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Conseil en matière de PPM gouvernemental avec aide à la décision basée sur l'IA
Aide à la décision basée sur l'IA pour les ministères, les gouvernements et les institutions publiques – de la hiérarchisation des projets à l'optimisation interministérielle des portefeuilles
Résumé : Quel potentiel d’impact supplémentaire recèlent les budgets publics existants ?
Et si les gouvernements pouvaient obtenir un impact social plus important avec les mêmes ressources budgétaires – simplement en combinant mieux leurs programmes et investissements prévus ?
Les gouvernements, les ministères et les institutions publiques sont confrontés à un défi complexe : des besoins d’investissement croissants, des ressources budgétaires limitées, des engagements à long terme et des objectifs politiques concurrents.
Les infrastructures, l’éducation, la numérisation, la défense, l’énergie, la lutte contre le changement climatique, la construction de logements et la protection sociale se disputent les ressources financières et organisationnelles.
Chaque mesure peut être justifiée sur le plan technique, requise sur le plan juridique ou souhaitée sur le plan politique.
Mais une question cruciale reste souvent sans réponse :
la somme de toutes les mesures prévues constitue-t-elle réellement la meilleure combinaison possible dans le cadre des ressources budgétaires disponibles ?
La gestion classique des projets et des portefeuilles publics (PPM) facilite la planification, l’évaluation, la hiérarchisation et le pilotage des projets publics.
L’optimisation mathématique de toutes les combinaisons de projets admissibles constitue toutefois une tâche à part entière.
Avec seulement 50 décisions binaires concernant les projets, on obtient théoriquement 2^50 = 1 125 899 906 842 624 portefeuilles possibles.
Cela correspond à environ 1,126 billion de combinaisons théoriques.
Aucun ministère ni aucune commission budgétaire ne peut appréhender l’intégralité de cet espace décisionnel en comparant manuellement les différentes variantes.
C’est là qu’intervient l’optimisation mathématique de portefeuille assistée par l’IA.
StratePlan associe des méthodes issues de la recherche opérationnelle à des approches d’optimisation basées sur l’IA afin d’étudier systématiquement de vastes espaces de décision combinatoires.
En tenant compte d’objectifs, de budgets et de contraintes définis, il est possible d’identifier et de comparer entre elles des combinaisons de projets performantes sur les plans économique et social.
La question décisive n’est pas seulement : quelles mesures publiques sont pertinentes ?
Mais : quelle combinaison des mesures disponibles permet d’atteindre, dans le cadre des conditions en vigueur, l’utilité globale économique et sociale la plus élevée ?
1. Pourquoi la stratégie publique est-elle également un problème mathématique de gestion de portefeuille ?
Les décisions d’investissement public s’inscrivent dans des structures institutionnelles complexes.
Les ministères élaborent des programmes. Les services spécialisés formulent les besoins. Les services budgétaires évaluent les marges de manœuvre financières. Les gouvernements fixent les priorités politiques. Les parlements décident de l’affectation des crédits budgétaires.
Ces processus sont indispensables à la légitimité démocratique, à la légalité et à la responsabilité publique.
Ils ne garantissent toutefois pas automatiquement que la combinaison de mesures retenue soit mathématiquement optimale au regard des objectifs et des contraintes définis.
Un programme d’investissement peut, par exemple, être judicieux sur le plan économique, tout en immobilisant des ressources qui permettraient à d’autres programmes d’apporter une contribution globale plus importante.
Plusieurs projets de numérisation peuvent nécessiter les mêmes compétences spécialisées.
Les projets d’infrastructure peuvent être interdépendants.
Les programmes de financement peuvent se compléter mutuellement ou se disputer des ressources budgétaires limitées.
Il en résulte un problème de gestion de portefeuille complexe.
L’impact des investissements publics ne résulte pas uniquement de la qualité des mesures individuelles, mais aussi de leur combinaison, de leur calendrier de mise en œuvre et de la répartition des ressources.
2. Pourquoi la gestion classique des projets et portefeuilles (PPM) par les pouvoirs publics ne suffit pas à elle seule
La gestion publique des projets et des portefeuilles (PPM) aide les gouvernements et les institutions publiques à piloter leurs projets et programmes de manière structurée.
Parmi les outils typiques, on trouve :
- les évaluations de projets et les analyses de rentabilité
- Matrices de priorisation
- Planification budgétaire et des investissements
- Contrôle de gestion des programmes et des projets
- Indicateurs d'impact et systèmes d'indicateurs clés de performance (KPI)
- Gestion budgétaire par ministère
- Rapports sur les risques et l'avancement
Ces outils garantissent la transparence et facilitent la gestion des projets publics.
Un classement des différents projets ne permet toutefois pas automatiquement de déterminer la meilleure combinaison.
Un projet ayant un impact individuel élevé peut mobiliser tant de ressources que plusieurs autres projets ne pourront plus être mis en œuvre.
