Nouveautés Workday Adaptive Planning 2023R2 Septembre 2023
Reporting
Office connect : deux nouveautés notables concernant la temporalité ont été apportés par cette release :
- De nouveaux éléments de temporalité sont disponibles pour faciliter le reporting financier sur des éléments cumulés à date ou des soldes débuts de périodes. On les retrouve dans le panneau, onglet Eléments, Time puis Context.
Il est maintenant possible de croiser les différents éléments constitutifs de la temporalité sur différents axes : mois, année ou trimestre par exemple. Cela permet par exemple de construire des tableaux comparatifs à périmètre temporel constant :
Report web : il est maintenant possible de sélectionner plusieurs valeurs dans une liste déroulante servant à filtrer un rapport. Auparavant, une seule valeur pouvait être sélectionnée. Cela peut être particulièrement intéressant pour les utilisateurs qui sont responsables de plusieurs levels (périmètres).
Dashboards : de même que précédemment exposé dans les rapports web, il est maintenant possible de sélectionner plusieurs valeurs dans une liste déroulante servant de filtre dans un tableau de bord. La sélection multiple de valeurs est également possible lors de l’exploration de données à partir d’un graphique.
Intégration de données
Le menu d’intégration dispose désormais d’un tableau de bord dédié permettant de visualiser le statut de l’ensemble des tâches d’intégration. Un onglet spécifique permet d’identifier rapidement en erreur.
Une nouvelle option permet de n’intégrer que les codes des données référentielles pour les imports manuels à destination de feuilles modélisées. Auparavant, le code et le libellé étaient attendus. Cette option permet d’alléger le processus d’alimentation de fichiers plats, mais également le processus d’import avec la suppression de l’étape de mapping de ces libellés.
Gestion des droits
Le Menu de gestion des règles d’accès est maintenant plus intuitif dans sa consultation et dans sa maintenance :
- Le tableau de bord permet de visualiser les règles d’accès telles qu’elles ont été chargées via fichier excel. Il est d’ailleurs possible de paramétrer l’affichage des colonnes à l’écran en utilisant le bouton « Manage ».
- Lorsque de nouvelles valeurs sont associées à une dimension qui est utilisée dans la gestion des accès, ces valeurs sont automatiquement gérées dans les règles d’accès.
Modélisation
Les versions en cours de création disposent maintenant de statuts qui permettent de connaître l’état d’avancement de leur création. Les statuts sont : en cours, créé, échoué. En cas d’échec de création, une icône dresse la liste des causes courantes d’échec.
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Comment l'IA va révolutionner le Contrôle de Gestion
La mise à disposition du système d’intelligence artificielle (IA) ChatGPT a permis au plus grand nombre de se rendre compte de la portée de cette invention. L’IA deviendra très vite incontournable. Il fera disparaitre les moteurs de recherche tels que Google dans leur conception actuelle. Pourquoi ? Parce que, là où Google renvoie vers les sites web correspondant à des mots clés pour nous permettre de chercher l’information, l’IA donne la réponse complète à une question selon les informations qu’il contient déjà, croisées, filtrées, analysées puis restituées avec la meilleure pertinence possible.
Aujourd’hui, quand nous avons une question, soit nous demandons à quelqu’un qui connait le sujet, soit nous cherchons sur internet une documentation qui pourrait nous y aider. Désormais l’IA est « celui qui s’y connait » dans tous les domaines : guide pratique, réflexion philosophique, Histoire, code informatique, solutions logiques, etc. Le monde va en être bouleversé. Notre façon de raisonner également, puisqu'on ne pensera plus en termes de mots-clés à des fins de recherches mais en questions précises et pertinentes pour l'IA.
Le contrôle de gestion n’a pas beaucoup évolué depuis trente ans. Certes, avec l’usage des tableurs puis les solutions modernes en cloud tels que Workday Adaptive Planning, il y a eu d’importants progrès techniques, des gains de productivité, une dimension collaborative accrue, une sécurité des données, de la réactivité, etc. Mais, sur le fond, il s’agit toujours de restituer des indicateurs de performance pour comprendre le passé, déceler des anomalies à corriger et produire une prévision de plus en plus fine, dynamique et documentée, pour affecter les ressources de façon optimale selon la stratégie de l'entreprise et les mouvements pressentis de l’environnement.
