Modèles de Prévision Financière : Guide Complet
Pour réussir dans l'environnement commercial moderne, complexe et compétitif, il faut adopter une stratégie tournée vers l'avenir. En s'appuyant sur la performance historique, la recherche de marché et les tendances actuelles, les modèles de prévision financière fondés sur les données peuvent aider les entreprises à acquérir un avantage concurrentiel.
Il existe de nombreux modèles de prévision parmi lesquels choisir et encore plus de solutions logicielles pour les mettre en œuvre. Dans ce guide, je vais décomposer quelques modèles de prévision utiles – et expliquer comment vous pouvez les utiliser pour prendre l’avantage dans votre secteur.
Qu’est-ce qu’un modèle de prévision ?
Les modèles de prévision sont des outils utilisés pour prédire les performances futures en se basant sur les données historiques et actuelles. Dans le monde des affaires et de la finance, le terme "prévision" fait presque toujours référence à la prévision financière.
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Un modèle de prévision utilise une méthodologie statistique, ou des formules et hypothèses, afin de prévoir la performance future, y compris le chiffre d'affaires, la demande client et les taux de résiliation.
Plus précisément, ces modèles sont utilisés pour déterminer comment les changements de certaines variables et paramètres sont susceptibles d’influencer la performance (contrairement aux budgets, qui vous aident à affecter vos flux de trésorerie). Par exemple, une chaîne de restaurants pourrait employer un modèle afin de déterminer comment la modification des heures d'ouverture d'un établissement ou des schémas saisonniers impactera les revenus des ventes.
Il existe toutes sortes de modèles de prévision (détaillés plus bas), mais ils poursuivent tous le même objectif : utiliser des données historiques, des hypothèses et les tendances actuelles pour prédire la performance future.
Ces outils peuvent être appliqués à une infinité de scénarios potentiels et sont essentiels pour les équipes finances, marketing et direction. Pour le reste de ce guide, je vais mettre de côté les autres usages et me concentrer explicitement sur les modèles de prévision financière.
Méthodes de prévision
Choisir le bon type de technique de modélisation (et le modèle de prévision précis) est très important. Cependant, avant de pouvoir choisir, vous avez besoin d'informations de base concernant ces modèles et leur fonctionnement.
Il existe deux grandes catégories de modèles de prévision : quantitatifs et qualitatifs.
Méthodes de prévision qualitative
La prévision qualitative s'appuie sur les avis d'experts et le jugement. Ces méthodes sont :
- Subjectives par nature
- Non fondées sur des données ou tendances passées
- Utilisées pour analyser des données non numériques
Les méthodes qualitatives sont utilisées lorsque le sujet de l’analyse ne peut pas être mesuré ni compté. Par exemple, si une entreprise souhaite comprendre les motivations et croyances qui guident le comportement des consommateurs et influencent leurs décisions d’achat, aucune donnée quantitative ne pourra révéler ces éléments. La prévision qualitative s’appuie sur les opinions personnelles, la recherche et les études.
Méthodes de prévision quantitative
La prévision quantitative utilise les tendances numériques issues des données historiques pour prévoir la performance future. Les modèles quantitatifs :
- Sont plus objectifs par nature
- S'appuient sur des données historiques (par exemple : chiffre d'affaires, effectif, etc.)
- Analysent des données numériques
Au sein de la catégorie quantitative, il existe deux sous-catégories supplémentaires :
Séries temporelles
Les modèles de séries temporelles se concentrent sur les schémas et leurs variations, en s'appuyant sur des données historiques.
Par exemple, une entreprise qui se prépare à lancer ses activités dans un nouveau pays pourrait utiliser les données issues d’un précédent lancement (y compris les chiffres de vente, les tendances du personnel, etc.) pour élaborer un budget pour le nouveau lancement.
Associatif/causal
Les modèles associatifs, également appelés modèles causals, sont plus avancés et se concentrent sur de multiples sources d’informations très raffinées et spécifiques. Ils utilisent des données passées et excellent dans la capacité à réunir des données apparemment disparates et à les relier à l’objectif du modèle de prévision.
Elles peuvent également être utilisées pour établir des liens d’association entre les indicateurs financiers d’une entreprise et des variables externes. Par exemple, un fabricant d’appareils électroménagers pourrait élaborer un modèle qui prédit les ventes d’appareils en fonction du nombre de nouveaux permis de construire dans une région donnée.
