La gestion financière est un aspect crucial de la réussite d’une entreprise, et la comptabilité prédictive émerge comme une stratégie incontournable pour optimiser la planification financière.
Dans cet article approfondi, nous explorerons en détail les multiples facettes de la comptabilité prédictive et comment elle peut être un catalyseur pour une gestion financière plus proactive et efficace.
La comptabilité prédictive, de quoi parle-t-on ?
La comptabilité prédictive : définition et enjeux
La comptabilité prédictive s’inscrit dans le prolongement de la comptabilité traditionnelle, s’appuyant sur l’analyse des données passées pour anticiper les performances futures d’une entreprise. Elle combine des techniques avancées de traitement des données, de modélisation statistique et d’intelligence artificielle pour créer des projections financières précises.
En utilisant des algorithmes pour analyser les tendances historiques, la comptabilité prédictive permet d’élaborer des prévisions financières qui aident les entreprises à prendre des décisions éclairées pour l’avenir.
Elle va au-delà des simples rapports financiers en offrant des scénarios réalistes basés sur des données en temps réel, ce qui permet aux dirigeants d’anticiper des changements et de s’adapter plus rapidement.
Le rendez-vous bilan, un échange essentiel mais tourné vers l’historique
Lors des rendez-vous bilan traditionnels avec les clients, l’accent est souvent mis sur la rétrospection : l’analyse des résultats financiers de l’année écoulée. Ce moment est essentiel pour mesurer la santé financière de l’entreprise et comprendre ses points forts et ses axes d’amélioration.
Toutefois, il est devenu évident que les dirigeants d’entreprise sont aussi préoccupés par les performances en cours et l’orientation future de leur activité. Alors que l’analyse des résultats passés est importante, elle ne suffit plus pour accompagner la prise de décision stratégique. Les entreprises ont besoin de données en temps réel et de prévisions futures pour mieux anticiper les risques et saisir les opportunités.
Les problématiques auxquelles répond la comptabilité prédictive
La nécessité d’un processus de prise de décision de plus en plus rapide
Le monde des affaires évolue à un rythme effréné. Les entreprises doivent désormais faire face à des changements technologiques rapides, des bouleversements du marché, ainsi qu’à une concurrence de plus en plus dynamique.
Face à ces défis, il est crucial d’avoir un processus de prise de décision agile et rapide. Les dirigeants doivent être capables de réagir en temps réel aux événements et aux opportunités. Attendre la fin de l’exercice écoulé pour évaluer la performance passée n’est plus suffisant.
Les entreprises doivent pouvoir prendre des décisions en fonction des données actuelles et des projections futures. Cette réactivité nécessite des outils modernes qui permettent de générer rapidement des scénarios financiers, en évaluant leur impact potentiel et en comparant ces projections aux résultats réels à chaque étape.
Besoin de réactivité et de contrôle rapide des projections
Un autre aspect important de la comptabilité prédictive est la capacité de tester différents scénarios financiers. La réactivité d’une entreprise repose sur sa capacité à comparer ses projections aux réalisations à chaque étape de son activité.
Cela implique d’avoir des outils permettant de simuler des scénarios futurs, puis de suivre de près la réalité pour ajuster ces scénarios en temps réel.
Par exemple, si une entreprise prévoit une augmentation des coûts ou une réduction des revenus, elle doit être capable de recalculer rapidement son scénario pour évaluer l’impact sur ses résultats futurs.
Ce contrôle rapide permet non seulement de garder une vision claire des objectifs à atteindre, mais aussi de réajuster les stratégies en fonction des évolutions du marché et de la performance réelle.
Renforcement de la trésorerie
Les prévisions de cash-flow, un outil central de la comptabilité prédictive, aident à prévenir les problèmes de liquidité. En anticipant les besoins financiers et en identifiant les périodes de tension ou de surplus de trésorerie, les entreprises peuvent optimiser leur gestion financière et éviter les imprévus coûteux.
Amélioration de la relation avec les investisseurs
Des prévisions financières précises renforcent la confiance des investisseurs. Elles permettent également de faciliter l’accès à des financements en offrant une vision claire des performances futures et en montrant une maîtrise des risques financiers.
L’importance des données en temps réel
L’un des avantages majeurs de la comptabilité prédictive réside dans son utilisation de données en temps réel.
