La FP&A (planification et analyse financières) est une fonction financière de l’entreprise chargée de collecter et d’analyser les données financières pour aider à planifier des stratégies métier efficaces et à optimiser les décisions commerciales.
Les professionnels de la FP&A effectuent généralement diverses tâches telles que la collecte et la consolidation des données historiques, la prévision des tendances et des résultats, la préparation des budgets et des états financiers, le suivi des performances de l’entreprise et la collaboration avec les parties prenantes sur la planification opérationnelle.
Dans la plupart des organisations, le service FP&A est rattaché au service financier et rend compte directement au directeur financier ou au directeur ou vice-président de la planification et de l’analyse financières.
Contrairement à la comptabilité, qui se focalise sur les résultats financiers passés et la conformité réglementaire, la mission du service FP&A est tournée vers l’avenir. Il prévoit les actions, les investissements et les stratégies qui aideront l’entreprise à atteindre ses objectifs futurs.
Elle permet à une organisation de prendre des décisions éclairées concernant les stratégies financières, les plans opérationnels, les nouvelles initiatives, la gestion des risques, la planification des effectifs et bien plus encore. Ces décisions stratégiques sont essentielles à la rentabilité et à la santé financière d’une entreprise.
Grâce à l’analyse des données permettant de prévoir les tendances, d’identifier les opportunités et de mesurer les indicateurs clés de performance (KPI), les équipes FP&A aident les dirigeants à répondre à des questions critiques, telles que :
Elle comporte quatre composantes ou étapes fondamentales :
La première étape du processus FP&A consiste à collecter, préparer et consolider les données utilisées pour la prévision et la planification.
Les données opérationnelles, les données financières, les indicateurs relatifs au personnel et les indicateurs clés de performance (KPI) sont extraits des systèmes internes. Ainsi, les équipes FP&A peuvent collecter des données sur les ventes à partir de logiciels de gestion de la relation client (CRM), des données sur les flux de trésorerie à partir de systèmes de planification des ressources de l’entreprise (ERP) et des données sur les salaires à partir de systèmes d’information sur les ressources humaines (SIRH).
Elles recueillent également des données provenant de sources externes qui leur permettent de connaître les conditions du marché et de l’économie. Ces sources incluent les études de marché sur les clients et les concurrents, les rapports d’analystes du secteur, les statistiques gouvernementales et les taux de change.
Les informations sont ensuite préparées pour être exploitées en vérifiant leur exactitude, en supprimant les erreurs ou les incohérences et en les standardisant dans un format cohérent. Les données nettoyées peuvent ensuite être consolidées dans un jeu de données unifié en vue d’une analyse ultérieure.
L’étape suivante consiste à employer les données collectées pour créer des prévisions financières à l’appui de la planification stratégique. Ces prévisions comprennent généralement les facteurs essentiels de la performance future de l’entreprise, tels que les ventes prévues, les flux de trésorerie, les dépenses d’exploitation, les besoins en personnel et la rétention client.
Les analystes FP&A ont souvent recours à la modélisation financière pour prévoir les stratégies, les actions et les investissements qui produiront les meilleurs résultats commerciaux. Les modèles de planification de scénarios permettent par exemple de simuler les conséquences d’une hausse ou d’une baisse des prix ou d’une fluctuation des conditions du marché, telles que la demande ou le coût des marchandises.
Ces informations permettent d’éclairer les processus de planification, car les chefs d’entreprise décident de la manière dont ils alloueront les ressources, mettront en œuvre les stratégies de marché et fixeront les objectifs de performance futurs.
Une fois les prévisions établies et le plan stratégique mis en place, les équipes FP&A commencent à attribuer les fonds et les ressources au sein de l’organisation. Ce processus de budgétisation comprend l’attribution de fonds à chaque unité commerciale ou service et le calcul des dépenses d’investissement pour des actifs tels que les bureaux et l’équipement.
