Dans un contexte d’incertitude internationale ou sanitaire, la trésorerie est plus que jamais au centre des préoccupations des entreprises, ce qui renforce l’attention portée aux prévisions de trésorerie. Indicateur essentiel de la prise de décision, l’outil de prévision a pour but d’estimer l’ensemble des flux d’encaissements et de décaissements d’une société sur une période donnée, afin de gérer les liquidités et les investissements, et de prévoir le besoin en fonds de roulement et en financement.
Véritable vecteur d’une culture cash, la prévision de trésorerie est un outil stratégique de l’entreprise. Et pourtant, selon une étude menée par Gtreasury « Cash forecasting & Visibility SurveyReport » publiée le 3 novembre 2021, 48% des trésoriers éprouvent des difficultés dans l’élaboration de leurs prévisions de trésorerie. Par ailleurs, toujours selon cette étude, il serait trois fois plus difficile de générer des positions de trésorerie sans TMS (treasury management system). Malgré ce constat, les feuilles de calcul Excel restent de loin le moyen le plus utilisé pour la planification financière, et ce, même dans les plus grandes entreprises. Comment expliquer ce phénomène ?
Créé en 1985, le logiciel édité par Microsoft a connu de nombreuses mutations qui lui confèrent désormais des fonctionnalités remarquables. Simple d’utilisation, une partie de sa puissance réside dans l’import et la manipulation des données qui permet de concevoir des rapports visuellement très aboutis. Enfin, peu onéreux, on trouve même de nombreux templates gratuits sur internet permettant de gérer sa trésorerie.
Et pourtant, ces nombreux atouts pour calculer ses prévisions de trésorerie avec Excel n’arriveront jamais à cacher ses limites : le travail récurrent et permanent du contrôle des données récupérées, la collaborativité interne asynchrone, la traçabilité inexistante, l’impossible accès en temps réel, la fiabilité relative et l’obligation de parfaitement maitriser Excel pour détecter les sources d’erreurs et s’affranchir d'un paramétrage fastidieux.
Pour pallier les limites de ces traitements manuels, et gagner en confiance, la digitalisation et l'automatisation des prévisions de trésorerie s’avèrent indispensables tout en laissant aux trésoriers une flexibilité leur permettant de faire évoluer et mettre à jour leurs prévisions. Il existe aujourd'hui des solutions qui offrent de réelles satisfactions.
Le premier défi qui s’impose au trésorier en matière de prévisions de trésorerie est celui de la collecte des données financières. Quand sont-elles disponibles ? Comment les récupérer ? Comment les intégrer facilement dans mon outil de prévision ?
Un TMS efficace sait répondre à ces questions et est en mesure de collecter toutes les données à prendre en compte pour élaborer une prévision de trésorerie efficace : paiements, opérations financières, avis d’opérés, budgets de trésorerie conçus manuellement, etc. Fini la galère pour trouver une information, les délais pour obtenir un fichier, les erreurs de saisie ou les conversions de format laborieuses ! Avec une solution d’automatisation, toutes les données nécessaires à l’élaboration de vos prévisions sont regroupées en un seul endroit, facilement visibles, accessibles en temps réel et opérationnelles. Certains logiciels sont suffisamment flexibles pour vous permettre d‘affiner vos prévisions ou les modifier en fonction du réalisé ou d’aléas financiers. Vous avez la possibilité de simuler des prévisions selon plusieurs scénarios, d’y appliquer des hypothèses d’évolution, et même de faire glisser vos prévisions à partir d’un exercice antérieur.
Il ne suffit pas d’agréger une masse de données financières, encore faut-il savoir en tirer le meilleur profit. Pour analyser ses prévisions, les fonctions d’automatisation et de digitalisation sont souvent enrichies d’un concepteur automatique de reportings personnalisables et facilement partageables. Ceux-ci sont paramétrables pour évoluer selon les besoins, les aléas et offrir de multiples axes d’analyse et vues graphiques grâce aux fonctions de Business Intelligence sur lesquelles ils s’appuient.
En matière de prévision de trésorerie, on évoque de plus en plus le Machine Learning sur lequel s’appuie l’Intelligence Artificielle qui semble être promis à un bel avenir. Si l’utilisation est naissante dans le domaine, les progrès confirment qu’elle contribuera probablement à un grand changement pour les équipes de trésorerie, ou du moins pour celles qui seront passées à l’automatisation !
