utilisation à fort retour sur investissement sont-ils robustes ?

Les décisions d’investissement reposent sur des hypothèses concernant les évolutions économiques futures.

Les recettes attendues peuvent s’avérer inférieures. Les coûts des projets peuvent augmenter. Les ressources peuvent se raréfier. Les priorités stratégiques peuvent évoluer.

C’est pourquoi une optimisation mathématique du portefeuille ne doit pas se limiter à un seul scénario.

En modifiant de manière ciblée les paramètres d’entrée, il est possible de simuler différentes évolutions économiques.

Voici quelques questions typiques :

• Quels cas d’utilisation restent attractifs même avec un budget d’investissement réduit ?
• Quels projets seront exclus du portefeuille en cas d’augmentation des coûts ?
• Comment la contribution nette évolue-t-elle lorsque les prévisions de recettes sont revues à la baisse ?
• Quelle combinaison de projets résulte d’une modification des pondérations stratégiques ?
• Quelles mesures restent intégrées au portefeuille selon différents scénarios ?

Une telle analyse de sensibilité permet de mettre en évidence la stabilité d’une décision d’investissement calculée lorsque les hypothèses évoluent.

Un ROI élevé ne signifie donc pas seulement un rendement attendu attractif, mais aussi une bonne compréhension des conditions dans lesquelles ces résultats économiques sont réalisables.

10. Coûts d’opportunité : la valeur économique des cas d’utilisation non retenus

Toute décision d’investissement mobilise du capital et des ressources.

Quiconque finance un cas d’utilisation ne peut pas utiliser ce budget simultanément pour d’autres mesures.

Il en résulte des coûts d’opportunité.

Dans les procédures classiques de hiérarchisation des priorités, ces coûts restent souvent partiellement invisibles.

Une entreprise peut sélectionner plusieurs projets économiquement attractifs tout en laissant inexploitée une contribution de valeur supplémentaire considérable.

L’optimisation mathématique de portefeuille permet de comparer le portefeuille initialement prévu à une combinaison optimisée de projets.

À cette fin, les indicateurs suivants peuvent être comparés :

• Besoin total d’investissement
• Valeur ajoutée nette attendue
• ROI du portefeuille
• Cas d'utilisation sélectionnés et non sélectionnés
• Marges budgétaires restantes
• Différences économiques entre les différents portefeuilles

La différence entre les résultats modélisés met en évidence le potentiel d’amélioration économique qui existe dans le cadre des hypothèses retenues.

Souvent, le principal levier ne réside pas dans l’apport de capitaux supplémentaires, mais dans la répartition des capitaux existants entre les combinaisons de mesures les plus rentables.

11. Référence pratique : site de Klybeck à Bâle – un retour sur investissement supérieur d’environ 63 %

La référence StratePlan relative au site de Klybeck à Bâle illustre clairement le potentiel que peut offrir l’optimisation mathématique de portefeuille.

Dans le cadre de l’optimisation de portefeuille pour Central Real Estate AG et Swiss Life AG, les alternatives d’investissement et de projet existantes ont fait l’objet d’une analyse mathématique.

Résultat modélisé :

• Rendement initial du capital : 7,0 %
• Rendement du capital optimisé : 11,4 %
• Amélioration relative du rendement : environ 63 %
• Valeur économique ajoutée supplémentaire modélisée : environ 30 millions de CHF

Cette amélioration a été modélisée en modifiant la combinaison des alternatives d'investissement existantes, à budget identique.

Ces résultats spécifiques au projet ne constituent pas une garantie générale de rendement.

Conclusion principale : une meilleure combinaison des alternatives d’investissement existantes peut permettre d’obtenir une contribution économique globale nettement supérieure, sans budget d’investissement supplémentaire.

12. Dans quels domaines l’optimisation du retour sur investissement (ROI) est-elle particulièrement pertinente ?

L’optimisation mathématique de portefeuille est pertinente partout où de nombreuses opportunités d’investissement se disputent des ressources financières ou opérationnelles limitées.

Portefeuilles d’IA et de numérisation

Les entreprises identifient souvent de nombreuses applications potentielles de l’IA.

Le défi consiste à sélectionner les cas d’utilisation qui génèrent la contribution économique globale la plus élevée dans les limites du budget disponible.

Industrie et production

Les mesures d’automatisation, les investissements dans les machines, les extensions de capacité et les optimisations de processus se disputent les mêmes fonds d’investissement (CAPEX).

