Des réalisations qui ont changé la façon dont les dirigeants décident.

Situation

Un chef de file mondial des biens de consommation gérait sept processus, de l’idée au lancement jusqu’à la commande à l’encaissement, sur des systèmes distincts dotés de leurs propres indicateurs. Le service, les coûts et les stocks étaient revus dans des réunions séparées, avec des chiffres qui ne se rapprochaient pas, et les causes profondes ressortaient des semaines plus tard, une fois le fret express payé et les radiations comptabilisées.

Tâche

On nous a confié le mandat de doter l’entreprise d’une seule tour de contrôle pour les sept processus, appuyée sur des indicateurs communs et un modèle de données fiable.

Action

• Définition d’un langage commun d’indicateurs pour planifier, approvisionner, produire et livrer : résultats phares, indicateurs moteurs qui les sous-tendent, responsables et seuils
• Un modèle de données certifié sur Microsoft Fabric couvrant la demande, l’approvisionnement, les stocks, la production, la logistique, la qualité et l’impact financier, pour que chaque équipe parte d’une seule source
• Intégration à ce modèle de la précision des prévisions, des livraisons à temps et complètes, des jours de stock et du coût de service, à la place de sources propres à chaque équipe dont les chiffres ne concordaient pas
• Une tour de contrôle avec triage des exceptions sur les sept processus, de l’idée au lancement jusqu’à l’enregistrement au rapport, pour que chaque problème parvienne tôt au bon responsable
• Rattachement de chaque exception à son impact financier, pour que le risque de fret express et de radiations figure à côté du service et des stocks au lieu d’apparaître après coup
• Mise en place du modèle opérationnel : un responsable d’affaires par processus, une revue hebdomadaire de la qualité des indicateurs et un suivi en boucle fermée de chaque problème jusqu’à sa résolution

Résultat

• +8 pts de précision des prévisions dans les catégories pilotes
• −12 % de jours de stock sans perte de service
• +4 pts de livraisons à temps et complètes et 15 % de fret express en moins

Situation

Alors que la demande de solutions numériques en logistique, en fabrication et dans les ventes dépassait largement la capacité des TI, un chef de file mondial des biens de consommation voyait des processus critiques reposer sur des feuilles de calcul, des approbations par courriel et des outils ponctuels, chacun conçu différemment. La direction voulait étendre l’automatisation et adopter l’IA générative sans créer d’outils fantômes échappant à toute gouvernance.

Tâche

Notre mandat consistait à industrialiser l’automatisation à faible code et par l’IA, en donnant à chaque nouvelle solution le même parcours encadré, de la demande à la production.

Action

• Définition de la stratégie d’environnements Power Platform, des rôles de sécurité, du modèle d’accès aux données et des politiques de prévention des pertes de données, avec une séparation claire des fonctions entre les environnements
• Des modèles réutilisables pour les applications Power Apps, les flux de cloud Power Automate et les approbations, pour que chaque nouvelle demande parte d’un gabarit testé plutôt que d’une page blanche
• Intégration de ces modèles aux systèmes clés au moyen d’Azure Functions, de Logic Apps et de Data Factory, avec une approche unique de la connectivité et de l’accès aux données
• Introduction d’agents Copilot Studio dans les processus quotidiens, avec une orchestration multiagent pour le travail qui touche plusieurs étapes ou équipes
• Connexion des agents aux données et aux outils de l’entreprise par des intégrations Model Context Protocol, dans le respect des normes de sécurité existantes et de l’accès par rôle
• Mise sous contrôle de version Git des projets analytiques, avec des pipelines CI/CD dans Azure DevOps, pour que chaque changement soit revu, testé et déployé de la même façon

Résultat

• Plus de 30 solutions numériques livrées chaque année
• Des environnements encadrés, avec une séparation claire des fonctions
• Des agents IA intégrés aux processus opérationnels, dans le respect des normes de sécurité existantes

Situation

Alors que son unité régionale connaissait une forte croissance, une société mondiale de biens de consommation composait avec des rapports de ventes fragmentés, et les équipes commerciales rapprochaient à la main les chiffres des canaux avant chaque revue. Les prix en ligne s’écartaient de la politique tarifaire et les exceptions ressortaient tardivement, tandis que les nouveaux produits mettaient trop de temps à franchir l’enregistrement et à arriver sur le marché.

Tâche

Dans le cadre d’un programme de transformation numérique, il nous revenait de bâtir une vue fiable des ventes, des prix et des parts de marché, et d’accélérer l’enregistrement des produits.

Action

• Conception et livraison d’un système Power BI de gestion des ventes, avec un seul modèle et des définitions communes pour que chaque canal présente ses ventes de la même façon
• Raccordement des sources de chaque canal à ce modèle, pour que les équipes commerciales arrivent à chaque revue avec des chiffres déjà concordants, sans rapprochement manuel
• Des analyses de contrôle des prix comparant les prix des places de marché en ligne à la politique tarifaire, avec des écarts affichés par plateforme et par produit pour repérer les exceptions tôt
• Un tableau de bord des parts de marché par catégorie, assorti d’une analyse d’efficience financière, pour mettre en regard les gains et pertes de parts et ce qu’ils coûtent
• Direction d’un projet Lean Six Sigma pour cartographier l’enregistrement des produits de bout en bout et mesurer où les demandes attendaient à chaque étape
• Simplification des étapes d’enregistrement que la cartographie désignait comme lentes, ce qui a donné à l’entreprise la vue de bout en bout qu’aucune équipe n’avait prise en charge

Résultat

• Une vue unique et fiable de la performance des ventes, tous canaux confondus
• Des écarts de prix visibles par plateforme et par produit
• Des délais d’enregistrement des produits nettement raccourcis

Situation

Dans une entreprise de biens de consommation, les déductions commerciales, le fret et les coûts de manutention se trouvaient dans des systèmes différents. Les ventes connaissaient le revenu par client, mais personne ne connaissait la marge restante après le coût de service. Les déductions étaient réglées à la main des semaines après la facturation, tandis que le fret express et les frais de petites commandes se perdaient dans les frais généraux.

Tâche

On nous a demandé de révéler le vrai coût de service de chaque client, de la commande à l’encaissement, et de régler les déductions plus vite.

Action

• Une tour de contrôle Power BI de la commande à l’encaissement, réunissant sur une seule page le taux de service, les livraisons à temps, l’exactitude des factures, les déductions ouvertes et le délai de recouvrement
• Modélisation du coût de service par client, canal et route, en affectant le fret, la manutention, les déductions et les retours à chaque commande plutôt qu’aux frais généraux
• Mise en lumière, client par client, du fret express et des frais de petites commandes, révélant les schémas de service qui coûtaient plus qu’ils ne rapportaient
• Lecture de chaque réclamation de déduction et de ses pièces justificatives par l’IA documentaire, puis classement par type
• Acheminement de chaque litige à son responsable, avec un niveau de service, et suivi des déductions ouvertes dans la tour de contrôle jusqu’à leur règlement
• La même vue de la rentabilité client pour les ventes et les finances, actualisée chaque jour, pour que les deux équipes discutent de chaque client à partir des mêmes chiffres

Résultat

• 100 % des clients avec un coût de service visible
• −40 % de délai de règlement des déductions
• −6 jours de délai de recouvrement

Situation

Une entreprise de biens de consommation revoyait ses dépenses marketing dans des classeurs, des semaines après chaque clôture mensuelle. Les dépenses étaient dans l’ERP par centre de coûts, les plans dans les fichiers du marketing et les ventes dans un autre système. Chaque revue commençait par reconstruire les chiffres, et les dépassements n’apparaissaient qu’une fois le budget épuisé.

Tâche

Nous devions montrer au contrôleur financier, marque par marque, où les dépenses devançaient le plan alors que les ventes prenaient du retard.

Action

• Un seul modèle des dépenses marketing, du plan et des ventes par marque, activité et mois, réunissant l’ERP, les fichiers de planification du marketing et le système de ventes
• Alignement des dépenses de l’ERP par centre de coûts sur les marques et les activités du marketing, pour comparer dépenses réelles et plan marque par marque
• Actualisation quotidienne du modèle depuis l’ERP, pour que les dépenses par rapport au plan soient toujours à jour au lieu d’être reconstruites des semaines après la clôture
• Une vue décisionnelle pour le contrôleur financier et le chef d’unité, qui place les dépenses par rapport au plan à côté des ventes par rapport au plan, pour chaque marque
• Des alertes qui signalent une marque dont les dépenses devancent le plan alors que ses ventes sont en retard, pour rephaser le budget à temps
• Revues opérationnelles mensuelles tenues à partir de la même vue, avec des chiffres de fin de mois verrouillés pour que finances et marketing partent toujours de la même base

Résultat

• Chaque jour, une visibilité des dépenses par rapport au plan, au lieu de semaines après la clôture
• 2 marques rephasées dans le trimestre, avant l’épuisement du budget
• 1 revue où finances et marketing discutaient d’actions, pas de chiffres

Situation

Une entreprise de biens de consommation mesurait les ventes sur les expéditions aux distributeurs, et le chargement à chaque fin de trimestre masquait la demande réelle. L’équipe de vente n’avait aucune vue des 8 000 restaurants et cafés servis par ses distributeurs, et les prospects, les grands comptes et la couverture des distributeurs étaient suivis dans des classeurs distincts.

Tâche

Notre rôle était de rendre les ventes au détail des distributeurs visibles et assez fiables pour fonder les incitatifs de vente sur ce que les distributeurs vendent, et non sur ce qu’ils achètent.

