Entretien avec Cédric Fradin sur les nouvelles pratiques en finance

Rencontrant Cédric Fradin, expert en finance et gestion avec plus de 25 ans d'expérience et associé du cabinet Adapt1Solution spécialisé dans la transformation digitale des fonctions financières et du contrôle de gestion. Renommé pour son rôle d'interface entre la direction financière et les opérationnels, il pilote des projets d'optimisation des performances avec Power BI et l'intelligence augmentée, concevant des dashboards pour la gestion de la performance globale. Passionné par l'enseignement, il partage son expertise en finance et data aux nouvelles générations de professionnels de la finance.

Cédric, pouvez-vous nous expliquer en quoi consiste cette nouvelle approche du contrôle de gestion et comment elle répond aux nouvelles attentes des entreprises ?

Tout d'abord, il faut garder à l'esprit que les outils et méthodes du contrôle de gestion ont toujours dû et su s'adapter aux fluctuations des environnements économiques. Les méthodes de calculs des coûts ont été largement utilisés dans des contextes d'offre plus importante que la demande, adressant la compétitivité par les prix. La comptabilité de gestion analytique a pu trouver sa place dans les contextes de concentration et de délocalisation.

La gestion budgétaire s'est quant à elle largement développée lorsque les environnements se sont montrés plus changeants, renforçant l'importance des modèles prévisionnels. Tandis que les tableaux de bord notamment dans leur format opérationnelle ont fait leur apparition, aux côtés des tableaux de bord stratégiques à dominante financière, pour participer au renforcement du management de la performance globale.

Aujourd'hui le contrôle de gestion doit plus que jamais s'adapter pour accompagner les organisations dans un environnement toujours plus complexe, changeant et incertain. D'une approche jugée par certains régalienne imposant le respect des délais, comme l'obligation de tenir les planning d'atterrissage budgétaire, le contrôle de gestion doit davantage s'attacher à l'impératif du "temps voulu" (ou temps utile). Ce temps voulu vise à ce que les collaborateurs disposent d'informations utiles et actionnables pour pro-agir plutôt que réagir. Cet enjeu a d'ailleurs largement alimenté le débat sur l'intérêt de conserver un cycle de gestion budgétaire jugé chronophage et parfois peu pertinent. D'autres encourageant le rolling forecast, mais encore faut-il avoir les moyens d'assurer une actualisation régulière et pertinente de ses budgets.

Ce nouveau contexte, toujours en lien avec cette nouvelle dimension temporelle, impose également d'introduire une approche plus avancée et dynamique du contrôle de gestion qui ne peut plus se limiter à la production de simples constats. Cette dimension avancée repose sur 3 niveaux d'analyse. L'explicatif qui vise à répondre à la question : Comment et pourquoi ça s'est passé comme cela ?. Le prédictif pour savoir : Ce qui va se passer dans le futur. Et sur ce point il ne s'agit plus de produire de simples projections du passé mais bien de combiner autant de datas que possible et plus récentes dans des modèles complexes permettant d'introduire les "signaux faibles". Le prescriptif doit quant à lui guider les organisations dans "ce qui doit être fait" pour atteindre tel objectif. Le "resserrement" du temps et le renforcement de la dimension analytics du contrôle de gestion impliquent de mettre la performance avancée des processus métiers au service des effets retardés.

Plus concrètement, la direction commerciale par exemple ne doit pas attendre de constater mensuellement l'évolution du nombre de clients ou du chiffre d'affaires, mais doit introduire un pilotage quotidien de toutes les réalisations qui y contribuent : l'évolution du nombre d'opérations de démarchage, celle du nombre de devis établis. Et en cela, il est important de construire et de lier différents indicateurs au sein de la structure organisationnelle. C'est la raison pour laquelle je prescris d'en identifier 3 types plutôt que de parler indistinctement de KPIs à tous les niveaux comme le fait la majorité des entreprises.

Je viens donc distinguer les KIIs (Key Impact Indicators) au niveau stratégique, les KRIs (Key Result Indicators) au niveau fonctionnel (tactique) et les KPIs (Key Performance Indicators) au niveau opérationnel.

Vous avez mentionné l'importance de lier les indicateurs opérationnels de performances aux indicateurs d'effets. Pouvez-vous nous dire comment cette liaison peut transformer la gestion de performance ? 

Je suis en effet convaincu de l'intérêt de dissocier ces 3 niveaux d'indicateurs (KIIs, KRIs et KPIs), et quel que soit d'ailleurs le nom que chacun décidera de leur donner. L'important restera d'animer leur lien dans le cadre de ce qu'il convient d'appeler une "chaine causale".

