Nouveautés Workday Adaptive Planning 2023R2 Septembre 2023
Reporting
Office connect : deux nouveautés notables concernant la temporalité ont été apportés par cette release :
- De nouveaux éléments de temporalité sont disponibles pour faciliter le reporting financier sur des éléments cumulés à date ou des soldes débuts de périodes. On les retrouve dans le panneau, onglet Eléments, Time puis Context.
Il est maintenant possible de croiser les différents éléments constitutifs de la temporalité sur différents axes : mois, année ou trimestre par exemple. Cela permet par exemple de construire des tableaux comparatifs à périmètre temporel constant :
Report web : il est maintenant possible de sélectionner plusieurs valeurs dans une liste déroulante servant à filtrer un rapport. Auparavant, une seule valeur pouvait être sélectionnée. Cela peut être particulièrement intéressant pour les utilisateurs qui sont responsables de plusieurs levels (périmètres).
Dashboards : de même que précédemment exposé dans les rapports web, il est maintenant possible de sélectionner plusieurs valeurs dans une liste déroulante servant de filtre dans un tableau de bord. La sélection multiple de valeurs est également possible lors de l’exploration de données à partir d’un graphique.
Intégration de données
Le menu d’intégration dispose désormais d’un tableau de bord dédié permettant de visualiser le statut de l’ensemble des tâches d’intégration. Un onglet spécifique permet d’identifier rapidement en erreur.
Une nouvelle option permet de n’intégrer que les codes des données référentielles pour les imports manuels à destination de feuilles modélisées. Auparavant, le code et le libellé étaient attendus. Cette option permet d’alléger le processus d’alimentation de fichiers plats, mais également le processus d’import avec la suppression de l’étape de mapping de ces libellés.
Gestion des droits
Le Menu de gestion des règles d’accès est maintenant plus intuitif dans sa consultation et dans sa maintenance :
- Le tableau de bord permet de visualiser les règles d’accès telles qu’elles ont été chargées via fichier excel. Il est d’ailleurs possible de paramétrer l’affichage des colonnes à l’écran en utilisant le bouton « Manage ».
- Lorsque de nouvelles valeurs sont associées à une dimension qui est utilisée dans la gestion des accès, ces valeurs sont automatiquement gérées dans les règles d’accès.
Modélisation
Les versions en cours de création disposent maintenant de statuts qui permettent de connaître l’état d’avancement de leur création. Les statuts sont : en cours, créé, échoué. En cas d’échec de création, une icône dresse la liste des causes courantes d’échec.
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Comment l'IA va révolutionner le Contrôle de Gestion
La mise à disposition du système d’intelligence artificielle (IA) ChatGPT a permis au plus grand nombre de se rendre compte de la portée de cette invention. L’IA deviendra très vite incontournable. Il fera disparaitre les moteurs de recherche tels que Google dans leur conception actuelle. Pourquoi ? Parce que, là où Google renvoie vers les sites web correspondant à des mots clés pour nous permettre de chercher l’information, l’IA donne la réponse complète à une question selon les informations qu’il contient déjà, croisées, filtrées, analysées puis restituées avec la meilleure pertinence possible.
Aujourd’hui, quand nous avons une question, soit nous demandons à quelqu’un qui connait le sujet, soit nous cherchons sur internet une documentation qui pourrait nous y aider. Désormais l’IA est « celui qui s’y connait » dans tous les domaines : guide pratique, réflexion philosophique, Histoire, code informatique, solutions logiques, etc. Le monde va en être bouleversé. Notre façon de raisonner également, puisqu'on ne pensera plus en termes de mots-clés à des fins de recherches mais en questions précises et pertinentes pour l'IA.
Le contrôle de gestion n’a pas beaucoup évolué depuis trente ans. Certes, avec l’usage des tableurs puis les solutions modernes en cloud tels que Workday Adaptive Planning, il y a eu d’importants progrès techniques, des gains de productivité, une dimension collaborative accrue, une sécurité des données, de la réactivité, etc. Mais, sur le fond, il s’agit toujours de restituer des indicateurs de performance pour comprendre le passé, déceler des anomalies à corriger et produire une prévision de plus en plus fine, dynamique et documentée, pour affecter les ressources de façon optimale selon la stratégie de l'entreprise et les mouvements pressentis de l’environnement.
En matière de reporting, l’IA a la capacité à traiter parfaitement l’information selon toute question posée. Ainsi, on ne demandera pas à l’IA « donne moi le chiffre d’affaire N-1 » ou « Quel est l’écart avec le budget », ce que produisent les outils de reporting actuels. On lui demandera directement de mettre l’accent sur les événements marquants qui ont impacté le CA, d’en donner les explications et de proposer des actions correctives ou d’en tirer des conclusions sur l’organisation.
Par ailleurs, l’inconvénient avec les moteurs de recherche ou les systèmes de reporting actuels est qu’ils fournissent uniquement ce que l’on croit pertinent : un P&L, un dashboard, des KPIS, etc. Cela sous-entend qu’on sait déjà intuitivement ce qu’on espère trouver. Or, avec l’IA, on pourra obtenir la réponse éclairée à la vraie question : « Quelles sont les informations qui devraient être portées à ma connaissance aujourd’hui pour mener à bien ma mission ? ». Il ne s’agira donc plus de chercher parmi les données ce qui semble essentiel mais de laisser l’IA nous le fournir en quelque secondes, y compris s’il s’agit de la combinaison de plusieurs indicateurs qui, pris isolément ne présentent pas d’anomalies mais conjointement présentent une situation à surveiller.
En matière de prévision la situation est légèrement différente car il s’agit souvent de collecter un grand nombre d’informations, de la part des responsables opérationnels ou des services de support, pour obtenir le calcul d’un P&L prévisionnel : nouveaux recrutements avec des salaires individuels, croissance de chiffre d’affaires par produit, clients gagnés ou perdus, taux de renouvellement, évolution des taux de charge, investissements, etc. Dès lors, les premières versions de budget détaillé pourraient continuer à dépendre d’un humain, celui qui prend (ou propose) la décision. L’IA sera en revanche en mesure de produire des prévisions macros très rapidement en tenant compte de tous les paramètres qu’il connait, par extrapolation. Dans ce cas, on ne cherche pas à obtenir une nouvelle prévision de la part des collaborateurs mais simplement à se projeter dans une simulation globale des éléments financiers. De même, des fonctions comme l'analyse prédictive pourront se généraliser facilement.
L’analyse de ce budget, sa cohérence, son résultat, seront entre les mains de l’IA à qui l’on pourra demander : Que se passe-t-il si je réduis mes recrutements de 10%, est-ce que la tendance est conforme à la croissance prévue sur ce segment de marché pour l’année prochaine ? Produis-moi plusieurs scénarios selon telle ou telle hypothèse, quel est le service qui risque d’être en sous-effectif compte tenu du marché du travail, etc.
