Allocation du capital et optimisation du portefeuille : ce que disent McKinsey, BCG, Deloitte, Bain et EY sur l'amélioration des décisions d'investissement

Pourquoi ne suffit-il pas d'évaluer les projets d'investissement individuellement ? Et comment générer davantage de valeur économique avec un budget CAPEX existant ?

Les cabinets internationaux de conseil en stratégie se penchent sur ces questions depuis des années. McKinsey, Boston Consulting Group (BCG), Deloitte et EY publient des articles spécialisés sur l’allocation du capital, la productivité du capital, la planification par scénarios et l’optimisation de portefeuille.

Leurs publications le montrent clairement : la qualité économique d’une décision d’investissement ne dépend pas uniquement de la rentabilité des projets individuels. La manière dont les entreprises répartissent leur capital disponible entre des opportunités d’investissement concurrentes est également déterminante.

L’optimisation mathématique élargit cette perspective en posant une question supplémentaire : quelle combinaison de projets génère le plus grand bénéfice économique compte tenu des contraintes réelles en matière de budget, de ressources et de dépendances ?

Cet article spécialisé analyse les positions publiées par les principaux cabinets de conseil, explique les fondements scientifiques de l’optimisation de portefeuille et met en évidence les conséquences qui en découlent pour les directeurs financiers, les membres du directoire et les responsables des investissements.

1. Que signifie « allocation de capital » ?

L'allocation de capital désigne la répartition stratégique et opérationnelle des ressources financières disponibles entre différentes utilisations concurrentes.

Cela comprend par exemple :

• les investissements dans de nouvelles installations de production,
• la modernisation des sites existants,
• la recherche et le développement,
• les projets de numérisation et de transformation,
• les investissements immobiliers et dans les infrastructures,
• les acquisitions et les initiatives de croissance stratégiques.

Chacun de ces investissements nécessite des capitaux. Souvent, les projets se font également concurrence pour le personnel, les capacités techniques, les délais et les ressources organisationnelles.

L’objectif économique ne consiste donc pas nécessairement à financer le plus grand nombre possible de projets. Il s’agit plutôt d’utiliser le capital disponible de manière à contribuer au mieux à la stratégie de l’entreprise et à la création de valeur.

L’allocation du capital n’est donc pas une simple tâche de budgétisation. Il s’agit d’une décision stratégique relative au portefeuille.

2. McKinsey : productivité du capital et gestion dynamique des investissements

La gestion des dépenses d’investissement (CAPEX) comme levier de la performance de l’entreprise

Dans son article spécialisé intitulé « How capital expenditure management can drive performance », McKinsey aborde l’amélioration de la productivité du capital tout au long du cycle de vie des projets d’investissement.

Parmi les principaux axes d’action, McKinsey cite notamment la stratégie de capital et l’optimisation du portefeuille, le développement de projets plus rentables ainsi que leur mise en œuvre plus efficace.

L’article décrit d’importants potentiels d’économies liés à l’application des meilleures pratiques en la matière. Ces potentiels concernent des améliorations globales de la gestion des dépenses d’investissement et ne doivent pas être assimilés à une augmentation garantie du rendement grâce à l’optimisation du portefeuille.

Le constat fondamental n’en reste pas moins essentiel : la gestion de l’ensemble du portefeuille d’investissements influence la performance économique d’une entreprise.

McKinsey : l’allocation du capital comme modèle dynamique

Dans l’article intitulé « Why the future of capital projects belongs to digital and AI-enabled teams », McKinsey décrit l’évolution de la gestion des investissements grâce aux technologies numériques et à l’intelligence artificielle.

Les portefeuilles d’investissement ne doivent plus être gérés exclusivement par le biais de processus périodiques de planification et d’approbation. À la place, l’accent est mis sur un modèle dynamique qui prend en compte en permanence les nouvelles informations, l’évolution des risques et les stratégies d’investissement alternatives.

Il en résulte une nouvelle perspective pour la direction de l’entreprise :

Ce n’est pas seulement la décision d’investissement initiale qui importe. Il est également déterminant de savoir si la répartition du capital choisie reste économiquement pertinente dans un contexte en mutation.

