4.7. LA NUMERISATION AU SECOURS DE LA PLANIFICATION
Les processus de planification comptent parmi les instruments stratégiques et tactiques les plus importants pour assurer la pérennité des entreprises. Toutefois, ils sont complexes, chronophages et souvent trop statiques. Suite à la transformation numérique, les modèles de planification actuels atteignent leurs limites. En effet, face à la numérisation croissante et aux marchés de plus en plus dynamiques, ils doivent devenir plus flexibles et plus efficaces.
Les moteurs numériques tels que le Big Data, l’industrie 4.0 ou l’In-Memory Computing modifient fondamentalement les processus de prévision et de planification. Dans le même temps, des évolutions de plus en plus dynamiques et des crises spontanées de portée mondiale placent les entreprises devant de grands défis.
4.7.1. Les logiciels dans le processus de planification
À l’ère de la numérisation, la solution informatique utilisée joue un rôle décisif dans toute réflexion sur la conception et l’optimisation de la planification. Afin de stimuler leur développement les entreprises font appel à des d’outils qui les aident à planifier et à mettre en œuvre leurs plans.
Si l’on veut améliorer l’efficience et l’efficacité du processus, il est essentiel d’utiliser un logiciel de planification professionnel. Les avantages d’un tel logiciel de planification d’entreprise résident dans le large éventail d’utilisations possibles, en particulier pour les petites et moyennes entreprises, car ce logiciel de planification peut être utilisé pour la planification des projets, des liquidités, la prévision financière, la planification des ressources et la planification de la rentabilité. Cela contribue également à un haut niveau de sécurité décisionnelle dans la gestion.
Grâce à un soutien informatique adapté, les cadres sont déchargés des activités de routine (c’est-à-dire la collecte et le traitement rébarbatif des données) et ont ainsi la possibilité de se concentrer essentiellement sur les tâches créatrices de valeur et de soutien à l’entreprise.
Lorsqu’un processus commercial doit être soutenu par un logiciel, il est fréquent que la discussion porte sur l’utilisation d’un logiciel standard ou individuel (propre à l’organisation). Étant donné que la conception de la planification dépend fortement du modèle commercial adopté, des conditions de l’entreprise e de son environnement, la décision de créer ou d’acheter, revêt une importance particulière.
Souvent, cette réflexion débouche sur la décision de mettre en place une solution propre. Jusqu’à présent, « Créer » signifiait généralement une représentation dans Microsoft Excel. Entre-temps, la tendance a toutefois évolué. Aujourd’hui, Les PME se satisfassent d’un logiciel standard acquis sur le marché. Ce sont surtout les grandes entreprises qui utilisent des logiciels spécialisés pour la planification.
« Le changement est la loi de la vie et ceux qui ne regardent que le passé ou le présent sont certains de rater l’avenir. »
John F. Kennedy
L’utilisation d’un logiciel spécialisé pour la planification vise à atteindre l’objectif :
- d’automatiser les étapes du processus et de réduire ainsi la charge de travail,
- Mettre en place les structures, logiques de calcul, masques de saisie et interfaces, standardiser et augmenter ainsi la qualité des données planifiées,
- grâce à des outils d’analyse intégrés et des étapes de calcul transparentes, améliorer la compréhensibilité (et donc l’acceptation) de la planification et
- mieux gérer le processus de planification grâce à des workflows (série d’activités nécessaires à l’exécution d’une tâche ou d’un travail.)
Il existe actuellement sur le marché un grand nombre de logiciels de ce type qu’il n’est malheureusement pas possible d’aborder en détail ici. Les concepts sous-jacents sont assez similaires, la différence résidant souvent dans la focalisation sur certains secteurs, les contenus et concepts de planification prédéfinis ou encore la manière dont les utilisateurs interagissent avec la solution (« expérience utilisateur »).
Les progrès technologiques de ces dernières années ont toutefois ouvert aux cadres de gestion une multitude de nouvelles possibilités, allant d’une meilleure configuration et une plus fiable représentation de la planification basée sur l’exploitant à une utilisation plus simple de procédés statistiques (par exemple la Predictive Intelligence), en passant par une utilisation plus flexible et plus conviviale.