Action

• Regroupement des données de ventes au détail des distributeurs, reçues dans des formats différents, dans une structure standard alimentant un seul modèle Power BI des produits, des clients et des points de vente
• Rapprochement des ventes au détail avec les codes produits et clients de l’entreprise, distributeur par distributeur, portant la couverture de la moitié des ventes à la majeure partie
• Une analyse de Pareto des distributeurs et une vue grands comptes montrant qui vend quoi et où parmi les restaurants et cafés servis, et où la pénétration est faible
• Suivi des nouveaux prospects et des occasions relié au CRM, pour une reconnaissance automatique des résultats de vente plutôt qu’un suivi dans des classeurs distincts
• Incitatifs de vente rebasés sur les ventes au détail plutôt que sur les expéditions aux distributeurs, pour que l’équipe de vente n’ait plus rien à gagner du chargement de fin de trimestre
• Les mêmes chiffres de ventes au détail pour les ventes, les finances et les distributeurs, afin que les incitatifs et les plans des distributeurs reposent sur une base commune

Résultat

• 86 % des ventes désormais visibles au point de vente
• Chargement de fin de trimestre éliminé : les expéditions suivent désormais les ventes au détail
• 3 premiers distributeurs : 67 % des ventes au détail et des plans dédiés

Situation

Lorsqu’une société mondiale de santé grand public a entrepris de concevoir une tour de contrôle de bout en bout pour sa chaîne d’approvisionnement, ses données étaient réparties dans des systèmes cloisonnés et chaque marché calculait ses KPI à sa manière. Les réunions de suivi servaient à débattre des chiffres, et les défaillances de service étaient expliquées après coup.

Tâche

On nous a confié la conception de la tour de contrôle, de son cadre de KPI et d’une feuille de route pour prévenir les défaillances de service plutôt que de les expliquer.

Action

• Conception d’une architecture BI cible structurée comme une chaîne de décision, des données sources à une couche sémantique unifiée, jusqu’aux tableaux de pilotage par rôle et aux actions dans les flux de travail
• Un modèle de capacités couvrant les volets Planifier, Approvisionner, Produire et Livrer, reliés par une tour de contrôle transversale qui permet de suivre chaque problème de bout en bout
• Un cadre de KPI comprenant résultats phares, indicateurs de leviers, responsables, seuils et fréquence des revues, pour que chaque marché calcule chaque KPI de la même façon
• Conception d’alertes précoces sur les variations de la demande et d’un classement des risques liés aux stocks selon leur incidence sur les affaires, tous deux fondés sur les seuils du cadre
• Priorisation des cas d’utilisation de détection de la demande, de santé des stocks et de livraisons complètes et à temps, chacun conçu pour cibler à la fois ruptures, surstocks et fiabilité du service
• Séquençage de ces cas d’utilisation dans une feuille de route en trois vagues, des travaux de fondation aux capacités prédictives, puis au déploiement mondial

Résultat

• Un langage commun de KPI pour la chaîne d’approvisionnement, avec un responsable désigné pour chaque indicateur
• Une feuille de route séquencée, des fondations au prédictif, puis au déploiement mondial
• Des cas d’utilisation qui ciblent à la fois les ruptures de stock, les surstocks et la fiabilité du service

Situation

Alors que ses catégories croissaient rapidement, une entreprise de biens de consommation avait besoin de nouveaux produits en rayon sans tarder, mais l’enregistrement d’un nouveau code produit prenait 55 jours en moyenne, et de 11 à 155 jours selon les cas. Les demandes traversaient six fonctions sans visibilité sur leurs temps d’attente, et personne n’était responsable du délai de bout en bout.

Tâche

Notre mission était de réduire le délai de mise en place des nouveaux produits et de le rendre prévisible, avec la méthode Lean Six Sigma.

Action

• Cartographie du processus d’enregistrement dans les six fonctions et mesure du temps d’attente et de traitement à chaque étape, à partir des données du système de flux de travail lui-même
• Repérage des étapes où les demandes attendaient le plus et des raisons du renvoi des demandes incomplètes, pour concentrer la refonte sur les délais les plus lourds
• Simplification du formulaire de demande, pour que les demandes arrivent complètes au lieu d’être renvoyées, et réduction de la séquence d’approbation à une seule étape par fonction
• Des règles premier entré, premier sorti, pour que les demandes avancent dans chaque fonction par ordre d’arrivée plutôt que sous la pression d’appels téléphoniques
• Un suivi Power BI en temps réel de chaque demande ouverte, indiquant quelle fonction la détient et depuis combien de temps elle y attend
• Une norme de service pour chaque étape, avec un responsable nommé par étape et une revue hebdomadaire du délai de bout en bout

Résultat

• 55 → 18 jours de délai moyen
• 144 → 21 jours d’écart entre la demande la plus rapide et la plus lente
• 9 sur 10 nouveaux produits mis en place en 30 jours

Situation

Dans une entreprise de biens de consommation, les invendus retournés par les distributeurs représentaient l’une des pertes les plus lourdes de la chaîne de valeur, et ils n’apparaissaient qu’à l’arrivée des notes de crédit. Les données de stocks, de ventes au détail et de retours étaient réparties entre planificateurs, finances et ventes, si bien que les distributeurs surstockés passaient inaperçus jusqu’au retour du produit.

Tâche

On nous a chargés de réduire les retours du marché en gérant les stocks et la performance des distributeurs, pour repérer les surstocks avant le retour du produit.

Action

• Une seule vue des stocks des distributeurs en semaines, des ventes au détail, de l’exposition aux dates de péremption et des retours, par distributeur et par produit, réunissant les données des planificateurs, des finances et des ventes
• Une politique de stock pour chaque segment de distributeurs, fixant le nombre maximal de semaines de stock qu’un distributeur de ce segment peut détenir
• Des alertes lorsque les semaines de stock d’un distributeur dépassent la limite, pour agir bien avant que le produit n’approche de sa date de péremption
• Réévaluation mensuelle de la performance des distributeurs sur les ventes au détail et les retours, et non seulement sur les ventes aux distributeurs, pour les juger sur ce qui se vend réellement
• Un responsable nommé pour chaque retour, et les retours inscrits en permanence à l’ordre du jour de la revue mensuelle des distributeurs, à côté des ventes au détail
• Les finances et la planification de l’approvisionnement alignées sur les mêmes chiffres avant chaque cycle de commande, pour que les commandes reflètent les ventes au détail réelles et les stocks déjà sur le marché

Résultat

• 4,1 % → 2,3 % des ventes retournées du marché
• Moins de 6 semaines de stock chez chaque grand distributeur
• Chaque mois, une revue des distributeurs fondée sur les ventes au détail, avec un responsable nommé pour les retours

Situation

Une entreprise de biens de consommation transformait à la main en chargements de camion les commandes de réapprovisionnement entre ses usines et ses entrepôts. Chaque jour, il fallait des heures aux planificateurs pour équilibrer le mix de produits, les positions de palettes et les limites de poids dans des classeurs. Les camions partaient remplis à 78 % de leur capacité en moyenne, et personne ne voyait le remplissage réel du réseau.

Tâche

Nous avions pour mandat de mieux remplir les camions et de libérer les planificateurs de la composition manuelle de chaque chargement, en remplaçant la méthode propre à chaque marché par une norme unique.

Action

• Centralisation des limites de palettes, de poids et de volume de chaque route, à la place des classeurs que chaque marché utilisait pour équilibrer ses chargements
• Des règles de composition des chargements qui optimisent le mix de produits selon ces limites, pour que chaque camion transporte la meilleure combinaison de produits possible
• Un poste de pilotage du taux de remplissage par route, usine et transporteur, pour que la logistique et la planification voient le remplissage réel des camions du réseau
• Signalement quotidien des chargements sous la norme, avec la route, l’usine et le transporteur en cause, pour remonter à l’origine de chaque écart
• Création automatique des commandes optimisées à partir des besoins de réapprovisionnement, les planificateurs ne revoyant que les exceptions au lieu de composer chaque chargement à la main
• Une revue hebdomadaire des routes sous la cible avec la logistique et la planification, qui transforme les signalements quotidiens en actions pour chaque route

Résultat

• 78 % → 91 % de remplissage moyen des camions
• −14 % de camions pour le même volume
• Des heures → des minutes pour composer les chargements du jour

Situation

Les sites de marque d’une entreprise de biens de consommation présentaient des milliers de recettes sans description, et la plupart des images n’avaient pas de texte de remplacement, pourtant exigé pour l’accessibilité. Les rédiger à la main aurait pris plus d’un an à une équipe de contenu, et de nouvelles recettes arrivaient chaque mois.

Tâche

On nous a demandé de rédiger des descriptions exactes, fidèles à la voix de chaque marque et capables de passer la révision éditoriale, d’ajouter un texte de remplacement à chaque image et de suivre le rythme des nouvelles recettes.

Action

• Une chaîne de génération qui utilise un grand modèle de langage pour lire les métadonnées, les étiquettes et les images de chaque recette et rédiger une description à partir de ces seuls faits
• Formalisation de la voix de chaque marque dans des consignes écrites et des exemples de descriptions, pour que chaque ébauche respecte le ton et le vocabulaire attendus par ses réviseurs
• Texte de remplacement généré pour chaque image et vérifié par rapport à la recette avant publication, pour offrir une description exacte aux personnes qui utilisent un lecteur d’écran
• Révision éditoriale intégrée au système de contenu, où les réviseurs approuvent, modifient ou rejettent chaque ébauche avant sa mise en ligne
• Intégration de chaque modification des réviseurs aux consignes et aux exemples, pour que les ébauches s’améliorent à chaque cycle de révision
• Mise en production de la chaîne, qui prend en charge les nouvelles recettes chaque mois et rédige leurs descriptions et leurs textes de remplacement sans travail manuel

Résultat

• 3 200 descriptions de recettes rédigées en six semaines
• 100 % des images avec un texte de remplacement
• 9 sur 10 ébauches approuvées par les réviseurs sans modification

Situation

Dans une institution financière nord-américaine, les équipes de direction, de finance et de gestion des risques produisaient leurs rapports à partir de leurs propres extractions, si bien qu’une même question obtenait des réponses différentes. La performance par secteur d’activité, par produit et par région était assemblée dans des feuilles de calcul, les ajustements étaient difficiles à retracer, et chaque fin de mois exigeait des semaines de rapprochements manuels.