Contrairement aux prévisionnels issus d’une construction purement analytique, la vitesse de génération d’un prévisionnel à partir d’une comptabilité prédictive permet aux entreprises de réagir rapidement aux changements du marché, offrant ainsi un avantage concurrentiel significatif.
Gestion proactive des risques
La comptabilité prédictive n’est pas seulement une question de prévisions ; elle offre également une gestion proactive des risques. En identifiant les signes avant-coureurs de difficultés financières potentielles, les entreprises peuvent mettre en place des stratégies pour atténuer ces risques avant qu’ils ne prennent de l’ampleur, assurant ainsi une stabilité financière à long terme.
Optimisation des prévisions budgétaires et des atterrissages
La planification budgétaire est souvent un exercice délicat, mais la comptabilité prédictive transforme cette tâche en un processus plus précis et transparent.
En utilisant des données en temps réel et des modèles prédictifs, les entreprises peuvent ajuster leurs budgets à mesure que les conditions économiques évoluent, minimisant ainsi les écarts budgétaires et favorisant une gestion financière plus efficace.
Une planification budgétaire précise permet également une allocation plus efficace des ressources. Les entreprises peuvent cibler les domaines où les investissements sont les plus nécessaires, maximisant ainsi l’efficacité opérationnelle et la rentabilité.
Les critères déterminants la qualité des projections réalisées
Qualité des algorithmes
La performance de la comptabilité prédictive dépend d’une part de la technologie déployée, dont la qualité de conception des algorithmes issus d’intelligence artificielle déterminera la précision des prévisions.
Formation des équipes en charge
Il dépend d’autre part de la qualité de la formation des équipes utilisatrices et de leur capacité à avoir un regard critique sur les projections proposées par l’outil digital, pour les ajuster ou les confronter à d’autres scenarii.
Qualité des données exploitées
Cela relève d’une évidence, mais le principe de la comptabilité prédictive étant de s’appuyer sur les tendances historiques pour en déduire des projections futures, fonction de l’évolution des différents postes. L’IA s’attachant à établir des corrélations, il est indispensable que les données sources incluses dans les FECs des exercices historiques soient conformes à la réalité économique.
Ainsi, un plan comptable plus fin et des qualités de données homogènes par compte facilite et fiabilise la réalisation des projections.
Les éventuels éléments non normatifs intégrés dans ces exercices de référence seront corrigés par deux biais ;
- En premier lieu, l’IA, lors de l’analyse des séries temporelles, retraite les valeurs extrêmes, les outliers.
- En second lieu, l’expert-comptable, lors de la revue analytique des données sources et des projections réalisées par l’outil de prédiction, identifie les éléments dont il sait qu’ils ne sont pas représentatifs d’un exercice normatif et analyse comment ils ont été traités par l’IA pour les corriger si besoin.
Connaissance des spécificités de l’entreprise et du secteur
Des évènements ou des engagements, bien qu’ayant un lien avec un exercice passé, peuvent avoir des incidences qui ne se retrouvent pas intégralement pris en compte dans les comptes car leur impact a été estimé et n’est pas déterminable de façon suffisamment précise.
Ils font éventuellement l’objet d’une information complémentaire en annexe. À titre d’illustration ; une provision pour un litige en cours de procédure, un earn out conditionné par un seuil ou un ratio, une clause contractuelle non respectée, etc. Le management de l’entreprise est le seul à être en mesure de pleinement apprécier dans quelle mesure l’impact déjà pris en compte dans les états financiers est suffisamment proche de l’incidence future sur les résultats économiques de l’entreprise.
L’IA n’est donc pas en mesure de compléter cette incidence qu’elle ne peut mesurer pleinement puisque non normative par essence.
Par ailleurs, l’IA et les algorithmes statistiques ne peuvent tenir compte, à ce jour, dans l’établissement des projections, des évolutions entièrement exogènes à l’entreprise mais qui peuvent avoir une incidence sur son business. À titre d’illustration ; une évolution réglementaire impliquant un effort d’investissement pour se mettre en conformité. Dans ce cas de figure également, c’est la connaissance fine du secteur d’activité et de ses tendances par le management et l’expert-comptable, qui permet de corriger et d’affiner les incidences non suffisamment prises en comptes par les projections brutes.
