Prévisions continues: comment la finance s’adapte à la volatilité

Ross Weldon
Rédacteur financier collaborateur

Points clés
Avec les prévisions traditionnelles, vos décisions actuelles reposent sur des hypothèses des mois précédents.
Les prévisions continues, quant à elles, sont basées sur des données en temps réel et s’actualisent en fonction de l’évolution de vos activités.
L’infrastructure unifiée d’Airwallex, qui couvre les paiements, les opérations de change, les comptes et les dépenses, offre aux équipes financières la visibilité en temps réel indispensable à la mise en œuvre concrète des prévisions continues.
La première règle des prévisions financières est que les hypothèses ont une durée de vie limitée. Quelle que soit la rigueur de votre processus de modélisation, les hypothèses deviennent obsolètes dès qu’elles sont consignées dans une feuille de calcul. Une prévision établie en octobre reflète la réalité d’octobre. En mars, cette réalité a déjà évolué, même si votre budget est resté le même.
La plupart des équipes contournent ces décalages et font de leur mieux pour s’adapter. Elles peuvent intégrer des marges de sécurité, réviser les prévisions trimestriellement et consacrer des réunions à expliquer au conseil d’administration les écarts entre les prévisions et la réalité. Ces mesures permettent de contourner le problème, sans le résoudre: les prévisions traditionnelles sont figées dans le passé et ne s’actualisent pas assez rapidement.
Nous devrions plutôt tendre vers des prévisions continues qui s’actualisent automatiquement en fonction des activités de l’entreprise.
Les prévisions traditionnelles ont été créées dans un monde plus lent et plus prévisible
Les prévisions basées sur un calendrier fixe avaient leur raison d’être dans les années 90, à une époque où la finance fonctionnait avec des registres papier et une comptabilité manuelle, où les chaînes d’approvisionnement mettaient des semaines à s'adapter et où les taux d’intérêt évoluaient par petites tranches de 0,25 point. On pouvait consacrer le dernier trimestre à l’élaboration d’un budget, le finaliser en décembre et avoir confiance en la validité de ces hypothèses pour les douze mois suivants.
Les prévisions n’étaient pas conçues pour refléter la réalité de l’entreprise. Elles servaient aux réunions du conseil d’administration et aux échéances des rapports, suivant un rythme emprunté aux projets de construction où tout se déroule de manière séquentielle: planification, construction, livraison, révision. Une fois par trimestre, on rassemblait les chiffres réels, on expliquait les écarts par rapport aux prévisions, on les présentait au conseil d’administration et on passait à autre chose. Rares étaient ceux qui s’interrogeaient sur le décalage entre la transaction et le rapport, car les marchés évoluaient suffisamment lentement pour que les données du trimestre précédent restent pertinentes.
Même lorsque les feuilles de calcul ont remplacé les registres papier dans les années 80 et 90, la philosophie n’a pas fondamentalement changé. Les prévisions étaient encore élaborées de manière descendante, à partir d’hypothèses fixes et de suppositions plutôt que de données transactionnelles réelles. La période budgétaire accaparait toujours le dernier trimestre de chaque année. Les objectifs étaient obsolètes avant même le début de l’exercice financier suivant, mais leur mise à jour était si fastidieuse que des actualisations trimestrielles semblaient suffisantes. Ce monde est révolu.
Les prévisions basées sur un calendrier ne font pas le poids face à la volatilité
Il y a 92% des directeurs financiers qui affirment que la précision des prévisions est désormais leur principal défi 1. Le problème est structurel, et voici à quoi il peut ressembler concrètement:
C’est la période des prévisions du troisième trimestre. Vous avez budgétisé 180 000€ pour une campagne marketing internationale à l’occasion du Vendredi fou, en vous basant sur les résultats de l’année précédente et en supposant que les coûts des marchandises et les taux de conversion restent stables.
La deuxième semaine d’octobre, votre fournisseur principal annonce une hausse de prix de 22% en raison de perturbations dans les livraisons, ce qui ajoute 95 000€ à vos coûts trimestriels.
La troisième semaine, Meta change son algorithme et anéantit les performances de vos publicités. Les taux de conversion chutent de 40% du jour au lendemain.
Votre directeur marketing vous envoie un message sur Slack pour vous demander de doubler le budget publicitaire afin de compenser cette chute.
Approuvez-vous cette dépense? Les prévisions indiquent que vous en avez les moyens, mais vous perdez votre marge sur chaque unité et vos coûts d’acquisition ont explosé. Si vous approuvez cette augmentation budgétaire, vous devrez vous démener pour payer les salaires en décembre.
Ceci illustre le décalage systématique typique des prévisions basées sur un calendrier fixe. Au moment de la prochaine mise à jour planifiée, vous aurez déjà pris des décisions fondées sur des hypothèses obsolètes.
