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

Nous n'avons pas de boule de cristal. Et nous ne savons pas comment l'avenir évoluera.  Nos modèles ne seront jamais parfaits.

Mais cela ne signifie pas que nous ne devrions pas essayer de rendre le tout 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 très bien la valeur de ce modèle.  Le but n'est pas de créer un modèle financier exact à 100 %. Il s'agit plutôt de suivre le processus de planification afin que nous puissions prendre des décisions éclairées sur la manière de faire progresser nos entreprises, tant au niveau des risques que des opportunités qui se présentent à nous.

Pour vous aider à optimiser ce processus de planification et à créer des modèles financiers utiles, nous examinons 5 des erreurs les plus courantes commises lors du traitement 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.

Un manque de clarté sur ce que vous essayez de résoudre. 

Les modèles financiers ne sont utiles que s'ils fournissent des informations pour les décisions clés que vous pouvez contrôler.  Trop souvent, dans le but d'être plus précises, les entreprises créent des modèles excessivement complexes et confus, sans vraiment comprendre ce pour quoi elles cherchent une solution.  Essayez d'être au clair sur vos objectifs dès le départ, afin de pouvoir concevoir votre projet avec ce but à l'esprit.  Apliqo vous permet d'identifier les KPI et les facteurs déterminants pertinents et de les intégrer dynamiquement dans votre système.

Une approche en silos. 

Un modèle financier doit prendre en compte toute la complexité de votre entreprise.  Si vous ne regardez que certains domaines ou services, vous manquez une grande partie du contexte qui rend les modèles financiers si précieux.  Pour obtenir des analyses véritablement pertinentes pouvant être alignées sur des perspectives stratégiques, vous avez besoin d'une approche globale qui couvre l'ensemble de vos leviers.

Hypothèses cachées. 

Un bon modèle financier est dynamique et réagit aux changements des données d'entrée.  Vous souhaitez travailler avec un système capable de gérer sans effort les modifications d'hypothèses et de facteurs déterminants, afin de pouvoir constater les impacts qui en découlent.  Les mauvais modèles contiennent des hypothèses inconscientes qui ne correspondent pas à la réalité ou au fait que les choses peuvent changer.  C'est précisément là que l'utilisation d'une base de données dynamique comme IBM Planning Analytics / TM1 peut s'avérer particulièrement puissante.  Vous voulez que vos hypothèses soient malléables et en fin de compte vérifiables, afin que vous puissiez contrôler la précision réelle de votre modèle.

Absence de contrôles de plausibilité. 

La modélisation financière est à la fois un art et une science, ce qui signifie que des erreurs peuvent s'y glisser, peu importe l'attention portée aux détails.  Pour éviter cela, vous devriez intégrer divers contrôles de plausibilité dans votre processus afin de repérer les éléments qui vous semblent étranges.  Enfin, ces contrôles attirent votre attention sur les aspects de votre entreprise qui nécessitent une vigilance particulière pour comprendre pourquoi ils se comportent ainsi.

Ignorer l'expertise métier. 

La modélisation financière devrait être une démarche collaborative. La meilleure façon d'y parvenir est de recueillir les points de vue de vos différents départements afin de mieux comprendre ce qui se passe sur le terrain.  Si l'équipe financière élabore le modèle sans consulter les autres parties prenantes, elle risque d'introduire des idées et des évaluations irréalistes qui ne reposent pas sur les faits réels.  Tirez parti de l'expérience et des connaissances des personnes de votre entourage pour que le modèle soit aussi complet que possible.

Une fois que vous avez conscience de ces erreurs, il devient facile de les éviter, et cela peut avoir un impact majeur sur l'utilité finale de votre modèle financier.  Grâce à notre collaboration avec une grande diversité de clients, chez Apliqo, nous avons constaté de visu à quel point ces meilleures pratiques peuvent être puissantes, en particulier dans un environnement logiciel dynamique tel que celui permis par TM1.

Si vous souhaitez découvrir une alternative à Excel vous permettant de créer des modèles financiers plus utiles, n'hésitez pas à nous contacter.  Apliqo offre une interface intuitive et puissante qui vous permet de propulser votre modélisation prédictive au niveau supérieur, sans faire de compromis sur la qualité ou la complexité des données.