Nous avons mené plusieurs tests avec ChatGPT et les résultats indiquent clairement la voie qui est prise, que rien ne pourra freiner désormais. La qualité de restitution est incontestable et la capacité de communication est étonnante. Cependant, pour l’instant, le raisonnement logique n’est pas totalement abouti. Mais il ne fait aucun doute que cela se perfectionnera, notamment par les interactions qui ont lieu avec les utilisateurs qui fournissent, consciemment ou non, des règles de logique dans leurs échanges avec l'IA. Il n'y aura pas d'autres choix pour les éditeurs de logiciel FP&A que d'incorporer une IA pour suivre l’évolution technologique et répondre aux nouvelles attentes des clients.
Pour les directions financières et le contrôle de gestion, ce sera une véritable révolution puisqu’il s’agira de cohabiter avec l’IA. Progressivement, le contrôleur de gestion verra sa fonction évoluer. L'efficacité de l'IA dépendant des informations qu'il reçoit, le contrôleur sera chargé de le "nourrir" de données, de règles de gestion, d'explications, de raisonnements logiques spécifiques à l'entreprise qui développeront sa capacité d'analyse. D'un autre côté, il se reposera sur lui pour amplifier la propagation de l’information qualifiée dans l’entreprise et mieux servir des clients internes de plus en plus nombreux et exigeants en matière d’analyse, de vérification et de propositions.
Il ne s’agira donc plus de traiter l’information techniquement et de l’expliquer à une minorité d’utilisateurs mais de garantir que l’IA est sollicité efficacement au travers de questions correctement formulées et qu'il répond avec pertinence et clarté pour le bénéfice de tous.
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Faut-il s'éloigner de la comptabilité pour piloter les performances ?
La comptabilité est une source essentielle du pilotage des performances. Elle fournit des indicateurs incontestables pour juger de la performance des entités, mais elle applique ses normes propres qui peuvent s’éloigner des besoins opérationnels. Depuis toujours, le jeu consiste à en tirer profit tout en lui appliquant des transformations qui rendent les données plus explicites pour le pilotage.
Or, on ne peut tenter de s’éloigner des données comptables sans prendre le risque d’obtenir des chiffres non partagés. Maintenir cette fidélité comptable tout en s’éloignant si nécessaire des règles comptables, c’est le challenge auquel on peut essayer de répondre avec un outil comme Workday Adaptive Planning.
Le modèle de gestion
Le modèle hérité de la comptabilité repose souvent sur un nombre d’axe classiques, tels que le compte comptable, le centre de coût ou de profit et les axes analytiques. D’autres dimensions peuvent être renseignés selon les cas (clients, fournisseurs, etc). Pour le pilotage des performances, il convient souvent de classer les données différemment. Par exemple, une ligne du compte de résultat peut être déduite d’une combinaison d’axes, ou bien les fournisseurs doivent être regroupés en fournisseurs globaux. L’objectif ici est de fournir instantanément un compte de résultat de gestion ou une analyse qui repose sur les objets de gestion les plus pertinents, même s’ils ne sont pas issus de la comptabilité.
Pour autant, le besoin de réconciliation oblige de conserver aussi les axes purement comptables, pour passer d’une vue à l’autre sur les mêmes données. Ainsi, on peut toujours revenir aux données d’origine, voire aux écritures d’origine.
L’ajustement des données comptables
La vocation de la comptabilité n’est pas seulement de produire des indicateurs de performance. Etant une source fiable de données, on lui confère souvent ce rôle mais on peut en attendre plus. Par exemple, ne faudrait-il pas prendre en compte les engagements ou les salaires versés en-dehors de toute provision ?
Pour corriger certains aspects comptables, il est possible dans Workday Adaptive Planning de charger automatiquement les données comptables puis d’intégrer des données financières ou de gestion supplémentaires ou des formules de calcul, pour ajuster le résultat présenté au management. Les jeux de données sont toujours distincts, la traçabilité est assurée, mais le résultat final est plus conforme aux besoins de pilotage.
L’association à d’autres données de gestion plus détaillées
Dans d’autres cas, le niveau de détail des données comptables est insuffisant. Par exemple, les ventes en comptabilité peuvent être enregistrées par compte comptable mensuel alors que le besoin d’analyse est par produit et par jour.
Les unités d’œuvre des systèmes de production permettent d’associer des données financières avec des données de production.
La constitution d’un P&L « produit » doit dans ce cas aller chercher dans un autre système le détail des ventes pour venir remplir la ligne "Chiffre d’Affaires". Du fait des décalages, des revalorisations et des écritures complémentaires, il est fréquent que les deux sources ne soient pas égales sur le total. Dans ce cas, on fera en sorte de conserver les deux sources de données simultanément accessibles, et si besoin de faire apparaitre dans le P&L l’écart entre les ventes provenant du logiciel de ventes et ceux de la compta pour garantir l’égalité avec cette dernière.
Le budget
Le cas de la construction budgétaire est plus subtil. Une logique ancienne voulait que le budget validé puisse redescendre dans le système comptable pour permettre des comparaisons. C’est toujours le cas, par exemple, si l’on procède dans un ERP à des contrôle d’engagement. Cependant, dans les autres situations, on constate que le budget n’a aucune raison d’être construit dans un modèle de données comptable s’il est utilisé pour l’analyse dans un modèle de gestion. Créer un budget compte par compte est fastidieux et ne présente pas d’intérêt s’il finit agrégé et transformé pour correspondre au modèle de gestion. Autant le bâtir dans le modèle de données où il sera utilisé.
Bien souvent, le budget est même construit à un niveau plus fin. Par exemple, la masse salariale peut être construite dans Workday Adaptive Planning par employé pour obtenir un résultat très précis, alors que le réalisé sera plus agrégé.
Dans un modèle complet, la comptabilité n’est qu’une des sources de données pour garantir le reporting, mais c’est souvent la première. Un outil de type EPM ou FP&A conduit à réfléchir en plaçant sur un premier plan ce que le modèle de contrôle de gestion doit être, puis à intégrer les différentes données et indicateurs, financiers ou non. En appliquant les transformations, en chargeant des données complémentaires, en conservant la traçabilité des données sources, en partageant des rapports explicites avec le plus grand nombre, on tire au mieux profit des données comptables sans s’y contraindre.
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Solution d'élaboration budgétaire : quel niveau d'intégration avec les outils opérationnels ?
Le paysage système d’une entreprise est composé d’une multitude d’outils. Entre la bureautique, les ERP, les outils spécialisés (CRM, SIRH, etc), les messageries...Il semble évident que plus ces outils sont intégrés (c’est-à-dire que l’échange de données est automatisée, simple et rapide) et plus leur utilisation est facilitée.
Qu’en est-il des solutions d’élaboration budgétaire et de reporting (FP&A), qui sont devenues incontournables pour les directions financières et de contrôle de gestion ?
S’il s’agit de restituer des données du réalisé créées dans d’autres systèmes (comptabilité, commercial, effectifs, etc), on ne peut le contester dans le principe, mais il existe certaines limites. S’il est question d’élaboration budgétaire, la nuance est encore plus forte.