Tâche

On nous a demandé de donner à ces équipes un seul ensemble de chiffres rapprochés, avec des ajustements traçables et un accès aux données sensibles géré de façon centralisée plutôt que rapport par rapport.

Action

• Regroupement des soldes, des revenus, des charges et des données de crédit dans un lakehouse Microsoft Fabric gouverné, en remplacement des extractions distinctes de chaque équipe
• Définition d’un ensemble unique d’indicateurs certifiés pour les revenus, la marge, l’efficience et les pertes sur créances, chaque définition étant documentée pour que toutes les équipes la lisent de la même façon
• Publication de ces indicateurs dans un seul modèle sémantique Power BI, pour que chaque tableau de bord et chaque analyse reposent sur les mêmes chiffres certifiés
• Automatisation du rapprochement avec le grand livre après chaque actualisation, pour que tout écart soit signalé dès l’arrivée de nouvelles données
• Consignation de chaque ajustement dans la plateforme, pour que toute modification d’un chiffre publié puisse être retracée du rapport jusqu’à sa source
• Tableaux de bord de direction par secteur d’activité, par produit et par région, avec les écarts par rapport au plan et à l’année précédente
• Sécurité de l’information par secteur d’activité intégrée au modèle et gérée à un seul endroit, pour que chaque dirigeant ne voie que ce que son rôle permet

Résultat

• Un seul ensemble de chiffres rapprochés pour la direction, la finance et la gestion des risques
• Une clôture de fin de mois plus rapide et plus prévisible
• Des ajustements entièrement traçables, avec un accès encadré selon le rôle

Situation

Le dossier mensuel de gestion d’une institution financière avait grossi jusqu’à 40 pages et 127 visuels. Il fallait 90 secondes pour l’ouvrir et presque toute une réunion pour en dégager l’essentiel. Chaque indicateur avait sa propre carte et ses propres couleurs, et les comparaisons au plan et à l’année précédente différaient d’une page à l’autre.

Tâche

On nous a demandé de réduire le dossier à ce que les dirigeants lisent, avec des indicateurs définis et présentés de la même façon, pour que les réunions portent sur l’entreprise.

Action

• Revue des 127 visuels à la lumière des questions que les dirigeants posent chaque mois, puis retrait ou fusion de tout visuel qui n’y répondait pas
• Une seule notation pour le réel, le plan et l’année précédente sur chaque page, avec des écarts signés qui se lisent partout de la même façon
• Un message dans chaque titre, pour que les dirigeants lisent d’abord la conclusion et que les graphiques servent de preuve
• Remplacement de 107 cartes d’indicateurs par une matrice compacte et des petits multiples, pour comparer les résultats côte à côte plutôt que carte par carte
• Un modèle de données reconstruit pour la vitesse, afin que les dirigeants n’attendent plus le chargement de chaque page
• Un système de conception : palette, typographie, gabarits et liste de contrôle des rapports, adopté par toutes les équipes pour leurs propres rapports
• Accompagnement des analystes pour écrire le message d’abord, puis choisir le graphique, afin que les nouvelles pages gardent la même rigueur

Résultat

• 40 → 6 pages et de 90 à 4 secondes pour ouvrir
• Une seule définition et une seule apparence pour chaque indicateur
• Moitié moins de temps de réunion passé à établir les chiffres

Situation

Chez un producteur pétrolier et gazier, les rapports de forage, les volumes de production et les dépenses en immobilisations se trouvaient dans des systèmes et des feuilles de calcul distincts. Chaque équipe d’actif suivait les puits, les budgets et la production à sa manière, les ingénieurs passaient des jours à compiler les rapports hebdomadaires, et les dépassements de coûts n’apparaissaient qu’après coup.

Tâche

On nous a demandé de donner à la direction une vue comparable de tous les actifs et bassins, à temps pour agir sur les problèmes pendant le forage des puits.

Action

• Intégration des données de forage, de production et de dépenses en immobilisations de chaque équipe d’actif sur une seule plateforme de données gouvernée
• Harmonisation de la façon dont les équipes d’actif consignent les puits, les budgets et la production, pour comparer la performance sur une même base d’un actif et d’un bassin à l’autre
• Des vues Power BI de la performance des puits qui comparent chaque nouveau puits à sa courbe de production attendue, pour repérer tôt les puits sous-performants
• Suivi des dépenses en immobilisations par rapport aux budgets approuvés, puits par puits et actualisé chaque jour, pour que les écarts de coûts et d’échéancier apparaissent pendant le forage
• Automatisation de la validation des données, pour intercepter les enregistrements manquants ou incohérents avant qu’ils n’atteignent un rapport
• Saisie des données sur le terrain au moyen d’applications Power Apps à faible code, pour que les équipes de terrain entrent les données une seule fois, à la source, plutôt que dans des feuilles de calcul
• Automatisation du rapport d’exploitation hebdomadaire, que les ingénieurs passaient des jours à compiler à partir de systèmes et de feuilles de calcul distincts

Résultat

• Des rapports d’exploitation hebdomadaires produits automatiquement
• Des écarts de coûts et d’échéancier visibles pendant le forage des puits
• Une vue unique de la performance, tous actifs et bassins confondus

Situation

Un fabricant industriel exploite des usines dans trois pays d’Amérique du Nord. Chaque usine mesurait l’efficacité de ses équipements à sa manière. Les données de production, de qualité et de maintenance se trouvaient dans des systèmes distincts sur chaque site, et les causes d’arrêt étaient consignées sur papier, lorsqu’elles l’étaient. Les revues quotidiennes servaient à débattre des chiffres plutôt que des causes.

Tâche

On nous a demandé de doter chaque usine des mêmes mesures de performance et d’un registre fiable des temps d’arrêt, pour que les démarches d’amélioration puissent être comparées d’un site à l’autre.

Action

• Adoption, avec toutes les usines, d’une définition unique de l’efficacité des équipements et de ses pertes, pour que la mesure ait le même sens sur chaque ligne, dans chaque pays
• Traduction des pertes convenues en une liste commune de causes d’arrêt, pour classer les temps d’arrêt de la même façon sur chaque site
• Interconnexion des données de production, de qualité et de maintenance de chaque site dans Microsoft Fabric, avec un modèle de données commun à toutes les usines
• Une application simple, conçue dans Power Apps, pour que les opérateurs consignent chaque arrêt et sa cause directement sur la ligne, en remplacement des registres papier
• Des tableaux de bord Power BI par usine et par ligne, pour que tous, de la ligne jusqu’à l’équipe de direction, travaillent avec les mêmes mesures
• Des alertes automatiques en cas d’arrêt non planifié, au moyen de Power Automate, pour que les bonnes personnes soient avisées dès qu’un arrêt est consigné
• Classement des causes d’arrêt selon le temps perdu dans chaque usine, pour donner à chaque site une liste de priorités d’amélioration fondée sur les faits et comparable d’une usine à l’autre

Résultat

• Un langage commun de la performance, de la ligne de production jusqu’à l’équipe de direction
• Des temps d’arrêt consignés à la source, par cause
• Des priorités d’amélioration établies à partir des faits, usine par usine

Situation

Chez un fabricant industriel, le budget annuel prenait quatre mois à bâtir et était dépassé dès le deuxième trimestre. Les hypothèses des usines et des ventes vivaient dans des classeurs que les finances ressaisissaient à la main, et les hypothèses de volume, de prix, de mix, de matières et de main-d’œuvre n’étaient pas reliées entre elles.

Tâche

Notre mandat était de remplacer le cycle annuel par une prévision glissante qui montrerait aux dirigeants pourquoi les chiffres bougent et leur permettrait de tester un scénario avant de décider.

Action

• Un modèle par inducteurs dans Microsoft Fabric, qui couvre le volume, le prix et le mix par gamme de produits, ainsi que les taux de matières et de main-d’œuvre par usine
• Chargement automatique des réels depuis l’ERP chaque mois, pour que chaque prévision parte des derniers résultats sans saisie manuelle
• Prévision glissante sur 12 mois actualisée chaque mois, pour que les perspectives couvrent toujours les 12 prochains mois
• Un instantané verrouillé de chaque version de la prévision, pour que les finances puissent vérifier toute prévision passée et voir précisément ce qui a changé d’une version à l’autre
• Ponts d’écart du budget à la prévision par inducteur, par usine et par gamme de produits, pour montrer aux dirigeants pourquoi la prévision a bougé
• Saisie des scénarios dans un formulaire Power Apps qui alimente directement le modèle, au lieu de classeurs ressaisis à la main
• Approbation de chaque scénario dans Microsoft Teams, pour que les dirigeants voient son effet sur la prévision avant de décider

Résultat

• 4 mois → 10 jours de cycle de prévision
• Moitié moins d’erreur de prévision à trois mois
• −60 % de temps des finances consacré à préparer les données

Situation

Dans un réseau de fournisseurs de soins de santé, les données sur les revenus, les encaissements et les comptes clients se trouvaient dans des exportations et des feuilles de calcul distinctes, et chaque service tenait sa propre version des chiffres. Les dirigeants ne voyaient pas où les liquidités étaient bloquées, et l’accès aux données financières sensibles devait rester réservé aux bonnes personnes.

Tâche

On nous a demandé de bâtir une vue unique et gouvernée de la performance financière, qui montre aux dirigeants où agir, avec des données sensibles accessibles uniquement à ceux qui en ont besoin.