Ci-dessous, je vais passer en revue les bases de certains des modèles de prévision les plus courants utilisés aujourd’hui par les entreprises.
Modèles quantitatifs de prévision courants
Les modèles de prévision quantitatifs s’appuient sur des données passées pour faire des prédictions sur l’avenir.
Par exemple, un détaillant pourrait examiner les données de ventes du quatrième trimestre des trois dernières années pour prédire le volume des ventes pendant la haute saison des achats.
Si vous ne disposez pas de données internes (par exemple, si vous êtes un tout nouveau détaillant), il est cependant possible d’utiliser la prévision quantitative — il vous suffirait d’avoir accès à des données comparables issues de votre secteur.
Dans le domaine de la prévision quantitative, il existe plusieurs modèles populaires à utiliser — je vais les expliquer ci-dessous.
Séries chronologiques
Les modèles de séries chronologiques sont utilisés lorsqu’il existe plusieurs années de données. Ils sont particulièrement utiles lorsque les relations entre les points de données (prix moyen et volume des ventes, par exemple) sont relativement stables et que les tendances sont facilement identifiables.
Par exemple, une entreprise peut choisir de recourir à des modèles de séries chronologiques pour projeter la croissance d’une gamme de produits existante.
Supposons que la gamme de produits en question ait été lancée il y a quatre ans et ait connu une croissance régulière depuis. L’entreprise pourrait alors utiliser ces données et appliquer un modèle de séries chronologiques pour prédire quel pourrait être le volume des ventes l’année prochaine (ou plusieurs années à l’avenir).
Droite de tendance
La modélisation en droite de tendance est une technique simple qui fournit des estimations de revenus futurs ou d’autres indicateurs financiers en tenant compte des chiffres passés et en supposant que ces tendances vont se poursuivre.
Par exemple, si une entreprise a enregistré une croissance annuelle des ventes de 3,6% au cours des quatre dernières années et s’attend à ce que la tendance actuelle se poursuive, elle peut utiliser un modèle de droite de tendance pour prédire le chiffre d’affaires que l’entreprise est susceptible de générer à l’avenir.
Comme son nom l’indique, le modèle de droite de tendance suppose des évolutions constantes et prévisibles. Il est simple, mais peut être un bon point de départ pour prévoir un éventail d’indicateurs financiers et de scénarios.
Quelle est la différence entre la prévision par séries chronologiques et la modélisation en droite de tendance ?
Les modèles de séries chronologiques sont généralement utilisés pour comprendre les cycles de tendance, les fluctuations cycliques et la saisonnalité, tandis que la modélisation en droite de tendance sert le plus souvent à prévoir une croissance (ou une baisse) stable.
Imaginez les prévisions par séries chronologiques comme un cercle ou une spirale autonome ; et la droite de tendance comme… une droite, tout simplement !
Moyenne mobile
Le modèle de moyenne mobile est quelque peu similaire au modèle de droite de tendance décrit ci-dessus, mais il travaille avec des ensembles de données plus petits et se concentre sur des périodes de court à moyen terme.
Les entreprises peuvent utiliser des modèles de prévision à moyenne mobile pour anticiper la demande pendant les fêtes, par exemple. L’entreprise pourrait alors examiner les chiffres de chiffre d’affaires à moyenne mobile du quatrième trimestre de 2019, 2020, 2021 et 2022, respectivement.
Elles peuvent appliquer une formule simple pour arriver à la moyenne mobile :
(A1 + A2 + A3 + A4) / N
où
A = Moyenne sur une période spécifique
et
N = Nombre total de périodes
L’entreprise peut alors utiliser cette moyenne mobile pour établir une prévision des chiffres de ventes attendus pour les fêtes de cette année.
Cette formule nécessite de disposer d’un jeu de données solide ; dans l’exemple ci-dessus, on utilise quatre années de données. Mais il est important de noter qu’elle ignore les données de ventes hors quatrième trimestre, qui sont en grande partie inutiles lorsqu’on prévoit uniquement les ventes des fêtes.
Lissage exponentiel
Les modèles de lissage exponentiel sont similaires aux modèles de moyenne mobile, mais ils appliquent une méthodologie de pondération qui donne plus d’importance aux données récentes.