L’intégration du réalisé
Evoquons en premier lieu la plateforme FP&A comme un outil de collecte et de reporting sur des données produites dans d’autres systèmes. Dans ce cas, le chargement de ces données peut passer par plusieurs méthodes, que ce soit le simple chargement manuel de fichiers, la connexion directe aux bases de données ou encore par les API. Ce chargement, effectué régulièrement, permet d’analyser les données dans un format compréhensible par les utilisateurs, avec des outils d’analyse puissants et de les comparer avec des prévisions qui auraient été construites dans la même solution FP&A, afin d'en expliquer les écarts.
Quels sont les bémols à cette intégration ? En premier lieu, il n’est pas certain qu’il faille toujours une connexion forte entre les outils, si ce chargement s'effectue peu souvent et au prix de nombreuses transformations de données. La question ici est le rapport entre l’effort et le résultat obtenu. On choisira peut-être de favoriser le chargement de simples fichiers Excel au lieu de mettre en place un flux technique de données.
Par ailleurs, les données sont souvent séparées en deux catégories : le référentiel (dimensions, comme la liste des clients ou des employés) et les transactions (les montants enregistrés) qui reposent sur les premiers. Or, le modèle d’analyse de gestion peut parfois différer (ou s’ajouter) du modèle transactionnel. Par exemple, un « centre de coût » d’un ERP peut s’éloigner du référentiel des sections analytiques du FP&A, car le premier comporte dans sa définition un regroupement de concepts (géographique, entités, etc) qui ont été séparés dans le second.
En clair, le système FP&A, du fait de sa grande flexibilité, se doit de disposer d’un modèle de données adapté au reporting alors que le système transactionnel, plus rigide, répond à d'autres contraintes. Si l’ERP et le FP&A sont « trop » intégrés, alors le second hérite des contraintes du premier au détriment des possibilités d’analyse.
Par ailleurs, certaines dimensions du FP&A peuvent comporter des propriétés spécifiques qui ne proviennent pas de l’ERP et qui doivent être ajoutées manuellement ou qui rendent simplement l'intégration impossible.
Lors de la mise en oeuvre de la solution, il conviendra donc de réfléchir au modèle optimal pour le reporting et la façon dont les systèmes opérationnels peuvent venir nourir, ou non, celui-ci.
La construction budgétaire
La désolidarisation des systèmes est encore plus flagrante concernant l’élaboration budgétaire, quand il s’agit du référentiel. Non seulement le modèle de données peut être différent, mais le référentiel (la liste des clients, fournisseurs, projets, etc) le sera aussi, même pour des dimensions existantes théoriquement dans celui-là. Pourquoi ? Car le système FP&A permet l'élaboration de la prévision, et donc potentiellement avec des produits, entités ou salariés qui ne sont pas présents dans l'ERP.
Prenons le cas d’une affaire importante qui se profile, et qui produira peut-être une vente chez un nouveau client. Ce client n’existe pas dans l’ERP mais il doit être imputé dans le FP&A. Il n’est pas recommandé de créer ce nouveau client dans l’ERP (car il ne s’agit que de suppositions et que le processus de prévision serait gravement freiné s’il fallait en passer par là). Le référentiel du FP&A pourrait donc évoluer de manière autonome pour intégrer la prévision. Charge, ensuite, à l’administrateur, de réconcilier le référentiel prévisionnel et le réalisé pour faciliter la comparaison.
Dans le cas où certaines données prévisionnelles existent dans d’autres systèmes et doivent être chargées dans le FP&A, on se posera la même question que dans la première partie : si c’est une intégration rare ou si cela exige de lourdes transformations, cela mérite-t-il qu’on mette en place un flux technique automatique ? Ainsi, une base RH chargée trois fois par an pour constituer le socle initial de la prévision de la masse salariale est le plus souvent chargée par un fichier Excel plutôt que connecté au SIRH.
Enfin, qu’en est-il de l'envoi dans le système opérationnel du résultat de la prévision effectué dans le FP&A ? Il est souvent utile de procéder à cette opération, par exemple, pour effectuer des comparaisons en temps réel dans un ERP, de contrôler les engagements ou de générer des demandes de recrutement pour les nouveaux postes validés au budget. Dans ce dernier cas, l’intégration permet de « boucler la boucle » et de traduire automatiquement les décisions budgétaires en tâches opérationnels. C’est ainsi que Workday, depuis l’acquisition d’Adaptive Planning, renforce régulièrement l’intégration dans les deux sens.
Dans la plupart des cas, l'intégration des données a peu d'intérêt pour la prévision en dehors des référentiels réels et de l'envoi des données prévisionnelles dans l'opérationnel.
Les autorisations
Nous pouvons distinguer l'accès des utilisateurs et le périmètre qui leur est autorisé.
La gestion centralisée des utilisateurs facilite leur administration et rend plus simple pour les utilisateurs l'accès aux outils. Par exemple, une intégration complète avec LDAP ou avec les identifiants créés dans un système opérationnel.
Cependant, le second cas peut présenter quelques défauts, notamment pour les utilisateurs qui n’ont pas d’accès à ce système opérationnel, et pour lesquels il faut créer un « login » dans un système pour en bénéficier dans l'autre. Le premier devient donc "maître" sans toujours disposer des fonctionnalités pour ce faire.
Concernant le périmètre autorisé pour chaque utilisateur, nous retrouvons ici les limitations vues plus haut. Une "trop forte" intégration avec les systèmes opérationnels rend difficile la gestion des autorisations sur des dimensions absentes de ceux-ci ou sur des référentiels différents. Cela peut être utile d’en reprendre l’essentiel mais il est rarissime de s’y limiter.
Une solution comme Workday Adaptive Planning permet par exemple de gérer les périmètres autorisés par la saisie directe ou le chargement automatique des valeurs de dimension autorisées (entité, groupe de produits, etc) venant de tout système, y compris Workday HCM ou Finance.
L’intégration entre les systèmes est évidemment un atout dans la plupart des cas. Il est nécessaire de charger le référentiel et le réalisé des systèmes opérationnels à des fins d’analyse et pour bénéficier des données de base communes. Dans cet article nous avons évoqué les nuances à prendre en compte avant de se lancer pour choisir la meilleure option, en particulier les référentiels complémentaires et prévisionnels et le rapport entre le coût d’intégration des systèmes et les bénéfices.
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Quel rôle pour le contrôleur de gestion de demain ?
Au cours des vingt dernières années, nous avons travaillé dans le conseil auprès de nombreuses directions financières, dans des entreprises de toutes tailles. Nous avons observé une grande variété de business, d’organisations et de métiers. Les directions financières s’appuient sur le contrôle de gestion pour relayer la donnée financière auprès des directions opérationnelles. Celles-ci font face à des évolutions de leur environnement, obligeant les organisations à s’adapter. Dans ce contexte, quel peut être le rôle additionnel du contrôle de gestion et comment peut-il mieux accompagner les directions opérationnelles et les organisations ?
1. Le Rôle traditionnel
Traditionnellement, il est demandé au contrôleur de gestion de préparer le reporting une fois la clôture comptable terminée. Il analyse le passé et tente d’expliquer les variations par rapport à une référence, budgétaire ou historique. Il traduit les prévisions des directeurs opérationnels en hypothèses chiffrées budgétaires et consolide les données.