3. BCG : l’allocation du capital comme mission stratégique fondamentale

Dans sa publication intitulée « The Art of Capital Allocation », le Boston Consulting Group examine le rôle de l’allocation du capital dans la mise en œuvre des stratégies d’entreprise.

Le BCG considère l’allocation du capital comme un mécanisme essentiel pour traduire les priorités stratégiques en investissements concrets.

Il ne suffit pas que chaque segment d’activité ou chaque service propose, de manière isolée, des projets économiquement pertinents.

Le défi central consiste à utiliser un capital limité de manière à créer le plus de valeur possible à l’échelle de l’ensemble de l’organisation.

Le problème des décisions d’investissement isolées

Dans de nombreuses entreprises, les propositions d’investissement sont formulées de manière décentralisée :

• les sites de production demandent des budgets de modernisation.
• Les divisions développent des projets de croissance.
• Les services spécialisés hiérarchisent leurs propres initiatives.
• Les services financiers regroupent les demandes.
• Le directoire prend ses décisions dans les limites du budget disponible.

Cette approche instaure une responsabilité organisationnelle. Elle ne répond toutefois pas automatiquement à la question de savoir si la somme des décisions individuelles approuvées constitue le meilleur portefeuille global sur le plan économique.

Du point de vue de l’optimisation du portefeuille, il faut donc examiner l’impact de l’ensemble des investissements combinés.

4. Deloitte : combinaisons de portefeuille optimales sous contraintes

Deloitte aborde de manière particulièrement concrète la dimension mathématique de l’allocation de capital.

Dans la publication « Creating a Risk Intelligent Enterprise: Portfolio Optimization », Deloitte décrit une approche dans laquelle la valeur de l’entreprise, les risques, les contraintes opérationnelles et les alternatives d’investissement sont modélisés conjointement.

L’analyse prend notamment en compte les données financières et opérationnelles, les facteurs d’influence externes ainsi que différents scénarios économiques.

L’objectif est d’analyser les portefeuilles dans différentes conditions et de permettre la prise de décisions éclairées en matière d’allocation des capitaux.

L’optimisation de portefeuille plutôt que l’évaluation isolée des projets

Cette approche est également décrite sur la page officielle de Deloitte intitulée « Capital Allocation and Portfolio Optimisation ».

Deloitte y explique que la modélisation de scénarios et l’analyse multicritères peuvent être utilisées, en tenant compte des règles et des contraintes métier, afin de déterminer des combinaisons de portefeuilles optimales.

Cela met en évidence une différence fondamentale :

la meilleure décision d’investissement sur le plan économique ne repose pas nécessairement sur les projets ayant obtenu les meilleures notes individuellement. Elle peut résulter d’une autre combinaison qui concilie mieux le budget, les risques, les ressources et les objectifs stratégiques.

L’importance des contraintes

Dans la pratique, les décisions d’investissement sont soumises à de nombreuses contraintes :

• Budget CAPEX annuel maximal
• Plafonds de financement pluriannuels
• Effectifs et compétences techniques disponibles
• Contraintes techniques et organisationnelles liées aux projets
• Projets obligatoires sur le plan légal ou stratégique
• Limites de risque et exigences de diversification
• Durées des projets et délais de mise en œuvre

Un portefeuille ne constitue une alternative décisionnelle réaliste que s’il répond à ces exigences.

C’est précisément là que se situe le lien entre l’allocation stratégique des capitaux et la recherche opérationnelle.

5. EY : Allocation stratégique du capital et analyse de scénarios

EY-Parthenon aborde ce sujet sur sa page dédiée « Capital Allocation Services ».

L’accent est mis sur l’alignement de l’utilisation du capital sur les objectifs de l’entreprise, l’analyse des portefeuilles existants et l’utilisation de modèles de scénarios pour étayer les décisions d’investissement.

EY se demande notamment si le capital est réparti de manière appropriée entre les projets et les secteurs d’activité, et si les décisions d’investissement reposent sur des données et des hypothèses fiables.

EY allie ainsi la perspective financière classique à la qualité de la prise de décision stratégique.