Par exemple, reprenons l’exemple mentionné plus haut. L’entreprise dispose de quatre années de données historiques sur les ventes pendant la période des fêtes — mais elle a connu une croissance constante au cours de cette période.
Ainsi, les données des années les plus anciennes sont moins pertinentes que les données plus fraîches des deux dernières années.
Les modèles de lissage exponentiel attribuent un poids plus élevé aux données les plus récentes. Ceci est utile car cela permet aux entreprises d’adapter leurs prévisions afin de prendre davantage en compte les tendances des données les plus récentes.
Bien qu'il puisse être tentant d'utiliser des données plus anciennes si elles présentent un tableau plus flatteur (des valorisations de 2021 contre des valorisations de 2022, par exemple ?), il est impératif d'utiliser les données les plus appropriées pour avoir une bonne idée de ce qui vous attend.
Projection des tendances
La projection des tendances ajuste une ligne de tendance à une équation mathématique, puis utilise cette équation pour projeter cette ligne de tendance dans le futur.
Un modèle de projection de tendance examine des données passées — comme les chiffres de ventes durant les week-ends, les jours de semaine ou des saisons spécifiques, par exemple — pour faire des prévisions sur la demande future à ces moments-là.
Il peut être appliqué d'une manière similaire au modèle linéaire simple, selon les ensembles de données avec lesquels vous travaillez. Il existe plusieurs sous-catégories dans les projections de tendances, notamment les logarithmes, les polynômes et la méthode de la pente caractéristique.
Modèles associatifs
Les modèles associatifs, également appelés modèles causals, relient un certain indicateur commercial (comme le chiffre d'affaires) à une variable indépendante distincte (comme la croissance de la population dans une ville).
Les modèles causals sont utiles pour relier les attentes des opérations commerciales futures à des variables distinctes, aussi bien à l'intérieur qu'à l'extérieur de l'entreprise.
Par exemple, le propriétaire d'un food truck pourrait utiliser un modèle pour prédire la demande lors d'une fête d'été en se basant sur les prévisions météorologiques du week-end. À l'inverse, une société de développement immobilier pourrait utiliser la modélisation causale pour prévoir la demande future de maisons neuves dans une communauté, en fonction de la croissance démographique prévue dans la région.
Cela étant dit, les modèles associatifs peuvent également être utilisés pour prévoir une certaine variable basée sur sa connexion à d'autres variables connexes. Par exemple, une entreprise pourrait utiliser la modélisation causale pour prévoir la marge bénéficiaire estimée résultant d'une augmentation des dépenses publicitaires.
Par définition, les modèles associatifs sont plus complexes que les modèles de séries chronologiques.
Les modèles associatifs peuvent être utilisés pour intégrer des données externes et tenter d’établir une relation entre un indicateur commercial relativement standard (par exemple, le chiffre d’affaires) et un indicateur que de nombreuses entreprises ne prendraient même pas en compte (par exemple, le revenu annuel moyen des ménages d’une ville).
Bien qu'ils soient plus complexes, les modèles causals peuvent s'avérer extrêmement utiles pour élaborer des prévisions plus précises — et garder une longueur d'avance sur la concurrence.
Régression linéaire simple
La régression linéaire simple aide les entreprises à examiner comment une variable dépendante (comme le chiffre d’affaires) est corrélée à une variable indépendante (comme le montant consacré à la publicité).
Ou, pour reprendre l’exemple des données externes, la régression linéaire simple pourrait être utilisée pour déterminer comment une variable dépendante (comme le chiffre d’affaires par point de vente) est corrélée à une variable indépendante (comme le revenu des ménages dans un département donné).
La régression linéaire simple peut être visualisée en traçant un graphique linéaire avec une mesure sur l'axe Y et une autre sur l'axe X. Mais, comme son nom l’indique, il faut garder l’analyse simple : ces modèles ne permettent de comparer que deux variables.
Régression linéaire multiple
Comme vous pouvez l’imaginer, la régression linéaire multiple s’appuie sur la régression linéaire simple en ajoutant plusieurs variables commerciales à l’équation.
Il existe toujours une seule variable dépendante (par exemple, le chiffre d’affaires), mais il peut y avoir plusieurs variables indépendantes, provenant de sources de données internes, externes ou des deux.
