Publié le 27 mars 2018

Vous avez recours à l’analytique des données depuis un certain temps déjà, et vous êtes toujours satisfait de la valeur que vous en retirez. Cette technique d’analyse répond aux attentes que vous aviez placées en elle, attentes que vous n’aviez eu aucune raison de réévaluer depuis lors. Pourtant, il y aurait peut-être matière à le faire et à vous poser quelques questions, par exemple : avez-vous vraiment exploité son plein potentiel? Vous êtes-vous déjà demandé si vous ne pouviez pas aller un peu plus loin?

Recourir à l’analytique ne devrait pas se résumer à simplement cocher une case dans une liste de mesures à prendre. Certes, l’analytique a dernièrement été au centre de toutes les attentions, mais si l’adopter est une bonne initiative, encore faut-il en faire un usage efficace.

En fait, qui dit analytique dit univers en constante évolution, non seulement parce que de nouvelles technologies plus puissantes les unes que les autres font régulièrement leur apparition, mais aussi parce que les façons d’obtenir les données se multiplient.

Le véritable secret pour tirer le plein potentiel de l’analytique réside dans la capacité à cerner les champs de données pertinents et à les organiser pour en dégager des informations réellement concrètes. Nous savons bien qu’il n’est pas question d’analyser une seule relation en isolation, mais plutôt de dégager plusieurs représentations qui décrivent votre organisation sous divers angles, à partir des différents champs de données disponibles qui, par effet de stratification, fournissent des éléments de contexte et des explications supplémentaires utiles et quelques fois inattendus pour éclairer les observations que vous ferez. Avez-vous aujourd’hui le sentiment d’avoir atteint ce degré d’optimisation?

Devant toute nouveauté, nous avons naturellement tendance à avancer prudemment, à petits pas, en prenant soin de sonder les eaux avant d’y plonger. L’analytique n’échappe pas à ce constat. On l’utilise d’abord pour effectuer des analyses simples et limitées qui produisent des résultats certes superficiels, mais néanmoins importants. Vous vous demandez si le moment est venu de passer à l’étape suivante? Voici quelques éléments de réflexion pour vous aider à plonger.

Lorsque vous avez incorporé l’analytique aux méthodes de travail de votre organisation, il est possible que votre démarche ait consisté à voir où cela vous mènerait. Vous vous êtes alors concentré sur un domaine pour lequel vous disposiez déjà de données et vous vous êtes doté d’un outil d’analyse que vous avez trouvé plutôt performant à l’époque. Mais avez-vous pris le temps de comprendre le processus ou le motif précis qui sous-tendait votre besoin initial? Étiez-vous alors aux prises avec un problème ou une situation complexe? Depuis, avez-vous pris soin d’analyser la situation en prenant du recul pour considérer sous un jour nouveau la façon d’exécuter le processus en question ou de traiter le problème à résoudre? Soyons francs : il est judicieux de mettre en œuvre un nouvel outil pour traiter un problème, mais c’est en cherchant à corriger la situation et en prenant les mesures pour y parvenir qu’on suscite un réel changement. Jusqu’à quel point avez-vous analysé la façon dont un processus est exécuté ou, mieux encore, la façon dont il pourrait être exécuté?

J’imagine que vous vous dites « voilà qui est plus facile à dire qu’à faire », et vous n’avez pas tort. Il n’est pas facile de repenser le processus dans son ensemble et encore moins de réinventer l’approche envers ce processus lorsqu’il fait partie de votre environnement quotidien. Passons aussi sur le temps et l’investissement qu’il faut libérer pour y parvenir. Néanmoins, prêtez-vous à cet exercice et laissez un tout nouveau monde de possibilités s’ouvrir à vous.

Lorsque vous vous autorisez à envisager les possibles, vous déverrouillez une infinité de nouvelles voies.

Pensons une minute à ces possibles pour explorer la façon dont certaines technologies émergentes peuvent aider une organisation à se transformer en faisant de l’analytique un levier décisionnel.

