DE CONTRÔLEUR DE GESTION À PERFORMANCE MANAGER

Le métier du contrôleur de gestion ne cesse d’évoluer. Cela s’est fait en plusieurs étapes. Depuis plus de 10 ans, il est passé de celui qui collecte, vérifie ou pointe des chiffres, à celui qui vérifie et analyse les chiffres en collaboration avec les métiers. Pour cela, il a fallu qu’il s’outille. C’était l’heure de la Business Intelligence, qui est, avant tout, un outil de restitution et d’analyse des données de l’entreprise. Pour le coup, cela n’a rien d’intelligent. l’analyse est toujours orienté et exécutée par le contrôleur de gestion. C’est aussi lui qui finalement, suggère les décisions à prendre.

Après, il peut se demander quel impact aura une décision sur les données futures, faire des simulations, puis décliner une stratégie en conditions opérationnelles, convenir d’un plan, l’expliquer et en débattre avec les différents services de l’entreprise. C’est donc plus récemment, que le DAF ou le Responsable du Contrôle de Gestion ont construit des modèles leur permettant de planifier les données, la performance de l’entreprise. Depuis ces 5 derniers années, le Performance Management est devenu la préoccupation principale des DAF.  Pour la métaphore, nous sommes passés du rétroviseur, au pare-brise, et notre contrôleur de gestion est devenu un Performance Manager. Dans le même mouvement, nous sommes passés de Excel à des systèmes plus industriels plus sophistiqués.

NOUVEAUX ENJEUX

Maintenant, nous sommes arrivés à une nouvelle ère, qui consiste à comparer le pare-brise d’hier avec le rétroviseur d’aujourd’hui, d’en tirer des conclusions pour adapter le modèle en conséquence. La question est toujours la même : ai-je, moi, contrôleur de gestion, toutes les données nécessaires pour concevoir un modèle fiable ? Ai-je besoin d’être assisté devant le nouveau flot de données qu’apporte le Big Data aujourd’hui ? Ai-je besoin d’automatiser certaines taches pour ne me concentrer que sur les facteurs ou les données clés de l’entreprise ? Mais finalement quelles sont ces données ou facteurs clés de l’entreprise ? Et plus loin encore, suis-je en possession des bonnes données pour bien estimer les facteurs clés et construire le bon plan ? Ai-je bien compris tous les mécanismes ? Ne peut-on pas mettre en exergue les données clés et y attribuer automatiquement un commentaire.

LE DAF DEVIENT UN COMMUNICANT

En parallèle, le DAF se voit doter d’une nouvel mission. Au carrefour de tous les métiers de l’entreprise et des partenaires extérieures, il se doit de présenter les données, le forecast, le budget, le plan avec efficacité. Il doit scénariser les données pour raconter une histoire et convaincre son auditoire ou aligner ses collaborateurs. Cela demande, au regard des personnes avec qui il communique, de bien choisir les données qui sont clés.

L’APPORT DES NOUVELLES TECHNOLOGIES

Les nouvelles technologies vont l’aider à mettre en exergue ces données, proposer des mécanismes, des corrélations et construire le premier niveau de commentaires. Mais les données financières seules ne permettent pas de dessiner efficacement le pare-brise et de définir le bon plan. Il nous faut plus de données ! Et notamment celles des métiers, comme par exemple : savoir qui a vendu, quand, quoi, comment, connaitre les fermetures des magasins, récupérer les données de fréquentation ou d’un seuil de porte, heure par heure, tout ce qui peut être primordiale dans l’analyse et la comparaison des données de ventes.

La plupart de l’information est là quelque part dans le système d’information de l’entreprise, et les nouvelles technologies vont nous permettre de l’extraire, de la stocker, voire de l’analyser. Devant cette masse de données, le métier du Contrôleur de gestion, du Performance Manager va encore évoluer, la Direction Financière va s’entourer de Data Scientists qui vont permettre de mettre en exergue les données clés, établir et détecter des corrélations, paramétrer le système pour automatiser les processus les plus laborieux, et proposer interprétations, mécanismes, prévisions ou commentaires.

CAP SUR LES DONNÉES EXTERNES

On peut aller encore plus loin car les données de l’entreprise seules ne suffisent pas.

Il est facile d’imaginer que des données externes à l’entreprise, comme par exemple la météo, le réchauffement climatique, le risque terroriste, aient un impact sur les ventes et sur les performances de l’entreprise. De plus, l’OPEN DATA met à disposition des quantités phénoménales de données.

Pour exemples, on peut aisément imaginer que la météo d’aujourd’hui et de demain ou que des conditions réglementaires ont un impact sur la production et par voie de conséquence, sur le prix de millions de bouteilles de Champagne de la COGEVI à Aÿ (Champagne qui sera vendu 15 mois plus tard, 3 ans, voire 10 ans pour certains millésimés Collet ou Jacquart), d’huiles essentielles chez PURESSENTIEL, ou sur la vente de fruits et légumes chez INTERMARCHE. Bien sur que les accidents d’avion conditionnent la vente des moteurs, des freins, des trains d’atterrissage du groupe SAFRAN.

Ce sont des exemples simplistes, mais la réalité et la masse des données métiers et externes aboutissent à des situations complexes où un partenariat fort avec les métiers est nécessaire. Notre équipe aura aussi besoin pour interpréter les chiffres et identifier les mécanismes, d’un système moderne de Performance Management mettant en jeu statistiques et intelligence artificielle.

IMPACTS ET ÉVOLUTIONS

Face au BIG BANG numériques qui est en cours, de cette volonté d’avoir des processus et des prévisions plus fiables, des équipes plus intégrées, quels sont les principaux enjeux de la DAF :

• Ouvrir le champs des possibles pour aller au-delà des données financières, intégrer les données métiers mais aussi externes
• Automatiser, robotiser, utiliser les technologies Bigdata pour faire face à la masse de données, aux taches laborieuses et répétitives
• Communiquer pour expliquer la stratégie de l’entreprise et aligner les opérationnels
• Bien détecter et gérer les talents car les métiers évoluent ou vont évoluer.

Grâce à ces nouvelles technologies, demain, le DAF, le Contrôleur de Gestion, conjointement avec les équipes métier vont pouvoir corriger, adapter leurs modèles et fiabiliser encore plus leurs simulations, leurs plans, et les communiquer à leur entourage.

Toutefois, gardons à l’esprit, que c’est l’équipe qui fait la différence car le plus souvent, on ne trouve que ce que l’on cherche. L’intelligence artificielle et les statistiques ne sont que des outils.