En matière de reporting, l’IA a la capacité à traiter parfaitement l’information selon toute question posée. Ainsi, on ne demandera pas à l’IA « donne moi le chiffre d’affaire N-1 » ou « Quel est l’écart avec le budget », ce que produisent les outils de reporting actuels. On lui demandera directement de mettre l’accent sur les événements marquants qui ont impacté le CA, d’en donner les explications et de proposer des actions correctives ou d’en tirer des conclusions sur l’organisation.
Par ailleurs, l’inconvénient avec les moteurs de recherche ou les systèmes de reporting actuels est qu’ils fournissent uniquement ce que l’on croit pertinent : un P&L, un dashboard, des KPIS, etc. Cela sous-entend qu’on sait déjà intuitivement ce qu’on espère trouver. Or, avec l’IA, on pourra obtenir la réponse éclairée à la vraie question : « Quelles sont les informations qui devraient être portées à ma connaissance aujourd’hui pour mener à bien ma mission ? ». Il ne s’agira donc plus de chercher parmi les données ce qui semble essentiel mais de laisser l’IA nous le fournir en quelque secondes, y compris s’il s’agit de la combinaison de plusieurs indicateurs qui, pris isolément ne présentent pas d’anomalies mais conjointement présentent une situation à surveiller.
En matière de prévision la situation est légèrement différente car il s’agit souvent de collecter un grand nombre d’informations, de la part des responsables opérationnels ou des services de support, pour obtenir le calcul d’un P&L prévisionnel : nouveaux recrutements avec des salaires individuels, croissance de chiffre d’affaires par produit, clients gagnés ou perdus, taux de renouvellement, évolution des taux de charge, investissements, etc. Dès lors, les premières versions de budget détaillé pourraient continuer à dépendre d’un humain, celui qui prend (ou propose) la décision. L’IA sera en revanche en mesure de produire des prévisions macros très rapidement en tenant compte de tous les paramètres qu’il connait, par extrapolation. Dans ce cas, on ne cherche pas à obtenir une nouvelle prévision de la part des collaborateurs mais simplement à se projeter dans une simulation globale des éléments financiers. De même, des fonctions comme l'analyse prédictive pourront se généraliser facilement.
L’analyse de ce budget, sa cohérence, son résultat, seront entre les mains de l’IA à qui l’on pourra demander : Que se passe-t-il si je réduis mes recrutements de 10%, est-ce que la tendance est conforme à la croissance prévue sur ce segment de marché pour l’année prochaine ? Produis-moi plusieurs scénarios selon telle ou telle hypothèse, quel est le service qui risque d’être en sous-effectif compte tenu du marché du travail, etc.
Nous avons mené plusieurs tests avec ChatGPT et les résultats indiquent clairement la voie qui est prise, que rien ne pourra freiner désormais. La qualité de restitution est incontestable et la capacité de communication est étonnante. Cependant, pour l’instant, le raisonnement logique n’est pas totalement abouti. Mais il ne fait aucun doute que cela se perfectionnera, notamment par les interactions qui ont lieu avec les utilisateurs qui fournissent, consciemment ou non, des règles de logique dans leurs échanges avec l'IA. Il n'y aura pas d'autres choix pour les éditeurs de logiciel FP&A que d'incorporer une IA pour suivre l’évolution technologique et répondre aux nouvelles attentes des clients.
Pour les directions financières et le contrôle de gestion, ce sera une véritable révolution puisqu’il s’agira de cohabiter avec l’IA. Progressivement, le contrôleur de gestion verra sa fonction évoluer. L'efficacité de l'IA dépendant des informations qu'il reçoit, le contrôleur sera chargé de le "nourrir" de données, de règles de gestion, d'explications, de raisonnements logiques spécifiques à l'entreprise qui développeront sa capacité d'analyse. D'un autre côté, il se reposera sur lui pour amplifier la propagation de l’information qualifiée dans l’entreprise et mieux servir des clients internes de plus en plus nombreux et exigeants en matière d’analyse, de vérification et de propositions.