Action

• Création de modèles sémantiques Power BI gouvernés pour les revenus, les encaissements et les comptes clients, sur le lakehouse de l’entreprise, en remplacement des exportations et des feuilles de calcul distinctes
• Codification des règles d’affaires dans le modèle, pour que chaque service travaille avec les mêmes définitions plutôt qu’avec sa propre version des chiffres
• Documentation de chaque règle en langage clair, chacune placée sous la responsabilité d’un gestionnaire, pour que les changements soient décidés par ceux qui utilisent les chiffres
• Des vues qui descendent du tableau de bord de la direction jusqu’à chaque transaction, pour montrer où les liquidités sont bloquées et sur quels problèmes chaque équipe peut agir
• Rapprochement ligne par ligne du détail du modèle avec les systèmes sources, pour que les équipes puissent se fier aux chiffres à tous les niveaux
• Sécurité de l’information intégrée au modèle, avec un accès accordé personne par personne et des rapports de couverture qui indiquent qui peut voir quoi
• Automatisation de l’orchestration des actualisations, synchronisée avec les chargements de l’entrepôt en amont, pour que les rapports ne se mettent à jour qu’une fois les données sources entièrement arrivées

Résultat

• Une vue unique de la performance financière, du tableau de bord de la direction jusqu’à la transaction
• Zéro écart ligne par ligne lors du rapprochement du détail avec la source
• Un accès géré utilisateur par utilisateur, avec des rapports de couverture prêts pour l’audit

Situation

La direction d’une organisation de santé voulait que chaque clinicien voie ses propres résultats, et seulement les siens. Les rapports détaillés étaient assemblés à la main, les noms s’écrivaient différemment d’un système à l’autre, et des ajustements tardifs pouvaient modifier discrètement des chiffres déjà communiqués.

Tâche

Notre mandat était d’automatiser ces rapports, de laisser à la finance le contrôle des exportations et de faire en sorte que les chiffres de fin de mois ne bougent plus une fois la période clôturée.

Action

• Rapprochement des identités entre les systèmes à l’aide d’identifiants stables plutôt que des noms, pour que chaque résultat soit attribué au bon clinicien
• Association de la connexion de chaque clinicien à son identité rapprochée, pour que les bons résultats s’affichent chaque fois pour la bonne personne
• Un tableau de bord Power BI personnel, avec une sécurité de l’information intégrée au modèle, pour que chaque clinicien voie ses propres résultats et rien d’autre
• Accès libre-service de chaque clinicien au détail de sa propre performance, en remplacement des rapports détaillés assemblés à la main
• Une exportation distincte pour la finance, réservée aux utilisateurs autorisés et soumise à un verrouillage mensuel, qui garde les exportations détaillées sous le contrôle de la finance
• Des instantanés de fin de mois verrouillés, pour que des ajustements tardifs ne puissent plus modifier discrètement des chiffres déjà communiqués
• Actualisation automatique des instantanés après chaque clôture, pour que les chiffres verrouillés soient prêts sans travail manuel

Résultat

• Un accès libre-service au détail de la performance individuelle
• Des chiffres de fin de mois verrouillés et vérifiables, sans retraitement silencieux
• Des exportations contrôlées selon le rôle, conformément à la politique financière

Situation

Dans un organisme de santé multisite, les effectifs vivaient dans le système RH, les heures dans la gestion du temps, la paie dans le système de paie et les postes ouverts dans le recrutement. Les dirigeants recevaient une présentation trimestrielle trois semaines après la fin du trimestre, l’attrition n’apparaissait qu’après le départ des gens, et les revues de rémunération comparaient les postes à la main.

Tâche

On nous a demandé de donner aux dirigeants une vue à jour de leurs propres équipes, pour agir tôt sur l’attrition, tout en protégeant les données sensibles hors des RH.

Action

• Un seul modèle de main-d’œuvre dans Power BI, qui réunit les données des RH, de la gestion du temps, de la paie et du recrutement et s’actualise chaque semaine
• Organisation des effectifs, des embauches, des départs, des postes vacants, des heures et de la rémunération par site, par poste et par ancienneté, pour que tous les dirigeants lisent les mêmes chiffres
• Analyse de l’attrition par ancienneté, par poste et par gestionnaire, pour montrer quels postes et quelles équipes perdent des gens, et après combien de temps
• Des indicateurs d’alerte précoce qui signalent les équipes à risque d’attrition pendant qu’il est encore temps d’agir, et non après les départs
• Positionnement de la rémunération de chaque poste par rapport à son échelle salariale, en remplacement des comparaisons manuelles des revues de rémunération
• Une sécurité de l’information qui limite chaque dirigeant à ses propres équipes, ce qui a permis de partager des données sensibles au-delà des RH
• Plan de main-d’œuvre par rapport au budget, mois par mois, avec des scénarios qui permettent aux dirigeants de tester des postes ouverts et des heures supplémentaires avant de s’engager

Résultat

• −5 pts d’attrition la première année
• −18 jours de délai de dotation
• Chaque semaine, une vue à accès par rôle remplace la présentation trimestrielle

Situation

Un fournisseur de soins de santé planifiait les dépenses marketing, les demandes de renseignements et la capacité clinique dans des feuilles de calcul distinctes. Les dirigeants ne voyaient les résultats qu’une fois le mois clôturé, sans visibilité sur la conversion des demandes d’aujourd’hui en traitements menés à terme, et les budgets étaient établis au mois alors que les opérations se pilotaient à la semaine.

Tâche

Notre mandat était de prévoir chaque semaine la demande des patients, du premier contact jusqu’à la fin du traitement, et de relier chaque canal marketing à ses résultats.

Action

• Regroupement des données CRM, de prise de rendez-vous et d’exploitation dans le lakehouse, pour suivre chaque demande jusqu’à son issue
• Des courbes de conversion par cohorte qui montrent comment chaque groupe de demandes progresse du premier contact jusqu’à la fin du traitement, et combien de temps prend chaque étape
• Application de ces courbes aux demandes en cours pour projeter les traitements menés à terme des semaines à l’avance, par marché et par canal
• Des rapports hebdomadaires de visibilité prospective par rapport au budget dans Power BI, pour que les dirigeants voient l’avancement chaque semaine plutôt qu’après la clôture du mois
• Conversion des budgets mensuels en cibles hebdomadaires à l’aide de calendriers de jours ouvrables, pour caler le suivi sur le rythme hebdomadaire des opérations
• Liaison des canaux marketing aux traitements menés à terme, pour juger chaque canal sur les résultats qu’il produit plutôt que sur les seules demandes

Résultat

• Une vision prospective de la demande, plusieurs semaines à l’avance
• Le suivi de l’avancement par rapport au budget, par marché et par canal, au même endroit
• La performance des canaux marketing reliée aux résultats

Situation

Un prestataire de soins investissait en marketing dans plusieurs canaux et marchés pour remplir ses cliniques. Le marketing rapportait des clics et des demandes, les finances rapportaient des revenus, et les deux n’étaient rapprochés qu’une fois par trimestre, dans un classeur. Avec six semaines entre le premier contact et le traitement, personne ne pouvait dire quels canaux menaient à des visites réalisées.

Tâche

On nous a demandé de relier les dépenses aux demandes, aux visites réalisées et aux revenus par canal, et de donner aux responsables une vue sur laquelle agir chaque semaine.

Action

• Regroupement des dépenses par canal, des demandes du CRM, des consultations, des visites planifiées et réalisées et des revenus des finances dans un seul modèle sémantique Power BI gouverné, actualisé chaque jour
• Des mesures certifiées pour le coût par demande, le coût par visite réalisée et le rendement par canal, pour que le marketing, les opérations et les finances travaillent sur les mêmes chiffres
• Prise en compte, dans ces mesures, du décalage de six semaines entre le premier contact et le traitement, pour attribuer à chaque canal les visites et les revenus qu’il a réellement produits
• Des vues de rythme des dépenses et des demandes par rapport au budget et à la cible du mois, par canal et par marché, pour repérer les écarts pendant que le mois est encore ouvert
• Un briefing hebdomadaire pour les responsables du marketing et des opérations qui commence par les exceptions : canaux hors rythme, coût par visite réalisée en hausse ou marchés sous la cible
• Abandon du rapprochement trimestriel dans un classeur : le marketing, les opérations et les finances lisent le rendement par canal dans le même modèle

Résultat

• Chaque semaine le rendement par canal, au lieu de chaque trimestre
• −22 % de coût par visite réalisée après la réaffectation des dépenses
• ±3 % d’écart au rythme budgétaire chaque mois

Situation

Un fabricant mondial de technologies médicales évaluait ses fournisseurs sur un ensemble restreint d’indicateurs. Les équipes qualité et approvisionnement travaillaient à partir de rapports statiques, et les signaux de qualité parvenaient à l’approvisionnement trop tard pour prévenir les défauts. Les avis de diffusion des plans, eux, transitaient vers les fournisseurs par des canaux manuels qui ajoutaient leurs propres erreurs.

Tâche

Notre mandat : élargir l’évaluation des fournisseurs, faire parvenir les signaux de qualité à l’approvisionnement à temps pour agir et éliminer les erreurs manuelles des avis de diffusion des plans.