Ces autres mesures pourraient, ensemble, générer un bénéfice social global plus important.
La meilleure mesure prise isolément ne fait pas nécessairement partie du meilleur portefeuille global.
C’est pourquoi la gestion de projets et de programmes (PPM) moderne nécessite, outre l’évaluation et la hiérarchisation des projets, un niveau d’optimisation mathématique.
3. L’espace décisionnel exponentiel : 50 projets correspondent à plus d’un billion de combinaisons
Si chaque projet peut être soit sélectionné, soit écarté, on obtient théoriquement, pour N projets, 2^N combinaisons possibles.
L’espace de décision croît de manière exponentielle.
| Nombre de projets | Combinaisons théoriques |
|---|---|
| 10 | 1 024 |
| 15 | 32 768 |
| 20 | 1 048 576 |
| 25 | 33 554 432 |
| 30 | 1 073 741 824 |
| 40 | 1 099 511 627 776 |
| 50 | 1 125 899 906 842 624 |
Avec 50 projets, on obtient ainsi environ 1,126 billion de portefeuilles théoriquement possibles.
À titre de comparaison : selon les estimations astronomiques, la Voie lactée contient environ 100 à 400 milliards d’étoiles.
Un espace de décision binaire comprenant 50 projets recèle donc nettement plus de combinaisons que notre galaxie ne compte d’étoiles.
Toutes ces combinaisons ne sont pas admissibles sur le plan juridique, financier ou organisationnel.
Les obligations légales, les limites budgétaires, les contraintes en matière de ressources et les interdépendances entre projets restreignent l’espace de décision admissible.
Néanmoins, l’ordre de grandeur illustre bien l’ampleur du défi mathématique.
La gestion de projet gouvernementale (PPM) doit non seulement évaluer des projets individuels, mais aussi déterminer une combinaison performante au sein d’un espace de décision en croissance exponentielle.
4. Le véritable goulot d’étranglement : l’allocation interministérielle des capitaux
Les budgets publics sont souvent répartis entre les ministères, les départements, les programmes et les institutions subordonnées.
Chaque unité organisationnelle poursuit des missions et des objectifs définis.
Au sein de ces domaines de compétence, les projets peuvent être hiérarchisés de manière judicieuse et les ressources utilisées efficacement.
Cependant, l’optimisation isolée de sous-portefeuilles individuels peut aboutir à un bénéfice global moindre qu’une approche coordonnée.
Un exemple :
un programme de numérisation nécessite des spécialistes en informatique qui sont également affectés à un projet d’infrastructure.
Ces deux projets peuvent se justifier économiquement pris séparément.
Leur mise en œuvre parallèle peut toutefois entraîner des goulots d’étranglement au niveau des ressources.
Une optimisation commune du portefeuille peut tenir compte de ces interdépendances, à condition que les données et les contraintes nécessaires soient disponibles.
Cela ne signifie toutefois pas que les crédits budgétaires puissent être transférés à volonté d’un ministère à l’autre.
Les compétences des ministères, les affectations spécifiques des fonds et les dispositions budgétaires doivent être expressément prises en compte.
L’optimisation interministérielle n’implique pas la suppression des compétences politiques ou juridiques. Elle consiste à étudier, dans le cadre de ces compétences, des alternatives supplémentaires performantes sur le plan économique et social.
5. Que signifie le ROI dans le secteur public ?
Dans les entreprises, le retour sur investissement (ROI) est un indicateur de rentabilité économique.
Dans le secteur public, l’évaluation est plus complexe.
Les investissements publics poursuivent souvent des objectifs qui ne se traduisent pas directement par des retombées financières mesurables.
En voici quelques exemples :
- l'amélioration de la qualité de l'éducation
- Renforcement de la sécurité routière
- Réduction des émissions de CO₂
- Amélioration des soins de santé
- Renforcement des capacités administratives numériques
- Renforcement de la compétitivité économique
- Amélioration de la participation sociale
- Renforcement de la résilience de l'État
C'est pourquoi il convient de faire la distinction entre le retour sur investissement financier et l'impact social.
Un retour sur investissement économique peut être calculé à partir de données monétaires appropriées.
L'impact social, en revanche, peut être mesuré à l'aide d'indicateurs d'impact définis, de scores d'impact ou d'autres modèles d'évaluation.
Si plusieurs dimensions d’impact doivent être comparées entre elles, celles-ci doivent être définies de manière cohérente et, le cas échéant, pondérées.
Un indice d’impact social plus élevé n’est pas automatiquement synonyme d’un retour sur investissement financier plus élevé.
L’optimisation mathématique peut soutenir ces deux perspectives, à condition que les objectifs et les contraintes respectifs soient modélisés de manière appropriée.
6. Évaluer mathématiquement l’impact social : scores d’impact et pondérations stratégiques
Les programmes publics poursuivent souvent plusieurs objectifs à la fois.