Pour ce faire, il exploite les extractions faites des outils comptables dans Excel ou dans un outil spécialisé. Virtuose du tableur, il peut mettre en place des modèles complets et riches. Cependant, ils sont aussi complexes et lourds à maintenir.
Prenons une image :
Si on comparait une organisation à un véhicule en mouvement (avec des caractéristiques et une vitesse qui lui sont propres), son pilote serait alors la direction générale et aurait besoin d’un système de navigation pour se repérer : le contrôle de gestion. Le contrôle de gestion traditionnel peut être assimilé à un système de navigation basé sur des cartes routières : la position actuelle est déduite à partir de données passées (un panneau, une intersection…). Il apporte une grande aide au conducteur mais celui-ci est obligé de s’arrêter pour le consulter. On ne peut pas ici parler de pilotage en temps réel. L’idéal serait de pouvoir se positionner sans avoir à s’arrêter.
2. Le Rôle de partenaire financier
Au fil du temps, le contrôle de gestion s’est vu confié le rôle de "partenaire financier" du business. Monsieur ou Madame Chiffres, le contrôleur de gestion rend les indicateurs financiers et économiques compréhensibles par les directions opérationnelles.
Son périmètre fonctionnel reste le même : planification, analyse et reporting, à une cadence plus élevée, avec une quantité d’informations plus grande.
Pour arriver à ses fins, le contrôleur de gestion se doit le plus souvent d’être un maestro d’Excel : macro, modèles évolués, formules bien senties. Mais il ajoute une corde à son arc et devient également un référent dans l’utilisation des outils financiers : ERP, requêteur, Business Intelligence. Il prend part aux projets SI où il représente la fonction financière. L’analyse d’une grande quantité de données passe par les outils.
Mais, de plus en plus, il apporte un éclairage aux business managers par sa maîtrise des process et sa compréhension du business et des drivers opérationnels des directions avec lesquelles il collabore.
Cela lui permet de rapprocher plus facilement business et comptabilité. Dans cette approche, on conserve toutefois l’effet silo au sein de l’entreprise : les interactions entre directions sont peu prises en compte dans l’analyse.
Reprenons notre exemple de système de navigation :
Ici, le contrôle de gestion peut être assimilé à un GPS : il donne l’itinéraire (ou trajectoire) permettant de relier un point de départ (n-1 ou le budget) à un point d’arrivée (le réalisé), analyse les données suffisamment rapidement pour pouvoir se positionner presque en temps réel. Mais le pilote doit encore détourner son regard de la route pour consulter les aides à sa disposition : le système de guidage (même si cela dure moins longtemps qu’avec une carte routière), les voyants d’alerte, la vitesse...
3. Quel rôle pour le contrôleur de gestion de demain ?
Dans un environnement changeant et instable, les organisations ont besoin de s’adapter rapidement, et le contrôleur de gestion pourrait voir son rôle enrichi pour accompagner au mieux la prise de décision.
Trois rôles additionnels pourraient éclore :
A/ Développer la culture d’une entreprise intégrée et systémique
B/ Produire des simulations à la demande à partir d’hypothèses alternatives
C/ Remonter des alertes sur les impacts des évolutions probables de l’environnement
A/ Développer une culture d’entreprise intégrée
La quantité de données, et le rythme d’analyse risquent de continuer leur progression dans le monde de demain.
Pour reprendre l’analogie avec le pilotage, il serait donc plus efficace pour les directions de garder en permanence les yeux rivés sur la route, en ayant à leur disposition les informations nécessaires à la prise de décision : on peut imaginer un système de navigation embarqué pour les véhicules, avec les données visibles depuis le pare-brise, comme en réalité augmentée.
Dans les organisations, il est de la responsabilité du contrôle de gestion de mettre à disposition ce système embarqué. En tant qu’expert des process, de l’organisation et des outils, l’idée est d’orchestrer la mise à disposition de la donnée pour que les directions opérationnelles et générales aient accès en temps réel aux chiffres de leurs périmètres, qu'ils les maîtrisent, et qu'ils intègrent les implications financières de leurs décisions locales sur l’organisation dans sa globalité. Le contrôleur de gestion ne produira plus les données, mais il s’assurera que chacun développe une compréhension globale du fonctionnement de l'organisation et des liens entre les indicateurs de performance.
B/ Produire des simulations à la demande à partir d’hypothèses alternatives
Pour que le système embarqué soit encore plus performant dans son rôle d’aide à la prise de décision, il pourrait proposer plusieurs options d’itinéraires ou de scénarios, réajustables en temps réel. Les calculs qui résulteront des réajustements seront assurés par des outils modernes : leur vitesse d’exécution peut permettre une donnée fiable et disponible en temps réel.
Le rolling forecast avait déjà permis de construire des prévisions avec un horizon fixe, tel que douze mois glissants. Les outils tels que Workday Adaptive Planning permettent dès aujourd’hui de produire des scénarios alternatifs à la demande et sans limites pour éclairer les prises de décision. Le résultat est produit en temps réel et disponible à l’analyse en libre-service.
C/ Remonter des alertes sur les impacts des évolutions probables de l’environnement
Sur la route, comme pour les organisations, les menaces peuvent être de différentes natures : d’origine humaine, extérieures, légales, techniques… En complément des scénarios alternatifs, il serait intéressant que les organisations puissent recevoir en temps réel des indicateurs d’alerte. En tant qu’expert des chiffres (financiers mais aussi extra-financiers), le contrôleur de gestion pourrait ainsi remonter les alertes si les indicateurs mis en place l'exigent.
En ce sens, le contrôleur de gestion n’est plus seulement l’expert des processus et des données de l’entreprise. Il se dotera d’un rôle prédictif remontant les éventuels impacts résultant des évolutions de son environnement (secteur d’activité, réglementations, marché de travail, etc) sur le fonctionnement de l’entreprise.
L’environnement changeant et incertain pousse les organisations à s’adapter pour disposer d’une donnée fiable en temps réel afin de piloter le plus efficacement possible. Le contrôle de gestion a pleinement son rôle à jouer en insufflant dans l’entreprise une culture de système intégré en interaction avec son environnement et son évolution, qui permette aux directions opérationnelles d'orienter leur activité dans la bonne direction rapidement et de manière éclairée.
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Les nouveautés Workday Adaptive Planning 2022R2
Calendriers alternatifs
La façon dont on veut représenter les données temporelles peut varier selon les besoins. Un reporting financier se basera sur l’année fiscale, mais on peut aussi avoir besoin d’analyse sur une année calendaire. De même, dans la distribution, on souhaitera faire des prévisions et des analyses entre deux années par « semaines comparables ». En un mot, on a souvent besoin de flexibilité dans l’agrégation sur des niveaux supérieurs : semaines, mois, trimestres, etc.
Dans cette nouvelle release, il est désormais possible de gérer plusieurs hiérarchies temporelles et d’en disposer librement dans les feuilles, des rapports ou les dashboards.