Une optimisation mathématique du portefeuille peut faciliter la sélection de combinaisons d’investissements appropriées.

Modernisation informatique

La migration vers le cloud, les projets ERP, la cybersécurité, la modernisation des infrastructures et le développement logiciel doivent souvent être mis en œuvre dans le cadre de budgets informatiques limités.

Les interdépendances entre projets et les contraintes en matière de ressources jouent ici un rôle particulier.

Énergie et développement durable

Les mesures d'efficacité énergétique, les rénovations de bâtiments, la production d'électricité sur site et les projets de décarbonisation peuvent être optimisés conjointement sur la base de critères économiques et stratégiques.

Immobilier

Les rénovations, les développements de projets, les modernisations et les investissements dans des sites peuvent être envisagés dans le cadre d’un budget d’investissement commun.

Collectivités locales et budgets publics

Les villes, les communes et les collectivités publiques sont elles aussi confrontées au défi de financer de nombreux projets d’investissement avec des ressources budgétaires limitées.

Dans ce contexte, outre les indicateurs économiques, des pondérations techniques et des objectifs d’impact social peuvent également être pris en compte dans l’optimisation.

Le dénominateur commun de tous ces cas d’application est la question suivante : quelle combinaison de mesures concurrentes permet d’obtenir le meilleur résultat global défini, compte tenu des contraintes existantes ?

13. Conclusion : un retour sur investissement élevé résulte d’une combinaison judicieuse

Un retour sur investissement élevé n’est pas le fruit du hasard.

Il résulte d’hypothèses économiquement fondées, d’objectifs clairs et d’une allocation appropriée de ressources limitées.

L’évaluation classique individuelle des cas d’utilisation reste importante.

Elle ne permet toutefois pas de répondre automatiquement à la question de savoir quelle combinaison de toutes les mesures prévues constitue le meilleur portefeuille global sur le plan économique.

À mesure que le nombre de cas d’utilisation augmente, l’espace décisionnel théorique croît de manière exponentielle.

Avec seulement 50 projets, on obtient déjà plus d’un billion de combinaisons possibles.

Cette complexité nécessite des méthodes mathématiques d’optimisation spécialisées.

StratePlan permet l’analyse systématique des portefeuilles d’investissement en tenant compte des objectifs économiques, des budgets disponibles et des contraintes définies.

Les entreprises peuvent ainsi calculer différentes combinaisons de projets, comparer divers scénarios et identifier des potentiels économiques inexploités.

La question décisive n’est pas : « Quel cas d’utilisation présente le meilleur retour sur investissement individuel ? »

Mais : quelle combinaison de nos cas d’utilisation génère la contribution économique globale la plus élevée avec le capital disponible ?

C’est précisément là que commence la transition entre la hiérarchisation classique des cas d’utilisation et l’optimisation mathématique de portefeuille.

StratePlan – Mêmes projets. Même budget. Combinaison optimale. Meilleurs résultats.

FAQ – Calculer les cas d’utilisation à fort retour sur investissement (ROI) à l’aide de l’IA

Que signifie concrètement « calculer les cas d’utilisation à fort retour sur investissement grâce à l’IA » ?

Cela signifie ne pas évaluer les mesures d’investissement et d’optimisation prévues uniquement au cas par cas, mais analyser leurs impacts économiques en tant que portefeuille global.

Ce processus intègre les coûts d’investissement, les retours attendus, les budgets disponibles et, le cas échéant, d’autres contraintes dans un modèle d’optimisation mathématique.

L’objectif est d’identifier une combinaison de projets particulièrement performante sur le plan économique.

Pourquoi un calcul classique du retour sur investissement par cas d’utilisation ne suffit-il pas ?

Parce qu’un ROI individuel élevé ne conduit pas automatiquement à la contribution économique globale la plus élevée.

Les cas d’utilisation se font concurrence pour obtenir des budgets et des ressources. De plus, les interdépendances entre projets et les contraintes temporelles peuvent influencer leur faisabilité globale.

Une optimisation mathématique du portefeuille prend en compte ces interactions au sein d’un modèle décisionnel commun.

En quoi StratePlan se distingue-t-il d’une hiérarchisation classique sur Excel ?

Une hiérarchisation classique sur Excel classe souvent les projets en fonction du ROI, de la rentabilité ou de l’importance stratégique.

StratePlan, en revanche, examine les combinaisons de projets possibles à l’aide de méthodes d’optimisation mathématiques spécialisées.