Un projet d’infrastructure peut, par exemple, favoriser le développement économique, renforcer la sécurité routière et réduire les émissions.
Un programme éducatif peut, à long terme, améliorer les qualifications de la main-d’œuvre et renforcer la participation sociale.
Ces impacts ne peuvent pas être comparés directement les uns aux autres sans autre forme de procès.
Une solution consiste à définir des indicateurs d’impact standardisés.
Par exemple :
- Contribution économique
- Impact éducatif
- Impact social
- Impact climatique
- Impact sur les infrastructures
- Résilience stratégique
Les décideurs politiques peuvent déterminer quels objectifs revêtent une importance particulière au sein d’un programme ou d’un portefeuille.
Un modèle de pondération illustratif pourrait, par exemple, utiliser les priorités suivantes :
- 30 % d’impact économique
- 25 % Éducation et participation sociale
- 20 % : infrastructures et sécurité d'approvisionnement
- 15 % Impact climatique
- 10 % de résilience stratégique
Ces pondérations ne constituent pas une recommandation générale.
Elles servent exclusivement à illustrer un modèle d'évaluation possible.
Les indicateurs sous-jacents doivent être ramenés à des échelles comparables et définis de manière méthodologiquement transparente.
Les mathématiques ne déterminent pas quels sont les bons objectifs politiques. Elles examinent quelle combinaison de projets répond le mieux aux objectifs fixés dans le cadre des contraintes autorisées.
7. Simulation budgétaire et optimisation simultanée du portefeuille
Un service de conseil moderne en gestion de projet pour les pouvoirs publics (PPM) peut combiner deux tâches analytiques distinctes.
La première tâche est la simulation budgétaire.
Elle examine comment les conditions-cadres financières évoluent selon différentes hypothèses.
La deuxième tâche est l’optimisation mathématique de portefeuille.
Elle examine quelle combinaison de projets permet d’atteindre la contribution cible la plus élevée dans le cadre des contraintes définies.
Une simulation budgétaire examine par exemple :
- les variations des recettes publiques
- l'évolution des dépenses publiques
- les marges de manœuvre en matière d’investissement et de financement
- les charges budgétaires pluriannuelles
- les obligations en matière d'intérêts et de remboursement
- Incidences des différentes hypothèses budgétaires
Une optimisation de portefeuille examine par exemple :
- Quels projets devraient être sélectionnés dans le cadre d’un budget
- Quelle combinaison permet d’obtenir l’utilité totale définie la plus élevée
- Quelles mesures évincent d’autres projets
- Comment les projets obligatoires modifient le résultat
- Quelles alternatives apparaissent avec d’autres limites budgétaires
- Comment les pondérations stratégiques influencent la sélection des projets
En combinant ces deux modèles, il est possible de comparer différents scénarios financiers avec des portefeuilles d'investissement optimisés.
Modifier les hypothèses budgétaires. Recalculer la combinaison de projets. Comparer les impacts financiers et sociaux.
Une telle solution intégrée suppose que la simulation budgétaire et le modèle d’optimisation soient reliés entre eux tant sur le plan technique que métier.
8. Exemple pratique : 50 projets d’investissement publics et un budget limité
Considérons un programme d’investissement public simplifié.
Une administration prévoit 50 projets d’investissement.
Les besoins d’investissement totaux s’élèvent à 220 millions d’euros.
Le budget d'investissement disponible s'élève à 81 millions d'euros.
Les besoins liés aux projets dépassent donc les fonds disponibles de 139 millions d’euros.
L'administration doit faire un choix.
Une hiérarchisation classique pourrait classer les projets en fonction de leur urgence, de leur importance politique et de leur évaluation technique.
Une optimisation mathématique du portefeuille examine en revanche quelle combinaison permet d'obtenir la contribution globale définie la plus élevée dans la limite budgétaire de 81 millions d'euros.
De plus, il est possible de prendre en compte des contraintes obligatoires, les interdépendances entre projets et des pondérations stratégiques.
Quelles questions peut-on ainsi examiner ?
- Quelle combinaison de projets permet d’obtenir le bénéfice global modélisé le plus élevé avec un budget de 81 millions d’euros ?
- Comment la sélection évolue-t-elle si le budget est ramené à 70 millions d’euros ?
- Quelles mesures supplémentaires deviennent possibles avec un budget de 90 millions d’euros ?
- Comment le portefeuille évolue-t-il si l'on accorde une plus grande importance aux mesures en matière d'éducation ?
- Quelles sont les répercussions des projets d’infrastructure obligatoires ?
- Quels conflits d'objectifs économiques et sociaux apparaissent ?
Les résultats peuvent être comparés au plan d'investissement initial.
Cela permet de déterminer si d’autres combinaisons de projets au sein du modèle permettent d’obtenir une contribution globale plus élevée.