Calendriers alternatifs
Feuilles de saisie
Les feuilles de saisie permettent d’afficher, de saisir et d’appliquer des calculs. Elles sont au cœur du modèle de prévision en facilitant la construction d’une prévision de manière ergonomique et conviviale. Cette nouvelle version apporte des nouveautés qui vont dans le sens d’une meilleure productivité.
Ajout de lignes dans une feuille cube
- Une feuille peut afficher soit toutes les valeurs d’une dimension, soit uniquement celles pour lesquelles une donnée existe déjà. La nouvelle fonctionnalité permet d’ajouter facilement les valeurs supplémentaire à celles-ci, en une fois.
- Le chargement d’une feuille « cube » peut se faire désormais facilement en « annule et remplace ».
- La disposition de l’écran a été optimisée pour réduire les zones non utiles (pieds de page, etc).
- L’utilisation d’une feuille dans un Dashboard peut se faire pour un simple affichage, ou une saisie.
Reporting
Le reporting comprend trois outils distincts : Rapport Web, Reporting Excel (OfficeConnect) et Dashboards. Plusieurs améliorations viennent renforcer l’utilisation qui peut en être faite.
Copier et coller les graphiques
- Dans les dashboards il est possible de copier-coller les graphiques d’un simple clic.
- Les rapports web comprennent à présent une zone de recherche pour retrouver une ligne ou un chiffre.
- Dans Excel, on peut afficher le détail d’une valeur au travers d’une dimension en affichant (ou non) uniquement celles qui ont une donnée non nulle.
- Dans Excel, si la source de données est Workday Finance, on peut afficher la liste des écritures qui constituent un montant et revenir d’un clic à la pièce d’origine.
Modélisation
En matière de modélisation et d’administration, la volonté de Workday est toujours d’enrichir les fonctionnalités et de simplifier leur usage. Les exemples ci-dessous l’illustrent bien :
- Les attributs sont maintenant chargés en « mise à jour et ajout » simultanément, pour faciliter la maintenance.
- Des nouveaux types d’autorisation ont été ajouté pour apporter une plus grande précisions aux permissions : report data to excel, sheets data to excel, create personal reports, edit dashboard, view snapshots, create and schedule snapshots.
- Il est possible d’importer des valeurs de dimension sans distinguer entre le Code et le Name, pour simplifier l’import quand ceux-ci ne sont pas différents.
- Il est désormais possible de choisir le type de compte GL, différent du type du parent. Par exemple, un « parent » d’un compte de bilan « Credit » peut avoir un compte « enfant » de type « Debit ». Dans ce cas, ce compte n’est pas ajouté aux autres enfants mais soustrait. Ceci s’appelle « Contra account ».
- Désormais, le logo apparait à gauche de l’écran et le chemin d’accès n’est pas tronqué. Ceci permet de mieux naviguer d’une page à l’autre.
Vous souhaitez des précisions sur Workday Adaptive Planning, n’hésitez pas à nous laisser vos coordonnées ici pour qu'on vous recontacte.
L'IA pour quoi faire ?
L'IA (Intelligence Artificielle) commence à pénétrer nos outils décisionnels. La référence apparait dans presque tous les outils décisionnels et de traitement de la donnée. La promesse est d'envergure : le système va résoudre de lui-même vos problèmes grâce à l'IA.
Regardons d'un peu plus près ce phénomène, en se posant deux questions :
1) Quelles sont les applications de l'IA dans le cadre du contrôle de gestion ?
2) La référence à l'IA dans la plupart des outils décisionnels : est-ce vraiment de l'IA ou du marketing ?
Tout d'abord rappelons quelques définitions
L'IA, c'est quoi ?
Si le prédicat de départ est d'indiquer que l'intelligence artificielle est un regroupement de techniques pour simuler ou reproduire l’intelligence humaine, il faut noter qu'il existe trois grands niveaux d'IA, caractérisés chacun par des techniques particulières.
- Le premier niveau, que tout le monde connait : l'implémentation de règles. Il s'agit de la programmation de règles sous la forme « SI… ALORS… ». Ces règles sont utilisées dans bon nombre de fichiers Excel, de programmes, de systèmes expert…
Cette technique permet certes d'automatiser des actions en fonction de conditions, mais n'implique pas d'évolution autonome du système (c’est-à-dire sans recours au programmeur).
- Le second niveau, le machine learning, consiste à faire identifier par une machine des règles à travers un jeu de données.
L'apport de cette technique est d'éviter de programmer toutes les règles, de permettre à la machine, en lui fournissant des exemples (nombreux), d'identifier par elle-même les règles afin de les appliquer.
La machine apprend à partir d'exemples qui lui sont fournis.
Cependant, sa capacité d’apprentissage est des millions de fois plus longue que celle d'un petit enfant. De plus, même si une taille importante du jeu de données d'apprentissage permet de diminuer les biais, il ne les élimine pas définitivement.
Les deux principaux biais sont :
- Le biais de l'exhaustivité des cas : tous les cas particuliers et toutes les exceptions ont-ils été communiqué à la machine via des exemples ?
- Le biais du taux d'erreur du modèle prédictif : la solution se trouve-t-elle dans les exemples fournis ou bien sera-t-elle une créance pure, qui par essence, ne peut être un exemple communiqué à la machine ?
La machine peut se perfectionner elle-même en générant ses propres exemples, cas d'apprentissage ou en recherchant de manière continue de nouveaux jeux de données.
- Le troisième niveau, le deep learning
Ce niveau, qui s'inspire du cerveau humain, est basé sur un système de réseau de neurones. Le principe est de superposer des niveaux de milliers de neurones artificiels qui :
- reçoivent des informations des niveaux inférieurs
- interprètent ces informations
- poussent leur résultat vers les niveaux suivants
A l’image de tamis successifs qui permettent de trouver une solution à un problème posé.
Exemple : après avoir identifié une forme non symétrique, des pattes, une queue, une taille, des moustaches, la machine va potentiellement reconnaître : un félin ou une peluche et il lui faudra encore d'autre niveau de neurones avec d'autres réponses à d'autres questions pour identifier au final : un chat.
Quelles sont les applications de L'IA dans le cadre du contrôle de gestion ?
Dans la liste des principales applications de l'IA au contrôle de gestion, nous pouvons énumérer :
Les analyses prédictives, qui permettent de définir un modèle pour
- les simulations budgétaires
- les changements de modèle de gestion
- les analyses de coût
Et en particulier, l'apport de la machine est de pouvoir tester un très grand nombre de possibilités, de modifications de paramètres afin de discerner avec les données et variables fournies, la réponse la plus optimisée.
Repérer des anomalies, distinguer finement des données contrevenantes à des règles, afin de mettre en exergue :
- les erreurs de saisies
- les défauts ou mise en qualité de processus
- les fraudes
- les phénomènes embryonnaires
L'automatisation des processus, ainsi que l'orientation vers les réponses les plus adéquates aux contextes. Les processus n'ayant plus besoin d'être maitrisés par les acteurs, parce qu'ils sont guidés par la machine.
