6 outils de contrôle de gestion pour mieux piloter sa performance

Rédigé par : Arnaud Decarra
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outils de contrôle de gestion

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L'essentiel à retenir :

Le contrôle de gestion repose sur six outils fondamentaux : les outils prévisionnels, la comptabilité générale, la comptabilité analytique, le contrôle budgétaire, le tableau de bord et le reporting. Ces instruments permettent de planifier les stratégies, piloter les performances et communiquer les résultats aux décideurs. L'intelligence artificielle transforme désormais ces pratiques grâce à l'automatisation du reporting, les analytics prédictifs et l'intégration API.

 

L'objectif principal du contrôle de gestion est de piloter la performance d'une entreprise. Système d'échange d'informations, il fait le lien entre les différents services et organes de l'entreprise. Le contrôleur de gestion manipule de multiples données pour les centraliser, les synthétiser et les interpréter. Pour l'aider à la décision, il traduit ensuite ses constats en recommandations concrètes à l'attention des organes de direction.

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Il est donc nécessaire que le contrôleur de gestion soit équipé d'outils puissants et fiables de collecte et de traitement de l'information comme :

  • Des outils de traçage de l'activité.
  • Des outils d'anticipation des changements.
  • Des outils de comptabilité.
  • Des outils de contrôle.
  • Des outils de pilotage.
  • Des outils de communication de données.

De manière générale, trois grandes activités existent dans le contrôle de gestion.

  • La planification : permet l'élaboration des prévisions de ventes et la définition de la stratégie.
  • Le pilotage : sert à mesurer et à analyser les résultats en s'assurant qu'ils répondent bien aux objectifs fixés.
  • La communication et les recommandations : permettent, quant à eux, de faire remonter l'information aux managers en leur proposant des actions à mettre en place.

outils de contrôle de gestion

 

 

1 - Les outils prévisionnels

Les outils prévisionnels sont essentiels à la création d'une nouvelle entreprise, mais doivent être également utilisés dans le temps afin d'écarter d'éventuelles difficultés et pour anticiper les changements. Ils sont garants de la pérennité de l'entreprise et constituent un levier d'amélioration de ses performances. Les outils prévisionnels se déclinent en deux catégories.

  • Les outils de gestion prévisionnelle qui, à partir de données historiques, envisagent des prévisions futures. Elles seront utilisées par la production pour identifier les quantités à fabriquer ainsi que les charges et les moyens nécessaires à court, moyen et long terme.
  • Les outils budgétaires : avec le budget prévisionnel, l'entreprise traduit les actions à entreprendre en éléments financiers. Il établit un rapport entre les objectifs et les moyens mis en œuvre pour les accomplir.

Les outils de gestions prévisionnels planifient les actions et objectifs de l'entreprise. Ils existent à trois niveaux :

  • Les plans stratégiques, qui définissent les objectifs de l'entreprise sur le long terme, c'est une vision globale pour l'avenir.
  • Les plans opérationnels, qui déclinent les objectifs généraux en actions à mener pour les atteindre.
  • Les programmes d'action annuelle, qui sont la concrétisation pour chaque service des actions et objectifs définis par les plans.

 

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    2 - La comptabilité générale

    La comptabilité générale représente une obligation légale et constitue la première source de données pour la gestion de l'entreprise. Elle ne permet cependant pas d'avoir de vision précise sur les coûts ou sur la rentabilité. Cette activité comptable permet d'avoir une vue globale sur l'ensemble des flux en provenance ou à destination de l'entreprise et de les traduire sur le plan financier. Elle analyse le patrimoine de l'entreprise, et permet de les documenter efficacement via des outils de gestion automatisée des notes de frais tels que Qonto. Mais pour une utilisation optimale de la comptabilité, elle se doit d'interagir avec les services clés de l'entreprise. Outre le fait que la comptabilité générale soit une source d'informations à destination des associés, actionnaires, banques ou encore de l'administration fiscale, elle a également vocation à :

    • Comparer les performances de l'entreprise à celles des concurrents du même domaine d'activité.
    • S'assurer de l'équilibre financier grâce à l'utilisation de ratios comme le taux de marge, le taux de valeur ajoutée ou encore le taux de rentabilité net.
    • Constituer le socle de la comptabilité analytique.