Vous avez certainement eu vent de certains concepts en vogue liés aux technologies exponentielles^[1]. Pensons notamment à l’automatisation des processus par la robotique (APR) ou à l’internet des objets (IdO). Voyons comment l’une et l’autre de ces applications peuvent changer les méthodes de travail ou la collecte des données; elles ouvrent la porte à un nouveau monde de possibilités applicables à l’analytique et sont des facteurs de changement pour votre organisation.

L’APR est une méthode qui s’appuie exclusivement sur des données structurées^[2] et qui consiste à se servir d’un logiciel pour réaliser des tâches définies au moyen de règles en imitant l’action humaine et en générant des gains d’efficience. Le grand avantage de l’APR est qu’elle se positionne au sommet de l’architecture des systèmes existants. Par conséquent, si votre organisation, à l’instar de nombreuses autres, a évolué au fil du temps et acquis plusieurs systèmes anciens et indépendants les uns des autres, l’APR pourra facilement jouer un rôle d’intermédiaire entre chacun de ces systèmes. On entrevoit là la perspective de systèmes mieux intégrés et communiquant plus efficacement entre eux sans qu’il soit nécessaire de mener une vaste initiative de convergence vers une plateforme unique, ce qui représente, pour votre organisation, des économies notables en temps et en argent. De fait, un logiciel d’APR est en mesure de s’adapter à toutes sortes de systèmes pour accéder aux données qu’ils contiennent et effectuer des tâches courantes.

Revenons à l’analytique : en quoi l’automatisation des processus par la robotique peut-elle avoir une application utile dans ce contexte? Pour le comprendre, étudions le court scénario qui suit.

Imaginons une organisation du secteur manufacturier qui se spécialise dans la fabrication de machines. Cette organisation utilise différents systèmes pour gérer son grand livre auxiliaire des produits, son grand livre général, ses bons de commande et ses documents d’expédition. Elle procède à un nombre important de livraisons chaque mois et connaît des périodes de pointe pour les ventes qui sont identiques d’un exercice à l’autre. En raison de l’intégration insuffisante des systèmes de cette organisation, Louise, la commis aux ventes, doit consacrer une journée entière à la fin de chaque mois à extraire les données de facturation à partir du registre des produits et des documents d’expédition, et à rapprocher manuellement celles-ci avec les données sur les marchandises expédiées qui ont été consignées dans le registre des ventes. Si Louise doit se plier à cette vérification, c’est notamment parce que des écarts d’inventaire ont été relevés dans le passé, des divergences imputables à l’absence de production automatisée des factures et des documents d’expédition.

Lorsque l’organisation s’est tournée vers l’analytique quelques années auparavant, elle l’a fait pour répondre à sa première préoccupation qui était d’avoir l’assurance que, pour toute marchandise expédiée, des produits étaient comptabilisés. C’est dans cette optique qu’elle a établi un traitement analytique, fondé sur les données sur les produits, consistant à comparer les montants et les quantités entre l’exercice précédent et l’exercice en cours à partir des informations figurant dans les factures. Cette comparaison permet de dégager une analyse sommaire des données sur les ventes, que la directrice prend en compte pour déterminer s’il existe des écarts importants par rapport aux prévisions de ventes similaires pour une même période d’un exercice à l’autre et conclure ainsi de façon générale que toutes les marchandises expédiées font bien l’objet d’une écriture comptable. L’actualisation de ce traitement analytique demande du temps et n’est donc effectuée qu’une fois par trimestre.