Dans le cadre de la déclinaison d'une stratégie : de formation, de qualité ou d’identification des talents … d'appliquer de la même façon que les réseaux sociaux, des concepts d'analyse de données professionnelles associées à des profils et de pousser vers les acteurs idoines : des présentations, des propositions de postes, des formations, des règles à privilégier ou à appliquer.
L'analyse de données sur les marchés, les humeurs des consommateurs, la situation économique et l'identification par l'IA de la meilleure adaptation des services ou du produit proposé, ainsi que du système de production.
La référence à l'IA dans la plupart des outils décisionnels : est-ce vraiment de l'IA ou du marketing ?
La réponse ne va sans doute pas vous étonner, mais elle est hétérogène :
- Des graphiques qui présentent les valeurs les plus hautes ou les plus basses selon différents axes de dimension : potentiellement intéressant mais est-ce vraiment de l'IA ?
- L'identification d'anomalies par rapport à une tendance, utile mais est-ce vraiment de l'IA ?
- Des possibilités d'apprentissage et d'entrainement afin d'identifier des sentiments, des règles. Nous sommes bien dans de l'IA. Pas encore des réseaux de neurones, mais de l'IA tout de même.
En effet, ce qu’on constate dans les outils, notamment EPM de type SAP Analytics Cloud, Workday Adaptive Planning ou Anaplan pour ne citer qu’eux, c’est qu’une analyse pertinente, qui peut être générée par l’IA à partir d’un apprentissage statistique, doit être basée sur une modélisation intelligente de la donnée. L’IA implémentée dans ces outils ne saurait pas se déterminer seule à partir d’un ensemble de données non modélisé selon des axes métiers et dire ce qui doit ou pas être considéré. On gagne du temps, mais ce n’est pas la révolution du contrôle de gestion.
En guise de conclusion, nous pouvons indiquer que l'utilisation de l'IA se démocratise et est à portée de main dans nos outils décisionnels, mais elle demande un investissement conséquent pour donner des résultats probants.
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La modélisation financière avec Workday Adaptive Planning
Workday Adaptive Planning est leader mondial de l’élaboration budgétaire et du reporting, selon Gartner. Les outils de ce type, appelés EPM ou encore FP&A ont la caractéristique de devoir gérer des règles de gestion spécifiques à l'entreprise tout en gardant la rigueur d’une solution structurée.
En comparaison, une simple feuille Excel présente les avantages d’une grande flexibilité mais interdit le travail collaboratif, la sécurité, le partage d’information, la gestion de volumes de données, etc. Un ERP, au contraire, sera rigide car il contiendra des processus pré-déterminés mais paramétrables.
Une solution de contrôle de gestion comme Workday Adaptive Planning doit non seulement permettre de gérer tout type de données, avec des règles de calcul personnalisées, mais de le faire dans un cadre formalisé permettant la maintenance, le reporting, les temps de réponse rapides, etc. C’est ce mix équilibré qu’il fut difficile d’obtenir dans le passé, et les anciennes solutions EPM avaient l’inconvénient d’une forte rigidité non compatible avec les besoins de souplesse des directions financières.
Modélisation des données
Modéliser consiste à paramétrer l'outil pour indiquer quels sont les indicateurs (parmi lesquels les comptes financiers ont une place centrale) que l’on souhaite suivre ou utiliser, au réel ou au budget, et à quel niveau de détail. Par exemple, les ventes prévisionnelles seront gérées par client et par produit, alors que les salaires le seront par employé et par rubrique de paye.
Derrière l’idée de "niveau de détail" se trouve en réalilté la « dimension », appelée aussi référentiel ou donnée de base. Par exemple la dimension « Client » contiendra la liste de tous les clients. Ceux-ci proviendront des autres systèmes ou seront directement gérés dans la solution. Dans la modélisation de Workday Adaptive Planning, en regroupant ces dimensions autour des indicateurs, on crée ainsi une « feuille », dans laquelle on pourra charger le réalisé, provenant d'autres systèmes, ou saisir un budget. Une feuille « ventes » contiendra par exemple les quantités vendues, le chiffre d’affaires, les remises, détaillées par client et produit.
Création de feuille de prévision des ventes
Les feuilles peuvent contenir beaucoup d’autres informations permettant de calculer les données (par exemple les dates d’arrivée des employés ou la probabilité de victoire d’opportunités commerciales).
Dans Workday Adaptive Planning, l’avantage est de pouvoir très facilement ajouter des valeurs dans les listes de dimensions, créer ou modifier des feuilles, etc, sans avoir recours à des compétences techniques. On peut créer autant de feuilles que souhaité et les relier entre elles pour obtenir un modèle complet et personnalisé.
Certaines dimensions ont un rôle particulier. C’est le cas par exemple de la « version », qui représente un scénario ou un jeu de données, comme un budget, le réalisé ou une simulation. Dans Workday Adaptive Planning, on peut créer autant de versions que l’on souhaite et les comparer dans le reporting, par exemple avec des analyses d’écart. La « version » présente des propriétés particulières qui permettent de mieux piloter le processus d’élaboration budgétaire (autorisations, verrouillage, périodes, etc).
Calculer les rubriques
Dans Excel, l’une des forces est la création des formules. Hélas, elles présentent aussi un risque en cas d’erreurs, de lien rompu ou de fichier supprimé. Dans Workday Adaptive Planning, il est possible de créer des règles de gestion entre plusieurs rubriques à partir de formules très simples d’utilisation et qui ne sont jamais altérées. Ces formules sont visibles immédiatement par les utilisateurs et permettent de remonter jusqu'aux paramètres qu'elles utilisent.
Les formules peuvent être renseignées à différents endroits : dans un référentiel central, directement dans la cellule ou par rubrique, selon le centre. Les autorisations permettent d’avoir la garantie qu’elle ne sera pas modifiée par un utilisateur. C’est aussi la représentation formelle et accessible d’une règle de gestion partagée.
Ainsi, chaque feuille peut contenir plusieurs formules. Par exemple, il est possible de créer une formule de type Prix x Quantité. Quelle est la syntaxe des formules ? Elle est très similaire à Excel. On fait référence non pas aux cellules mais aux rubriques dans les feuilles avec la syntaxe Feuille.Rubrique, précédé du préfixe "acct". Le calcul du chiffre d’affaires, pour chaque client/produit sera donc : acct.Ventes.Prix_unitaire * acct.Ventes.Quantité.
Les formules peuvent aussi utiliser n’importe quelle donnée d’une autre feuille, et même utiliser la valeur annuelle, consolidée, celle du mois précédent, etc. Si le niveau de détail entre plusieurs feuille est différent, on pourra spécifier les dimensions à prendre en compte dans la lecture de l’autre feuille. Par exemple, si le prix unitaire est géré par produit, dans une autre feuille « Prix », on aura la formule unique s’appliquant sur chaque combinaison client/produit : acct.Prix.Prix_unitaire[produit=this] * acct.Ventes.Quantités
Exemple de formuleL’essentiel des cas de figure peut être couvert de la sorte pour créer par exemple un modèle de prévision qui commence avec les ventes, pour aller vers le compte de résultat puis le bilan et finir avec le flux de trésorerie.