De l’analyse financière aux recommandations d’action

La planification et l’analyse financières (FP&A) fournissent des budgets, des prévisions et des scénarios. Ces informations sont indispensables.

Mais la connaissance de différents scénarios ne permet pas encore automatiquement de déterminer quelle combinaison d’investissements concrète doit être choisie.

C’est là qu’intervient l’optimisation mathématique : elle utilise les prévisions financières comme données d’entrée et calcule à partir de celles-ci des portefeuilles admissibles selon une fonction objectif économique ou stratégique définie.

6. Ce que les publications ont en commun

Bien que les cabinets de conseil aient des axes prioritaires différents, plusieurs thèmes communs se dégagent des publications étudiées.

La question économique commune est la suivante :

comment utiliser le capital disponible de manière à générer la plus grande valeur ajoutée possible ?

Ces publications ne constituent toutefois pas une recommandation commune en faveur d’un logiciel ou d’une méthode d’optimisation en particulier. Elles montrent plutôt que l’allocation de capital et l’optimisation de portefeuille sont des thèmes bien établis dans la gestion stratégique d’entreprise.

7. Pourquoi la hiérarchisation des projets ne suffit-elle pas à elle seule ?

De nombreuses entreprises évaluent leurs projets d’investissement en fonction de la valeur actuelle nette, du retour sur investissement, de la durée d’amortissement, du risque ou de la pertinence stratégique.

Les projets sont ensuite classés par ordre de priorité et sélectionnés dans la limite du budget disponible.

Cette méthode est compréhensible, mais elle ne conduit pas systématiquement au portefeuille global le plus rentable.

Un exemple simplifié

Une entreprise dispose d'un budget d'investissement de 10 millions d'euros et examine trois projets.

Si l'on établissait un classement en fonction de la valeur actuelle nette absolue, le projet A occuperait la première place.

Si le projet A est retenu, il reste deux millions d'euros dans le budget. Les projets B et C ne peuvent pas bénéficier d'un financement supplémentaire.

Le portefeuille atteint ainsi une valeur actuelle nette de cinq millions d'euros.

En revanche, la combinaison des projets B et C mobilise la totalité du budget de dix millions d’euros et génère une valeur actuelle nette cumulée de sept millions d’euros.

Résultat : la combinaison B + C atteint une valeur actuelle nette supérieure de 40 % à celle du projet A seul.

Cet exemple est un modèle de calcul simplifié. Il suppose des projets indépendants, des valeurs actuelles nettes additives et une limite budgétaire unique. Dans les portefeuilles réels, des contraintes et des interactions supplémentaires peuvent s’appliquer.

Il illustre néanmoins un principe fondamental : le choix du projet le plus attractif pris isolément n’est pas synonyme du choix du portefeuille optimal.

8. Bases mathématiques de l’optimisation de portefeuille

La sélection de projets d’investissement soumis à des contraintes budgétaires peut être formulée comme un problème d’optimisation binaire.

Pour chaque projet, on définit une variable de décision :

x_i ∈ {0,1}

Où :

• x_i = 1 : le projet i est sélectionné.
• x_i = 0 : le projet i n'est pas sélectionné.

Fonction objectif

Dans le cas de projets indépendants dont les valeurs actuelles nettes sont additives, la fonction objectif peut par exemple s’écrire :

Maximiser Z = Σ NPV_i · x_i

L'objectif est de maximiser la valeur actuelle nette totale des projets sélectionnés.

Contrainte budgétaire

Le capital disponible limite la sélection :

Σ CAPEX_i · x_i ≤ B

Où B désigne le budget d'investissement disponible.

Autres contraintes

Il est également possible de modéliser, entre autres, les conditions suivantes :

• Dépendances : un projet ne peut être sélectionné que si un autre est également mis en œuvre.
• Exclusion mutuelle : deux projets alternatifs ne peuvent pas être sélectionnés simultanément.
• Projets obligatoires : certains projets doivent être mis en œuvre indépendamment de leur évaluation économique.
• Ressources : la somme des capacités requises ne doit pas dépasser les limites disponibles.
• Multipériodicité : les contraintes budgétaires et de ressources s’appliquent séparément pour plusieurs périodes de planification.