Le levier économique ne réside peut-être pas dans des ressources budgétaires supplémentaires, mais dans une meilleure combinaison des investissements déjà prévus.
9. Contraintes juridiques et organisationnelles : pourquoi l’optimisation publique nécessite plus que des calculs mathématiques
L’optimisation des programmes d’investissement publics diffère considérablement de celle d’un budget d’entreprise librement disponible.
Les fonds publics sont soumis à des contraintes juridiques et institutionnelles.
Parmi celles-ci figurent notamment :
- les affectations budgétaires prévues par la loi
- les missions obligatoires prévues par la loi
- les compétences ministérielles
- Crédits d'engagement pluriannuels
- Conditions relatives aux aides financières
- Droit des marchés publics et des achats
- Obligations contractuelles
- Capacités en termes de personnel et d'organisation
Ces conditions-cadres doivent être prises en compte lors de la modélisation mathématique.
Un projet juridiquement contraignant ne doit pas être traité comme une alternative d’investissement librement choisie.
De même, les crédits budgétaires affectés à un usage précis ne peuvent être utilisés à d’autres fins sans base juridique correspondante.
L’optimisation peut donc s’effectuer à différents niveaux.
Optimisation au sein d’un ministère
Un ministère optimise la sélection des projets dont il dispose dans les limites de son propre budget.
Optimisation au sein d’un programme
Un programme de subventions ou d’investissement examine différentes combinaisons de projets au regard de ses critères spécifiques.
Optimisation coordonnée entre ministères
Plusieurs ministères examinent les interdépendances et les contraintes de ressources communes, sans pour autant remettre automatiquement en cause les compétences existantes.
Analyse stratégique de scénarios
Le gouvernement examine les répercussions que des conditions-cadres politiques ou financières alternatives auraient sur des portefeuilles d’investissement potentiels.
L’optimisation mathématique doit s’aligner sur les marges de manœuvre juridiques et organisationnelles réelles.
10. Comment StratePlan soutient la gestion de portefeuille gouvernementale (PPM) et les programmes d’investissement publics
StratePlan a été développé pour l’optimisation mathématique de portefeuilles d’investissements et de projets complexes.
Cette technologie combine des méthodes issues de la recherche opérationnelle avec des approches basées sur l’intelligence artificielle.
L’accent est mis sur l’analyse des combinaisons de projets possibles dans le cadre d’objectifs et de contraintes définis.
Pour établir un modèle d’optimisation économique de base, seules trois informations par projet sont initialement requises :
- ID du projet : identification unique de la mesure
- Dépenses : dépenses prévues
- Revenus : recettes attendues ou retours économiques
Le budget disponible est également défini.
Les données peuvent, par exemple, être reprises à partir d’une liste de projets Excel existante.
Avec la fonction objectif « Maximize Net Contribution », la contribution nette totale attendue du portefeuille sélectionné est maximisée.
Le retour sur investissement (ROI) du portefeuille peut également être présenté comme indicateur économique.
Pour les programmes publics ayant des objectifs non monétaires, des indicateurs d’impact et des modèles d’évaluation supplémentaires sont nécessaires.
En fonction de la modélisation, d’autres exigences peuvent être prises en compte :
- Pondérations stratégiques
- Projets contraignants
- Dépendances entre projets
- Contraintes budgétaires
- Limites en matière de ressources
- Conditions de financement pluriannuelles
- Critères de risque et de durabilité
La prise en compte concrète de ces exigences nécessite une modélisation technique et spécialisée adaptée.
StratePlan complète le conseil classique aux pouvoirs publics en y ajoutant un niveau d’optimisation mathématique pour les décisions d’investissement public.
11. Qu’est-ce qui distingue l’aide à la décision basée sur l’IA de l’IA générative ?
Le terme « intelligence artificielle » recouvre différentes technologies et différents domaines d’application.
Pour l’administration publique, il est important d’établir une distinction claire.
IA générative
L'IA générative permet de résumer des textes, de créer des documents, de structurer des informations et de préparer des dossiers décisionnels.
Analyse prédictive
Les modèles prédictifs permettent d'estimer les évolutions futures à partir des données existantes.
Optimisation mathématique de portefeuille
Les méthodes d'optimisation mathématiques recherchent les décisions les plus performantes au sein d'un espace de décision formellement défini.
Ils prennent en compte les fonctions objectif, les variables de décision et les contraintes.
StratePlan intervient précisément dans ce troisième domaine.
Il ne s’agit pas en premier lieu de générer un texte sur les décisions possibles.
Il s’agit d’étudier mathématiquement différentes combinaisons de projets.
L'IA générative facilite le traitement de l'information. L'intelligence décisionnelle mathématique facilite le calcul des alternatives d'action.
12. En direct du Conseil des ministres : cinq questions, cinq scénarios mathématiques
L’un des principaux avantages de l’optimisation mathématique de portefeuille réside dans la possibilité de comparer différentes conditions-cadres entre elles.