Voyons maintenant comment nous pouvons améliorer ce scénario si nous reconsidérons le problème et le processus qui sont en jeu. Au lieu de laisser Louise s’évertuer à faire son rapprochement chaque mois toute une journée durant, confions cette tâche au logiciel d’APR, à qui quelques minutes suffiront pour l’accomplir. Non seulement nous pouvons demander au logiciel d’APR d’effectuer le rapprochement entre les documents d’expédition et les factures de façon automatisée, mais nous pouvons aussi ajouter une dimension supplémentaire au processus afin d’y inclure les bons de commande. Nous obtenons ainsi un triple rapprochement : bons de commande électroniques, documents d’expédition et factures.

L’APR permet d’obtenir une liste des exceptions ressorties du processus de comparaison des données. Au lieu de consacrer ses efforts au rapprochement manuel, Louise peut donc se concentrer sur la recherche des causes de ces divergences. De plus, comme il est maintenant possible d’extraire des différents systèmes les données requises dans un format uniforme, l’organisation peut créer un traitement analytique dont les résultats seront automatiquement mis à jour, période après période, et en se fondant sur les mêmes données. Pour Louise, cela signifie qu’elle dispose désormais d’informations dont le niveau de détail accru facilite le repérage des divergences; pour sa directrice, c’est la possibilité, à partir d’une même représentation des tendances des ventes pour une période donnée, de retirer des informations beaucoup plus précises, par produit et par client. Mais ce n’est pas tout : le gestionnaire du risque de crédit peut utiliser cette même analyse pour déterminer les produits pour lesquels les ventes sont en baisse et les clients pour lesquels les débiteurs sont en hausse afin d’anticiper d’éventuels problèmes de recouvrement. Le gestionnaire de la production peut quant à lui retirer de l’analyse une meilleure compréhension de la demande par produit et par période, de façon à optimiser le calendrier de production et, ainsi, réaliser des économies sur les coûts opérationnels. Un scénario possible, selon vous?

L’autre technologie exponentielle qui s’offre à nous pour provoquer des changements et contribuer à l’évolution de l’analytique au sein d’une organisation est l’internet des objets. Également appelé « IdO », l’internet des objets désigne le réseau des objets physiques connecté à internet : appareils technologiques « prêt-à-porter », véhicules, équipements ménagers, bâtiments ou toute autre chose ou structure à laquelle il est possible d’incorporer des composants électroniques, une technologie logicielle, des capteurs et une connectivité réseau. Comment l’IdO fonctionne-t-il? Il s’agit simplement d’un réseau qui permet aux appareils connectés de communiquer les uns avec les autres. Prenons un exemple : imaginons un distributeur automatique équipé de dispositifs IdO. Ce distributeur est connecté au système informatique du fournisseur, système auquel le commis responsable des achats a accès. Lorsque les stocks d’un article en particulier viennent à baisser, le distributeur envoie automatiquement un ordre de commande au fournisseur et avise le commis des achats que cette commande a été passée et qu’il doit planifier le réapprovisionnement de la machine distributrice. Ce n’est là qu’une des applications possibles de l’IdO parmi de multiples autres, dont certaines que vous pourriez trouver amusantes. Dès lors, s’agissant de l’analytique, quelle peut être son utilité? Les objets connectés collectent des informations. Or, ces informations constituent un tout nouvel ensemble de données qui peuvent être exploitées pour rehausser des traitements analytiques déjà existants ou pour en créer de nouveaux, plus puissants.

Pour mieux comprendre, reprenons notre scénario en considérant que l’organisation pour laquelle Louise travaille a doté ses produits finis de dispositifs IdO, d’étiquettes d’identification par radiofréquence (étiquettes RFID) et d’autres capteurs. Désormais, lorsqu’une machine quitte l’entrepôt, un suivi des données est effectué par son capteur, le logiciel d’APR sort la machine de l’inventaire et la vente est comptabilisée. Dans la foulée, la facture est automatiquement générée et envoyée au client. Quant à Louise, lorsqu’elle doit rechercher la cause d’une divergence relevée dans le rapprochement produit par le logiciel d’APR, elle peut maintenant s’aider des étiquettes RFID et des autres capteurs pour savoir si un produit fini est dans l’entrepôt et, le cas échéant, où il se trouve exactement. Ces étiquettes RFID sont également utilisées pour simplifier considérablement la prise d’inventaire.