Cela permet d’identifier des portefeuilles qui pourraient être négligés si l’on se basait uniquement sur un classement.

Excel lui-même peut également résoudre des problèmes d’optimisation grâce à des extensions Solver adaptées. Les différences réelles de performances dépendent de la taille du problème, de la structure du modèle et de la méthode utilisée.

Quelles données sont nécessaires pour un premier calcul ?

Pour un modèle d’optimisation économique simple, trois informations sont d’abord nécessaires pour chaque cas d’utilisation :

• ID du projet
• Dépenses – dépenses prévues
• Revenus – recettes attendues ou retours économiques

De plus, le budget d'investissement disponible est défini.

Pour des modèles plus complexes, d’autres paramètres tels que les interdépendances entre projets, les ressources, les risques et les contraintes de temps peuvent être ajoutés.

StratePlan peut-il calculer le ROI maximal du portefeuille ?

L’objectif économique doit être clairement défini avant le calcul.

La maximisation de la contribution nette absolue et celle du retour sur investissement (ROI) du portefeuille sont deux problèmes mathématiques distincts.

Dans le cas de « Maximize Net Contribution », la contribution nette totale attendue du portefeuille est considérée comme l’objectif.

Le ROI du portefeuille peut être indiqué à titre complémentaire et utilisé pour comparer différents scénarios.

Comment l’optimisation mathématique gère-t-elle l’incertitude ?

Les hypothèses incertaines peuvent être examinées à l’aide de différents scénarios et d’analyses de sensibilité.

Par exemple, il est possible de modifier les coûts d’investissement, les prévisions de recettes ou les budgets disponibles, puis de recalculer les portefeuilles qui en résultent.

Une optimisation des risques explicitement probabiliste nécessite des modèles mathématiques supplémentaires et des données d’entrée correspondantes.

Le cas d’utilisation présentant le ROI le plus élevé est-il automatiquement le meilleur investissement ?

Non.

Un cas d’utilisation peut générer un rendement individuel élevé tout en immobilisant des capitaux qui, dans une autre combinaison de projets, permettraient d’obtenir une contribution nette absolue plus élevée.

C’est pourquoi les objectifs économiques et les contraintes existantes doivent être pris en compte conjointement.

Pour quelles entreprises l’optimisation de portefeuille à fort retour sur investissement est-elle particulièrement intéressante ?

Elle est particulièrement pertinente pour les entreprises ayant de nombreux projets d’investissement concurrents et des budgets d’investissement (CAPEX) limités.

Les domaines d’application typiques sont l’industrie, la production, la numérisation, l’informatique, l’énergie, l’immobilier et les programmes de transformation stratégique.

Les organismes publics peuvent également recourir à l’optimisation mathématique de portefeuille lorsqu’ils doivent sélectionner différents projets soumis à des contraintes budgétaires communes.

Dans quel délai une première optimisation de portefeuille peut-elle être réalisée ?

Si les données de projet nécessaires sont déjà disponibles, un premier calcul peut être préparé avec seulement quelques paramètres d'entrée.

Le temps de calcul proprement dit dépend du nombre de projets, de la structure du problème, des contraintes et de la méthode d’optimisation utilisée.

Pour les portefeuilles plus complexes, la préparation et la validation des données d’entrée peuvent prendre plus de temps que le calcul mathématique lui-même.

Puis-je simuler différents budgets d’investissement ?

Oui. Différentes limites budgétaires peuvent être modélisées sous forme de scénarios alternatifs.

Cela permet d’examiner quelle combinaison de projets est sélectionnée en cas de budget d’investissement plus faible ou plus élevé, et comment évolue la contribution économique globale attendue.

L'IA remplace-t-elle la décision de la direction ?

Non.

La direction définit les objectifs stratégiques, les hypothèses économiques et les contraintes.

StratePlan calcule, sur cette base, une combinaison de projets optimisée.

La décision finale et la responsabilité incombent aux dirigeants compétents.

Quelle est la principale différence entre la hiérarchisation et l’optimisation de portefeuille ?

La hiérarchisation établit un classement des différents projets.

L’optimisation de portefeuille examine quelle combinaison de ces projets permet d’obtenir le meilleur résultat global compte tenu des contraintes définies.

Le meilleur classement n’est donc pas automatiquement le meilleur portefeuille d’investissement.

Quelle est la valeur ajoutée économique supplémentaire que recèlent vos cas d’utilisation ?

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