Enfin, la direction de l’entreprise est susceptible de prendre des décisions qui vont modifier singulièrement certains aspects de l’activité de l’entreprise et la façon dont ils se retranscrivent dans les comptes de l’entreprise. À titre d’illustration : une politique commerciale plus agressive qu’historiquement, le développement d’un nouveau marché, une décision d’investissement significative, etc.
L’établissement de projections à partir de statistiques et d’IA impliquent un postulat de régularité dans les tendances corrigées des outliers par rapport à l’historique, et d’absence de facteurs exogène impactant significativement le niveau d’activité ou le business model de l’entreprise concernée. Il revient ensuite au management et à l’expert-comptable, dans un second temps, d’alimenter l’outil digital avec les informations connues, le niveau d’investissement, les recrutements, la variation d’activité, afin qu’ils soient mieux pris en compte par les projections établies.
Le rôle de l’IA dans la comptabilité prédictive
La comptabilité prédictive bénéficie considérablement des capacités avancées de l’IA. Voici les principaux aspects du rôle de l’IA dans ce domaine.
Identifier les séries temporelles
Définition d’une série temporelle
Une série temporelle est une suite de valeurs illustrant l’évolution d’une donnée spécifique au cours du temps. De telles suites de variables peuvent être exprimées sous forme de série afin d’en analyser le comportement, généralement pour comprendre son évolution passée et pour en prévoir le comportement futur. Ces transpositions mathématiques font généralement recours à des concepts de probabilités et de lois statistiques.
De quoi se compose une série temporelle
Une série temporelle est caractérisée par ;
- Tendance : il s’agit de l’évolution générale à long terme de la série. Elle peut être déterminée par une méthode paramétrique. Elle peut être linéaire, quadratique, ou logarithmique.
- Saisonnalité : il s’agit des variations des valeurs composantes la série sur une période de temps définie, c’est-à-dire un phénomène périodique identifié.
- Résidu aléatoire, ou Erreur : il s’agit des évènements imprévisibles impactant les valeurs de la série, idéalement stationnaire.
- Composante cyclique : on ajoute parfois une autre composante, le cycle, qui correspond à un phénomène répétitif régulier (donc prévisible) de période inconnue ou changeante.
Il existe, en statistiques, deux types de modèles ;
- Le modèle additif consiste à sommer les trois composantes,
- Le modèle multiplicatif consiste à multiplier les trois composantes.
L’un ou l’autre des deux modèles peut être plus approprié, suivant la nature et les caractéristiques des séries analysées.
Comment identifier et traiter les séries avant analyse
Les séries de valeurs sont, tout simplement, découpées par compte comptable. Chaque compte étant ainsi constitué de valeurs au sein desquelles il sera possible de décomposer la tendance, la saisonnalité, le résidu aléatoire et éventuellement les composantes cycliques, mois par mois au niveau de ce seul compte.
Puis, un algorithme doit être identifié pour en déduire les valeurs futures. Cet algorithme peut découler, ;
- Soit d’un algorithme statistique (régression, moyennes mobiles, SARIMA, etc)
- Soit d’un modèle issu de l’IA, plus complexe et plus exigeant en ressources de calcul.
Mais pour en déduire des projections cohérentes au niveau de l’ensemble des comptes, il est également indispensable d’analyser et déterminer les corrélations qui existent éventuellement entre chaque compte et comment ces dernières se traduisent, via des Epochs.
Les valeurs extrêmes, ou outliers, doivent être retraitées afin de les neutraliser. Un outlier est une valeur aberrante peut être décrite comme une observation qui s’écarte tellement du reste des observations que l’on peut soupçonner qu’elle ait été produite par un mécanisme différent.
Le rôle des Epochs
Les réseaux de neurones LSTM
Les réseaux de longue mémoire à court terme (Long Short Term Memory) sont une extension pour les réseaux neuronaux récurrents (Recurrent Neural Network), qui étend leur mémoire. Les LSTM permettent aux RNN de se souvenir de leurs intrants sur une longue période de temps. Comme la mémoire d’un ordinateur, le réseau LSTM peut lire, écrire et supprimer des informations de sa mémoire en fonction de l’importance attribuée à l’information.
La notion d’Epoch
En matière d’IA, l’Epoch désigne le nombre de passages qu’un jeu de données d’entraînement effectue autour d’un algorithme. Un passage est comptabilisé lorsque l’ensemble des informations a effectué une passe en avant et arrière.