Après réception et installation de la machine par le client, le dispositif IdO génère des informations grâce auxquelles l’organisation de Louise peut connaître l’état d’usure de la machine ou être prévenue automatiquement de la nécessité de remplacer une pièce avant qu’une panne ne se produise. Pour le client, cela se traduit par une réduction nette des temps d’arrêt d’utilisation. Parallèlement, ces nouvelles informations obtenues grâce à la technologie IdO ouvrent la porte à de nouvelles possibilités en matière d’analytique. À titre d’exemple, l’équipe de direction, se fondant sur les diagnostics des machines effectués directement sur le site d’opération des clients, peut anticiper le moment auquel des pièces ou des machines entières devront être remplacées. Ainsi, en gardant toujours une longueur d’avance, elle peut se procurer juste à temps les pièces ou les machines requises. Les dirigeants peuvent également prédire les niveaux de vente et de production et, plutôt que d’attendre une analyse rétrospective des ventes, se concentrer sur les événements à venir. En fin de compte, c’est la gestion de l’organisation au complet qui s’en trouve optimisée.

Repensez maintenant au stade auquel Louise et sa directrice se trouvaient lorsqu’elles ont commencé à utiliser l’analytique, dont elles faisaient un usage tourné vers le passé plutôt que vers le futur. L’analytique leur apportait un avantage indéniable, mais elle était loin d’offrir le potentiel d’évolution pour l’organisation qu’elle atteint aujourd’hui. Comme vous le voyez, si on combine l’analytique à l’APR et à l’IdO, les possibilités sont décuplées. Cette évolution vous semble-t-elle encore peu vraisemblable? Peut-être est-elle plus réaliste que vous ne le pensez, et ne tient qu’à la concrétisation d’un possible...

En cherchant constamment à remettre en question nos façons de procéder et à nous interroger sur les moyens d’allier les technologies exponentielles à l’analytique pour favoriser l’instauration du changement à tous les niveaux d’une organisation et produire un effet important, gageons que les possibles ne sont plus aussi inatteignables qu’on ne le pensait.

Notre laboratoire pour les organisations orientées sur l’information est une façon éprouvée de commencer votre projet d’analytique du bon pied. De nature hautement interactive, cette séance à laquelle nous vous convierons fera appel aux dernières techniques de la pensée conceptuelle afin de vous aider à déterminer où et comment l’éclairage fourni par l’analytique peut servir à résoudre les problèmes de votre entreprise et vous fournir un plan clair d’adoption de l’analytique. Vous aimeriez participer à ce programme? N’hésitez pas à communiquer avec l’un de nos associés ou avec Nicole Deschamps.

[1] Équivalent français de l’expression « exponential technologies » employée par Ray Kurzweil, de la Singularity University, afin de décrire les technologies pour lesquelles il existe des preuves crédibles de la croissance exponentielle de la capacité de stockage des ordinateurs (loi de Kryder), de la puissance de calcul (loi de Moore) et de la largeur de bande (loi de Nielsen).

[2] Toute donnée stockée dans une zone fixe à l’intérieur d’un dossier ou d’un fichier informatisé, tel qu’une feuille de travail ou une base de données relationnelles.

Personne-ressource

Nicole Deschamps Directrice principale, équipe d’innovation et d’analytique en audit du Bureau national, et membre du Comité de CPA Canada sur l’analyse de données en audit Nicole travaille dans le domaine de l’expertise-comptable depuis 18 ans et compte une grande expérience dans la prestation de services auprès de sociétés ouvertes et de sociétés privées, tant au Canada qu’aux États-Unis, principalement dans le secteur manufacturier. Elle est responsable du développement des innovations et de l’analytique dont les professionnels d’audit se serviront pour réaliser les audits.