Scénario A : le budget d’investissement existant
Un ministre des Finances pose la question suivante :
« Quelle combinaison de nos mesures d’investissement prévues permet d’obtenir la contribution globale définie la plus élevée dans les limites du budget disponible ? »
Le portefeuille d’investissement est optimisé dans le respect des contraintes budgétaires et d’impact définies.
Scénario B : réduction du budget d’investissement
Le gouvernement pose la question suivante :
« Quelles mesures devrions-nous choisir si notre budget d’investissement doit être réduit de 15 % ? »
La limite budgétaire est ajustée et le portefeuille recalculé.
Scénario C : mesures stratégiquement obligatoires
Un ministre demande :
« Comment le portefeuille global évolue-t-il si certains projets d’infrastructure doivent impérativement être mis en œuvre ? »
Les mesures concernées sont prises en compte en tant que contraintes obligatoires.
Scénario D : pondération accrue de l’impact sociétal
Le gouvernement demande :
« Comment la combinaison de projets évolue-t-elle lorsque les impacts éducatifs et sociaux sont davantage pris en compte ? »
Les paramètres d’évaluation correspondants sont ajustés et le portefeuille est à nouveau optimisé.
Scénario E : Fonds d’investissement supplémentaires
Une commission budgétaire pose la question suivante :
« Quelles mesures supplémentaires pourrions-nous financer si des fonds d’investissement supplémentaires devenaient disponibles ? »
Le budget est ajusté et une nouvelle combinaison de projets est calculée.
Définir les objectifs politiques. Fixer les contraintes budgétaires. Calculer les portefeuilles d’investissement. Comparer les impacts.
La décision politique revient aux institutions démocratiques compétentes.
13. Rendre visibles les coûts d’opportunité des investissements publics
Toute décision d’investissement public mobilise des ressources financières et organisationnelles.
Ces ressources ne sont alors plus disponibles pour d’autres mesures.
Il en résulte des coûts d'opportunité.
Une optimisation mathématique du portefeuille peut aider à quantifier ces coûts dans le cadre d’un modèle défini.
Supposons qu’un ministère ait prévu une combinaison donnée de projets.
L’optimisation identifie une combinaison alternative présentant une contribution globale modélisée plus élevée.
La différence met en évidence le potentiel d’amélioration économique ou sociale par rapport à la planification initiale.
Si un projet supplémentaire est ensuite intégré de manière contraignante, le portefeuille peut être réoptimisé en tenant compte de cette nouvelle contrainte.
Cela permet d’examiner :
- quels autres projets sont écartés
- Comment évolue la contribution économique globale
- quels indicateurs d’impact social sont concernés
- Quelles ressources supplémentaires sont nécessaires
- Quelles alternatives existent dans le cadre des nouvelles exigences
Un optimum global démontré mathématiquement permet de déterminer avec précision l'écart d'une solution choisie par rapport à l'optimum global au sein du modèle.
Dans le cas de méthodes approximatives, il est possible dans un premier temps d’indiquer l’écart par rapport à la meilleure solution trouvée.
Le calcul mathématique rend les conflits d’objectifs plus compréhensibles, sans pour autant se substituer à l’évaluation politique de ces conflits.
14. Ex ante plutôt qu’exclusivement ex post : améliorer les décisions d’investissement public avant leur mise en œuvre
Les cours des comptes et autres institutions de contrôle examinent notamment la légalité, la régularité et l’efficacité de l’utilisation des fonds publics.
Une part importante du contrôle public s’effectue pendant ou après la mise en œuvre.
Or, le choix fondamental des mesures d’investissement est déjà effectué en amont.
L’optimisation mathématique de portefeuille intervient donc au stade de la décision ex ante.
Elle permet d’étudier différentes combinaisons de projets avant que les crédits budgétaires ne soient engagés à long terme.
Cela permet de comparer entre eux différents scénarios d’investissement.
Par exemple :
- Planification initiale des investissements
- Combinaison de projets optimisée mathématiquement
- Portefeuille tenant compte des contraintes politiques contraignantes
- Portefeuille avec un budget réduit
- Portefeuille avec des pondérations stratégiques modifiées
Ces comparaisons apportent une transparence supplémentaire quant aux conséquences économiques et sociales des différentes décisions.
L’optimisation ex ante ne remplace pas le contrôle des finances publiques. Elle le complète en fournissant une base décisionnelle mathématique avant l’engagement des fonds.
15. Programmes gouvernementaux pluriannuels et stratégies d’investissement
De nombreux programmes d’investissement publics s’étendent sur plusieurs exercices budgétaires ou législatures.
Les projets d’infrastructure nécessitent souvent de longs délais de planification et de mise en œuvre.
Outre les investissements initiaux, les programmes de numérisation entraînent des coûts d’exploitation et de maintenance permanents.
Les programmes de subventions peuvent entraîner des engagements financiers pluriannuels.