Il ne s’agira donc plus de traiter l’information techniquement et de l’expliquer à une minorité d’utilisateurs mais de garantir que l’IA est sollicité efficacement au travers de questions correctement formulées et qu'il répond avec pertinence et clarté pour le bénéfice de tous.
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Faut-il s'éloigner de la comptabilité pour piloter les performances ?
La comptabilité est une source essentielle du pilotage des performances. Elle fournit des indicateurs incontestables pour juger de la performance des entités, mais elle applique ses normes propres qui peuvent s’éloigner des besoins opérationnels. Depuis toujours, le jeu consiste à en tirer profit tout en lui appliquant des transformations qui rendent les données plus explicites pour le pilotage.
Or, on ne peut tenter de s’éloigner des données comptables sans prendre le risque d’obtenir des chiffres non partagés. Maintenir cette fidélité comptable tout en s’éloignant si nécessaire des règles comptables, c’est le challenge auquel on peut essayer de répondre avec un outil comme Workday Adaptive Planning.
Le modèle de gestion
Le modèle hérité de la comptabilité repose souvent sur un nombre d’axe classiques, tels que le compte comptable, le centre de coût ou de profit et les axes analytiques. D’autres dimensions peuvent être renseignés selon les cas (clients, fournisseurs, etc). Pour le pilotage des performances, il convient souvent de classer les données différemment. Par exemple, une ligne du compte de résultat peut être déduite d’une combinaison d’axes, ou bien les fournisseurs doivent être regroupés en fournisseurs globaux. L’objectif ici est de fournir instantanément un compte de résultat de gestion ou une analyse qui repose sur les objets de gestion les plus pertinents, même s’ils ne sont pas issus de la comptabilité.
Pour autant, le besoin de réconciliation oblige de conserver aussi les axes purement comptables, pour passer d’une vue à l’autre sur les mêmes données. Ainsi, on peut toujours revenir aux données d’origine, voire aux écritures d’origine.
L’ajustement des données comptables
La vocation de la comptabilité n’est pas seulement de produire des indicateurs de performance. Etant une source fiable de données, on lui confère souvent ce rôle mais on peut en attendre plus. Par exemple, ne faudrait-il pas prendre en compte les engagements ou les salaires versés en-dehors de toute provision ?
Pour corriger certains aspects comptables, il est possible dans Workday Adaptive Planning de charger automatiquement les données comptables puis d’intégrer des données financières ou de gestion supplémentaires ou des formules de calcul, pour ajuster le résultat présenté au management. Les jeux de données sont toujours distincts, la traçabilité est assurée, mais le résultat final est plus conforme aux besoins de pilotage.
L’association à d’autres données de gestion plus détaillées
Dans d’autres cas, le niveau de détail des données comptables est insuffisant. Par exemple, les ventes en comptabilité peuvent être enregistrées par compte comptable mensuel alors que le besoin d’analyse est par produit et par jour.
Les unités d’œuvre des systèmes de production permettent d’associer des données financières avec des données de production.
La constitution d’un P&L « produit » doit dans ce cas aller chercher dans un autre système le détail des ventes pour venir remplir la ligne "Chiffre d’Affaires". Du fait des décalages, des revalorisations et des écritures complémentaires, il est fréquent que les deux sources ne soient pas égales sur le total. Dans ce cas, on fera en sorte de conserver les deux sources de données simultanément accessibles, et si besoin de faire apparaitre dans le P&L l’écart entre les ventes provenant du logiciel de ventes et ceux de la compta pour garantir l’égalité avec cette dernière.
Le budget
Le cas de la construction budgétaire est plus subtil. Une logique ancienne voulait que le budget validé puisse redescendre dans le système comptable pour permettre des comparaisons. C’est toujours le cas, par exemple, si l’on procède dans un ERP à des contrôle d’engagement. Cependant, dans les autres situations, on constate que le budget n’a aucune raison d’être construit dans un modèle de données comptable s’il est utilisé pour l’analyse dans un modèle de gestion. Créer un budget compte par compte est fastidieux et ne présente pas d’intérêt s’il finit agrégé et transformé pour correspondre au modèle de gestion. Autant le bâtir dans le modèle de données où il sera utilisé.