Action

• Des tableaux de bord de tendances par cartes de contrôle, pour que les équipes qualité distinguent, dans la qualité fournisseur, les vrais changements de la variation normale, et agissent tôt
• Remplacement des rapports statiques par des tableaux de bord de gestion de l’approvisionnement et de qualité des fournisseurs, avec la même vue à jour de chaque fournisseur pour l’approvisionnement et la qualité
• Revue du système d’évaluation de la performance des fournisseurs avec les équipes qualité et approvisionnement, pour cerner les angles morts de son ensemble restreint d’indicateurs
• Sélection et mise en œuvre de nouveaux KPI dans le système d’évaluation, chacun avec une définition et une source de données convenues, pour une vue plus complète et fondée sur les données de chaque fournisseur
• Cartographie du processus de diffusion des plans selon les méthodes Lean Six Sigma, pour repérer les étapes d’avis manuelles qui introduisaient des erreurs
• Transfert des avis de diffusion des plans vers le système de notification des modifications aux fournisseurs, pour que chacun reçoive les changements par un seul canal contrôlé plutôt que par des messages manuels

Résultat

• Un système d’évaluation des fournisseurs plus complet et fondé sur les données
• Moins de défauts dans le processus de diffusion des plans
• Une visibilité en temps opportun sur la qualité des fournisseurs pour les équipes approvisionnement et qualité

Situation

Dans une entreprise de biens de consommation, chaque lancement exigeait des approbations de visuels, réglementaires et juridiques, ainsi que des référencements chez les détaillants. Ces approbations circulaient par courriel entre le marketing, la réglementation, le juridique et les ventes et, à l’approche des dates de lancement, personne ne voyait où un SKU bloquait. Les lancements rataient leurs dates.

Tâche

Notre mandat : sortir les approbations de lancement des courriels et les réunir dans une seule file où chaque étape, chaque responsable et chaque échéance sont visibles.

Action

• Un formulaire de demande Power Apps unique pour chaque lancement, avec champs obligatoires et pièces jointes, pour que chaque demande arrive complète avec ses visuels et ses informations de référencement
• Cartographie de chaque étape d’approbation entre le marketing, la réglementation, le juridique et les ventes, avec un responsable et un niveau de service convenus avec les équipes pour chacune
• Une file en direct de chaque SKU en cours, avec son étape, son responsable, son échéance et son ancienneté, pour qu’aucune demande ne dorme dans une boîte de réception
• Un lien entre chaque demande et sa date de lancement, pour que la file signale les lancements à risque dès qu’une étape prend du retard
• Rappels automatiques par des flux Power Automate et escalade dès qu’une étape dépasse son niveau de service, pour que les approbations bloquées ressortent sans relances par courriel
• Rapport d’état des lancements pour la revue mensuelle du portefeuille, avec le délai d’approbation par étape et par responsable et la cause de chaque lancement en retard

Résultat

• Le délai d’approbation visible par étape et par responsable pour la première fois
• Les lancements en retard rattachés à leur cause au lieu d’être débattus
• Une seule liste pour le marketing, la réglementation et les ventes

Situation

Une entreprise de technologies médicales lançait ses produits dans plusieurs pays, chaque lancement étant conditionné par les soumissions réglementaires, l’étiquetage et l’identification des dispositifs. Ses plans de lancement montraient des dates, pas les étapes derrière elles; les glissements apparaissaient donc tard, dans des pays différents à des moments différents, et se transformaient en exceptions de dernière minute par marché.

Tâche

On nous a demandé de rendre visible le chemin critique réglementaire et d’étiquetage de chaque lancement, pour que les glissements apparaissent tôt, avec un responsable nommé.

Action

• Un modèle de préparation dans Power BI reliant chaque tâche de soumission, d’étiquetage et d’identification des dispositifs au lancement produit-marché qu’elle conditionne
• Cartographie des dépendances entre ces tâches pour établir le chemin critique de chaque lancement et montrer quelles étapes fixent la date
• Une vue calendrier du chemin critique par produit et par marché, avec les semaines à risque et l’étape qui détermine chacune d’elles
• Des listes d’exceptions hebdomadaires pour les étapes à risque, chacune acheminée au responsable réglementaire ou de l’approvisionnement concerné, avec l’étape et le lancement nommés
• Un même modèle de préparation pour les équipes réglementaires, de l’approvisionnement et commerciales, à la place de plans de lancement qui ne montraient que des dates
• Rapport de portefeuille pour le comité de lancement, avec l’état de préparation de tous les lancements et les décisions à prendre là où des marchés sont à risque

Résultat

• Glissements visibles des semaines plus tôt, avec l’étape et le responsable nommés
• Un plan de lancement partagé par la réglementation, l’approvisionnement et le commercial
• Moins d’exceptions de dernière minute par marché

Situation

Une entreprise de biens de consommation passait chaque nouveau produit en revue de lancement, mais chaque revue utilisait une définition différente du succès. Le marketing et les ventes arrivaient avec des chiffres différents; les décisions de soutenir ou de retirer un produit tombaient tard, vers la semaine vingt, et étaient contestées.

Tâche

On nous a demandé de définir une seule façon de lire les 13 premières semaines de chaque lancement, pour que l’entreprise décide tôt et sur les mêmes données.

Action

• Une définition commune du succès d’un lancement, convenue avec le marketing et les ventes et fondée sur le sell-in, le sell-out, la distribution et le rachat
• Un tableau de bord de lancement Power BI qui présente ces mesures par semaine depuis le lancement, pour lire chaque produit selon le même calendrier
• Des repères tirés des lancements antérieurs de la même catégorie, pour mesurer chaque nouveau produit à la performance réelle de lancements comparables
• Un corridor de référence pour chaque semaine depuis le lancement, tiré de ces repères, qui montre la zone où devrait se situer un lancement en bonne voie
• Alertes quand un lancement passe sous son corridor de référence, pour que le marketing et les ventes voient un départ faible pendant qu’il est encore temps d’agir
• Une seule page de revue pour la réunion mensuelle du portefeuille, avec chaque lancement sur les mêmes mesures et la décision de soutien ou de retrait en vue

Résultat

• Décisions de soutien ou de retrait prises à la semaine six, pas à la semaine vingt
• Plans de lancement calibrés sur la performance réelle des précédents
• Marketing et ventes devant la même page

Situation

Une entreprise de biens de consommation planifiait la demande avec un modèle statistique qui ne voyait pas les promotions, d’où venait l’essentiel de son erreur de prévision. L’erreur bondissait autour des promotions et des pics saisonniers, et chaque semaine l’équipe de planification corrigeait la prévision à la main, ligne par ligne.

Tâche

On nous a demandé de bâtir des prévisions qui tiennent compte des promotions et de recentrer les planificateurs sur les exceptions plutôt que sur la correction manuelle de chaque ligne.

Action

• Regroupement de l’historique de la demande, du calendrier promotionnel et du sell-out par SKU et par canal, comme base d’entraînement des modèles
• Rattachement de chaque promotion du calendrier aux SKU, aux canaux et aux semaines visés, pour que les modèles en apprennent l’effet sur la demande
• Des modèles de demande par apprentissage automatique, par SKU et par canal, entraînés dans Azure Machine Learning pour refléter les promotions prévues autant que la saisonnalité
• Suivi mensuel de la précision et du biais par horizon de prévision et par catégorie, pour voir où les modèles progressent et où ils ratent encore la cible
• Des listes d’exceptions pour les SKU où le modèle et le planificateur divergent, que les planificateurs examinent en premier au lieu de revoir chaque ligne du plan
• Un flux de consensus qui consigne chaque ajustement et sa raison, pour mesurer la valeur de chaque ajustement par rapport à la demande réelle

Résultat

• L’erreur réduite surtout sur les SKU en promotion, là où est l’argent
• Les planificateurs passent leur semaine sur les exceptions plutôt que sur chaque ligne
• Les ajustements mesurés, donc le processus s’améliore

Situation

Un fabricant tenait chaque mois une réunion de planification des ventes et des opérations (S&OP) qui travaillait sur cinq présentations. Chaque fonction arrivait avec sa présentation et ses chiffres; la réunion passait son temps à rapprocher les données plutôt qu’à décider quoi faire des écarts.

Tâche

On nous a demandé de remplacer les cinq présentations par une seule page qui réunit demande, offre, stocks et vue financière, avec les décisions à prendre.

Action

• Un seul modèle S&OP dans Power BI combinant plan de demande, plan d’approvisionnement, projection des stocks et perspective financière, pour que chaque fonction lise les mêmes chiffres
• Une définition unique de chaque chiffre, convenue avec chaque fonction, à la place des chiffres distincts que chacune apportait à la réunion
• Une page par famille de produits montrant la demande face à l’offre, les stocks projetés et la vue financière, avec les écarts et les décisions requises
• Bascules de scénarios pour les changements de capacité, de délai et de promotion, pour tester une option en réunion et voir son effet sur les stocks et la perspective financière
• Réorganisation de la réunion mensuelle autour de ces pages, une famille de produits à la fois, en commençant par les écarts à trancher
• Journal des décisions tenu chaque mois avec les chiffres derrière chaque décision, pour comparer ensuite ce qui a été décidé avec ce qui s’est passé

Résultat

• Des réunions qui décident au lieu de rapprocher
• Projections de stocks et vue financière lues ensemble
• Un registre des décisions et de leurs résultats

Situation

Une entreprise de santé grand public prenait ses décisions de capacité usine par usine dans son réseau de production. Les demandes d’investissement arrivaient séparément de chaque usine, sans vue partagée des endroits, ni des moments, où la demande dépasserait la capacité du réseau. Les opérations et les finances n’avaient pas de perspective commune pour les évaluer.

Tâche

On nous a demandé de bâtir une vue réseau de la demande face à la capacité sur un horizon de deux ans, qui montre où les contraintes mordraient, et quand.