Pour illustrer et comprendre cette chaine causale, on peut s'appuyer sur le cheminement temporelle du déploiement de la stratégie. L'atteinte des ambitions de l'organisation intervient dans une vision long terme et elle s'inscrit dans un lien de communication entre la direction générale et les parties prenantes externes (actionnaires, partenaires financiers, fournisseurs, clients, candidats).

La direction générale va s'appuyer sur des indicateurs stratégiques (KIIs) comme l'évolution de la valeur du titre, l'évolution de la part de marché ou encore l'évolution du turn-over pour la partie RH. On notera que ces indicateurs s'inscrivent bien dans une production long-terme et sont clairement adaptés à une communication auprès des interlocuteurs externes visés.

Mais ces ambitions ne peuvent être atteintes que si des objectifs le sont sur la dimension tactique (fonctionnelle) de l'organisation dans une approche moyen-terme. Et en l'occurrence chaque département de l'entreprise a bien la charge de produire mensuellement son "reporting" afin de rendre compte de ses "résultats" (KRIs). Pour une meilleure part de marché il faut s'appuyer sur une augmentation de son chiffre d'affaires, comme il faut pour une baisse du turn-over avoir une évolution favorable du taux d'absentéisme. Ces indicateurs suivis au niveau fonctionnel sont bien prédicteurs d'effets attendus au niveau supérieur.

Et de la même manière, ces résultats ne peuvent être atteints que s'"il y a de la performance opérationnelle au quotidien". L'évolution du chiffre d'affaires n'étant qu'un constat non-maitrisé, il implique le pilotage d'indicateurs de réalisation et d'activité opérationnels "à la main des opérationnels" (KPIs).

Cette chaine causale est d'autant plus importante aujourd'hui que l'inconstance et l'incertitude de nos environnements ne permettent plus de constater des résultats froids à retardement mais supposent de suivre la performance avancée des opérationnels métiers et ainsi bien mettre le comment, au service du quoi et du pour-quoi.

La transformation digitale est un levier crucial pour la modernisation du management. Comment voyez-vous l'intégration des solutions digitales dans les pratiques actuelles des fonctions finance ? Avez-vous un cas concret à nous partager ?

Comme je l'ai évoqué, les nouveaux contextes économiques impliquent des pratiques organisationnelles qui impliquent une approche temporelle différente et un rapprochement (une relation plus étroite) entre le décisionnel et l'opérationnel. Tout cela pour dire que les organisations non-collaboratives qui resteraient attachées à des modèles horizontaux traditionnels n'y survivront pas.

Or les solutions digitales sont très clairement des plateformes collaboratives qui renforcent les liens entre les différents contributeurs à la "performance globale", garantissant le partage d'un langage unique et d'informations communes.

L'introduction de ces plateformes collaboratives s'inscrivent également en faveur d'un management plus moderne, en ce qu'elles favorisent l'initiative et l'autonomie des collaborateurs, chacun pouvant aller vers l'information et non plus attendre qu'elle vienne à soi.

J'ai personnellement déployé de nombreux projets décisionnels autour de la solution Power BI qui ont largement démontré leur contribution au renforcement d'un management plus moderne, et de la même manière tous les projets qu'Adapt1Solution déploient avec l'implémentation de la solution EPM @Workday Adaptive Planning sont clairement le reflet de la volonté des organisations d'apporter une dimension autant contributive que collaborative à la gestion d'un cycle budgétaire intégrant davantage de données opérationnelles.

Avec l'évolution vers une BI plus analytique, quelles compétences les équipes financières doivent développer pour rester pertinentes et efficaces ?

Je dirais tout d'abord qu'il faut se donner les moyens de passer de solutions de BI traditionnelle orientées descriptif à des solutions intégrant des fonctionnalités plus avancées. Et sans abandonner Excel qui doit rester à l'usage d'opérations d'analyses simples, les business analysts doivent s'approprier des solutions comme Power BI ou Tableau, ou encore les langages de programmation adaptés à l'analyse de données (comme Python ou R) sur lesquels la différence peut être faite.

Ils doivent aussi être capables de comprendre et d'interpréter les données de manière approfondie, en identifiant les tendances, les modèles et les anomalies qui pourraient avoir un impact sur la performance de l'entreprise.

La capacité à élaborer des modèles financiers complexes est également essentielle pour prévoir les performances futures, évaluer les risques et prendre des décisions stratégiques éclairées.

Savoir communiquer efficacement auprès des parties prenantes internes et externes est crucial. Cela implique la capacité à présenter des informations complexes de manière claire et convaincante, et à utiliser le datastorytelling pour donner du contexte aux données.