Les prévisions sont plus efficaces en temps réel
Vous voyez sans doute où ce raisonnement mène. Au lieu d’établir un budget couvrant la période de janvier à décembre et de recommencer ensuite, les prévisions continues vous permettent de toujours maintenir des prévisions de 12 à 18 mois. À la fin de chaque mois, vous en ajoutez un nouveau. Votre horizon de planification reste constant, mais les hypothèses s’actualisent en fonction de la réalité de l’entreprise.
Les prévisions deviennent ainsi un outil à consulter quotidiennement, et non chaque trimestre. Reprenons l’exemple plus haut: si votre plateforme enregistre une baisse des taux de conversion ou une augmentation des rétrofacturations, les prévisions reflètent immédiatement ces changements. Vous pouvez alors réallouer votre budget marketing, ajuster vos commandes de marchandises ou suspendre vos embauches tant que vous disposez encore d’une marge de manœuvre. Plus besoin d’attendre le bilan trimestriel pour constater les dégâts déjà causés.
Composante | Budget statique | Prévisions continues |
|---|---|---|
Horizon | Fixe (généralement le 31 décembre). | Évolutif (toujours sur 12 à 18 mois). |
Fréquence de mise à jour | Annuelle ou trimestrielle. | Mensuelle ou déclenchée par un événement. |
Source de données
| Données financières passées. | Données opérationnelles et financières en temps réel. |
Logique de décision | Respect du plan. | Réaction aux signaux du marché. |
Objectif | Gestion des variations. | Optimisation des ressources. |
L’objectif passe d’obtenir des prévisions exactes sur papier à avoir des prévisions utiles pour prendre des décisions aujourd’hui.
Les avantages pratiques des prévisions continues
Les prévisions continues offrent trois améliorations opérationnelles: elles permettent de détecter les problèmes plus tôt, de réduire le temps consacré à la reconstruction des modèles prévisionnels et de réorienter les ressources en fonction de la situation actuelle plutôt que des analyses du trimestre précédent.
Une meilleure visibilité sur les flux de trésorerie et les risques
Vos prévisions de trésorerie trimestrielle indiquent peut-être une situation confortable, mais elles reposent probablement sur des hypothèses datant de six semaines. Si un client important a retardé son paiement ou si l’euro a subi une baisse en milieu de mois, vos données sont obsolètes. Les prévisions continues vous permettent de visualiser ces fluctuations en temps réel. C’est pourquoi les équipes financières qui utilisent cette approche affichent un niveau de confiance de 77% dans ces chiffres, contre un pourcentage bien inférieur pour les budgets annuels.²
Des décisions plus rapides et plus fiables
Avec des prévisions mises à jour mensuellement plutôt que trimestriellement, vous pouvez agir rapidement. Une gamme de produits est en deçà des attentes? Réaffectez le budget en quelques semaines. Une nouvelle opportunité de marché se présente? Vous pouvez mobiliser les ressources avant qu’elle ne disparaisse. La direction prend des décisions plus rapidement car elle a confiance que les chiffres reflètent la réalité immédiate du mois en cours.
Moins de temps consacré à la maintenance des modèles prévisionnels, au profit de la stratégie
Les équipes financières consacrent actuellement 46% de leur temps à la collecte et à la validation des données ³. Cela représente près de la moitié de votre semaine à chercher des chiffres et à rapprocher les systèmes. Les prévisions continues automatisent la grande majorité de ce travail grâce à des intégrations directes. Avec Airwallex, les paiements, les conversions de devises, les dépenses par carte et les comptes sont centralisés sur une plateforme unique qui alimente directement votre logiciel comptable. Un client paie, la devise est convertie, quelqu’un utilise une carte d’entreprise, une facture est marquée comme payée dans Xero et les prévisions sont mises à jour automatiquement.
Votre équipe peut ainsi se concentrer sur la stratégie, l’analyse de marché et l’allocation des ressources là où elles génèrent le plus de valeur.
Une allocation des ressources plus intelligente tout au long de l’année
Bien que cela soit moins fréquent dans le secteur technologique, de nombreuses entreprises constatent encore que leurs départements se précipitent pour dépenser leurs budgets en novembre et décembre. Le marketing lance des campagnes qui pourraient attendre le premier trimestre de l’année suivante. Les opérations achètent des licences logicielles qui ne seront pas utilisées avant des mois. Tout le monde fait la même chose: dépenser maintenant ou perdre l’argent pour l’année prochaine.
Les prévisions continues considèrent les budgets comme flexibles. Vous pourriez réorienter les ressources vers des initiatives à fort impact en fonction de l’évolution de la situation, et rectifier les domaines qui sous-performent en cours de route plutôt que de les justifier aux évaluations trimestrielles.
Comment passer aux prévisions continues
Passer aux prévisions continues implique de repenser la manière dont votre organisation collecte, met à jour et exploite ses données financières. Voici quelques étapes pratiques pour démarrer.