Action

• Regroupement des données de demande, d’usines et de lignes dans un lakehouse Microsoft Fabric, source unique de la perspective partagée par les opérations et les finances
• Une perspective de demande par famille de produits et par usine sur 24 mois, pour que chaque usine planifie à partir de la même vue de la demande
• Modélisation de la capacité par ligne avec hypothèses d’entretien planifié et de changements de série, pour une capacité disponible fidèle aux conditions réelles de chaque ligne
• Projections d’utilisation par ligne et par mois, qui montrent où et pendant quels mois les contraintes mordent dans le réseau
• Comparaison de scénarios : régimes de quarts, transferts de volumes entre usines et nouveaux investissements, chaque option étant évaluée à l’échelle du réseau plutôt qu’usine par usine
• Des vues Power BI de la perspective pour les opérations et les finances, pour examiner et séquencer les demandes d’investissement à partir d’une même image

Résultat

• Investissements séquencés à l’échelle de tout le réseau
• Contraintes visibles un an à l’avance
• Une perspective partagée par les opérations et les finances

Situation

Chez un détaillant, deux mois de l’année faisaient le tiers des ventes. L’achat saisonnier était planifié comme un seul chiffre national : certaines régions étaient en rupture tôt pendant que d’autres traînaient du stock jusqu’à la liquidation, et le plan était soit trop court en novembre, soit trop lourd en janvier.

Tâche

On nous a demandé de planifier l’achat saisonnier par région à partir des ventes hebdomadaires en magasin, pour que le stock suive la demande de chaque région pendant la pointe.

Action

• Regroupement des ventes en magasin et des stocks par magasin dans un seul modèle Power BI, actualisé chaque semaine, comme base commune pour les planificateurs et les acheteurs
• Écoulement hebdomadaire et couverture de stock par groupe de magasins et par catégorie, pour voir dès le début de la pointe où le stock manque ou s’accumule
• Un profil saisonnier par région tiré de trois ans de ventes en magasin, qui montre comment la demande de chaque région monte, culmine et redescend pendant la saison
• Répartition de l’achat saisonnier par région à partir de ces profils, avec des achats régionaux à la place du chiffre national unique
• Déclencheurs de réapprovisionnement et de démarque par semaine, pour réapprovisionner avant la rupture les groupes qui écoulent vite et démarquer à temps ceux qui écoulent lentement
• Une revue de saison comparant plan, écoulement et liquidation, pour que les résultats de chaque saison nourrissent le plan suivant

Résultat

• Moins de ruptures dans les semaines de pointe et moins de liquidation ensuite
• Des achats régionaux plutôt qu’un seul chiffre national
• Une revue de saison qui améliore le plan suivant

Situation

Un fabricant ne pouvait pas dire quelle part de ses dépenses échappait aux contrats. Les données de dépenses vivaient dans plusieurs ERP, avec des noms de fournisseurs et des catégories incohérents : la couverture contractuelle était une estimation, les achats hors cadre passaient inaperçus et les ristournes acquises par palier n’étaient connues qu’en fin d’année.

Tâche

On nous a demandé de montrer aux achats ce qui était sous contrat, par catégorie, fournisseur et usine, et quelles ristournes étaient à portée de main.

Action

• Harmonisation des noms de fournisseurs et des catégories entre les ERP, chaque fiche fournisseur étant rattachée à un fournisseur de référence et à une catégorie, pour compter chaque fournisseur une seule fois, quelle que soit la source
• Un cube de dépenses Power BI par catégorie, fournisseur et usine, avec la couverture contractuelle et les conditions de paiement de chaque fournisseur
• Repérage des achats faits hors contrat, pour rendre visibles les achats hors cadre par catégorie, usine et fournisseur et les suivre dans les revues mensuelles par catégorie
• Suivi des ristournes par rapport aux paliers contractuels, avec ce qui est acquis et l’écart de chaque fournisseur au palier suivant, avant la fin de l’année
• Mesure des dépenses sous contrat en part des dépenses totales, pour suivre les progrès trimestre après trimestre
• Revues mensuelles par catégorie avec les gestionnaires de catégorie, centrées sur les principales occasions de ramener des dépenses sous contrat et de toucher des ristournes

Résultat

• Dépenses sous contrat mesurées et en hausse trimestre après trimestre
• Ristournes acquises par palier visibles avant la fin d’année
• Des gestionnaires de catégorie travaillant sur une seule liste d’occasions

Situation

Chaque mois, le service des comptes fournisseurs d’une entreprise de biens de consommation saisissait à la main dans l’ERP des milliers de factures fournisseurs. Les documents arrivaient dans plusieurs formats et plusieurs langues, les erreurs n’apparaissaient qu’au paiement, et les fournisseurs appelaient pour savoir où en étaient leurs factures.

Tâche

Notre mandat consistait à éliminer la saisie manuelle : lire les factures automatiquement, les rapprocher des commandes et des réceptions, et ne laisser aux employés que les exceptions.

Action

• Déploiement de modèles d’intelligence documentaire qui lisent l’en-tête et les lignes des factures, dans plusieurs formats et langues, avec un indice de confiance pour chaque champ
• Automatisation du rapprochement à trois voies de chaque facture avec son bon de commande et sa réception, selon des règles de validation sur les prix, les quantités et les doublons
• Des flux Power Automate qui laissent passer les factures conformes sans intervention et n’envoient à une personne que les lectures incertaines et les écarts de rapprochement
• Une seule file d’exceptions qui indique le motif, le responsable et l’ancienneté de chaque cas, pour qu’aucune exception n’attende sans quelqu’un pour la régler
• Comptabilisation automatique dans l’ERP, avec une piste d’audit complète qui relie chaque écriture à la facture d’origine et à chaque contrôle franchi
• Une vue du statut de chaque facture, de la réception à la comptabilisation, que les comptes fournisseurs consultent par fournisseur

Résultat

• Factures standards traitées sans intervention, de la saisie à la comptabilisation
• Chaque exception traitée dans une seule file, avec un responsable et un motif
• Les questions de statut des fournisseurs trouvent réponse dans le système

Situation

Dans une entreprise de technologies médicales comptant plusieurs usines, chaque revue de fournisseur partait de souvenirs et de chiffriers tenus site par site. Deux usines pouvaient noter différemment le même fournisseur; les discussions sur la performance et les négociations sur les conditions reposaient donc sur des anecdotes plutôt que sur des preuves.

Tâche

Notre mandat : donner aux achats et à la qualité un tableau de bord unique qui évalue chaque fournisseur sur les mêmes preuves, dans chaque usine, et qui relie les notes faibles à des actions correctives.

Action

• Un modèle sémantique Power BI qui réunit bons de commande, réceptions, inspections à la réception, audits fournisseurs et conditions de paiement pour chaque fournisseur et chaque usine
• Des mesures certifiées pour la livraison complète et à temps (OTIF), la qualité à la réception, les constats d’audit et les conditions, lues de la même façon dans chaque usine
• Pondération de chaque mesure convenue avec les achats et la qualité, puis documentée pour que chaque note puisse être expliquée
• Une note pondérée unique par fournisseur, avec les tendances par trimestre et le détail de chaque point perdu
• Pages de revue d’affaires trimestrielle générées directement à partir du modèle, pour que chaque revue s’ouvre sur les mêmes preuves plutôt que sur un chiffrier refait pour l’occasion
• Suivi des actions correctives lié à la note : chaque action a un responsable, une échéance et un statut, et reste visible jusqu’à sa clôture

Résultat

• Des revues fournisseurs fondées sur les mêmes preuves dans chaque usine
• Actions correctives suivies jusqu’à la clôture
• Conditions et performance négociées à partir d’une seule page

Situation

À notre arrivée, chaque usine d’un fabricant calculait le taux de rendement synthétique avec sa propre formule et ses propres catégories de pertes. Les résultats ne pouvaient pas être comparés; les revues entre usines tournaient au débat sur les chiffres plutôt que sur les pertes qui les expliquaient.

Tâche

On nous a demandé de donner à toutes les usines une seule façon de mesurer le TRS et de classer les pertes, afin de les comparer équitablement et de diriger l’amélioration là où elle compte le plus.

Action

• Une définition unique du TRS convenue avec chaque usine, fondée sur la disponibilité, la performance et la qualité, avec des règles communes pour les arrêts planifiés et les temps de cycle idéaux
• Mise en correspondance des codes de pertes de chaque usine avec une taxonomie commune, pour qu’un arrêt, un ralentissement ou un rejet soit classé de la même façon sur chaque ligne
• Intégration des données par ligne, issues des systèmes machines et des ordres de production, dans un seul lakehouse Microsoft Fabric, pour que chaque usine alimente le même modèle
• Un modèle sémantique avec des mesures de TRS certifiées, pour que la définition vive à un seul endroit et qu’aucune usine ne la recalcule localement
• Un tableau de bord d’usine qui décompose le TRS en pertes de disponibilité, de performance et de qualité, avec forage de l’usine à la ligne et à la catégorie de perte
• Revues hebdomadaires des pertes centrées sur les principales causes par ligne, avec un responsable et une prochaine étape convenus pour chacune

Résultat

• Des usines comparées sur la même base pour la première fois
• Des efforts d’amélioration dirigés vers les plus grandes pertes comparables
• Un tableau de bord auquel les directeurs d’usine se fient, fondé sur une seule définition

Situation

Au début du mandat, dans l’une des usines d’un fabricant, les changements de série prenaient 20 % de plus que la norme et variaient deux fois plus que dans les autres usines. Les temps différaient fortement entre les équipes et les paires de produits, et le programme de production absorbait la variation comme capacité perdue.

Tâche

Notre rôle consistait à trouver d’où venait la variation et à donner à l’usine une méthode reproductible pour maîtriser ses changements de série.