     

    3 - La comptabilité analytique

    La comptabilité analytique, contrairement à la comptabilité générale, n'est pas une obligation légale, mais est un outil fortement conseillé dans la gestion d'une société. Elle présente une vue détaillée de toutes les activités de l'entreprise en identifiant l'ensemble des coûts supportés par chaque département. Cette activité permet également la gestion de certains éléments du bilan comptable comme l'évaluation des stocks. Les principales méthodes de calcul des coûts utilisées par la comptabilité analytique sont :

    • La méthode des coûts complets : repose sur la différence entre charges directes et charges indirectes.
    • La méthode des coûts partiels : utilise la distinction entre charges variables et charges invariables. Elle permet l'analyse de la contribution de chaque produit à couvrir les coûts fixes et à former le résultat.
    • La méthode du direct costing : ne retient en premier lieu que les charges variables. Il s'agit là de déterminer les coûts fixes et de les retirer de la marge sur coût variable par produit afin d'aboutir à un résultat.
    • La méthode du target costing : a pour objectif de maximiser la satisfaction client tout en minimisant les coûts pour l'entreprise. Cette méthode nécessite de faire une liste des fonctions des produits, d'en mesurer les coûts, de ne garder que les fonctions essentielles aux utilisateurs et enfin de déterminer les coûts minimums pour l'ensemble de ces fonctions.

     

    4 - Le contrôle budgétaire

    Cet outil confronte de façon périodique les données prévues et les réalisations effectives afin de mettre en évidence les écarts qui doivent mener aux actions correctives. Ces écarts peuvent être favorables dans le cas où les ventes réelles sont supérieures aux ventes budgétisées ou lorsque les dépenses réalisées sont moins importantes que les dépenses engagées. Dans les situations inverses, les écarts seront considérés comme défavorables. Il est d'usage de ne considérer que les écarts significatifs, c'est-à-dire ceux dont la valeur absolue rapportée au budget dépasse un pourcentage minimal. Ces écarts sont alors communiqués aux responsables des centres de coûts concernés, qui les analysent et identifient au mieux les raisons de ces différences. Les écarts peuvent être liés aux achats lorsque la marge est inférieure à celle qui avait été prévue ou à des délais d'approvisionnement trop longs, avec pour conséquence une rupture des stocks par exemple. Ils peuvent également être liés aux ventes lorsque :

    • Les prévisions ont été surestimées.
    • Le produit n'a pas été positionné sur le bon segment.
    • Un nouveau concurrent est entré sur le marché.

     

    5 - Le tableau de bord

    La finalité du tableau de bord est le pilotage de l'organisation grâce à des indicateurs et la communication des résultats aux managers. Ce tableau constitue l'outil clé d'aide à la prise de décision et à la définition de la stratégie de l'organisation soit dans sa globalité, soit département par département. Le tableau de bord doit mettre en évidence les résultats réels et les dysfonctionnements, mais aussi favoriser la prise de décision et le déploiement des actions de correction. Les indicateurs qui vont y figurer doivent être :

    • En accord avec la stratégie de l'entreprise.
    • Pertinents.
    • Rapides à obtenir.
    • Synthétiques.

    Les tableaux de bord peuvent être différents d'un département à l'autre, mais il demeure important de garder une certaine homogénéité dans le temps afin de pouvoir facilement comparer les résultats à différentes périodes.

     

    6 - Le reporting

    Le reporting, quant à lui, est davantage un outil de contrôle et ne permet pas la prise de décision. Il donne la possibilité à la direction d'avoir une vision globale sur un produit, une activité, un département, voire sur l'entreprise entière à un instant T. Autrement dit, les données sont ici fournies de manière « brute », sans analyse. Le reporting peut concerner différents aspects :

    • Le reporting d'activité, qui rend compte de l'activité des différents départements.
    • Le reporting RH, qui communique sur les salaires, les absences et les formations.
    • Le reporting commercial, qui traduit, entre autres, les résultats de la force de vente ou le nombre de nouveaux prospects.
    • Le reporting financier, qui rend compte de l'équilibre de la trésorerie.

     

    Comment accélérer son contrôle de gestion avec l'intelligence artificielle ?

    L'intelligence artificielle révolutionne le contrôle de gestion en automatisant les processus manuels et en apportant une précision inégalée dans l'analyse des données. Les contrôleurs de gestion peuvent désormais traiter des volumes considérables d'informations en temps réel, identifier des tendances complexes et générer des insights stratégiques qui étaient auparavant difficiles à obtenir. Cette transformation technologique permet aux équipes financières de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme le conseil stratégique et l'analyse prospective.

     

    Automatisation du reporting

    L'automatisation du reporting représente l'une des applications les plus immédiates de l'intelligence artificielle dans le contrôle de gestion. Les algorithmes d'IA peuvent collecter automatiquement les données provenant de sources multiples, les consolider et générer des rapports complets sans intervention humaine. Cette approche élimine les erreurs de saisie manuelle et réduit considérablement le temps nécessaire à la production des documents de gestion.

