La modélisation financière avec Adaptive Insights

Adaptive Insights est leader mondial de l’élaboration budgétaire et du reporting, selon Gartner. Les outils de ce type, appelés EPM ou encore FP&A ont la caractéristique de devoir gérer des règles de gestion spécifiques à l’entreprise tout en gardant la rigueur d’une solution structurée.

En comparaison, une simple feuille Excel présente les avantages d’une grande flexibilité mais interdit le travail collaboratif, la sécurité, le partage d’information, la gestion de volumes de données, etc. Un ERP, au contraire, sera rigide car il contiendra des processus pré-déterminés mais paramétrables.

Une solution de contrôle de gestion de type EPM doit non seulement permettre de gérer tout type de données, avec des règles de calcul personnalisées, mais de le faire dans un cadre formalisé permettant la maintenance, le reporting, etc. C’est ce mix équilibré qu’il fut difficile d’obtenir dans le passé, et les anciennes solutions EPM avaient l’inconvénient d’une forte rigidité non compatible avec les besoins de souplesse des directions financières.

Modélisation des données

Modéliser consiste à paramétrer l’outil pour indiquer quels sont les indicateurs (comptes et autres) que l’on souhaite suivre ou utiliser, au réel ou au budget, et à quel niveau de détail. Par exemple, les ventes prévisionnelles seront gérées par client et par produit, alors que les salaires le seront par personne et par rubrique de paye.

Derrière l’idée de détail se trouve la « dimension », appelée parfois référentiel ou donnée de base. Par exemple la dimension « Client » contiendra la liste de tous les clients. Ceux-ci proviendront des autres systèmes ou seront directement gérés dans la solution. En regroupant ces dimensions autour des indicateurs, on crée ainsi une « feuille », dans laquelle on pourra charger le réalisé, provenant des systèmes, ou saisir un budget. La feuille « ventes » contiendra par exemple les quantités vendues, le chiffre d’affaires, les remises, détaillées par client et produit.

Création de feuille de prévision des ventes
Saisie dans la feuille des ventes

Les feuilles peuvent contenir beaucoup d’autres informations permettant de calculer les données (par exemple les dates d’arrivée des employés ou la probabilité de victoire d’opportunités commerciales).

Dans Adaptive Insights, l’avantage est de pouvoir très facilement ajouter des valeurs dans les listes de dimensions, créer ou modifier des feuilles, etc, sans avoir recours à des compétences techniques. On peut donc créer autant de feuilles que souhaité et les relier entre elles pour obtenir un modèle complet et personnalisé.

Certaines dimensions ont un rôle particulier. C’est le cas par exemple de la « version », qui représente un jeu de données comme un budget, le réalisé ou une simulation. Dans Adaptive Insights, on peut créer autant de versions que l’on souhaite et les comparer dans le reporting, par exemple avec des analyses d’écart. La « version » présente des propriétés particulières qui permettent de mieux piloter le processus d’élaboration budgétaire (autorisations, verrouillage, périodes, etc).

Calculer les rubriques

Dans Excel, l’une des forces est la création des formules. Hélas, elles présentent aussi un risque en cas d’erreurs, de lien rompu ou de fichier supprimé. Dans Adaptive Insights, il est possible de créer des règles de gestion entre plusieurs rubriques à partir de formules très simples d’utilisation et qui ne seront jamais altérées. Ces formules sont visibles immédiatement par les utilisateurs et permettent de remonter jusqu’aux données qu’elles utilisent.

Les formules peuvent être renseignées à différents endroits : dans un référentiel par rubrique, directement dans la cellule ou selon la version et le centre. Les autorisations permettent d’avoir la garantie qu’elle ne sera pas modifiée par un utilisateur. C’est aussi la représentation formelle et accessible d’une règle de gestion partagée.

Ainsi, chaque feuille peut contenir plusieurs formules. Par exemple, il est possible de créer une formule de type Prix x Quantité. Quelle est la syntaxe des formules ? Elle est très similaire à Excel. On fait référence non pas aux cellules mais aux rubriques dans les feuilles avec la syntaxe Feuille.Rubrique, précédé du préfixe « acct ». Le calcul du chiffre d’affaires, pour chaque client/produit sera donc : acct.Ventes.Prix_unitaire * acct.Ventes.Quantité.