Une optimisation réaliste du portefeuille doit tenir compte de ces relations temporelles, dans la mesure où elles sont pertinentes pour la prise de décision.
Parmi les paramètres de modélisation possibles, on peut citer :
- les budgets d'investissement annuels
- Durées des projets
- Calendrier de financement
- Apports de subventions
- Crédits d'engagement
- Effectifs et capacités de mise en œuvre
- Coûts d'exploitation et d'entretien à long terme
- Interdépendances entre les projets
Si l’on utilise un modèle multi-périodes adapté, il est également possible d’étudier à quel moment certains projets devraient être mis en œuvre.
La question stratégique ne se limite alors pas à : « Quels projets faut-il financer ? »
Mais aussi : « Quels projets doivent être mis en œuvre, dans quel ordre et au cours de quels exercices budgétaires ? »
16. Mise en œuvre organisationnelle : comment mettre en place la gestion de projet gouvernementale (PPM) à l’aide de l’optimisation mathématique
La mise en place d’une aide à la décision mathématique ne nécessite pas forcément une réorganisation complète des processus budgétaires publics.
Une approche judicieuse consiste à commencer par un portefeuille d’investissements clairement délimité.
Étape 1 : définir le champ de décision
Un ministère, une administration ou un organisme responsable d’un programme définit les mesures d’investissement qui doivent être examinées dans un cadre décisionnel commun.
Étape 2 : structurer les données du projet
Les mesures existantes sont regroupées au sein d’une structure de données uniforme.
Pour une optimisation économique de base, l’identifiant du projet, les dépenses et les recettes attendues peuvent servir de point de départ.
Étape 3 : Définir les contraintes juridiques et financières
Les mesures contraignantes, les affectations de fonds, les limites budgétaires et autres contraintes sont recensées.
Étape 4 : Définir les objectifs et le modèle d’impact
Les décideurs compétents définissent les objectifs économiques et sociaux.
En cas de dimensions d’impact multiples, un modèle d’évaluation compréhensible est nécessaire.
Étape 5 : Calculer les portefeuilles alternatifs
L'optimisation mathématique examine les combinaisons de projets admissibles et identifie les alternatives les plus performantes.
Étape 6 : Évaluer les résultats sur le plan technique et politique
Les scénarios calculés sont examinés sous l'angle de la légalité, de la faisabilité, de la rentabilité et de l'impact social.
Étape 7 : Intégration dans les processus décisionnels existants
Les résultats peuvent être intégrés comme base décisionnelle supplémentaire dans la planification budgétaire, le pilotage des programmes et les travaux des instances décisionnelles.
La mise en œuvre organisationnelle est particulièrement efficace lorsque les pouvoirs de décision, les budgets, la responsabilité des projets et les critères d’évaluation sont clairement définis.
17. Pourquoi le conseil aux pouvoirs publics assisté par l’IA ne remplace pas une décision politique
Les décisions publiques ne reposent pas exclusivement sur des objectifs d’optimisation économique.
La légitimité démocratique, les droits fondamentaux, les obligations légales, l’équité distributive et la responsabilité politique restent indispensables.
Une optimisation mathématique ne peut pas prendre ces décisions de fond de manière autonome.
Elle nécessite des objectifs et des contraintes clairement définis.
Ce sont les décideurs politiques qui déterminent :
- quels sont les objectifs poursuivis
- quelles mesures sont légalement et politiquement admissibles
- quels projets doivent être mis en œuvre de manière contraignante
- quelles dimensions d’impact doivent être prises en compte
- quelles sont les contraintes financières et organisationnelles applicables
L'optimisation mathématique examine ensuite quelle combinaison de projets répond particulièrement bien à ces exigences dans le cadre du modèle défini.
Le résultat constitue une base décisionnelle transparente.
Elle ne remplace en rien le processus démocratique de formation de la volonté.
Ce sont les responsables politiques qui fixent les objectifs. Les mathématiques analysent les conséquences des différentes voies permettant d’atteindre ces objectifs.
18. Du conseil gouvernemental classique à la « Decision Intelligence »
Le conseil aux pouvoirs publics traditionnel accompagne les institutions publiques dans l’élaboration de stratégies, la conception organisationnelle, la gestion de projets et l’analyse d’impact.
L’intelligence décisionnelle mathématique ajoute une nouvelle dimension à ces prestations.
Elle permet non seulement de discuter des différentes options de manière qualitative, mais aussi de les calculer systématiquement à l’aide de modèles définis.
Trois questions permettent d’illustrer cette différence.
Business Intelligence
Que s'est-il passé et comment évolue notre portefeuille ?
Conseil en stratégie et en gouvernance
Quels objectifs et quelles options d’action devrions-nous envisager ?
Intelligence décisionnelle mathématique
Quelle combinaison admissible de nos options d’action permet d’atteindre la contribution maximale à l’objectif dans le cadre défini ?