Les analystes FP&A collaborent ensuite avec la direction générale pour créer un budget principal final qui documente toutes les dépenses dans l’ensemble de l’organisation. Le budget principal s’aligne sur les prévisions et les objectifs de FP&A concernant les performances commerciales futures, telles que les revenus, les flux de trésorerie et la rentabilité prévus.
Si des changements interviennent au cours d’un exercice, une actualisation du budget principal peut s’avérer nécessaire. Les équipes FP&A se servent souvent de prévisions glissantes pour maîtriser l’évolution du marché et des conditions financières. Ce processus leur permet de procéder à des mises à jour dynamiques et informées du budget tout au long de l’année.
Afin d’aider une organisation à atteindre ses objectifs, les analystes du service FP&A surveillent, analysent et créent en permanence des rapports ad hoc sur les performances financières. Ce processus continu de gestion des performances permet de savoir ce qui s’est bien ou mal passé, et de déterminer les changements éventuels à apporter.
Ainsi, les analystes financiers peuvent effectuer une analyse des écarts afin de comprendre pourquoi le chiffre d’affaires réel n’a pas atteint l’objectif prévu dans le budget. Le service FP&A publie ensuite un rapport avec des visualisations de données pour aider les directeurs commerciaux à savoir comment des facteurs tels qu’une faible demande ou un manque de pistes de vente ont contribué au déficit. Les responsables des ventes peuvent alors procéder à des changements stratégiques pour résoudre ces problèmes.
Les technologies d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) permettent de collecter, d’organiser et d’analyser de vastes volumes de données en temps réel. En améliorant la vitesse et la précision de ces fonctions FP&A, elles aident les équipes financières à améliorer les prévisions, la planification et la prise de décision pour de multiples unités commerciales au sein d’une organisation.
Les bilans sont un outil critique du processus de F&A car ils fournissent une vue unifiée de l’actif, du passif et des capitaux propres d’une organisation. Les responsables du service F&A s’en servent pour isoler les risques potentiels, identifier les possibilités d’amélioration et comprendre la santé financière globale des activités de l’entreprise.
Les équipes du service FP&A utilisent l’analyse des flux de trésorerie pour comprendre les entrées et les sorties de fonds au sein d’une organisation. Ces informations les aident à prendre des décisions plus judicieuses concernant les investissements futurs, les dépenses opérationnelles, la gestion de la dette, les risques financiers et les stratégies de croissance.
Les équipes FP&A communiquent souvent des informations financières complexes en visualisant les données dans des tableaux de bord, des diagrammes et des graphiques. Cette approche permet aux parties prenantes de comprendre plus facilement les tendances et les modèles susceptibles d’affecter les performances commerciales.
Les systèmes ERP sont une source essentielle de données financières provenant de domaines tels que les ventes, la chaîne d’approvisionnement, les achats, les stocks et les salaires. Les équipes FP&A s’appuient souvent sur les données ERP pour créer des prévisions, des plans, des budgets et des rapports.
La modélisation financière aide les équipes FP&A à évaluer l’impact potentiel des plans opérationnels et de l’évolution des conditions du marché. Elle projette les résultats financiers potentiels de nouveaux produits ou services, de réductions de coûts, d’investissements et d’autres initiatives métier.
Les progiciels FP&A remplissent de multiples fonctions telles que la collecte et l’analyse de données, les prévisions, la planification, la budgétisation et le reporting. Les entreprises créent parfois leur propre solution FP&A en associant des outils logiciels distincts et des systèmes internes.
Les comptes de résultat fournissent des informations précieuses telles que le chiffre d’affaires, le coût des marchandises vendues, la marge brute, les charges d’exploitation, le revenu d’exploitation et le résultat net. Les analystes FP&A exploitent ces données pour évaluer la rentabilité, prévoir les performances futures et identifier les domaines où des réductions de coûts ou des améliorations de l’efficacité sont possibles.
