Les détracteurs de la modélisation financière vous diront toujours qu'il y a tout simplement trop d'éléments mouvants et d'interdépendances au sein d'une entreprise pour parvenir à une prédiction précise de l'avenir.  Ils souligneront à quel point il est facile de modifier une hypothèse de départ et de changer complètement la portée globale des résultats du modèle.  Et dans une certaine mesure, ils ont raison.

Nous n'avons pas de boule de cristal. Nous ne savons pas de quoi l'avenir sera fait.  Et nos modèles ne seront jamais parfaits.

Mais cela ne signifie pas que nous ne devons pas essayer de les rendre aussi précis que possible.  Un aphorisme populaire dans le monde des statistiques dit que « tous les modèles sont faux, mais certains sont utiles », et cela résume parfaitement la valeur de cette démarche.  L'objectif n'est pas de créer un modèle financier précis à 100 %, mais plutôt de suivre le processus de planification afin de pouvoir prendre des décisions éclairées sur la manière de faire progresser nos entreprises, tout en comprenant les risques et les opportunités qui se présentent à nous.

Pour vous aider à optimiser ce processus de planification et à concevoir des modèles financiers utiles, examinons 5 des erreurs les plus courantes commises lors d'un processus de FP&A.  Si vous parvenez à éviter ces erreurs, vous serez en excellente position pour tirer le meilleur parti de vos prévisions financières.

1. Un manque de clarté sur ce que vous essayez de résoudre.  Les modèles financiers ne sont utiles que s'ils éclairent les décisions clés sur lesquelles vous avez le contrôle.  Trop souvent, les entreprises élaborent des modèles trop complexes et surchargés pour tenter d'être plus précises, sans réellement comprendre le problème qu'elles cherchent à résoudre.  Essayez d'être parfaitement clair sur vos buts et objectifs dès le départ afin de construire avec la finalité en tête.  Apliqo apporte une aide précieuse à ce niveau en facilitant l'identification des KPI et des inducteurs essentiels, tout en les intégrant dynamiquement dans votre système.

   
   

2. Une approche en silos.  Un modèle financier doit prendre en compte toute la complexité inhérente à votre organisation.  Si vous vous contentez d'analyser des sections ou des départements spécifiques, vous manquerez une grande partie du contexte qui fait la véritable valeur des modèles financiers.  Vous avez besoin d'une approche globale qui couvre l'ensemble de vos activités si vous souhaitez obtenir une analyse véritablement pertinente, capable de s'aligner sur des orientations stratégiques globales.

   
   

3. Des hypothèses cachées.  Un bon modèle financier est dynamique et réactif aux variations des données d'entrée.  Vous devez travailler avec un système capable de gérer facilement l'évolution des hypothèses et des inducteurs afin d'en visualiser l'impact.  Les mauvais modèles intègrent des hypothèses implicites et codées en dur qui ne reflètent ni la réalité ni le fait que la situation peut évoluer.  C'est là que l'utilisation d'une base de données dynamique comme IBM Planning Analytics / TM1 s'avère particulièrement puissante.  Vous devez disposer d'hypothèses modulables et testables pour vérifier le niveau réel de précision de votre modèle.

   
   

4. L'absence de contrôles de cohérence.  La modélisation financière relève à la fois de l'art et de la science, ce qui signifie que des erreurs peuvent se glisser, quelle que soit l'attention portée aux détails.  Pour les éviter, veillez à intégrer divers contrôles de cohérence dans votre processus afin de détecter toute anomalie.  À tout le moins, ces contrôles pourront attirer votre attention sur les aspects de votre activité qui nécessitent un examen approfondi pour comprendre les raisons de leur comportement.

   
   

5. L'exclusion de l'expertise métier.  La modélisation financière doit être un travail collaboratif, et il est recommandé de recueillir les informations auprès de vos différents départements, qui ont une meilleure perception du terrain.  Si l'équipe financière gère le modèle de manière isolée sans consulter les autres parties prenantes, elle risque d'introduire des hypothèses et des évaluations irréalistes, déconnectées de la réalité.  Tirez parti de l'expérience et des connaissances de votre entourage afin que le modèle soit aussi complet que possible.

   
   

Ces erreurs sont faciles à éviter dès lors qu'on en a conscience, et leur prévention peut grandement optimiser l'utilité finale de votre modèle financier.  Chez Apliqo, notre collaboration avec un large éventail de clients nous a permis de constater directement l'efficacité de ces bonnes pratiques, en particulier au sein d'un environnement logiciel dynamique tel que celui offert par TM1.

Si vous souhaitez explorer une alternative à Excel capable de vous aider à élaborer des modèles financiers plus performants, contactez-nous.  Apliqo propose une interface intuitive et puissante, conçue pour hisser votre modélisation prédictive au niveau supérieur, sans compromettre la qualité des données ni la gestion de la complexité.