Pour des KPI plus intelligents

On parle tous les jours d’intelligence artificielle (IA) et de big data, mais ces techniques, communes déjà dans certaines directions marketing, n’ont pas encore vraiment poussé la porte des directions financières. Pourtant, c’est massivement désormais que les données y affluent. On le voit pour les données internes à l’entreprise : celles par exemple qui sont produites par les logiciels gérant la production remontent à présent directement dans les systèmes comptables ou de contrôle de gestion, et les ruptures de charge sont progressivement supprimées par l’automatisation. Les données externes à l’entreprise, venant des clients, des fournisseurs, des salariés, du fisc, du régulateur, sont de plus en plus mobilisables… Tout cela, ce sont des choses très concrètes : la facturation, le paiement, les reportings à l’autorité de contrôle, les ventes, etc.

Le contrôle de gestion ploie donc sous une avalanche de données comme jamais auparavant. Mais pour l’instant, sans réelle application des techniques issues de la statistique et de l’IA. Face l’afflux, la réponse est trop souvent la démultiplication des indicateurs de gestion, les fameux KPI, et pas nécessairement la qualité de ces KPI. Il est affligeant de voir nombre de managers s’abîmer les yeux le week-end à éplucher des reportings de 200 pages ou plus, perdant au passage la synthèse nécessaire à la prise de décision. Mieux vaut moins mais mieux, comme souvent.

On sait que les indicateurs de performance ont presque toujours double nature : ils dépendent pour une part de la qualité de gestion des personnes en charge, et pour l’autre de l’environnement sans qu’on ait prise sur eux. Il s’agit de faits de la vie ou d’«acts of god», comme disent les assureurs pour désigner certains gros risques totalement exogènes.

Voudrait-on par exemple surveiller la performance au sein d’une chaîne de magasins, et récompenser en proportion les managers de terrain ? Il apparaîtra qu’un magasin sera d’autant plus performant qu’il est situé dans une zone urbaine où les gens sont aisés, prêts à payer cher, etc. Si le magasin marche bien, est-ce le fait du manager ou de sa localisation chanceuse ? Voudrait-on aussi mesurer correctement l’élasticité-prix des billets d’avion des compagnies aériennes ? Un calcul «bête» montrerait qu’un prix plus élevé fait affluer la demande, puisque les gens voyagent plus fréquemment en période de fêtes quand les prix des billets sont plus élevés. Il importe, pour un contrôle de gestion, de faire la bonne analyse de causalité, c’est-à-dire en termes techniques «contrôler» les variables purement exogènes, pour les retirer de l’analyse.

Or, les techniques récentes d’analyse de données le permettent. Dans ces deux exemples, les entreprises disposent maintenant, quasiment en temps réel et à un niveau micro, de toutes les données nécessaires. Elles peuvent aussi puiser dans des bases de données externes, voire dans la soft information provenant de la presse, des données d’enquête, etc. Elles peuvent se prêter à des plans d’expérimentation quand il est difficile de distinguer la cause de l’effet. Mais cela suppose que le contrôleur de gestion, comme le fait de plus en plus son collègue de la direction du marketing, rentre davantage dans le monde de la statistique et de la modélisation, et réduise le temps qu’il passe à sortir toujours plus d’indicateurs à partir de vastes tableaux de chiffres. Qu’il devienne un peu data scientist.

La parcimonie dans les indicateurs deviendra le mot-clé, car le cerveau humain, qui a toujours le même nombre de neurones, continuera à ne raisonner et ne décider que sur un nombre limité de paramètres. Pour cela, le contrôleur de gestion devra faire montre d’un esprit de synthèse et poursuivre un dialogue intense avec les dirigeants sur la nature réelle du modèle d’affaires de l’entreprise ou de l’unité productive de l’entreprise. Il devra se méfier d’un usage inintelligent de l’intelligence artificielle, consistant à usiner des données sans trop savoir ce qu’il cherche. Et il devra le faire à tout niveau de l’entreprise, car l’afflux des données permet – et oblige tout à la fois – à ce que les prises de décisions soient faites de façon décentralisée, dès que c’est possible. Le contrôle de gestion, appelé aussi le management de la performance, est bien l’une des grandes fonctions montantes au sein des entreprises.

 

Cet article a été initialement publié sur le site d’Option Finance le 12 avril 2019. Il est repris par Vox-Fi avec due autorisation.

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