Alors que les entreprises subissent une pression croissante pour mesurer leur création de valeur à long terme, leur principal défi est de tirer des informations signifiantes de leurs données.
Par le passé, une entreprise pouvait mettre en évidence sa valeur auprès de ses actionnaires dans son rapport annuel grâce à un carnet de commandes rempli, un bilan financier sain et des dividendes attractifs. Cependant, les choses ont évolué au cours de ces dernières années. Les entreprises doivent désormais démontrer leur valeur à un niveau plus large.
Nous observons actuellement une transition d’un capitalisme des actionnaires (où la priorité absolue pour les actionnaires est de préserver la valeur) vers un capitalisme des parties prenantes, où l’objectif est de démontrer que l'entreprise crée de la valeur à long terme, à une audience bien plus large. Cette nouvelle audience inclut les clients, les collaborateurs, les investisseurs ou encore les régulateurs.
Qu’il s’agisse d’un changement initié par une génération Y poussant en faveur d'une approche plus responsable et sociale de l’entreprise ou d'une conséquence de l’effondrement d’entreprises de premier plan, les priorités ont changé. Il n’est plus seulement question de maximisation des bénéfices. La transparence, la durabilité et l’inclusion constituent des indicateurs de réussite générale de plus en plus importants.
Dans le cadre de l’évaluation de la valeur à long terme, l’absence de prise en compte de ces éléments pourrait se répercuter sur l’investissement, le recrutement, la réputation et, à terme, la productivité et les bénéfices. Nous vivons dans un monde toujours plus engagé, où les parties prenantes exigent davantage d’informations, dans un spectre plus large. Et, dans cette ère digitale, elles veulent que ces données soient actualisées en permanence et faciles d'accès.
Niveaux de données
D’après le projet Embankment Project for Inclusive Capitalism (EPIC), les indicateurs clés de performance (KPI) utilisés pour mesurer la valeur à long terme seront de plus en plus basés sur quatre piliers essentiels : les talents, l'innovation et les tendances de consommation, la société et l'environnement, et la gouvernance. Les parties prenantes souhaitent comprendre comment ces KPI peuvent façonner la planification stratégique, la gestion du risque, la rémunération des cadres, les opérations durables, la croissance et la valeur à long terme de l’entreprise. Les parties prenantes souhaitent comprendre comment ces KPI peuvent façonner la planification stratégique, la gestion du risque, la rémunération des cadres, les opérations durables, la croissance et la valeur à long terme de l’entreprise.
Cependant, la capacité à traiter les énormes volumes de données disponibles et à en tirer des informations signifiantes constituent des enjeux majeurs pour les entreprises qui tentent d'évaluer leur valeur à long terme. Pour avoir une idée de l’ampleur de ce défi, sachez que la quantité de données dans notre monde digital double tous les deux ans1.
L’intelligence artificielle (IA) pourrait bien changer la donne dans ce contexte, puisqu'elle est capable d’extraire de la signification de ces données et d’identifier des indicateurs pertinents, . Grâce à cette technologie, l’analyse de quantités colossales d’informations pourrait être à la fois instantanée et personnalisée.
Le data mining peut faciliter l’analyse de grands volumes de données ainsi que la classification des informations. Par exemple, cette technologie peut être utilisée dans le but d’analyser un grand nombre de brevets et de les classer en « groupes qualitatifs » : progressifs, adjacents, perturbateurs, et ainsi de suite. L’analyse prédictive peut, quant à elle, intervenir dans l’analyse du comportement du marché et des consommateurs afin de fournir des tendances et des prévisions.
La possibilité pour les entreprises de pouvoir recourir à cette technologie afin de mesurer en temps réel certains aspects de leurs activités, tels que la valeur financière, la production, la performance du personnel, la gestion des coûts ou encore la durabilité, constitue une avancée majeure. Par le passé, l’évaluation de la valeur était extrêmement coûteuse et chronophage. Les données fournies aux analystes étaient de qualité inégale et le processus n’était souvent ni encadré ni structuré. À l’avenir, les entreprises seront capables d’utiliser des KPI en temps réel, et d’avoir accès à des résultats instantanés.
L’IA comme catalyseur
L’IA n'est pas la « solution miracle », mais tout simplement un catalyseur pour la création et l’analyse de nouvelles mesures.
De plus, les entreprises sont encore à un stade très précoce de l’élaboration de leur approche vis-à-vis des indicateurs de valeur à long terme. Elles doivent trouver le bon équilibre entre KPI tactiques et stratégiques, opérationnels et financiers, instantanés et anticipatifs.
À l’heure actuelle, la principale interrogation concerne le niveau de préparation des entreprises vis-à-vis de l’utilisation de nouveaux indicateurs pour la gouvernance d’entreprise, la confiance du consommateur, l’innovation, les talents ou encore l’environnement, entre autres. De nombreuses organisations ne disposent pas encore des outils adaptés, des capacités de recherche et d’agrégation des données ou des systèmes de reporting nécessaires.