Il faut toutefois noter que les nouvelles solutions logicielles ne sont pas encore arrivées à grande échelle dans certains départements tels que les services financiers. Cela est souvent dû à un manque de connaissance réelle sur l’utilisation des nouveaux outils et, dans de nombreux cas, tout simplement à l’absence de ressources pour initier des projets.
Le fait, révélé par des études, montre, qu’environ 80 % des plus de 900 entreprises étudiées dans 45 pays présentent des potentiels d’amélioration durables dans le domaine de la numérisation de leurs fonctions.
4.7.2. Evolution des logiciels de planification
Tout a commencé en 1978-79 avec l’introduction de VisiCalc. L’introduction de cet outil en tant que premier tableur a marqué le début de cette évolution. VisiCalc (pour « calculatrice visible ») a été le premier programme informatique de tableur pour ordinateurs personnels. VisiCalc a été conçu par Dan Bricklin et développé par Bob Franskton via leur société Software Arts et fut créé initialement pour les ordinateurs Apple.
VisiCalc n’incluait pas de puissantes fonctionnalités de comptabilité, mais c’était un bon outil pour gérer les comptes et effectuer d’autres tâches de gestion de compte de base. Pour la première fois, les cadres de gestion financière étaient en mesure de saisir et de présenter de manière autonome sur un poste de travail des valeurs prévisionnelles pour le bilan et le compte de résultat dans une structure fiable et pertinente.
Ce type de planification assistée par logiciel était alors loin d’avoir la qualité des versions actuelles de Microsoft Excel, mais les difficultés liées aux tableurs subsistent : la saisie et le traitement des données s’effectuent de manière décentralisée sur l’ordinateur de chaque utilisateur ; il s’avère impossible d’empêcher que les formules et les structures soient modifiées au cours du processus. Par ailleurs, la fusion de toutes les planifications partielles en un plan d’entreprise entraîne un travail fastidieux correspondant à chaque itération.
Même les nouvelles solutions telles que Microsoft SharePoint ou Google Sheets, qui permettent à plusieurs utilisateurs d’intervenir en parallèle sur un même fichier, ne remédient que partiellement à ces défauts.
« À l’ère de la volatilité d’aujourd’hui, il n’y a pas d’autre moyen que de réinventer. Le seul avantage durable que vous pouvez avoir sur les autres est l’agilité, c’est tout. Parce que rien d’autre n’est durable, tout ce que vous créez, quelqu’un d’autre le reproduira. »
Jeff Bezos
Les systèmes de bases de données centrales constituent vraisemblablement la prochaine étape de l’assistance aux processus de planification. Ils permettront à plusieurs utilisateurs d’accéder en ligne à la même base de données et est sous-tendu par la même logique de calcul.
Cette solution est cependant encore loin d’une logique de planification globale et intégrée, ces systèmes servant essentiellement à la collecte et à la consolidation des données de planification.
En raison de la définition centrale des structures mises en place et des règles de calcul, ces systèmes de banque de données permettent néanmoins un meilleur pilotage et un sans nul doute un meilleur contrôle de la saisie des données par rapport au tableur.
Un autre avantage et non des moindres, est l’introduction d’une logique sémantique entre les données (chiffres) et les contenus utilisés (comptes/postes), qui améliore davantage la saisie et l’interprétation des ratios financiers (du bilan ou de l’activité) et constitue la condition préalable à une automatisation plus fiable et plus poussée de la planification.
Les systèmes de traitement analytique en ligne OLAP (pour Online Analytical Processing) offrent quant à eux la possibilité d’accéder plus rapidement à des données commerciales multidimensionnelles que les systèmes de bases de données relationnelles. OLAP est toujours affecté aux méthodes d’analyse basées sur des hypothèses. Avant l’investigation proprement dite, l’analyste doit savoir quelles requêtes il s’apprête à faire au système OLAP. Son hypothèse est alors, après traitement, confirmée ou infirmée par le résultat de l’analyse.