Les formules peuvent aussi utiliser n’importe quelle donnée d’une autre feuille, et même utiliser la valeur annuelle, consolidée, celle du mois précédent, etc. Si le niveau de détail entre plusieurs feuille est différent, on pourra spécifier les dimensions à prendre en compte dans la lecture de l’autre feuille. Par exemple, si le prix unitaire est géré par produit, dans une autre feuille « Prix », on aura la formule unique s’appliquant sur chaque combinaison client/produit : acct.Prix.Prix_unitaire[produit=this] * acct.Ventes.Quantités

Exemple de formule

L’essentiel des cas de figure peut être couvert de la sorte pour créer par exemple un modèle de prévision qui commence avec les ventes, pour aller vers le compte de résultat puis le bilan et finir avec le flux de trésorerie.

Le modèle et le reporting

Les données des feuilles étant soit saisies, chargées ou calculées, il est possible de les utiliser librement dans les rapports. Dans Adaptive Insights, il en existe de plusieurs types : rapports croisés en web, tableaux de bord, et reporting dans les outils MS Office (Excel, Word, Powerpoint).

A chaque fois on pourra y afficher les dimensions et les comptes qui composent les feuilles. Par exemple, on pourra analyser le chiffre d’affaires annuel par produit et ajout le niveau de stock, même s’il est géré dans une autre feuille. La comparaison entre les versions se fera instantanément. C’est le rapport qui s’arrange pour combiner dans le même tableau les données provenant de différentes feuilles. Le tableau de bord repose sur les mêmes données et affiche de façon plus graphique les principaux indicateurs.

Si le modèle est modifié, les données sont recalculées immédiatement et le reporting s’adapte aussitôt. Par exemple, si l’on change une description de produit, ajoute un nouveau produit, change le calcul des remises d’un client, etc, le résultat est immédiatement disponible dans les rapports et les feuilles de saisie.

Les choix de modélisation sont importants car ils représentent la façon dont on veut suivre et comprendre l’activité. Les données du réalisé s’adaptent à ce modèle via les tables de correspondance lors du chargement. C’est aussi pourquoi la mise en oeuvre du modèle initial se fait dans une grande interaction avec les utilisateurs clés : pour répondre aux besoins stratégiques présents, et pour leur permettre une grande autonomie dans l’adaptation future de ce modèle.

Si le modèle est modifié, les données sont recalculées immédiatement et le reporting s’adapte aussi vite. Par exemple, si l’on change une description de produit, ajoute un produit, change le calcul des remises d’un client, etc, le résultat est immédiatement disponible dans les rapports.

Les choix de modélisation sont importants car ils représentent la façon dont on veut suivre et comprendre l’activité. Les données du réalisé s’adaptent à ce modèle via les tables de correspondance lors du chargement. C’est aussi pourquoi la mise en oeuvre du modèle se fait dans une grande interaction avec les utilisateurs clés : pour répondre aux besoins stratégiques actuels, et pour leur permettre une grande autonomie dans l’adaptation future de ce modèle.


About the Author

Laurent Allais
Laurent ALLAIS est expert en solutions d'élaboration budgétaire, business intelligence et pilotage des performances (EPM - FP&A), avec plus de 25 ans d'expérience dans ce domaine. Il intervient dans la mise en oeuvre de Workday Adaptive Planning, leader mondial des solutions cloud EPM et Financial Planning & Analysis. Après avoir fondé Artens et dirigé l'activité SAP BI-EPM de Viséo, il fonde Alsight en 2012, premier spécialiste d'Adaptive Planning en France. Alsight a rejoint Génération Conseil en 2019 dont il a dirigé l'activité Adaptive Planning pendant 4 ans, avant de rejoindre comme associé la société Adapt1Solution, désormais première société de conseil française spécialisée sur Workday Adaptive Planning. Il est intervenu chez plus de 60 clients autour des projets BI et EPM (FP&A), dont Renault, PSA, AGF, Embraer, Airbus, UCPA, ClubMed, Mega International, Pernod-Ricard, Euronext, Infovista, Véolia, Lizéo, Elitechgroup, Roquette, Pimkie, Chanel, L'Oréal, etc... Contact : Laurent.allais@expandbi.com