Le modèle et le reporting
Les données des feuilles étant soit saisies, chargées ou calculées, il est possible de les utiliser librement dans les rapports. Dans Workday Adaptive Planning, il en existe de plusieurs types : rapports croisés en web, tableaux de bord et reporting dans les outils MS Office (Excel, Word, Powerpoint).
A chaque fois on pourra y afficher les dimensions et les comptes qui composent les feuilles. Par exemple, on pourra analyser le chiffre d’affaires annuel par produit et ajout le niveau de stock, même s'il est géré dans une autre feuille. La comparaison entre les versions se fera instantanément. C’est le rapport qui s’arrange pour combiner dans le même tableau les données provenant de différentes feuilles. Le tableau de bord repose sur les mêmes données et affiche de façon graphique les principaux indicateurs.
Si le modèle est modifié, les données sont recalculées immédiatement et le reporting s’adapte aussitôt. Par exemple, si l’on change une description de produit, ajoute un nouveau produit, change le calcul des remises d’un client, etc, le résultat est immédiatement disponible dans les rapports et les feuilles de saisie.
Les choix de modélisation sont importants car ils représentent la façon dont on veut suivre, comprendre et prévoir l’activité. Les données du réalisé s’adaptent à ce modèle via les tables de correspondance lors du chargement. C’est aussi pourquoi la mise en oeuvre du modèle initial se fait dans une grande interaction avec les utilisateurs clés : pour répondre aux besoins stratégiques présents, et pour leur permettre une grande autonomie dans l'adaptation future de ce modèle.
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Crise(s) : une vision originale
Les 55 conseils pour que la crise devienne une opportunité pour votre entreprise ! 5 choses à absolument faire pendant les crises… Leur entreprise fait face à une crise, la suite va vous étonner…
Vous avez lu trop d’articles avec ce genre de conseils basés sur des mantras plus ou moins crédibles. Nous avons fait un choix radicalement différent. Celui de vous parler de nous et de comment nous surmontons, ensemble, en tant qu’entreprise mais aussi en tant que groupe humain ce passage et comment nous tâchons, en toute humilité, de mettre à profit cette période de transition.
D’abord sanitaire et par voie de conséquence économique, la « crise » est à juste titre redoutée par les entreprises. Mais vous le savez sans doute, le mot crise en chinois est composé de 2 idéogrammes dont l'un évoque le danger et l'autre l'opportunité.
Le danger, on connaît : la crise économique et sanitaire s’accompagne d’une baisse d’activité et d’un stress pour les entreprises, du fait de la nouvelle organisation du travail imposée (télétravail, distanciation sociale, etc.) mais aussi de l’incertitude quant à l’avenir de l’entreprise (licenciements, chômage partiel…). La réaction la plus courante face à la crise est de mettre en place une politique de restrictions budgétaires et de stopper tous les projets à moyen et long terme. Mais si on a la chance (pas que de la chance, en réalité) d’avoir une entreprise assez solide sur ses fondamentaux et qui peut encaisser en partie cette incertitude, c’est le moment de réagir.
Nous avons cette chance, et voilà ce que nous, nous avons fait.
Quelles sont les conséquences de la crise dans l’organisation interne de l’entreprise ?
À court terme, la première conséquence notable est une disponibilité des ressources du fait de la baisse d’activité. « En avril 2020, l’activité est inférieure de 30% à une situation normale » (INSEE).
Par ailleurs, la deuxième conséquence est un besoin de digitaliser les outils de travail. Entre les confinements successifs et les mesures de distanciation, le maintien de la production passe nécessairement par la digitalisation du travail et la mise en place d’outils de collaboration qui offrent certaines opportunités. Durant le premier confinement, 47% des personnes qui ont travaillé l’ont fait depuis leur domicile, soit deux fois plus qu’en 2019 (INSEE).
À moyen et long terme, les entreprises sont gagnées par l’incertitude et stoppent souvent leurs projets de développement.
Comment ces conséquences peuvent être transformées en opportunités ?
Une ressource disponible, c’est avant tout du temps pour…
- …évaluer son entreprise et ses processus
Faire le point sur ses processus permet de connaître ses forces et faiblesses, de savoir ce qui fonctionne bien et ce qui pourrait mieux fonctionner. Utiliser un collaborateur disponible pour analyser vos processus, c’est avant tout prendre du recul avec un regard neuf et de nouvelles idées.
Un audit des processus internes, un sondage ou un atelier de partage seront des opportunités de mieux connaître votre activité et donc de mieux orienter vos choix stratégiques à court ou à long terme.
Avions-nous toutes les armes pour une démarche commerciale efficace ? Ne peut-on pas améliorer certains de nos process RH ? Bien entendu, on n’est jamais parfait alors c’est le moment de faire un examen de conscience et de se poser les bonnes questions, celles qu’on n’a pas besoin de se poser en temps normal.
- …étudier le secteur d’activité et ses réactions face à la crise
Mieux comprendre votre secteur d’activité, c’est vous assurer que vous êtes toujours concurrentiel et compétitif. La crise n’a pas seulement ralenti votre activité, elle a aussi ralenti l’ensemble des parties prenantes du secteur (concurrents, clients, etc.). Quoi de mieux pour prendre une photographie du marché que lorsque ce dernier ralenti.
Utilisez vos collaborateurs disponibles pour réaliser un benchmark, une étude concurrentielle ou une étude technique va vous aider à mieux connaître le marché, ses besoins et ses possibilités.
De notre côté, nous avons beaucoup travaillé sur les outils du marché, par exemple, dans les secteurs clé pour lesquels nous intervenons, afin de se constituer des banques de connaissance que nous pourrons mettre, le temps venu, à disposition de nos clients.
- …réfléchir à de nouvelles perspectives de développement
Plus de temps, c’est aussi plus de recul pour prendre des décisions. Dans un contexte habituel où le marché évolue très (trop) vite pour avoir tous les éléments nécessaires à la prise d’une décision réfléchie, la possibilité de prendre le temps pour collecter, comparer et choisir la stratégie adaptée représente une réelle opportunité pour l’organisation.
Des réunions d’équipe, comités ou tout simplement sessions brainstorming avec vos collaborateurs sont des approches simples mais efficaces pour déterminer la meilleure stratégie à adopter pour le développement de l’activité de l’entreprise.
Je ne vous fais pas un dessin, c’est bien ce que nous privilégions, le collaboratif. Bien aidés par nos outils internes qui nous ont permis de passer en 100% distanciel quasiment sans effort.
- … mettre en place des projets d’amélioration en interne
L’amélioration des processus internes est souvent difficile quand l’entreprise est en plein « run ». En temps de crise, la disponibilité des ressources peut être une aubaine pour se développer et améliorer sa manière de travailler ou de collaborer.
C’est le moment de mettre vos collaborateurs en mode « projets de développement interne », d’autant plus que l’amélioration des processus pourra permettre de mieux se préparer à affronter de nouvelles crises.
