Récemment, un lecteur me posait la question suivante:
Comment développer un outil Excel qui répondra à des besoins complexes tout en étant accessible et simple à comprendre, à utiliser et à maintenir?
En effet, je constate que beaucoup d’entreprises perdent un temps fou dans la création et la mise à jour de leurs outils Excel, en plus d’être régulièrement aux prises avec des erreurs de calculs importantes et/ou des outils inutilisés. Par exemple, il n’est pas rare de voir que les analystes financiers, qui ont été embauchés pour leurs compétences analytiques, se retrouvent finalement à “taponner” des fichiers Excel à longueur de journée. Je me demande souvent quelle est la plus-value d’une telle embauche. Donc, pour moi, l’élément primordial est de confier la tâche de l’élaboration d’outils Excel seulement aux rares ressources internes qui ont non seulement la capacité de créer de tels outils et de les maintenir mais dont c’est aussi la vocation dans l’entreprise ou alors d’embaucher une ressource externe dont c’est l’expertise première. Trop souvent, ce que j’observe, c’est que les entreprises vont développer des outils Excel rapidement pour répondre à un besoin pressant et vont alors se contenter d’outils médiocres, qui seront souvent difficiles à utiliser par les autres usagers et qui seront vites rangés aux oubliettes puisque non performants et difficiles à modifier. Des outils Excel, ça se planifie!
MEILLEURES PRATIQUES D’AFFAIRES
Si vous êtes un lecteur assidû de Mon Cher Watson, vous savez déjà que je suis experte en modélisation financière dans Excel. Toutefois, j’utilise rarement le terme “financier”. Je préfère utiliser le terme “modélisation d’affaires” puisque certains des modèles que j’élabore dans Excel n’ont pas d’impacts financiers comme tel. Par exemple, je peux développer un outil pour mesurer le taux d’occupation de la main-d’oeuvre directe au cours d’une année. Dans ce cas précis, il n’y a pas de “dollars” rattachés aux prévisions mais les principes de base de la modélisation financière s’appliquent néanmoins.
Donc, ce qui est primordial, c’est de développer ses outils Excel selon les meilleures pratiques d’affaires. Si on respecte ces meilleures pratiques d’affaires, il est fort à parier que les utilisateurs de l’outil auront plus de facilité à le comprendre et à y naviguer. De plus, l’outil risque d’être beaucoup plus performant et capable de traiter des situation complexes. Enfin, l’outil ainsi développé devrait être protégé de toute “fausse manoeuvre”.
Pour en savoir davantage sur mes meilleures pratiques d’affaires en modélisation (financière ou opérationnelle) dans Excel, je vous invite à consulter ceci:
Modélisation financière dans Excel: Meilleures pratiques d’affaires (1 de 6)
Modélisation financière dans Excel: Meilleures pratiques d’affaires (2 de 6)
Modélisation financière dans Excel: Meilleures pratiques d’affaires (3 de 6)
Modélisation financière dans Excel: Meilleures pratiques d’affaires (4 de 6)
Modélisation financière dans Excel: Meilleures pratiques d’affaires (5 de 6)
Modélisation financière dans Excel: Meilleures pratiques d’affaires (6 de 6)
Un des points les plus importants des meilleures pratiques d’affaires est la documentation de l’outil, qu’il ne faut surtout pas mettre de côté.
FORMATION
À mon avis, en entreprise, afin de s’assurer que les “créateurs” d’outils Excel respecteront les meilleures pratiques d’affaires et que les “utilisateurs” de ces outils les comprendront parfaitement, il faut absolument leur offrir une formation appropriée. C’est comme ça qu’on pourra s’assurer d’une certaine “standardisation” des outils dans l’entreprise, ce qui facilitera la compréhension de tous et chacun et le transfert des outils d’une personne à l’autre. De plus, une uniformisation des outils et des connaissances permettra aux outils développés d’être utilisés plus longtemps.
En effet, en entreprise, trop souvent on se désintéresse de l’aspect formation et uniformisation des connaissances de base. Cela fait en sorte que par moments, on embauche des ressources qui sont fortes en Excel et qui créent des outils performants mais difficiles à utiliser par l’utilisateur lambda. Quand ces ressources quittent l’entreprise, l’outil devient inutilisé puisque difficile à comprendre et à mettre à jour. À l’inverse, on embauche parfois des ressources si peu qualifiées en Excel qu’elles arrivent à freiner le bon fonctionnement d’un département.