Action

• Mesure de chaque changement par ligne, équipe et paire de produits, à partir des signaux de début et de fin des machines, rapprochés des ordres de production
• Cartes de contrôle par équipe et par paire de produits, pour distinguer la variation courante des causes spéciales qui exigent une correction précise
• Vues de distribution qui montrent la dispersion de chaque type de changement, et pas seulement sa moyenne, pour que les valeurs extrêmes ne s’y noient plus
• Cibles de travail standard par paire de produits, établies à partir des propres données de l’usine, pour que chaque équipe travaille selon la même référence
• Alertes qui signalent un changement dès qu’il sort de contrôle, pour que les superviseurs agissent pendant le quart plutôt qu’après
• Revue mensuelle qui classe les paires de produits selon la capacité récupérable et fixe les prochains changements à standardiser

Résultat

• Variabilité rattachée à des équipes et à des paires de produits précises
• Capacité récupérée sans nouvel équipement
• Une méthode que l’usine applique maintenant à la perte suivante

Situation

Jusqu’à ce mandat, l’entretien des lignes de conditionnement d’une entreprise de biens de consommation était réactif : on réparait ce qui tombait en panne. Les mêmes équipements s’arrêtaient à répétition, emportant des quarts de production, tandis que l’entretien planifié suivait le calendrier plutôt que l’état des équipements.

Tâche

On nous a demandé de prédire quels équipements tomberaient en panne, assez tôt pour que l’entretien planifie le travail en fonction de la production.

Action

• Historique unique par équipement, combinant lectures de capteurs, alarmes et bons de travail d’entretien, pour aligner chaque panne passée sur les signaux qui l’ont précédée
• Modèles de risque de panne entraînés dans Azure Machine Learning, qui estiment pour chaque équipement la probabilité d’une panne dans les deux semaines suivantes
• Une explication en langage clair pour chaque équipement signalé, avec les signaux à l’origine du risque, pour que les techniciens vérifient le raisonnement avant d’agir
• Une file d’entretien hebdomadaire qui classe les équipements signalés selon le risque de panne et l’impact d’un arrêt sur la production de la ligne
• Passage de l’entretien planifié du calendrier à l’état des équipements, la liste classée alimentant chaque plan hebdomadaire
• Suivi des arrêts évités par rapport au plan, pour juger les modèles sur les arrêts prévenus et non seulement sur leur précision

Résultat

• Entretien planifié selon l’état des équipements, et non selon le calendrier
• Moins d’arrêts imprévus sur les lignes qui comptent le plus
• Des techniciens qui commencent chaque semaine avec une liste classée

Situation

Lorsqu’on nous a fait appel, une entreprise de biens de consommation recevait des déductions de ses détaillants plus vite que l’équipe des finances ne pouvait les analyser. La plupart étaient acceptées une fois trop vieilles pour être contestées, sans trace de leur motif ni de la personne qui devait agir.

Tâche

Notre mandat : faire des déductions un processus géré plutôt qu’une perte acceptée, c’est-à-dire trouver la cause de chacune, récupérer ce qui pouvait l’être et empêcher les causes de se répéter.

Action

• Une courte liste de causes convenue avec les finances, les ventes et la logistique, et un codage de chaque déduction par cause, client et responsable
• Un modèle sémantique Power BI qui réunit déductions, factures et avis de paiement des détaillants, pour retracer chaque déduction jusqu’à la facture d’origine
• Un Pareto des causes avec les dollars derrière chacune, pour concentrer l’effort d’abord sur les quelques causes qui pèsent le plus
• Acheminement de chaque déduction vers les ventes, la logistique ou les prix par des flux Power Automate, avec un niveau de service pour l’analyse et la résolution
• Une liste de travail par responsable, classée par valeur et par échéance, pour contester pendant que les preuves de livraison et les données de prix sont encore à portée de main
• Suivi mensuel des recouvrements et de la prévention, par cause et par client, pour rendre visible l’effet de chaque correction à la source

Résultat

• Les quelques causes derrière la plupart des déductions corrigées à la source
• Recouvrements poursuivis pendant que les preuves sont fraîches
• Ventes, logistique et finances qui travaillent sur la même liste

Situation

Dans une entreprise de biens de consommation, les ententes de ristournes avec les clients étaient appliquées de façon incohérente. Les provisions étaient comptabilisées dans un système et les règlements dans un autre, par des équipes différentes. Les provisions étaient corrigées en fin d’année, et les litiges avec les clients sur les montants dus duraient des mois.

Tâche

Notre mandat consistait à gérer chaque ristourne selon les termes de son entente, de la provision au règlement, et à montrer où l’argent fuyait et pourquoi.

Action

• Conditions contractuelles de chaque client, avec paliers, périodes et volumes admissibles, saisies dans un formulaire Power Apps pour que chaque entente soit structurée à un seul endroit
• Intégration des ventes, des factures et des règlements dans un lakehouse Microsoft Fabric, rattachés à l’entente qui régit chaque client et chaque produit
• Calcul des provisions à partir des ventes au fil de l’eau, selon le palier et la période prévus par chaque entente, plutôt qu’un ajustement en fin d’année
• Rapprochement de chaque règlement avec la provision et le contrat, avec l’écart expliqué par client : mauvais palier, volume non admissible ou mauvaise période
• Classement des fuites par client et par cause dans un rapport Power BI, pour que les finances et les ventes voient d’abord où se perd le plus d’argent
• Une cadence de revue avec les ventes pour agir sur les plus grandes fuites et traiter les litiges clients à partir du même modèle

Résultat

• Les surprises de fin d’année remplacées par une visibilité mensuelle
• Litiges résolus avec l’entente et les données côte à côte
• Fuites visibles par client, et traitées

Situation

Avant le mandat, l’équipe du cycle des revenus d’un réseau de santé traitait les refus de réclamations par ordre d’arrivée. Les petites réclamations accaparaient l’équipe pendant que les délais d’appel passaient sur des réclamations encore récupérables, et chaque délai manqué faisait perdre de l’argent déjà gagné.

Tâche

On nous a demandé de faire en sorte que les réclamations récupérables soient portées en appel avant leur échéance, et d’arrêter les refus évitables à la source.

Action

• Un modèle sémantique Power BI qui réunit refus, réclamations et paiements, et qui regroupe chaque refus par payeur, code de motif et valeur en dollars
• Une file de travail qui classe les refus par valeur et par délai d’appel, pour traiter d’abord les réclamations qui ont le plus à récupérer et le moins de temps devant elles
• Un responsable et un statut pour chaque refus, pour que chacun soit pris en charge et que les gestionnaires voient d’un coup d’œil ce qui bloque
• Signalement des réclamations proches de leur délai d’appel, pour qu’aucune réclamation récupérable n’expire sans décision d’appel
• Rapports de causes racines aux équipes d’inscription, de codage et cliniques, pour que chaque équipe voie les refus que son travail peut prévenir
• Suivi hebdomadaire du recouvrement et de la prévention par payeur, pour montrer l’argent récupéré et l’effet des corrections en amont

Résultat

• Appels déposés avant les délais sur les réclamations qui comptent
• Causes des refus renvoyées aux équipes qui peuvent les prévenir
• Recouvrement visible par payeur chaque semaine

Situation

Alors que son délai de recouvrement grimpait dans ses régions, une entreprise de consommation qui vend par des distributeurs a constaté que son recouvrement ciblait la taille des soldes plutôt que le risque. Les équipes appelaient d’abord les plus gros soldes, tandis qu’un litige ouvert pouvait bloquer le paiement d’un compte entier. Chaque région fixait ses propres priorités.

Tâche

Notre mandat était de faire rentrer l’argent plus tôt : traiter d’abord les comptes les plus risqués, empêcher les litiges de bloquer les paiements et préserver les relations importantes avec les distributeurs.

Action

• Regroupement de l’ancienneté des comptes clients et de l’état des litiges, par compte et par région, dans un seul modèle sémantique Power BI, base commune de toutes les équipes de recouvrement
• Un score de priorité de recouvrement qui pondère ensemble risque, ancienneté et valeur, pour faire remonter en tête les comptes les plus susceptibles de payer en retard
• Une liste d’appels classée pour chaque région à partir de ce score, qui fait descendre dans la file les bons payeurs aux soldes importants
• Résolution des litiges rattachée au compte, pour que les agents de recouvrement voient quels litiges bloquent un paiement et mènent chacun jusqu’à sa clôture
• Un DSO et une prévision de trésorerie hebdomadaires par région, qui donnent tôt à la finance et aux responsables régionaux une vue de l’argent encore à encaisser
• Accès selon le rôle : chaque équipe régionale voit ses propres comptes, avec les mêmes règles de calcul du score que toutes les autres régions

Résultat

• Trésorerie encaissée plus tôt auprès des comptes les plus à risque de retard
• Litiges réglés avant qu’ils ne bloquent le paiement du compte entier
• Des équipes régionales sur les mêmes priorités, selon les mêmes règles

Situation

Une entreprise de biens de consommation servait ses plus petits comptes aux mêmes conditions de livraison que ses plus grands. Au fil des ans, la fréquence de livraison et les minimums de commande avaient été fixés selon l’historique plutôt que selon ce que chaque client coûtait à servir. Ventes et logistique n’avaient aucune base commune pour les modifier.

Tâche

On nous a demandé de mesurer ce que chaque client coûte réellement à servir, puis de revoir en conséquence la fréquence de livraison, les minimums et le canal, palier par palier.

Action

• Mesure du coût de service client par client (préparation, livraison, retours et temps de service) dans un modèle sémantique Power BI alimenté par les données de commandes et de logistique
• Comparaison du coût de service de chaque client avec ce qu’il vaut, ce qui rend visible le coût de la longue traîne
• Des paliers de clients, chacun avec ses propres règles de service pour la fréquence de livraison et les minimums de commande, au lieu de conditions héritées du passé
• Modélisation de scénarios de changement de fréquence et de canal, qui montrent pour chaque palier où un changement se paie de lui-même avant tout engagement
• Un passage en revue des paliers et des scénarios avec les ventes et la logistique réunies, pour que les deux équipes s’entendent sur le service de chaque palier
• Une revue trimestrielle des paliers avec les ventes, pour que les clients changent de palier à mesure que leurs commandes et leur coût de service évoluent

Résultat

• Règles de service alignées sur la valeur de chaque palier
• Coût de livraison par unité en baisse sur la longue traîne
• Ventes et logistique d’accord sur le service par palier, revu chaque trimestre

Situation

Une entreprise de technologies médicales répartissait ses appels de service sur le terrain à partir de chiffriers, et ses techniciens recevaient les ordres de travail par téléphone et par courriel. Chaque jour, les répartiteurs assignaient les appels sans voir la disponibilité des pièces ni le temps de déplacement, et les niveaux de service prévus aux contrats des clients n’étaient pas respectés.