Ces approches ne se substituent pas les unes aux autres.
Elles peuvent se compléter mutuellement.
StratePlan se positionne comme un niveau de décision mathématique entre la définition des objectifs stratégiques et la mise en œuvre opérationnelle.
19. Potentiels d’amélioration économique : ce que l’optimisation mathématique peut réellement apporter
Une meilleure combinaison des projets d’investissement existants peut permettre de réaliser des avantages économiques considérables.
L’ampleur de ces avantages dépend toutefois de la liste concrète des projets, des budgets disponibles, des contraintes et de la fonction objectif choisie.
On ne peut en déduire une amélioration générale du retour sur investissement public ou de l’impact sociétal.
Le site de Klybeck à Bâle sert de référence pratique pour l’optimisation économique de portefeuille.
L’application de StratePlan sur ce site a permis de constater une augmentation du taux de rendement du capital modélisé, qui est passé de 7,0 % à 11,4 %.
Cela correspond à une amélioration relative du rendement d’environ 63 % à budget identique.
La valeur économique ajoutée modélisée s’élevait à environ 30 millions de CHF.
Cette référence concerne un portefeuille immobilier et d’investissement et n’est pas directement transposable aux programmes publics.
En particulier, on ne peut en déduire aucune amélioration générale des indicateurs d’impact social.
Pour les gouvernements et les ministères, le potentiel d’amélioration réel doit être calculé à partir des données budgétaires, des données relatives aux projets et des données d’impact correspondantes.
20. Conclusion : ne pas se contenter de hiérarchiser les stratégies publiques, mais les optimiser mathématiquement
Les gouvernements, les ministères et les institutions publiques doivent concilier de nombreux projets d’investissement dans le cadre de ressources budgétaires limitées et d’un cadre juridique complexe.
L’évaluation des projets individuels reste une base indispensable.
Elle ne répond toutefois pas automatiquement à la question de savoir quelle est la combinaison la plus performante, sur le plan économique et social, de toutes les mesures admissibles.
Pour 50 décisions binaires concernant des projets, il existe théoriquement plus d’un billion de combinaisons possibles.
Cet espace décisionnel ne peut être entièrement appréhendé par une hiérarchisation manuelle et des discussions de scénarios classiques.
L’optimisation mathématique de portefeuille assistée par l’IA permet d’étudier systématiquement différentes combinaisons d’investissements.
Associée à une simulation budgétaire, elle permet de comparer entre eux différents cadres financiers, priorités stratégiques et spécifications de projet.
Pour ce faire, StratePlan associe des méthodes issues de la recherche opérationnelle à des approches d’optimisation basées sur l’IA.
La responsabilité politique reste entre les mains des décideurs légitimés démocratiquement.
Les mathématiques fournissent une base supplémentaire pour des décisions d’investissement transparentes, compréhensibles et axées sur l’impact.
La question décisive n’est pas seulement : « Quels programmes publics devrions-nous financer ? »
Mais : quelle combinaison de nos mesures prévues permet d’obtenir, avec les moyens budgétaires disponibles, le plus grand bénéfice économique et social global défini ?
StratePlan – Mêmes projets. Combinaison optimale. Meilleurs résultats.
FAQ – Conseil en PPM gouvernemental avec aide à la décision par IA
Qu’est-ce que la gestion des programmes et portefeuilles (PPM) dans le secteur public ?
La gestion PPM gouvernementale désigne la gestion de projets et de portefeuilles de programmes publics et de projets d’investissement.
Elle aide les gouvernements, les ministères et les administrations à planifier, hiérarchiser, piloter et contrôler leurs projets.
Que signifie l’aide à la décision basée sur l’IA pour les gouvernements ?
L’aide à la décision basée sur l’IA peut aider les institutions publiques à analyser des alternatives décisionnelles complexes.
Dans le cadre de l'optimisation mathématique de portefeuille, différentes combinaisons de projets sont examinées en fonction d'objectifs et de contraintes définis.
L’IA peut-elle optimiser les programmes d’investissement publics ?
Les méthodes d’optimisation mathématiques peuvent aider à identifier des combinaisons de projets performantes sur le plan économique et social.
Cela suppose de disposer de données appropriées, d’objectifs clairement définis et de prendre en compte les contraintes juridiques et organisationnelles pertinentes.
Pourquoi y a-t-il plus d’un billion de combinaisons possibles pour 50 projets ?
Si chaque projet peut être soit sélectionné, soit non sélectionné, on obtient théoriquement 2^N combinaisons possibles pour N projets.
Pour 50 projets, cela représente 2^50 = 1 125 899 906 842 624 combinaisons.
Faut-il calculer individuellement les 2^N combinaisons ?
Non.
Les méthodes modernes d'optimisation mathématique permettent d'explorer de vastes espaces de décision sans avoir à évaluer entièrement, une par une, toutes les combinaisons théoriquement possibles.