Pourquoi le calcul devient complexe

Pour N décisions binaires concernant des projets, il existe en principe 2^N combinaisons de sélection possibles.

Pour 100 projets seulement, cela correspond déjà à environ 1,27 × 10³⁰ combinaisons.

Les contraintes excluent bon nombre de ces combinaisons. La recherche d’une solution optimale peut néanmoins s’avérer mathématiquement complexe.

La recherche opérationnelle propose des méthodes éprouvées à cet effet, notamment l’optimisation linéaire en nombres entiers, la programmation mixte en nombres entiers et d’autres approches de résolution exactes ou approximatives.

Le choix des méthodes appropriées dépend de la structure concrète du modèle, des contraintes, de l’ampleur du problème et des exigences en matière de qualité de la solution.

L’optimum global n’est pas une simple hypothèse de gestion, mais une propriété mathématiquement définissable d’une solution. La possibilité de prouver son optimalité globale dépend toutefois du modèle utilisé, de la méthode de résolution et de la preuve d’optimalité obtenue.

9. De la planification annuelle des dépenses d’investissement (CAPEX) à la prise de décision en temps réel en salle de réunion

La planification traditionnelle des investissements suit souvent un processus séquentiel.

1. Les services opérationnels soumettent des projets d’investissement.
2. Le contrôle de gestion et la FP&A vérifient la rentabilité et le budget.
3. Les projets sont évalués et classés par ordre de priorité.
4. La direction et le comité de direction discutent des alternatives.
5. Le budget disponible est réparti entre les projets sélectionnés.

Si les conditions-cadres changent au cours d’une réunion du comité de direction, un nouveau calcul du portefeuille peut s’avérer nécessaire.

Par exemple :

• le budget d'investissement (CAPEX) est réduit de 15 %.
• Un projet stratégique devient obligatoire.
• Un site bénéficie de fonds d’investissement supplémentaires.
• Un projet d’envergure est reporté d’un an.
• Une pénurie de ressources techniques apparaît.

Dans le cadre d’une architecture décisionnelle fondée sur des modèles mathématiques, de tels changements peuvent être pris en compte en tant que nouvelles contraintes ou nouveaux paramètres.

Le modèle d’optimisation calcule ensuite une nouvelle combinaison de projets admissible.

Le rôle de la direction s’en trouve ainsi modifié : au lieu de se contenter d’approuver des propositions de portefeuille préétablies, les décideurs peuvent comparer directement différentes allocations de capitaux.

Du reporting à la boucle décisionnelle

Un tel processus décisionnel comprend quatre étapes :

1. Questionner : quelle hypothèse stratégique ou financière doit être modifiée ?
2. Calculer : quelle combinaison de projets répond le mieux aux nouvelles conditions ?
3. Comparer : quels sont les impacts économiques par rapport au portefeuille actuel ?
4. Décider : quelle alternative est retenue, compte tenu de tous les facteurs pertinents ?

Le calcul mathématique aide la direction de l’entreprise. Il ne remplace ni le jugement stratégique, ni la gouvernance, ni la responsabilité du directoire.

10. Exemple pratique : optimisation de portefeuille dans le secteur immobilier

Un cas d’application de mAInthink concerne le projet de développement immobilier Klybeck à Bâle.

Dans la configuration de portefeuille étudiée, une modification de la combinaison des projets considérés, à budget constant, a permis de calculer une amélioration du rendement déclaré, qui est passé de 7,0 % à 11,4 %.

Cela correspond à :

• une amélioration absolue de 4,4 points de pourcentage,
• une augmentation relative du rendement d’environ 62,9 %,
• un potentiel économique supplémentaire d’environ 30 millions de francs suisses, selon les calculs de l’étude de cas.

Ce cas illustre comment une combinaison différente de projets, à budget constant, peut permettre d’obtenir un bénéfice économique modélisé plus élevé.

Important : les valeurs mentionnées décrivent le résultat de ce calcul de modélisation concret. Elles ne constituent ni une garantie générale de rendement, ni la preuve d’une plus-value déjà réalisée.