Nous avons donc mis en place quelques « grands projets » internes afin de gagner en performance et en agilité. Et nous avons fait le choix de la faire de façon collaborative. Tout le monde peut devenir porteur de projet. Il faut constituer une équipe, déposer son projet et s’il est validé, nous allouons les moyens à chacun de le réaliser.
- Digitaliser son activité pour préserver ses collaborateurs, mais pas que…
La crise sanitaire a obligé de nombreuses entreprises à mettre en place des outils et méthodes de collaboration à distance. Mais cette démarche de digitalisation représente aussi une opportunité de choisir des outils qui permettront :
- De gagner en performance avec des outils de collaboration et de coordination
- D’acquérir des compétences avec des outils de formation
- De mieux se projeter avec des outils de planification
La digitalisation peut donc s’inscrire dans une réelle démarche de développement de l’entreprise et d’investissement à long terme.
Bon, nous étions déjà pas mal équipés en digital mais cela nous a forcé à comprendre plus intimement, depuis nos lieux de vie, combien la digitalisation est une réalité désormais, ce qu’elle recouvre de bon mais aussi ses limites. C’est un enseignement extrêmement important pour l’avenir.
- L’incertitude peut amener de la flexibilité et de la réactivité
En période de crise, les entreprises ont tendance à se replier sur des valeurs sûres, des compétences éprouvées ce qui à court terme peut donner un sentiment de sécurité mais à long terme se révéler fatal. Pour s’adapter à une situation incertaine et changeante, la priorité est de rester flexible.
Cette flexibilité deviendra non seulement la clé de la survie mais à long terme peut devenir un facteur de différenciation et de compétitivité. Alors on prend une grande inspiration et on touche ses doigts de pieds avec ses mains !
Alors qu’est-ce qui est vraiment important ?
Nous avons fait face à la crise collectivement, en essayant avant tout de maintenir le lien humain entre l’ensemble des collaborateurs et cette façon de voir les choses nous a permis de faire émerger les idées, les projets, et même de la convivialité avec des soirées régulières de jeux en ligne entre collègues, organisées par un groupe autoproclamé « comité des fêtes ». Nous avons essayé avant tout de préserver ce qui fait nos valeurs, l’initiative, la collaboration, la simplicité et l’entrepreneuriat interne pour permettre à chacun d’apporter sa pierre à l’édifice.
Nous n’avons pas de recette magique mais nous avons capitalisé sur la période et tout ce que nous avons appris, nous pourrons le mettre désormais au service de nos clients.
Le décommissionnement de systèmes d'information, un enjeu stratégique mal compris
Le décommissionnement de systèmes d'information est souvent vu uniquement sous un prisme technique, afin de gagner du temps serveur, économiser des VM, la DSI fait la chasse aux applis qui tournent et qui ne devraient plus. Or on néglige trop souvent la dimension métier de ce décommissionnement.
En effet, les applications qui sont décommissionnées sont des applications largement obsolètes mais qu’en est-il de cette zone grise des applications anciennes, parfois obsolètes techniquement, mais qui restent accessibles car elles remplissent une fonction qui n’a été reprise dans aucun autre outil ou que certains utilisateurs y sont attachés et que la conduite du changement n’a pas réussi à les amener sur les nouveaux outils. Cet enchevêtrement de petits outils qui sont alimentés manuellement et produisent ici un reporting spécifique pour une entité, là un rapport justificatif dont on a besoin pour la liasse comptable et qui a été négligé lors de la construction de l’ERP flambant neuf.
Dans une trajectoire SI, on se concentre sur le build, c’est bien normal, et on se dit que le nouvel outil est tellement plus pratique que les utilisateurs migreront naturellement vers les nouvelles pratiques.
Or c’est rarement le cas, pour les raisons évoquées plus haut :
- Difficultés à reprendre d’un coup l’ensemble des fonctionnalités portées par tous les outils existants
- Resistance naturelle au changement qui va occasionner des résistances et des replis sur les outils existants
Néanmoins, il est coûteux de conserver ces applications du legacy, à la fois en termes d’infrastructure mais aussi en performance pour les équipes, et un vrai plan de décommissionnement fonctionnel est une phase nécessaire pour accompagner tout grand projet de mise en œuvre d’un nouvel outil.
De mars à juillet 2020, nous sommes intervenus au sein de la Direction Financière d’une grande entreprise du secteur des transports. Notre étude s’est inscrite dans deux démarches ambitieuses et complémentaires :
- La mise en place d’un programme d’outils de pilotage de la performance économique, ayant pour objectif de faire évoluer les processus et outils de suivi de la performance économique
- Une entité de Gouvernance de la donnée avec pour mission la définition du nouveau MDG, la modélisation des données financières ainsi que la mise en place de la gouvernance de ces données
Notre mission :
L’objectif de notre mission était de réaliser une étude sur les possibilités de décommissionnements d’outils décisionnels sur un périmètre applicatif assez large. Ces éventuels décommissionnements interviennent dans un environnement applicatif complexe et hétérogène. Notre mission doit permettre de garantir la cohérence globale des reportings de gestion, en unifiant les processus vers le nouvel outil et en simplifiant le paysage applicatif et les processus associés.
Concrètement, nous avons été amenés à :
- Définir notre périmètre d’action
- Rencontrer les interlocuteurs opérationnels (contrôle de gestion, production) : identifier tous les outils décisionnels officiels ou non (shadow IT) qu’ils utilisent dans leur processus de gestion, ainsi que les types d’utilisation (restitutions directes ou extractions pour des bases excel/power BI)
- Rencontrer les interlocuteurs DSI : identifier les sources, les adhérences entre les différentes applications et les coûts de maintenance associés
- Participer aux ateliers avec le groupe projet du nouvel outil de pilotage de la performance : déterminer les zones de partage fonctionnels entre le nouvel outil et les applications qui pourraient faire l’objet d’un décommissionnement, mais également les évolutions nécessaires à apporter en vue d’un décommissionnement et les efforts de conduite du changement pour l’adoption du nouvel outil
- Réaliser une cartographie des applications : démontrer la multiplicité et la complexité du paysage applicatif et identifier les simplifications possibles
- Construire une grille d’analyse : définir et ordonner l’ensemble des critères permettant de rendre le décommissionnement des applications plus ou moins prioritaires
- Réaliser le livrable final pour la restitution : expliquer la démarche de l’étude, analyser les différents retours des ateliers métiers et DSI, et pour les outils dont le décommissionnement nous est apparu comme prioritaire, présenter les différentes hypothèses (décommissionnement ou non) avec les impacts associés (notamment impacts financiers)
Les enjeux de la mission :
Les principaux enjeux de cette mission ont été les suivants :
- Mettre en lumière la complexité du paysage applicatif actuel
- Souligner l’importance du projet de gouvernance de la donnée
- Démontrer la nécessité d’optimiser et de simplifier les outils de gestion à l’aide d’une application de reporting moderne et facilement adaptable
Les conclusions de notre étude ont permis d’orienter les décisions stratégiques dans les différents comités de pilotage.