L’optimisation mathématique permet-elle toujours de trouver l’optimum global ?
Avec des modèles et des méthodes adaptés, il est possible de calculer un optimum global et d’en apporter la preuve mathématique.
Pour les problèmes complexes, on peut également recourir à des solutions approximativement optimales.
Le jugement sur la qualité de la solution dépend de la méthode utilisée et, le cas échéant, d’une preuve d’optimalité.
Quelle est la différence entre une simulation budgétaire et l'optimisation d'un portefeuille ?
Une simulation budgétaire examine les répercussions financières de différentes hypothèses.
L’optimisation de portefeuille examine quelle combinaison de projets permet d’atteindre la contribution cible la plus élevée dans le cadre de contraintes définies.
Ces deux approches peuvent être combinées.
StratePlan peut-il faciliter les décisions d’investissement interministérielles ?
Des analyses interministérielles sont possibles si les données pertinentes relatives aux projets, les responsabilités, les budgets et les contraintes sont prises en compte dans un modèle commun.
Les affectations légales et les pouvoirs décisionnels institutionnels restent déterminants dans ce contexte.
Comment les missions légales obligatoires sont-elles prises en compte ?
Les mesures obligatoires peuvent être intégrées au modèle d’optimisation sous forme de contraintes fixes ou prises en compte au préalable lors de la planification budgétaire.
La recherche est ainsi limitée aux combinaisons de projets autorisées.
Que signifie le ROI dans le secteur public ?
Dans le secteur public, il convient de faire la distinction entre le rendement financier et l’impact sociétal.
Les objectifs sociaux peuvent être modélisés à l’aide d’indicateurs d’impact appropriés ou de scores d’impact.
Un indice d’impact plus élevé n’est toutefois pas automatiquement synonyme d’un retour sur investissement financier plus élevé.
L’IA peut-elle maximiser l’impact social ?
L'optimisation mathématique peut maximiser un indice d'impact social défini, à condition que les indicateurs correspondants soient modélisés de manière cohérente et que les contraintes pertinentes soient prises en compte.
La définition des objectifs politiques et des critères d’évaluation relève de la responsabilité des décideurs compétents.
De quelles données StratePlan a-t-il besoin ?
Pour un modèle d’optimisation économique de base, il faut tout d’abord l’identifiant du projet, les dépenses et les recettes.
Le budget disponible doit également être défini.
Pour des programmes d’investissement publics plus complexes, d’autres indicateurs d’impact, des interdépendances entre projets et des contraintes supplémentaires peuvent être nécessaires.
StratePlan peut-il prendre en compte les priorités politiques ?
Les priorités politiques peuvent être prises en compte, moyennant une modélisation appropriée, par le biais de pondérations ou de contraintes contraignantes.
Cela permet de comparer les effets de différentes contraintes sur le portefeuille d’investissements.
StratePlan permet-il de calculer les coûts d’opportunité des décisions publiques ?
La comparaison des plans d’investissement existants avec des alternatives optimisées mathématiquement permet de mettre en évidence les possibilités d’amélioration économique ou sociale modélisées.
Si l’optimalité globale est démontrée, l’écart par rapport à l’optimum peut être déterminé avec précision au sein du modèle.
L’IA remplace-t-elle les décisions politiques ?
Non.
La responsabilité politique et juridique incombe toujours aux institutions démocratiques compétentes.
L’optimisation mathématique facilite la prise de décision grâce à des calculs transparents et à la comparaison de différents scénarios.
Quel est le potentiel d’amélioration de l’optimisation des portefeuilles publics ?
Le potentiel d'amélioration dépend des projets concrets, des moyens disponibles, des contraintes et des objectifs définis.
Il n’est pas possible de garantir une amélioration générale du retour sur investissement ou de l’impact sociétal.
Quelle est la principale conclusion à retenir pour les gouvernements et les ministères ?
La hiérarchisation des mesures individuelles ne conduit pas automatiquement à la meilleure combinaison pour l’ensemble d’un programme d’investissement.
L’optimisation mathématique du portefeuille peut aider à examiner systématiquement différentes combinaisons de projets et à rendre plus transparentes les conséquences des différentes décisions.
La question cruciale est la suivante : faut-il hiérarchiser les mesures publiques individuelles, ou optimiser l’ensemble du portefeuille d’investissements publics ?
Quel potentiel d’impact économique et social supplémentaire votre budget d’investissement public recèle-t-il ?
Déterminez quelle combinaison de vos mesures d’investissement prévues, dans les limites des ressources budgétaires disponibles, peut générer la contribution globale la plus élevée selon vos critères.
Comparez votre planification de projet actuelle à des alternatives optimisées mathématiquement et analysez les répercussions sur votre portefeuille de modifications budgétaires, de mesures contraignantes et de pondérations stratégiques.
Vous pouvez optimiser gratuitement jusqu’à 15 projets.