Bien souvent, le budget est même construit à un niveau plus fin. Par exemple, la masse salariale peut être construite dans Workday Adaptive Planning par employé pour obtenir un résultat très précis, alors que le réalisé sera plus agrégé.
Dans un modèle complet, la comptabilité n’est qu’une des sources de données pour garantir le reporting, mais c’est souvent la première. Un outil de type EPM ou FP&A conduit à réfléchir en plaçant sur un premier plan ce que le modèle de contrôle de gestion doit être, puis à intégrer les différentes données et indicateurs, financiers ou non. En appliquant les transformations, en chargeant des données complémentaires, en conservant la traçabilité des données sources, en partageant des rapports explicites avec le plus grand nombre, on tire au mieux profit des données comptables sans s’y contraindre.
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Solution d'élaboration budgétaire : quel niveau d'intégration avec les outils opérationnels ?
Le paysage système d’une entreprise est composé d’une multitude d’outils. Entre la bureautique, les ERP, les outils spécialisés (CRM, SIRH, etc), les messageries...Il semble évident que plus ces outils sont intégrés (c’est-à-dire que l’échange de données est automatisée, simple et rapide) et plus leur utilisation est facilitée.
Qu’en est-il des solutions d’élaboration budgétaire et de reporting (FP&A), qui sont devenues incontournables pour les directions financières et de contrôle de gestion ?
S’il s’agit de restituer des données du réalisé créées dans d’autres systèmes (comptabilité, commercial, effectifs, etc), on ne peut le contester dans le principe, mais il existe certaines limites. S’il est question d’élaboration budgétaire, la nuance est encore plus forte.
L’intégration du réalisé
Evoquons en premier lieu la plateforme FP&A comme un outil de collecte et de reporting sur des données produites dans d’autres systèmes. Dans ce cas, le chargement de ces données peut passer par plusieurs méthodes, que ce soit le simple chargement manuel de fichiers, la connexion directe aux bases de données ou encore par les API. Ce chargement, effectué régulièrement, permet d’analyser les données dans un format compréhensible par les utilisateurs, avec des outils d’analyse puissants et de les comparer avec des prévisions qui auraient été construites dans la même solution FP&A, afin d'en expliquer les écarts.
Quels sont les bémols à cette intégration ? En premier lieu, il n’est pas certain qu’il faille toujours une connexion forte entre les outils, si ce chargement s'effectue peu souvent et au prix de nombreuses transformations de données. La question ici est le rapport entre l’effort et le résultat obtenu. On choisira peut-être de favoriser le chargement de simples fichiers Excel au lieu de mettre en place un flux technique de données.
Par ailleurs, les données sont souvent séparées en deux catégories : le référentiel (dimensions, comme la liste des clients ou des employés) et les transactions (les montants enregistrés) qui reposent sur les premiers. Or, le modèle d’analyse de gestion peut parfois différer (ou s’ajouter) du modèle transactionnel. Par exemple, un « centre de coût » d’un ERP peut s’éloigner du référentiel des sections analytiques du FP&A, car le premier comporte dans sa définition un regroupement de concepts (géographique, entités, etc) qui ont été séparés dans le second.
En clair, le système FP&A, du fait de sa grande flexibilité, se doit de disposer d’un modèle de données adapté au reporting alors que le système transactionnel, plus rigide, répond à d'autres contraintes. Si l’ERP et le FP&A sont « trop » intégrés, alors le second hérite des contraintes du premier au détriment des possibilités d’analyse.
Par ailleurs, certaines dimensions du FP&A peuvent comporter des propriétés spécifiques qui ne proviennent pas de l’ERP et qui doivent être ajoutées manuellement ou qui rendent simplement l'intégration impossible.
Lors de la mise en oeuvre de la solution, il conviendra donc de réfléchir au modèle optimal pour le reporting et la façon dont les systèmes opérationnels peuvent venir nourir, ou non, celui-ci.