La régression linéaire multiple est complexe et nécessite généralement un logiciel d'analyse statistique. De plus, les données utilisées (nombre d’éléments, durée de l’analyse, choix faits lors du nettoyage des données) sont essentielles pour établir la fiabilité de la formule de régression obtenue.
L’utilisation de la prévision par régression linéaire vous demande de regarder de façon critique les résultats, afin de tenir compte des variables qui n’ont pas été capturées par les données utilisées dans la régression, et de déterminer si ces variables manquantes pourraient conduire le modèle à surestimer ou sous-estimer l’influence d’une variable indépendante.
Modèles qualitatifs courants de prévision
Les modèles de prévision qualitatifs exploitent des données subjectives et qualitatives. Ils sont souvent utilisés lorsqu’il n’existe pas de données quantitatives disponibles.
Par exemple, un modèle qualitatif peut dépendre des apports d’un expert ou des résultats d’une enquête menée auprès de clients potentiels.
La prévision qualitative est de nature plus subjective, mais elle reste très utile—surtout dans les situations où il n’existe pas de données solides sur lesquelles s’appuyer. PS : je trouve toujours étrange que « données » soit un pluriel.
Enfin bref.
Tous les modèles de prévision qualitative nécessitent une forme de collecte de données (entretiens avec des experts, panels, enquêtes, etc.), mais diffèrent quant à la façon dont ces données sont recueillies puis utilisées pour élaborer des prévisions. Ils sont généralement moins utiles pour les prévisions financières, car on avance un peu à l’aveugle avec tous ces modèles ; certains sont simplement plus précis que d’autres.
Méthode Delphi
Vous avez déjà entendu parler de l’Oracle de Delphes ? Sa mission était de faire des prédictions sur l’avenir - pas si différent que ça d’un directeur financier... non ?
Oui, vous avez le droit de commencer à vous surnommer l’Oracle de votre entreprise. Non, vous ne pouvez pas dire que je vous y ai autorisé.
La méthode Delphi s’appuie sur les avis d’experts, en utilisant généralement un petit groupe de spécialistes du sujet. Par exemple, une société d’enseignement privée peut consulter un groupe de professeurs pour recueillir des données sur les habitudes des étudiants.
Dans la méthode Delphi, les experts sont interrogés pour collecter des données. Point crucial, chaque expert est interrogé individuellement, puis les données sont agrégées par la suite. Cela permet d’éviter les biais de groupe et d’assurer une totale liberté d’expression.
La méthode Delphi utilise des « tours » ou cycles de collecte de données. Le premier tour est individuel, mais les tours suivants se font en groupe. Les réponses de chaque expert sont partagées avec l’ensemble du groupe, ouvrant la discussion. Les experts peuvent modifier leurs opinions ou estimations lors des tours suivants.
Puisque la méthode Delphi fait généralement appel à des petits groupes d’experts, il est important de choisir les bonnes personnes à interroger, car la qualité des données dépend entièrement de leur expertise.
Étude de marché
Je parie que vous n’avez jamais entendu parler de celle-ci auparavant— hé, je vous vois lever les yeux au ciel !
L’étude de marché est une méthode de prévision très courante utilisée par les entreprises pour récolter l’avis des clients potentiels. Par exemple, un fabricant alimentaire lançant une nouvelle marque de crème glacée faible en calories peut interroger ses clients sur leurs objectifs de perte de poids et choix alimentaires via un sondage en ligne.
L’étude de marché repose souvent sur le volume, donc plus vous obtenez de réponses du public, mieux c’est.
L’étude de marché peut être réalisée par téléphone, email, SMS, entretiens en personne, etc. Cela se fait souvent avec l’aide de cabinets d’études de marché, qui s’occupent des entretiens et du recueil des données.
Consensus de panel
Le consensus de panel utilise un groupe de discussion réunissant des experts et des employés. On utilise souvent un panel composé d’employés de tous les niveaux de l’entreprise plutôt que uniquement de cadres supérieurs.
Chose unique, cette méthodologie combine—et accorde le même poids—aux avis des véritables experts et des « semi-experts ». Par exemple, une équipe cherchant à anticiper la demande saisonnière pour une boisson aromatisée peut inclure du personnel de la vente, du marketing, voire du rayon en magasin.
Comme son nom l’indique, le panel doit parvenir à une estimation de consensus. Le groupe peut échanger des avis et débattre, mais doit finalement arriver à un accord.