Tâche

Notre mandat était de réunir ordres de travail, pièces et déplacements sur un seul écran de répartition, et de donner aux techniciens un seul endroit pour recevoir et consigner leur travail.

Action

• Configuration de Dynamics 365 Field Service pour les ordres de travail, les contrats de service et les pièces, afin que chaque appel soit rattaché à son compte et à son contrat
• Intégration de la disponibilité des pièces à la vue de répartition, pour que chaque appel soit jumelé aux pièces nécessaires avant le départ du technicien
• Un tableau de planification qui affiche le temps de déplacement, les compétences des techniciens et le niveau de service prévu au contrat, pour que les répartiteurs assignent chaque appel en toute connaissance de cause
• Une application mobile pour les techniciens avec saisie hors ligne : ordres de travail, notes et pièces utilisées sont consignés sur place, même sans réseau
• Fin des échanges par téléphone et par courriel : les ordres de travail arrivent dans l’application et le travail terminé revient directement à la répartition
• Rapports Power BI sur les niveaux de service et la résolution à la première visite, par compte et par contrat, à partir des mêmes données Field Service

Résultat

• Résolution à la première visite en hausse grâce à l’appariement des pièces et des compétences à la répartition
• Niveaux de service suivis par compte et par contrat
• Données de terrain saisies une seule fois, sur le téléphone

Situation

Pendant les pannes, les opérations, le service à la clientèle et les communications d’un service public travaillaient chacun avec des chiffres différents, d’une région à l’autre. Le rapport de rétablissement n’était monté qu’une fois l’événement terminé, et l’utilisation des équipes de terrain était revue des semaines plus tard, bien après le moment où l’on aurait pu les redéployer.

Tâche

Notre mandat était de donner à toutes les équipes mobilisées par une panne une même image en direct de l’événement par région, ainsi qu’un registre fiable pour l’analyser ensuite.

Action

• Regroupement des données de pannes, d’équipes et de rétablissement par région dans un seul modèle sémantique Power BI, actualisé en quasi temps réel pendant l’événement
• Des définitions communes des pannes et des délais de rétablissement, convenues avec les opérations, le service à la clientèle et les communications, pour que tous citent les mêmes chiffres
• Mesure du délai de rétablissement par rapport aux normes, par région, pour que le commandement d’incident voie tôt où le rétablissement prend du retard
• Suivi de l’utilisation des équipes de terrain par quart pendant l’événement, et non des semaines plus tard, pour montrer où les redéployer
• Une page de synthèse pour le commandement d’incident et les communications, qui présente d’un coup d’œil pannes, équipes et rétablissement par région
• Reconstitution de la chronologie de l’événement à partir des données pour la revue post-événement, afin que la discussion parte de la séquence enregistrée des faits

Résultat

• Une seule image de l’événement pour les opérations et les communications
• Équipes de terrain redéployées pendant que l’événement est encore en cours
• Revues post-événement bâties sur la chronologie enregistrée

Situation

Une entreprise de biens de consommation ne rapprochait ses provisions de dépenses commerciales des règlements clients qu’une fois par an. En cours d’année, la marge mensuelle reposait sur des provisions non rapprochées, et l’ajustement de fin d’année était assez important pour modifier la marge déjà déclarée. Ventes et finances avaient chacune leur propre vision des dépenses commerciales.

Tâche

On nous a demandé de rapprocher chaque mois les provisions commerciales des règlements et de retirer l’effet de surprise de la fin d’année.

Action

• Saisie de chaque événement commercial et de chaque entente client avec ses règles de provision, pour que chaque provision remonte à l’événement qui l’a créée
• Ententes, provisions et règlements réunis dans un lakehouse Microsoft Fabric, appariés par client et par événement, comme source unique du rapprochement
• Rapprochement mensuel des provisions et des règlements par client et par événement, avec signalement des écarts à expliquer avant la clôture des livres
• Explications des écarts confiées à la finance commerciale et consignées à côté de chaque écart, pour conserver les raisons jusqu’à la fin d’année
• Le rapprochement commercial comme étape obligatoire du calendrier de clôture : le mois ne se clôt pas tant que le rapprochement n’est pas complet et expliqué
• Une vue unique des dépenses commerciales par client et par événement dans Power BI, utilisée autant par les ventes que par la finance

Résultat

• Marge déclarée chaque mois sur la même base qu’en fin d’année
• Ajustements de fin d’année réduits à de petits éléments expliqués
• Ventes et finances d’accord sur un seul chiffre commercial

Situation

Chaque mois, un fabricant présentait ses écarts sur coûts standards sous forme d’un seul total par usine. Le rapport mensuel montrait combien, pas pourquoi : les causes étaient recherchées à la main après sa publication, et les mêmes écarts revenaient sans cesse.

Tâche

Notre mandat était d’expliquer chaque écart jusqu’à son inducteur avant la diffusion du rapport, et de confier cette explication aux contrôleurs d’usine.

Action

• Regroupement des coûts standards, des coûts réels et des volumes de production dans un seul modèle sémantique Power BI, avec un calcul convenu pour chaque type d’écart
• Décomposition de chaque écart en prix, consommation, volume et mix par usine et par famille de produits, pour que chaque montant du rapport s’accompagne de sa cause
• Suivi des tendances des inducteurs par usine d’un mois à l’autre, avec des alertes qui signalent au contrôleur d’usine un mois inhabituel avant la publication
• Commentaires de chaque contrôleur d’usine saisis dans un formulaire du rapport et rangés à côté de l’écart qu’ils expliquent, pour que le raisonnement accompagne les chiffres
• Un rapport mensuel refondu qui s’ouvre sur les trois plus grands inducteurs, avec le détail par usine et par famille de produits à portée de clic
• Signalement des écarts qui reviennent d’un mois à l’autre, pour que les usines voient quelles causes restent ouvertes et les suivent jusqu’au bout

Résultat

• Causes expliquées dans le rapport dès sa publication
• Des contrôleurs d’usine qui expliquent leurs propres chiffres
• Moins d’écarts récurrents à mesure que les causes sont résolues

Situation

Dans une institution financière, des chiffres déjà présentés au conseil n’étaient plus les mêmes à la réunion suivante. Retraitements et écritures tardives modifiaient en silence les chiffres historiques, et les administrateurs demandaient pourquoi ceux du trimestre précédent avaient bougé. La finance n’avait aucun moyen simple de montrer d’où venait un chiffre publié.

Tâche

On nous a demandé de rendre chaque chiffre du conseil reproductible : verrouillé une fois publié, traçable jusqu’au grand livre et modifié seulement par un retraitement visible et contrôlé.

Action

• Verrouillage des instantanés de fin de mois dans le modèle sémantique, stockés dans un lakehouse Microsoft Fabric, pour que les écritures tardives ne modifient plus les chiffres déjà publiés
• Comparaison du grand livre courant avec les instantanés verrouillés après chaque clôture, pour qu’une écriture tardive sur un mois clos soit relevée et examinée, et non absorbée en silence
• Un processus de retraitement contrôlé : toute modification d’un mois clos est approuvée, consignée avec sa raison et présentée comme un retraitement
• Une traçabilité de chaque chiffre publié jusqu’au grand livre, pour que tout montant du dossier du conseil puisse être suivi jusqu’aux écritures qui le composent
• Un dossier du conseil produit directement à partir des instantanés verrouillés, dans les deux langues, pour que chaque version présente les mêmes chiffres
• Une vue d’audit de qui a changé quoi, et quand, pour les instantanés comme pour les retraitements, accessible à la finance comme aux auditeurs

Résultat

• Les chiffres cités au conseil restent les mêmes un an plus tard
• Retraitements visibles et expliqués plutôt que silencieux
• Réponses aux questions d’audit tirées du système en quelques minutes

Situation

Une entreprise de biens de consommation réglait à partir de chiffriers les réclamations de ses distributeurs pour promotions et incitatifs, chacune vérifiée manuellement. La validation prenait des semaines et les distributeurs relançaient l’entreprise pour être payés, alors que la même réclamation était parfois payée deux fois.

Tâche

Notre mandat était d’automatiser la validation des réclamations, pour que les bonnes soient payées à temps et que les autres soient signalées pour examen avant paiement.

Action

• Réception des réclamations par un portail qui n’accepte une réclamation qu’avec les pièces justificatives requises, à la place des chiffriers qu’envoyaient les distributeurs
• Conditions de chaque entente d’incitatifs, comme les produits admissibles, les taux et les périodes, traduites en règles que la validation peut appliquer
• Validation automatisée par des flux Power Automate qui comparent chaque réclamation aux données de sell-out et à l’entente d’incitatifs, et toute réclamation conforme aux deux passe directement au paiement
• Contrôles de doublons et de tolérance, avec envoi de toute réclamation non conforme vers une file d’exceptions pour examen avant paiement
• Génération du fichier de paiement à partir des réclamations validées, pour que la finance ne paie que les montants approuvés par les contrôles
• Une vue de l’état des réclamations pour les distributeurs, de la réception au paiement, pour qu’ils n’aient plus à relancer l’entreprise

Résultat

• Réclamations valides payées dans les délais convenus
• Doublons et réclamations hors politique arrêtés avant paiement
• Des distributeurs qui vérifient eux-mêmes l’état de leurs réclamations au lieu de relancer pour être payés