Une Epoch est terminée lorsque tous les échantillons de données ont été exposés au réseau de neurones d’acquisition des modèles. Ce processus se répète jusqu’à ce que son taux d’erreur soit satisfaisant.
En IA, l’Epoch participe à la formation des réseaux de neurones grâce aux passages répétés des données d’entraînement au travers de l’algorithme. Le nombre d’Epochs utilisé est un paramètre primordial pour l’algorithme. Il influe sur la vitesse et la qualité de la formation du réseau mais il doit être adapté pour optimiser la formation tout en limitant les ajustements excessifs.
La notion d’entraînement
L’entraînement est le processus de l’apprentissage automatique pendant lequel le système d’intelligence artificielle construit un modèle à partir de données. En matière de comptabilité prédictive, le jeu d’entraînement va être constitué des exercices complets précédents celui que l’on soumet à projections.
Les méthodes de projection
Les algorithmes statistiques
Il existe plusieurs types d’approche en matière statistique, ayant pour but d’obtenir des prévisions, certaines étant plus complexe que d’autres. En principe, sont utilisées les méthodes extrapolatives telles que les courbes de croissance, les méthodes de décomposition saisonnière, le lissage exponentiel et la méthode de Box et Jenkins (ou ARMA pour AutoRegressive Moving Average) qui utilisent l’information présente et passée.
La méthode SARIMA est une extension du modèle ARMA. Elle permet de modéliser les séries temporelles comportant une composante saisonnière, ce que ne peut prendre en compte ARIMA, et est désignée par 7 paramètres.
Les modèles d’IA
Les modèles générés par IA permettent d’identifier non seulement des tendances mais également des corrélations entre les différentes séries de données que constituent les comptes comptables.
Il existe des risques à un nombre trop important d’epochs qui résulte dans des corrections excessives de certaines variations projetées. L’entraînement du réseau neuronal doit donc être correctement dimensionné afin d’éviter under ou over fitting.
L’inconvénient des modèles résultant des réseaux neuronaux est bien entendu la mobilisation de ressources de calcul.
La combinaison des statistiques et de l’IA
Afin d’optimiser la qualité des projections calculées et le coût en termes de ressources et de temps à alloués, en principe, certains comptes dont les tendances sont plus évidentes à déterminer, comme le loyer, ne seront pas soumis à epochs mais principalement à méthodes statistiques.
Les comptes dont les tendances sont plus complexes à déterminer sont soumis à calculs par des réseaux neuronaux afin de déterminer les évolutions à venir en fonction des variations également projetées pour les autres comptes comptables.
Cependant, pour que l’IA soit pleinement efficace, elle doit être accompagnée d’une analyse critique de la part de l’expert-comptable et du chef d’entreprise, certains éléments n’étant pas retranscrits dans les chiffres constituant les jeux de données de validation et n’étant connus que de ces personnes. Une fois la revue analytique des projections brutes proposées réalisées, l’expert-comptable et le management corrigent les éléments le nécessitant éventuellement et les données sont soumises à nouveau à calcul de l’IA pour modifier les autres comptes éventuellement corrélés.
La mise en œuvre de la comptabilité prédictive chez Houdart A&C
Chez Houdart A&C, la comptabilité prédictive est mise en œuvre grâce à l’intégration de solutions technologiques avancées, comme la plateforme MyUnisoft. Cette plateforme centralisée sert de point de convergence pour les flux de données provenant de différentes sources. Elle permet à l’entreprise de centraliser toutes les informations nécessaires à l’analyse financière et à la prise de décision.
Les données collectées sur MyUnisoft sont intégrées dans MyUnisoft Predict, connectée en API à MyUnisoft, de façon sécurisée. MyUnisoft Predict traite les données pour déterminer les algorithmes expliquant les tendances historiques, générer des prévisions financières et élaborer des scénarios de projection.
À partir des scénarios proposés, les collaborateurs et associés en charge procèdent à une revue analytique pour apprécier, au regard de leur connaissance des spécificités sectorielles, des tendances de marché et des caractéristiques de l’entreprise concernée, la qualité des projections issues de MyUnisoft Predict et les affiner.
Grâce à cette technologie, Houdart A&C est capable de fournir en quelques minutes à ses clients des analyses financières prédictives de haute qualité, et ainsi de les aider à prendre des décisions éclairées et stratégiques pour l’avenir de leur entreprise.