Prévision visionnaire
La prévision visionnaire repose sur les intuitions et opinions d’une seule personne – j’ai trouvé cela curieux que celle-ci ne s’appelle pas la méthode Delphi, étant donné qu’il ne s’agit que d’une personne… mais bon, elle avait l’aide des dieux (et personne ne m’a demandé mon avis).
Le visionnaire en question peut être vous, un autre membre de votre équipe de direction, un consultant externe ou un expert du secteur.
Puisque ce modèle de prévision repose sur une seule et unique personne, il est sujet au biais de confirmation, et s’utilise donc de préférence en complément d’autres méthodes.
Méthode composite de la force de vente
La prévision par méthode composite de la force de vente se concentre sur la collecte de données qualitatives auprès des commerciaux. Elle s’appuie en général sur l’avis de plusieurs membres de l’équipe ; idéalement, ceux impliqués dans le type de ventes liées au produit concerné.
Par exemple, si un constructeur automobile envisage un nouveau modèle, il peut réaliser une enquête auprès de son équipe commerciale afin de collecter des informations sur l’avis des clients, leurs besoins, questions courantes, budgets, etc.
L’idée ici est que les représentants ont une expérience concrète du contact avec les clients (et savent ce qui motive réellement les ventes) et qu’ils ont ainsi des perspectives plus précieuses sur le comportement et les attentes réelles de la clientèle.
La méthode composite de la force de vente peut aussi être utile pour identifier des tendances régionales ou locales.
Bien que la liste ci-dessus ne soit pas exhaustive, elle couvre bon nombre des modèles de prévision les plus couramment utilisés. Ceci dit, certains sont évidemment plus populaires que d’autres.
Quels sont les modèles de prévision les plus courants ?
Dans l'ensemble, la modélisation des séries chronologiques (notamment les modèles de tendance linéaire et de moyenne mobile) est la plus couramment utilisée.
Cela s'explique en partie par le fait que les modèles de séries chronologiques permettent de réaliser des prévisions plus objectives, basées sur des données historiques. Ils ne dépendent pas de l'avis d'experts ou des retours clients, qui peuvent être changeants et sujets à des biais. Au lieu de cela, ils utilisent des données concrètes pour construire des modèles fiables de performances futures.
Ces modèles sont également populaires car ils sont relativement simples à utiliser et ne nécessitent souvent aucun logiciel spécialisé. Certains logiciels que vous utilisez déjà, comme votre système de planification des ressources d'entreprise, disposent probablement de ces fonctionnalités de modélisation statistique intégrées. La modélisation en trend linéaire peut même être faite manuellement dans Excel relativement facilement.
La modélisation associative (causale) est également couramment utilisée, mais elle est un peu plus complexe et requiert souvent un logiciel ou un certain niveau de formation. Elle est particulièrement utile pour suivre les relations entre des variables très distinctes, qu'il s'agisse d'une seule variable indépendante (régression linéaire simple) ou de plusieurs (régression linéaire multiple).
En ce qui concerne les modèles de prévisions qualitatives, l'étude de marché reste la plus courante. De nombreuses entreprises mènent des enquêtes et recueillent les avis de leurs clients afin d'utiliser ces données pour éclairer leurs décisions stratégiques futures. D’autres choisissent de confier à des cabinets d'étude de marché externes la réalisation d'enquêtes clients plus approfondies.
Pourquoi la prévision est-elle importante ?
Comme je l'ai mentionné au tout début de cet article, la prévision est essentielle pour vous éviter :
- De perdre des investisseurs, puis
- De vous faire licencier
Je plaisante. Enfin, presque.
La prévision est importante car elle permet aux entreprises de planifier le futur. L’idée derrière la prévision est de rassembler des informations provenant de différentes sources, puis d'utiliser ces éléments pour prendre de meilleures décisions.
Par exemple, une entreprise qui fournit aux détaillants des produits spécialisés peut utiliser un modèle de prévision pour anticiper la demande lors de la période chargée des fêtes de fin d’année. Leurs efforts de modélisation pourraient ainsi améliorer l'estimation de la demande, leur permettant d'augmenter et d’adapter les niveaux de stock pour répondre à la demande saisonnière.