La construction budgétaire
La désolidarisation des systèmes est encore plus flagrante concernant l’élaboration budgétaire, quand il s’agit du référentiel. Non seulement le modèle de données peut être différent, mais le référentiel (la liste des clients, fournisseurs, projets, etc) le sera aussi, même pour des dimensions existantes théoriquement dans celui-là. Pourquoi ? Car le système FP&A permet l'élaboration de la prévision, et donc potentiellement avec des produits, entités ou salariés qui ne sont pas présents dans l'ERP.
Prenons le cas d’une affaire importante qui se profile, et qui produira peut-être une vente chez un nouveau client. Ce client n’existe pas dans l’ERP mais il doit être imputé dans le FP&A. Il n’est pas recommandé de créer ce nouveau client dans l’ERP (car il ne s’agit que de suppositions et que le processus de prévision serait gravement freiné s’il fallait en passer par là). Le référentiel du FP&A pourrait donc évoluer de manière autonome pour intégrer la prévision. Charge, ensuite, à l’administrateur, de réconcilier le référentiel prévisionnel et le réalisé pour faciliter la comparaison.
Dans le cas où certaines données prévisionnelles existent dans d’autres systèmes et doivent être chargées dans le FP&A, on se posera la même question que dans la première partie : si c’est une intégration rare ou si cela exige de lourdes transformations, cela mérite-t-il qu’on mette en place un flux technique automatique ? Ainsi, une base RH chargée trois fois par an pour constituer le socle initial de la prévision de la masse salariale est le plus souvent chargée par un fichier Excel plutôt que connecté au SIRH.
Enfin, qu’en est-il de l'envoi dans le système opérationnel du résultat de la prévision effectué dans le FP&A ? Il est souvent utile de procéder à cette opération, par exemple, pour effectuer des comparaisons en temps réel dans un ERP, de contrôler les engagements ou de générer des demandes de recrutement pour les nouveaux postes validés au budget. Dans ce dernier cas, l’intégration permet de « boucler la boucle » et de traduire automatiquement les décisions budgétaires en tâches opérationnels. C’est ainsi que Workday, depuis l’acquisition d’Adaptive Planning, renforce régulièrement l’intégration dans les deux sens.
Dans la plupart des cas, l'intégration des données a peu d'intérêt pour la prévision en dehors des référentiels réels et de l'envoi des données prévisionnelles dans l'opérationnel.
Les autorisations
Nous pouvons distinguer l'accès des utilisateurs et le périmètre qui leur est autorisé.
La gestion centralisée des utilisateurs facilite leur administration et rend plus simple pour les utilisateurs l'accès aux outils. Par exemple, une intégration complète avec LDAP ou avec les identifiants créés dans un système opérationnel.
Cependant, le second cas peut présenter quelques défauts, notamment pour les utilisateurs qui n’ont pas d’accès à ce système opérationnel, et pour lesquels il faut créer un « login » dans un système pour en bénéficier dans l'autre. Le premier devient donc "maître" sans toujours disposer des fonctionnalités pour ce faire.
Concernant le périmètre autorisé pour chaque utilisateur, nous retrouvons ici les limitations vues plus haut. Une "trop forte" intégration avec les systèmes opérationnels rend difficile la gestion des autorisations sur des dimensions absentes de ceux-ci ou sur des référentiels différents. Cela peut être utile d’en reprendre l’essentiel mais il est rarissime de s’y limiter.
Une solution comme Workday Adaptive Planning permet par exemple de gérer les périmètres autorisés par la saisie directe ou le chargement automatique des valeurs de dimension autorisées (entité, groupe de produits, etc) venant de tout système, y compris Workday HCM ou Finance.
L’intégration entre les systèmes est évidemment un atout dans la plupart des cas. Il est nécessaire de charger le référentiel et le réalisé des systèmes opérationnels à des fins d’analyse et pour bénéficier des données de base communes. Dans cet article nous avons évoqué les nuances à prendre en compte avant de se lancer pour choisir la meilleure option, en particulier les référentiels complémentaires et prévisionnels et le rapport entre le coût d’intégration des systèmes et les bénéfices.
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