Les prévisions glissantes sont un outil important car elles fournissent des projections financières mises à jour régulièrement, généralement tous les mois ou tous les trimestres. Les responsables FP&A peuvent ainsi réagir rapidement à l’évolution des conditions du marché et tirer parti des nouvelles tendances commerciales.
La modélisation de scénarios permet aux analystes FP&A de simuler différentes configurations d’actions commerciales et de conditions de marché afin de prévoir les résultats financiers. Ils peuvent donc améliorer la prise de décision, évaluer les stratégies métier et se préparer à l’évolution de l’environnement économique.
Selon l’enquête sur les tendances FP&A, plus de la moitié des équipes FP&A ont recours à des feuilles de calcul telles que Microsoft Excel comme principal outil de planification financière.1 Celles-ci permettent aux analystes d’organiser et d’analyser les données, de construire des modèles, de créer des visualisations, de générer des prévisions et d’établir des rapports financiers.
Les équipes FP&A utilisent l’analyse des écarts lorsque les résultats financiers réels diffèrent des chiffres projetés ou budgétés. Cette analyse les aide à identifier les causes potentielles des excédents ou des déficits dans des domaines tels que les recettes, les dépenses et la fidélisation de la clientèle, et à y réagir en conséquence.
Aujourd’hui, seulement 6 % des équipes FP&A ont recours à l’intelligence artificielle et au machine learning.1 Cependant, les analystes prévoient que ces technologies joueront un rôle important dans l’avenir de la planification et de l’analyse financières.
L’intelligence artificielle et le machine learning automatisent et améliorent la précision de diverses fonctions FP&A, telles que la collecte et la préparation des données, l’analyse des données, la modélisation, les prévisions et la planification. Ces capacités permettent aux responsables financiers de consacrer davantage de temps aux stratégies et aux tactiques.
Le nombre de postes dans le domaine de la FP&A et le besoin de candidats possédant des certifications en gestion financière devraient augmenter dans les années à venir. Les analystes FP&A joueront de plus en plus le rôle de partenaires commerciaux de plusieurs services au sein d’une organisation.
À l’avenir, les analystes FP&A devraient également s’impliquer davantage dans les initiatives environnementales, sociales et de gouvernance (ESG). Les équipes FP&A fournissent des informations sur l’impact financier des initiatives de durabilité et sur l’impact environnemental des activités de l’entreprise.
Tous les liens sont externes au site ibm.com.
1 2024 FP&A Trends Survey, FP&A Trends, 21 novembre 2024.
Obtenez des informations uniques sur l’évolution des solutions ABI, mettant en évidence les principales conclusions, hypothèses et recommandations pour les responsables des données et de l’analytique.
Simplifiez l’accès aux données et automatisez la gouvernance des données. Découvrez la puissance de l’intégration d’une stratégie de data lakehouse dans votre architecture de données, notamment l’optimisation des coûts de vos workloads et le dimensionnement de l’IA et des analyses, avec toutes vos données, partout.
Explorez le guide pour les responsables des données sur le développement d’une organisation axée sur les données et d’un avantage métier.
Découvrez comment une approche de type data lakehouse ouvert peut fournir des données fiables et accélérer l’exécution des analyses et des projets d’IA.
Alignez votre stratégie de données et d’analyse sur les objectifs de l’entreprise grâce à ces quatre étapes clés.
Examinez de plus près les raisons pour lesquelles les défis en matière de business intelligence peuvent persister et ce qu’ils signifient pour les utilisateurs au sein d’une organisation.
Pour prospérer, les entreprises doivent exploiter les données pour fidéliser leur clientèle, automatiser les processus métier et innover avec des solutions pilotées par l’IA.
Avec IBM Consulting, exploitez les données de votre entreprise et développez une organisation basée sur les informations pour tirer des avantages métier.
Découvrez Cognos Analytics 12.0, des informations alimentées par l’IA pour une prise de décision plus éclairée.