1. Déterminez votre horizon de prévision
La plupart des entreprises utilisent une prévision continue sur 12 à 18 mois, mais l’horizon optimal dépend de votre cycle de planification et de vos besoins en capitaux. Les entreprises SaaS avec des contrats annuels étendent souvent leur prévision à 18 mois pour une meilleure visibilité sur les cycles de renouvellement. Les commerces électroniques gérant des inventaires saisonniers se concentrent généralement sur 12 mois pour rester au plus près des tendances de la demande.
2. Définissez une fréquence de mise à jour réaliste
Les mises à jour mensuelles conviennent aux entreprises exposées aux fluctuations monétaires, à la saisonnalité de la demande ou aux variations rapides du marché. Les mises à jour trimestrielles sont plus adaptées aux secteurs stables. L’important est de maintenir une fréquence de manière constante.
3. Mettez en place des échanges de données entre les équipes
Les prévisions de revenus nécessitent des données des ventes. Les projections d’effectifs requièrent les plans de recrutement des responsables des départements. Les prévisions de dépenses dépendent de la compréhension des engagements à venir entre les différentes équipes. Organisez des échanges réguliers avec les opérations, le marketing et les RH, en définissant clairement les attentes concernant le calendrier et le format. Obtenez l’adhésion des équipes dès le début, car certaines pourraient être réticentes aux mises à jour mensuelles.
4. Automatisez la consolidation des données
La consolidation manuelle est une source de perte de temps pour la plupart des équipes financières. Avec l’automatisation, les données provenant des systèmes de paiement, des plateformes de gestion des dépenses et des logiciels comptables sont directement intégrées à votre modèle prévisionnel, sans nécessiter d’exportation CSV ni de reconstruction de feuilles de calcul. Vous pouvez ainsi vous concentrer sur l’interprétation des chiffres.
5. Impliquez la direction dès le début
Les prévisions continues modifient la façon dont l’organisation prend des décisions. Le conseil d’administration doit comprendre le compromis: une moindre précision des projections à long terme au profit d’une plus grande exactitude des décisions à court terme et d’une capacité d’adaptation à l’évolution de la situation. Certaines équipes dirigeantes ont du mal à accepter ce compromis, car elles souhaitent à la fois précision et flexibilité. Or, il est impossible d’avoir une prévision à la fois parfaite pour dans 18 mois et qui s’ajuste aux changements survenus la veille.
Les prévisions continues fonctionnent mieux avec une infrastructure unifiée
Tout ce qui précède part d’une chose que la plupart des équipes financières n’ont pas: la possibilité de visualiser leur situation financière en temps réel. Si les paiements transitent par un prestataire, les opérations de change par un autre, les dépenses par un troisième et que les comptes sont dans une banque traditionnelle, la consolidation manuelle des données s’effectue des jours ou des semaines après le règlement des transactions. Le modèle perd sa pertinence si les données qui l’alimentent sont constamment en retard.
Les prévisions continues fonctionnent bien lorsque la trésorerie, les paiements, les opérations de change et les dépenses transitent par un système unique qui les met à jour en fonction des mouvements de fonds. Cette vision unifiée pose également les bases de l’avenir: l’IA en finance. Dans les prochaines années, l’IA passera d’un outil d’analyse des données passées à un outil d’influence active sur les décisions financières. Les outils d’IA commencent à transformer les opérations financières, mais ils ne peuvent traiter que les données auxquelles ils ont accès. Lorsque les données transactionnelles sont dispersées dans des systèmes non connectés, l’IA analyse les données exportées et assemblées manuellement. Autrement dit, elle apprend à partir d’approximations plutôt que de données réelles. Lorsque chaque paiement, conversion et approbation transite par une infrastructure unifiée, l’IA peut apprendre des tendances réelles, donner des alertes précoces concernant les flux de trésorerie ou l’exposition aux risques de change avant que les problèmes s’aggravent, et aider les équipes financières à passer de l’explication après-coup à l’influence sur les résultats.
Airwallex construit actuellement cette infrastructure. Paiements, opérations de change, comptes et dépenses fonctionnent sur une plateforme unique où les transactions transitent par des systèmes locaux et sont réglées suffisamment rapidement pour que les prévisions reflètent la réalité actuelle. Votre équipe financière peut ainsi consacrer moins de temps à analyser les chiffres et plus de temps à déterminer leur signification pour votre entreprise.
Références:
https://www.pwc.com/us/en/executive-leadership-hub/library/election-insights-2024-cfo.html
https://fpa-trends.com/article/unlocking-strategic-value-fpa-guide-data-harvesting
https://fpa-trends.com/article/re-imagining-expense-fpa
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Ross Weldon
Rédacteur financier collaborateur
Ross est un rédacteur financier chevronné avec plus de dix ans d’expérience pour certaines des plus grandes entreprises mondiales du secteur des technologies et des paiements. Il apporte une expertise approfondie du domaine, ayant précédemment dirigé le contenu international chez Adyen. Ses textes couvrent des sujets comme le commerce transfrontalier, les paiements intégrés, les analyses basées sur les données et les tendances du commerce électronique.
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