Qu’est-ce que la prévision financière ?

Elle aide les entreprises à prendre des décisions éclairées concernant le recrutement, les investissements, les opérations, les budgets et d’autres aspects de la planification financière.

Dans la pratique, la prévision financière repose généralement sur une combinaison de données historiques, de tendances de marché et d’avis d’experts. Les analystes financiers utilisent ces informations pour établir des états financiers prévisionnels (pro forma), qui estiment les ventes futures, la rentabilité, les dépenses de trésorerie et la situation financière globale de l’entreprise.

La prévision financière est un outil fondamental de la planification stratégique. Elle permet aux entreprises d’anticiper les défis, de saisir les opportunités, de gérer les risques et d’améliorer la prise de décision. Elle fournit également des données financières essentielles aux parties prenantes, telles que les prêteurs, les investisseurs et les partenaires commerciaux.

Les entreprises utilisent généralement les prévisions financières pour atteindre les objectifs suivants :

• Prendre des décisions éclairées : les projections financières aident les entreprises à décider de l’allocation des ressources, notamment pour la masse salariale, les effectifs, les stocks et la production.

• Fixer des objectifs : des prévisions fiables permettent de définir des objectifs réalistes, comme des taux de croissance cibles en fonction du fonds de roulement disponible.

• Planifier les budgets : les équipes financières s’appuient sur les prévisions de revenus, de dépenses et de trésorerie pour définir des limites de dépenses par département et par projet.

• Gérer les risques : la prévision financière permet de se préparer à différents scénarios susceptibles de présenter des risques financiers, tels qu’un ralentissement du marché, une hausse des coûts d’exploitation ou des perturbations de la chaîne d’approvisionnement.

• Attirer des investisseurs : en projetant les revenus et les bénéfices futurs, la prévision financière aide à déterminer la valorisation d’une entreprise, une information clé pour les investisseurs.

• Surveiller la performance de l’entreprise : les entreprises comparent souvent leurs indicateurs financiers réels aux prévisions afin de mesurer les progrès, détecter les problèmes et ajuster leur stratégie.

L’élaboration d’une prévision financière intégrée repose sur quatre éléments clés :

1. Prévision des ventes
2. La prévision des revenus
3. La prévision des flux de trésorerie
4. La prévision du bilan

Chacun de ces éléments constitue un bloc de base qui s’articule avec les autres pour former une projection de la performance future de l’entreprise.

La prévision des ventes est le fondement de toutes les autres composantes de la prévision financière. Elle consiste à estimer ce qu’une entreprise est susceptible de vendre sur une période donnée, généralement exprimée en semaines, mois ou trimestres.

Elle estime le chiffre d’affaires provenant des transactions déjà en cours ou qui devraient intégrer le pipeline des ventes.

Une fois les projections de ventes établies, la prévision des résultats peut commencer. Ce processus mesure l’ensemble des revenus attendus ainsi que les charges, telles que les coûts d’exploitation, le coût des marchandises vendues, les impôts et les intérêts.

Ces informations servent à élaborer un compte de résultat prévisionnel (pro forma), qui présente le résultat net ou le bénéfice attendu d’une entreprise.

Les estimations des ventes futures et du résultat net permettent ensuite de prévoir comment et quand les flux de trésorerie entreront et sortiront de l’entreprise.

Deux exemples courants de flux de trésorerie sont le paiement d’un client (entrée) et le versement des salaires (sortie). Un tableau de flux de trésorerie prévisionnel (pro forma) projette ces encaissements et décaissements sur une période donnée.

Les prévisions de ventes, de résultats et de trésorerie sont enfin combinées pour établir un bilan prévisionnel (pro forma). Ce document offre une vue d’ensemble des actifs, des passifs et des capitaux propres futurs de l’entreprise.

Il peut inclure, par exemple, les stocks de produits (actifs), les sommes dues aux fournisseurs (passifs) et le capital social (capitaux propres). Il fournit une vision détaillée de la situation financière projetée de l’entreprise.

Les deux principaux types de prévision financière sont les approches quantitatives et qualitatives. Les entreprises utilisent généralement une combinaison de ces deux méthodes de prévision.

Les prévisions quantitatives s’appuient sur les données historiques pour estimer ce qui est susceptible de se produire à l’avenir. Par exemple, les chiffres de ventes du trimestre précédent peuvent être utilisés pour estimer les revenus du trimestre suivant. Elles reposent fortement sur des statistiques et des modèles mathématiques pour projeter l’impact des tendances et des schémas sur la performance future de l’entreprise.