4.7.3. Planification et numérisation : de nouveaux défis
Jusqu’à présent, les processus de planification dans les entreprises mobilisent un nombre extrêmement élevé de ressources de toutes sortes et se caractérisent par une charge de travail manuel particulièrement importante, ajoutée à un manque de flexibilité criard. De nombreuses entreprises atteignent de plus en plus leurs limites avec leurs modèles de planification classiques.
Parallèlement, la volatilité, l’incertitude, la complexité et l’ambiguïté (VUCA) ne cessent de croître dans l’environnement de l’entreprise, dans lequel il est difficile de saisir pleinement les multiples relations de cause à effet et entraînant pour les managers des problèmes de planification et de prévision. Les entreprises voient dans la numérisation une solution. Mais la transformation numérique entraîne également de nouveaux défis pour la planification.
4.7.3.1. La vitesse du changement
L’un des plus grands défis de la planification à l’ère de la numérisation est, à l’évidence, la vitesse élevée du changement, qui raccourcit notamment les cycles de vie des produits et des services. Les modèles commerciaux deviennent plus dynamiques et les nouvelles technologies rendent nécessaire une adaptation plus fréquente des cycles de planification.
4.7.3.2. Nouveaux modèles commerciaux (numériques)
Les méthodes de gestion classiques atteignent rapidement leurs limites et deviennent parfois réellement inopérants en raison de l’émergence de nouveaux modèles commerciaux numériques. Les approches classiques de gestion ne sont souvent plus efficaces et doivent être repensées. Les technologies numériques permettent et favorisent l’émergence de nouveaux modèles d’entreprise. Cela rend à son tour nécessaire une nouvelle conception des modèles de planification d’entreprise.
4.7.3.3. Intégration des réseaux externes
De plus en plus de données externes sont davantage disponibles pour la planification de l’entreprise. Le fait que la collaboration et l’interconnexion accrues avec différents partenaires tout au long de la chaîne de création de valeur, notamment dans le domaine de l’industrie 4.0, entraînent une augmentation dantesque et multiforme des données externes qui doivent être prises en compte dans le cadre des prévisions.
En effet, l’industrie 4.0 accroît la transparence et la mise en réseau tout au long de la chaîne de création de valeur depuis les approvisionnements auprès des fournisseurs jusqu’au client. Les réseaux des partenaires sont de plus en plus intégrés, c’est-à-dire les sous-traitants, les distributeurs impliqués avec l’entreprise (fournisseurs, distributeurs, concurrents). Cette masse de données va élargir et améliorer la base d’informations pour les prévisions et la planification. La multiplication des sources de données externes accroît toutefois la nécessité de définir clairement la gouvernance.
4.7.3.4. Organisations plus agiles
L’environnement VUCA et la vitesse croissante des changements évoqués plus haut imposent de nouvelles exigences à l’organisation. La flexibilité et l’agilité sont de plus en plus exigées et sont donc favorisées, entre autres, par les technologies modernes, telles que les plateformes de collaboration. La planification peut ainsi profiter de ces technologies et devenir plus agile.
« Pensez à la transformation numérique moins comme un projet technologique à terminer que comme un état d’agilité perpétuelle, toujours prêt à évoluer selon les souhaits des clients, et vous serez dirigé vers la bonne voie. »
Amit Zavery
4.7.3.5. Gestion et qualité des données
La qualité, la cohérence et la sécurité des données semblent aussi devenir parmi les plus grands défis pour une planification d’entreprise numérisée. Cela augmente manifestement les exigences en matière de gestion, de qualité, de cohérence et de sécurité des données manipulées.
Presque toutes les entreprises sont confrontées actuellement à de grands défis dans les domaines de la gestion/qualité des données. Parmi les raisons invoquées, l’hétérogénéité et la multiplicité des applications informatiques utilisées. La conséquence en est une incohérence des données, des contraintes de consolidation et de sécurité des données. Souvent, les environnements de systèmes informatiques hétérogènes et obsolètes dans les entreprises s’avèrent être un facteur contraignant et limitant.