Ou bien, une société peut choisir d’utiliser un modèle de prévision pour analyser l'impact financier de différents niveaux de prix ou stratégies de vente envisagées pour un prochain lancement de produit. Ces efforts peuvent être associés à des prévisions de demande saisonnière afin de déterminer non seulement la meilleure stratégie de vente, mais aussi le meilleur moment pour lancer les ventes saisonnières et les promotions.
En fin de compte, quel que soit l’indicateur examiné, l’idée de la prévision est d’obtenir un aperçu des tendances à venir ou des mesures financières pour se préparer à affronter l'avenir.
Comment utiliser les modèles de prévision
Chaque modèle de prévision est utilisé de manière différente. Mais la démarche générale est la suivante :
- Soyez clair sur votre objectif. Votre objectif est-il de déterminer quand vous devrez lever un prochain tour de financement ? Dans ce cas, concentrez-vous sur la prévision de la trésorerie et effectuez des hypothèses prudentes.
- Sélectionnez le modèle adapté. J'ai évoqué des cas d’usage spécifiques pour les modèles de prévision financière mentionnés plus haut. En pratique, de nombreuses entreprises utiliseront plusieurs modèles, mais il est utile de commencer par un ou deux modèles ciblés.
- Collectez les données. Les modèles quantitatifs utiliseront des données historiques (généralement les informations financières de l'entreprise), tandis que les modèles qualitatifs s'appuieront sur des données subjectives recueillies auprès des clients ou d'experts du secteur.
- Construisez le modèle. Ce processus varie grandement selon le modèle retenu. Beaucoup de modèles peuvent être configurés dans Excel ou d'autres outils largement accessibles. D'autres peuvent nécessiter des logiciels statistiques ou de prévision spécialisés.
- Déterminez votre niveau de confiance. Les intervalles de confiance servent à exprimer l’incertitude d’une prévision. Les intervalles les plus courants sont de 90 %, 95 % et 99 %. Plus le niveau de confiance est élevé, plus la prévision est fiable. Comme on peut s’y attendre, plus les données sont objectives, plus le niveau de confiance est élevé.
- Mettez le modèle en œuvre. Déployez ensuite le modèle en appliquant le protocole recommandé pour ce type de modèle, tout en vous appuyant sur les données les plus pertinentes disponibles.
- Analysez les résultats. Comparez les résultats trouvés avec d'autres estimations ou prévisions éventuellement déjà réalisées. Vous pouvez également utiliser les mêmes données avec d'autres modèles pour détecter d’éventuelles différences.
Certaines méthodes de prévision nécessitent une expertise avancée en statistiques ou en prévision financière, tandis que d'autres sont beaucoup plus simples à utiliser. En fin de compte, les complexités et défis liés à la prévision dépendent du modèle choisi ainsi que de la quantité et de la qualité des données avec lesquelles vous travaillez.
Quels logiciels sont utilisés pour la prévision ?
De nombreux types de logiciels peuvent être utilisés pour la prévision, allant des simples tableurs jusqu’aux outils basés sur l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique.
Même si de nombreux modèles financiers peuvent être élaborés sur Microsoft Excel ou Google Sheets, beaucoup nécessitent un logiciel ERP, un logiciel EPM, ou un autre logiciel spécialisé.
Avant d’investir dans un nouveau logiciel, pensez à vérifier les fonctionnalités de vos outils actuels. Certains logiciels de gestion des stocks intègrent des fonctions de prévision de la demande et d’autres outils pour aider à planifier les niveaux de stock. De plus, votre solution de paie pourrait inclure des fonctionnalités de prévision de la main-d'œuvre.
Pour la prévision qualitative, il existe peu d’options logicielles qui valent la peine d’être envisagées, car la plupart des entreprises font appel à des cabinets de recherche et des consultants spécialisés dans la réalisation et la publication d’études de marché.
Au final, puisqu’on englobe beaucoup de réalités différentes sous le terme « prévision », il existe de nombreuses solutions logicielles qui peuvent être utilisées, mais un logiciel de prévision offre des avantages spécifiques à votre entreprise.
Les modèles de prévision peuvent donner un avantage à votre entreprise
Savoir quand, où et comment utiliser la prévision financière peut donner un avantage aux entreprises.
Avec des modèles de prévision appropriés et des données fiables, les entreprises peuvent préparer des budgets plus précis, affiner leurs objectifs et stratégies concurrentielles et être mieux préparées pour l’avenir.
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