Voici quelques techniques quantitatives courantes :

• Tendance linéaire : cette technique simple part du principe que le taux de croissance historique d’une entreprise se poursuivra de manière linéaire. Par exemple, si une entreprise a enregistré une croissance de 4 % au cours des deux dernières années, la méthode de la tendance linéaire projettera également une croissance de 4 % pour l’année suivante. Cette méthode est considérée comme efficace dans des marchés stables, mais moins fiable dans des contextes marqués par des changements fréquents ou une forte volatilité.

• Moyenne mobile : contrairement à la tendance linéaire, la méthode de la moyenne mobile lisse les fluctuations des données métier dans le temps. Elle consiste à calculer la moyenne des résultats sur plusieurs périodes passées, puis à utiliser cette moyenne pour projeter les résultats futurs. Par exemple, elle peut estimer le prix d’une action le mois suivant en se basant sur la moyenne des cinq mois précédents.

• Régression linéaire : cette technique utilise l’analyse de régression pour comprendre la relation entre une variable indépendante et une variable dépendante. Par exemple, elle peut montrer le lien entre les dépenses publicitaires (variable indépendante) et les ventes mensuelles (variable dépendante). Cette approche aide une entreprise à prévoir ses revenus futurs en fonction du budget publicitaire envisagé.

Contrairement aux méthodes quantitatives, qui reposent sur les statistiques, les prévisions qualitatives s’appuient sur le jugement humain et les opinions pour établir des projections. Elles sont particulièrement utiles lorsqu’aucune donnée historique n’est disponible, comme lors du lancement d’un nouveau produit ou de la création d’une start-up.

Parmi les techniques qualitatives courantes, on trouve :

• Études de marché : les enquêtes consommateurs, les groupes de discussion et l’analyse concurrentielle sont des pratiques courantes. Les données collectées aident les entreprises à anticiper les conditions futures du marché, notamment les comportements des consommateurs, la demande, les préférences de prix et les stratégies des concurrents.

• Avis d’experts : cette méthode repose sur les connaissances d’experts internes et externes à l’entreprise, tels que les dirigeants, les équipes commerciales, les analystes financiers ou les experts sectoriels. Les opinions sont généralement recueillies par le biais d’enquêtes, d’entretiens ou de comités, puis agrégées pour élaborer des prévisions.

• Méthode Delphi : la méthode Delphi est un système conçu pour améliorer la précision des prévisions fondées sur l’expertise. Elle repose sur plusieurs cycles de collecte, d’analyse et d’affinement des avis d’experts afin de parvenir progressivement à un consensus. En raison des retours successifs qu’elle implique, cette méthode est souvent plus coûteuse et plus chronophage que les autres approches qualitatives.

La prévision financière vise à estimer les résultats financiers futurs. La modélisation financière aide les entreprises à orienter leur stratégie à partir de ces prévisions.

Autrement dit, les prévisions fournissent une base aux modèles mathématiques (souvent réalisés dans Excel) qui analysent et simulent les résultats de différents scénarios. Par exemple, si une prévision financière anticipe les revenus du mois prochain, un modèle financier peut estimer l’impact d’une hausse des prix sur ce chiffre.

La prévision financière et la budgétisation sont étroitement liées, mais constituent des processus distincts. Les budgets offrent généralement une feuille de route statique de l’allocation des revenus et des ressources sur un exercice fiscal donné.

Le processus de prévision financière est plus dynamique : il anticipe les résultats futurs à court et à long terme. Les prévisions de revenus, de trésorerie et de dépenses sont essentielles pour élaborer des budgets réalistes et fiables.

De nombreuses entreprises utilisent désormais des outils de prévision financière alimentés par l’IA afin d’analyser les performances passées et de prédire les résultats futurs.

Selon une enquête de l’IBM Institute for Business Value menée auprès de 300 directeurs financiers (CFO), 58 % déclarent utiliser aujourd’hui l’intelligence artificielle (IA) « traditionnelle » pour la prévision et la modélisation. Parallèlement, 42 % indiquent prévoir l’utilisation de l’IA générative pour la prévision et la modélisation à l’avenir.

Voici quelques-uns des principaux avantages de l’IA pour la prévision financière :

• Prévisions en temps réel : les modèles de prévision basés sur l’IA analysent des sources de données internes et externes pour produire des prédictions en temps réel, en tenant compte des évolutions récentes du marché.

• Reporting automatisé : l’IA peut automatiser la production de rapports de prévision financière à l’aide de requêtes en langage naturel, réduisant le temps de reporting de plusieurs jours à quelques minutes.

• Prédictions plus précises : l’IA identifie des schémas, tendances et anomalies dans de vastes volumes de données, difficiles ou prenant du temps à détecter avec des méthodes traditionnelles.

• Détection des risques : l’IA peut fournir des alertes précoces sur des schémas de données susceptibles de représenter des risques financiers, comme des transactions frauduleuses ou des perturbations de la chaîne d’approvisionnement.