En outre, toutes les sources internes ne sont pas disponibles, parfois par exemple en raison de barrières juridiques telles que celles liées aux données relatives aux clients. Les enfants et les adolescents revêtant une importance accrue, cette thématique prendra de plus en plus d’importance.
4.7.3.6. Changement de culture numérique
La progression rapide de la numérisation exige également une transformation numérique de la culture d’entreprise. La numérisation croissante modifie non seulement les besoins et les souhaits des clients, mais également les besoins et les exigences de la nouvelle génération de travailleurs.
Les nouvelles générations d’employés, impliquent nécessairement des changements dans le mode de gestion de l’entreprise, ce qui va induire des exigences élevées en matière de processus de changement vers une gestion numérique, afin de prendre en compte tous les groupes d’âge, leur hétérogénéité et leurs expériences numériques respectives dans l’entreprise.
Parmi les moteurs numériques présentant le plus grand potentiel de perturbation, on peut citer l’Advanced Analytics, le Big Data, l’In-Memory Computing, l’Industrie 4.0, et la RPA (Robotic Process Automation).
De nombreuses entreprises utilisent encore ces moteurs avec une grande frilosité et une retenue les empêchant d’exploiter leur potentiel d’amélioration de l’efficacité et de la qualité dans le cadre de la « Planning Excellence in the Digital Age ».
Nous allons dans ce qui suit en dire quelques mots
4.7.4. Les moteurs technologiques de planification
Lorsque l’on parle aujourd’hui de planification et d’utilisation de logiciels correspondants, il y a des termes qui reviennet : « Big Data », « Predictive Analytics », « Cloud », « Intelligence artificielle ». On peut également citer l’utilisation potentielle de la Robotic Process Automation (RPA).
Nombre des méthodes utilisées sont connues et disponibles depuis un certain temps, mais ce n’est que récemment qu’elles ont fait leur entrée dans certains départements d’entreprise tels que les départements financiers, notamment parce que les solutions logicielles actuelles simplifient considérablement leur utilisation et les rendent ainsi accessibles et exploitables par un plus grand nombre d’utilisateurs.
Afin de donner au lecteur une vue d’ensemble, nous décrivons et évaluons dans ce chapitre les méthodes et technologies pertinentes.
4.7.3.1. Advanced Analytics
Le traitement et le stockage rapides de volumes de données en forte croissance n’impliquent pas automatiquement une valeur ajoutée immédiate pour la planification de l’entreprise. Seule une analyse adéquate des données permet d’extraire des informations et des connaissances supplémentaires de grandes quantités de données.
C’est là qu’intervient l’Advanced Analytics en tant que technologie d’analyse des données. Alors que les outils d’analyse traditionnels donnent des réponses a posteriori sur les raisons d’un événement à partir de données existantes et structurées, l’analyse avancée permet une vision prospective et proactive. Des méthodes quantitatives complexes extraient des modèles de données structurées et non structurées, ce qui permet de faire des prédictions (analyse prédictive) et de recommander des actions (analyse prescriptive).
Sous le terme générique « Advanced Analytics » sont regroupées en effet les analyses descriptives (interrogation et agrégation de données pertinentes à partir de grandes quantités de données), prédictives (détermination de valeurs futures à partir de données) et prescriptives (évaluation de l’impact de décisions).
Les deux dernières sont particulièrement utiles pour la planification, car elles permettent à l’utilisateur de prévoir une projection des chiffres, notamment financiers dans le futur et même de faire des propositions d’action sur cette base.
4.7.3.2. Big Data
Le terme « big data » fait référence à la grande quantité de données structurées et non structurées qui inonde chaque jour les entreprises. Si une entreprise souhaite rendre sa planification plus efficace, elle a besoin comme base de départ de nombreuses données internes et externes pertinentes pour la planification. En réalité, les données elles-mêmes ne sont pas si importantes. Ce qui compte, c’est ce que les entreprises peuvent en faire.