Dans un environnement en constante évolution, les membres de l'équipe financière doivent être capables de s'adapter rapidement aux nouvelles technologies, aux changements réglementaires et aux évolutions du marché.

Pouvez-vous parler de l'impact des nouvelles technologies, comme l'IA et l'apprentissage automatique, sur les prévisions financières et la prise de décision stratégique ?

Les nouvelles technologies comme l'Intelligence Augmentée doivent clairement servir le rôle stratégique des métiers finance et les enjeux prévisionnels que je préfère désormais qualifier d'enjeux du prédictif. Sur ce dernier point l'IA va permettre la production de prédictions plus fiables en prenant en compte un large éventail de variables et en ajustant automatiquement par apprentissage les modèles en fonction des données les plus récentes.

Ces technologies doivent aussi permettre aux professionnels de la finance d'identifier plus rapidement les opportunités d'investissement et les risques potentiels. Par exemple dans le secteur bancaire, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour détecter les schémas de fraude ou pour évaluer le risque de crédit des emprunteurs. Ils peuvent aussi être utilisés pour optimiser la composition des portefeuilles d'investissement en identifiant les combinaisons d'actifs qui offrent le meilleur rendement ajusté au risque.

En fournissant des analyses et des prescriptions basées sur des données objectives, l'IA et l'apprentissage automatique peuvent aider les décideurs à prendre des décisions stratégiques plus éclairées et fondées sur des preuves dans des domaines tels que l'allocation des ressources, l'expansion des activités et la gestion des risques.

Dans certains cas, les technologies d'IA peuvent automatiser complètement les processus décisionnels intégrant des aspects cognitifs, permettant aux entreprises de prendre des décisions plus rapidement et de manière plus cohérente, tout en réduisant les erreurs humaines potentielles.

Comment voyez-vous l'évolution du rôle des professionnels en finance dans les prochaines années ? 

Cela a largement été évoqué : le rôle des professionnels de la finance devra sans conteste devenir de plus en plus stratégique à mesure que les avancées technologiques transformeront le paysage financier et que les entreprises chercheront à maximiser la création de valeur à long terme.

Cela exigera globalement d'avoir une parfaite connaissance et intégration de la stratégie de son organisations, des compétences analytiques avancées, et une capacité à anticiper et à s'adapter aux changements rapides du marché.

Les avancées technologiques telles que l'automatisation vont permettre aux professionnels de la finance de déléguer les tâches opérationnelles et répétitives à des robots (RPA : Robotic Process Automation), ce qui libère du temps pour se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée, notamment en gestion des portefeuilles d'investissement et des décisions de financement.

L'essor du Big Data ouvrira l'opportunité aux professionnels de la finance d'accéder à des quantités massives de données qui peuvent être exploitées pour prendre des décisions plus éclairées et stratégiques. Sans intégrer toutes les expertises d'un Data-scientist, ils peuvent utiliser ces données pour identifier des tendances, évaluer les risques et opportunités, et formuler des stratégies financière plus efficaces. Cela nécessite des compétences en analyse de données avancées et une compréhension approfondie des outils d'analyse.

Dans un environnement économique mondial de plus en plus complexe et interconnecté, la gestion des risques et de la volatilité est cruciale. Les professionnels de la finance doivent développer des stratégies pour anticiper et atténuer les risques potentiels, tout en identifiant les opportunités de croissance.

Avec l'accent croissant mis sur la durabilité et la responsabilité sociale des entreprises, les professionnels de la finance sont appelés à intégrer des considérations environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) dans leurs décisions.

Si les crypto-monnaies et la technologie blockchain sont plus souvent associées à la finance bancaire et aux marchés financiers, elles ont également des implications significatives pour les financiers d'entreprise. Comprendre ces enjeux est essentiel pour rester compétitif, identifier de nouvelles opportunités et gérer efficacement les risques dans un environnement en évolution constante. La technologie blockchain offre de réelles possibilités d'automatisation des transactions financières grâce aux contrats intelligents. Aussi les équipes financières doivent donc être conscientes des implications réglementaires de l'utilisation de la technologie blockchain et des contrats intelligents dans leurs opérations.

Les réglementations financières évoluent constamment, en réponse aux changements économiques et technologiques. Les professionnels de la finance doivent rester informés des dernières réglementations et s'assurer que leurs pratiques sont conformes aux normes établies.

Les métiers de la finance doivent enfin renforcer leur collaboration interdisciplinaire : avec la complexité croissante des problèmes financiers, il est de plus en plus important pour les professionnels de collaborer avec des experts d'autres domaines tels que la technologie, les sciences sociales et l'ingénierie pour développer des solutions innovantes.

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