Le coin des Big Four / Fiabiliser les prévisions: une stratégie gagnante dans l’ère du digital

La volatilité des marchés boursiers montre que prévoir l’évolution d’indicateurs économiques et financiers est un art difficile. Mais pourquoi ?

EY et Forbes Insights ont réalisé en septembre 2016 une enquête mondiale auprès de 1.500 décideurs pour identifier les obstacles que les organisations rencontrent dans l’utilisation efficace des données et outils analytiques pour améliorer leur revenu, leur marge opérationnelle et leur profil de risque.

L’ingéniosité de cette enquête fut de lier le concept des données et outils analytiques à l’ensemble des cinq «synapses» d’une organisation fonctionnant comme une cervelle de neurones connectés:

Positionnement concurrentiel: le but est de définir l’impact des données et des analyses sur la stratégie et le modèle d’affaires d’une entreprise.

Modèle opérationnel: il régit la collaboration et la gouvernance analytique.

Conception de projets pilotes: cette phase consiste à identifier des activités et projets spécifiques afin de répondre à des besoins bien précis de l’entreprise.

Réalisation des pilotes: il s’agit ici de traduire en action les objectifs prévisionnels, en intégrant les données analytiques aux activités commerciales.

La courbe d’apprentissage: elle permet de quantifier et d’obtenir davantage d’informations à partir des résultats chiffrés d’une entreprise.

Les entreprises focalisées sur la collecte de données et leur analyse systématique au sein de ces cinq «synapses» sont plus agiles que leurs paires, car elles génèrent des décisions fondées sur des preuves d’évidence et sont davantage capables d’aligner leur stratégie dans l’ère digitale mouvementée.

Un premier facteur de succès réside dans la faculté d’apprendre à fiabiliser plus rapidement que la concurrence les prévisions.

En effet, les hypothèses de travail des prévisions sont plus élaborées et relient l’ensemble des fonctions d’une organisation, y compris le comité de direction.

Ensuite, le facteur humain, souvent davantage basé sur l’évidence construite que sur l’intuition personnelle, est un point critique à l’échelle d’une organisation.

Ainsi, deux tiers des décideurs interviewés ont identifié que le manque de qualité des prévisions représente un risque majeur pouvant mener à des erreurs de planification stratégique et de mauvaise allocation de ressources.

Dans l’ère digitale, avec l’émergence de l’«internet of things», la quantité et la qualité des données évoluent bien plus vite que les prévisions des analystes.

De surcroît, aujourd’hui, les prévisions ne bénéficient malheureusement pas d’une qualité croissante des données.

Nous avons en effet pu constater que des prévisions trop vagues mènent dans 80% des cas à la confusion. La composante multiculturelle se superpose et risque d’exacerber cette «cacophonie prévisionnelle». Même si les prévisions indiquent un taux de probabilité et échappent à l’inexactitude, le risque de mésinterprétation n’est pas éliminé car il faut un minimum de compréhension de la lecture d’une probabilité.

En vue de fiabiliser les prévisions, il est primordial que ces prévisions reflètent l’évolution de la qualité des données. Ainsi, la technique du «Superforecasting» est utilisée. Elle introduit un système d’évaluation continu des prévisions selon leur probabilité à l’instant t. Le but est d’actualiser les hypothèses à la source des prévisions, pour une meilleure prise de décision. L’annonce d’une hausse probable du prix des matières premières n’est plus suffisante.

Une justification claire est requise, en précisant par exemple l’ordre de grandeur, le taux de probabilité et la période exacte.

Selon l’étude d’EY et Forbes Insights, un défi majeur du futur est le lien entre l’identification de nouvelles opportunités stratégiques, l’interprétation des prévisions et la mesure des résultats produits par les nouveaux outils analytiques. Les entreprises les plus performantes utilisent des outils avancés pour repenser leur stratégie commerciale et leur positionnement concurrentiel.

Ces champions de l’ère digitale investissent annuellement au moins dix millions de dollars dans des outils analytiques avancés et anticipent ainsi une croissance de leur revenu et de leur marge d’au moins 15% par an dans les deux ans à venir, tout en améliorant leur profil des risques.

Pierre Mangers, Associe,
EY Advisory Services