11. La mise en œuvre opérationnelle avec StratePlan

Les publications des cabinets de conseil internationaux abordent l’allocation du capital et l’optimisation de portefeuille sous un angle stratégique, organisationnel et analytique.

La mise en œuvre pratique nécessite en outre un modèle mathématique, des données appropriées et une méthode de calcul des combinaisons d’investissements admissibles.

C’est là qu’intervient StratePlan de mAInthink.

StratePlan est une solution d’optimisation mathématique des portefeuilles d’investissements et de projets. Cette technologie prend en compte des objectifs économiques définis ainsi que des contraintes budgétaires, de ressources et de dépendances.

De la liste de projets à l’allocation de capital calculée

Une entreprise peut utiliser les informations existantes sur ses projets comme base d’optimisation, par exemple :

• Identification du projet
• Volume d’investissement
• Valeur actuelle nette ou autres objectifs
• Affectations stratégiques
• Dépendances entre projets
• Limites budgétaires et de ressources

Sur cette base, il est possible d'analyser mathématiquement différents portefeuilles d'investissement.

Les résultats peuvent servir de base décisionnelle aux directeurs financiers, aux comités d'investissement et aux conseils d'administration.

Simulation CAPEX en temps réel

Un cas d’utilisation particulier consiste à recalculer des portefeuilles au cours d’une réunion du directoire.

Si les décideurs modifient le budget ou certaines contraintes, StratePlan peut réoptimiser la combinaison de projets en fonction des nouvelles conditions.

La durée exacte du calcul dépend de la taille et de la complexité du problème d’optimisation concerné.

L’intérêt ne réside pas uniquement dans la rapidité. Ce qui est déterminant, c’est la possibilité de rendre immédiatement visibles et comparables les conséquences économiques des différentes décisions.

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12. Conclusion : l’allocation du capital devient une discipline de gestion quantifiable

Les publications analysées de McKinsey, BCG, Deloitte et EY montrent clairement que l’amélioration systématique de l’allocation du capital est une mission centrale de la direction d’entreprise.

Elles présentent différentes approches permettant d’aligner davantage les décisions d’investissement sur la création de valeur, les objectifs stratégiques, les risques et les contraintes réelles.

L’optimisation mathématique de portefeuille complète ces approches par la recherche systématique de la meilleure combinaison possible de projets d’investissement.

La question centrale pour la direction s’en trouve ainsi modifiée :

au lieu de se demander uniquement quels projets individuels sont économiquement attractifs, on examine quelle combinaison de tous les projets disponibles génère le plus grand bénéfice dans les conditions données.

La prochaine étape consiste à utiliser ce calcul non seulement dans le cadre du processus de planification annuel, mais aussi en cas d’évolution des conditions-cadres et directement au sein de l’instance décisionnelle.

L’avenir de l’allocation de capital ne réside pas uniquement dans de meilleures prévisions, mais dans des décisions plus éclairées et mathématiquement vérifiables.

13. Foire aux questions sur l’allocation de capital et l’optimisation de portefeuille

14. Publications originales et sources complémentaires

Les sources originales suivantes constituent la base de cette analyse technique. Il s’agit de différents types de publications, notamment des articles spécialisés, des publications au format PDF et des descriptions officielles de prestations de conseil.

1. McKinsey & Company : Comment la gestion des dépenses d’investissement peut stimuler la performance.
2. McKinsey & Company : « Why the future of capital projects belongs to digital and AI-enabled teams ».
3. Boston Consulting Group : « The Art of Capital Allocation ».
4. Deloitte : Créer une entreprise « Risk Intelligent » : optimisation du portefeuille.
5. Deloitte UK : Allocation du capital et optimisation du portefeuille.
6. EY-Parthenon : Services d’allocation du capital.

Note de la rédaction : cet article est une analyse technique indépendante réalisée par mAInthink. Les cabinets de conseil mentionnés ne sont pas des partenaires ou des soutiens déclarés de mAInthink ou de StratePlan. L'interprétation et les conclusions de cet article sont celles de mAInthink.

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