En ce qui concerne la planification d’entreprise, les technologies Big Data permettent d’effectuer des analyses de plausibilité et d’en déduire des valeurs de proposition de planification. De grandes quantités de données peuvent être analysées pour obtenir des informations et les utiliser pour prendre de meilleures décisions et aligner stratégiquement l’entreprise.
« Sans big data, vous êtes aveugle et sourd et au milieu d’une autoroute. »
Geoffrey Moore, auteur, conférencier
et conseiller
4.7.3.3. l'In Memory Computing (IMC)
Le Big Data et la technologie InMemory doivent être considérés comme des technologies complémentaires, dont le plein potentiel pour la planification ne peut être déployé qu’en les combinant.
L’InMemory Computing (IMC) fournit l’infrastructure nécessaire au traitement analytique des volumes de données en forte augmentation et réduit significativement les temps de traitement des données car avec l’IMC, les données sont stockées non plus dans des disques durs mais dans la RAM.
Cela accélère énormément l’accès aux données de manière exponentielle car les données sauvegardées sur RAM sont immédiatement disponibles pour l’utilisateur et ne sont pas limitées par les vitesses du réseau et du disque comme c’est le cas pour la sauvegarde sur disque. Cela va améliorer de façon conséquentes les performances de l’organisation. Le calcul de modèles complexes est accéléré, la validation et l’analyse interactive d’informations de planification en temps réel deviennent possibles. Des approches exploratoires permettent en outre de révéler les relations de cause à effet existantes ou de simuler différents scénarios.
4.7.3.4. Intelligence artificielle
La numérisation et l’IA qui en découle ouvrent de toutes nouvelles possibilités pour simplifier les processus, les rendre plus efficaces et les automatiser intelligemment. L’intelligence artificielle (IA) permet de reproduire les structures de décision selon les structures de pensée humaines, de sorte que les systèmes informatiques peuvent résoudre les problèmes de manière autonome et sans interaction humaine.
Les expériences enregistrées par plusieurs entreprises relevant de plusieurs secteurs montrent que dans un monde caractérisé par des demandes croissantes, des charges de travail élevées et une pénurie de travailleurs qualifiés, il existe des possibilités de repenser de nombreuses activités, pour la plupart monotones et chronophages. Concernant la planification de l’entreprise, des analyses et des plans automatisés pourraient être élaborés si la technologie était suffisamment développée.
4.7.3.5. Industrie 4.0
L’industrie 4.0 est un concept qui décrit la quatrième révolution industrielle. Il fait référence à l’intégration de technologies telles que l’intelligence artificielle, l’internet des objets et les processus automatisés dans la fabrication industrielle. Les machines et les technologies de l’information peuvent ainsi communiquer entre elles de manière autonome grâce à une mise en réseau intelligente, ce qui permet un contrôle flexible et décentralisé tout au long de la chaîne de valeur de la production.
L’échange continu et automatisé de données peut garantir l’atteinte d’un niveau de qualité plus élevé, créer de la transparence dans les données relatives aux produits et à la production et, à partir de là, améliorer considérablement la qualité de la planification.
4.7.3.6. Automatisation des processus robotiques
Lors du passage de la collecte à la préparation des données, mais aussi de la préparation des données à leur analyse, différents systèmes sont souvent utilisés. C’est à ce moment que les systèmes classiques de planification des ressources d’entreprise tel l’ERP (« Enterprise Ressource Planning » type de logiciel qui permet de gérer l’ensemble des processus opérationnels d’une entreprise et des et ses activités quotidiennes telles que la comptabilité, les achats, la gestion de projets) et les systèmes de business intelligence atteignent souvent leurs limites.
La RPA (Robotic Process Automation, une technologie visant à se servir de l’intelligence artificielle pour automatiser des tâches récurrentes) contribue à résoudre la problématique des interfaces par des solutions logicielles hétérogènes et est utilisée en particulier pour le traitement d’étapes de processus standardisées, soumises à un ensemble de règles fixes et se déroulant toujours selon le même modèle. L’automatisation d’étapes partielles de processus transactionnels réduit le travail de planification et augmente la qualité de la planification en raison de la faible probabilité d’erreurs. Avec un potentiel de rupture de 73%, ce moteur technologique a une grande influence.
4.7.3.7. Le Cloud Computing
Le cloud computing, souvent simplement appelé « le cloud », est la pratique consistant à utiliser, à distance, des serveurs informatiques hébergés sur la toile pour stocker, gérer et traiter des données, plutôt qu’à travers un serveur local ou un ordinateur personnel. Ce moteur offre aux entreprises une infrastructure flexible et personnalisable : différents services et ressources, tels que l’espace de stockage ou la puissance de calcul, mais aussi des logiciels, sont achetés via Internet auprès d’un fournisseur de Cloud.
4.7.3.8. Blockchain
Le terme blockchain vient de l’anglais et signifie blockchain. (Chaîne de blocs). Les « blocs » représentent des enregistrements de données individuels qui sont enregistrés les uns après les autres, créant une sorte de chaîne d’enregistrements de données. Les technologies de la chaîne de blocs sont particulièrement intéressantes pour les processus necessitant un grand nombre d’étapes de création de valeur et de partenaires, car elles permettent d’obtenir une information immuable et fiable.
« C’est une erreur capitale de théoriser
avant d’avoir des données. »
Sherlock Holmes
Dans les faits, la blockchain est une grande base de données qui commence par un bloc d’origine auquel de nouveaux blocs de données sont progressivement ajoutés chronologiquement après avoir été vérifiés et confirmés. Il s’agit donc d’un historique des enregistrements de données (Comme c’est la cas par exemple des transactions financières).
Conclusion
Si vous voulez façonner l’avenir avec succès, vous devez adapter les fonctions classiques de la gestion d’entreprise, en particulier la planification. Mais, la planification dans les entreprises est encore trop complexe. Elle doit être simplifiée pour être plus efficace.
Les entreprises doivent faire face à la pression des marchés volatils, de la transformation numérique et de l’incertitude décisionnelle générale. Quel que soit l’environnement de marché dans lequel elles évoluent, les entreprises doivent sans cesse faire évoluer leurs modèles économiques et assouplir leurs systèmes.
La numérisation croissante, la réingénierie des processus, les nouveaux modèles de collaboration et les changements culturels vont à l’évidence modifier fondamentalement les processus de planification et de prévision. La numérisation rapide des données et les sauts technologiques toujours plus rapides accélèrent ce développement. Les solutions numériques modernes peuvent optimiser le processus, mais elles posent également des défis.
Aujourd’hui, les gestionnaires disposent d’une grande variété de technologies et outils modernes pour améliorer l’efficience et l’efficacité de leur planification. Néanmoins, il faut regretter que les nouvelles solutions ne soient pas encore généralisées. Une gestion structurée du changement, la promotion de nouvelles compétences et des méthodes de mise en œuvre agiles facilitent surement leur introduction, et amélioreront les performances de l’organisation.
Mais cela doit s’accompagner d’une planification agile, intuitive et rapide qui devient donc de plus en plus importante comme moteur de croissance et d’innovation.
HISTOIRES A MÉDITER
LE CHANGEMENT
Le fondateur et président de Misawa Homes, Chiyoshi Misawa, est à la tête d’une entreprise qui est le plus grand constructeur de maisons au Japon. Pour lutter contre l’élan d’hypothèses et de politiques périmées. Misawa a imaginé un stratagème.
Au sein de l’entreprise, M. Misawa « meurt » au moins une fois par décennie. Sa méthode consiste à écrire périodiquement un mémo à ses employés qui annonce officiellement « la mort de votre président ».
De cette manière, il oblige l’ensemble de l’entreprise à tout repenser. Lorsque les employés résistent au changement parce qu’ils sont habitués à l’ancienne façon de faire les choses, Misawa leur dit : « Cà, c’était la façon dont les choses étaient faites sous M. Misawa avant qu’il ne meurt. Il est maintenant mort. Alors, il va falloir réfléchir comment faire autrement ? »