    Les outils d'automatisation permettent également de créer des tableaux de bord dynamiques qui se mettent à jour en temps réel. Les contrôleurs de gestion peuvent ainsi disposer d'une vision instantanée de la performance de l'entreprise et réagir rapidement aux variations observées. La standardisation des formats de reporting facilite par ailleurs la comparaison des performances entre différentes périodes ou entités.

     

    Analytics prédictifs et machine learning

    Les analytics prédictifs basés sur le machine learning transforment la façon dont les entreprises planifient leur avenir financier. Ces technologies analysent les données historiques pour identifier des patterns complexes et générer des prévisions budgétaires automatisées d'une précision remarquable. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent intégrer une multitude de variables internes et externes pour affiner leurs prédictions.

    La détection d'anomalies constitue un autre avantage majeur des analytics prédictifs. Les algorithmes surveillent en continu les flux financiers et alertent immédiatement lorsqu'ils identifient des déviations par rapport aux comportements habituels. Cette capacité de détection précoce permet d'intervenir rapidement avant que les problèmes ne s'aggravent et impactent significativement la performance de l'entreprise.

    Les prévisions automatisées permettent également d'optimiser la gestion de trésorerie en anticipant les besoins de financement et en identifiant les opportunités d'investissement. Le machine learning peut analyser les cycles de paiement des clients, prévoir les retards de règlement et optimiser les conditions de crédit en fonction du profil de risque de chaque client.

     

    Intégration et connecteurs API

    L'intégration des systèmes via des connecteurs API représente le fondement technique indispensable à l'efficacité de l'intelligence artificielle en contrôle de gestion. Ces interfaces permettent de connecter seamlessly les ERP, les systèmes bancaires, les outils de CRM et les plateformes d'analyse pour créer un écosystème financier unifié. La connectivité en temps réel garantit que tous les systèmes disposent des mêmes données actualisées instantanément.

    Les API facilitent également l'intégration de nouvelles solutions d'intelligence artificielle sans disruption des processus existants. Les entreprises peuvent ainsi adopter progressivement les technologies d'IA en les connectant à leur infrastructure actuelle via des connecteurs spécialisés. Cette approche modulaire permet une transformation digitale maîtrisée et adaptée aux besoins spécifiques de chaque organisation.

    La standardisation des échanges de données via API améliore considérablement la qualité et la cohérence des informations traitées par les algorithmes d'IA. Les contrôleurs de gestion bénéficient ainsi d'analyses plus fiables et peuvent prendre des décisions stratégiques basées sur des données parfaitement synchronisées entre tous les systèmes de l'entreprise.

     

    FAQ

    Comment une PME, qui dispose d'un budget limité, peut automatiser son contrôle de gestion ?
    Les PME peuvent débuter par l'automatisation des reportings récurrents grâce aux outils d'IA accessibles financièrement. L'adoption progressive permet d'optimiser les investissements tout en générant rapidement des gains d'efficacité. Cette démarche méthodique évite les dépenses superflues et garantit un retour sur investissement mesurable. Les outils de pilotage de HubSpot facilitent cette transition en proposant des solutions évolutives adaptées aux contraintes budgétaires.
    Comment un contrôleur de gestion, qui maîtrise Excel, peut intégrer l'IA dans ses analyses ?
    L'intégration de l'IA pour les utilisateurs d'Excel s'effectue via des extensions spécialisées qui s'implémentent directement dans l'environnement familier. Ces compléments ajoutent des capacités prédictives et d'analyse avancée sans nécessiter d'apprentissage complexe. La transition s'opère graduellement, permettant au contrôleur de conserver ses méthodes de travail tout en bénéficiant des avantages de l'intelligence artificielle pour l'analyse de données et la génération d'insights.
    Comment une entreprise, qui traite de gros volumes de données, peut optimiser ses prévisions budgétaires ?
    L'implémentation d'algorithmes de machine learning constitue la solution idéale pour analyser efficacement d'importants volumes de données historiques et générer des prévisions budgétaires précises. Ces technologies permettent également la détection automatique d'anomalies en temps réel, signalant immédiatement les écarts significatifs. Les modèles prédictifs s'affinent continuellement grâce à l'apprentissage automatique, améliorant progressivement la fiabilité des projections financières et l'identification des tendances émergentes.
    Comment un DAF, qui supervise plusieurs filiales, peut centraliser le pilotage financier ?
    La centralisation du pilotage multi-filiales repose sur le déploiement de connecteurs API robustes synchronisant automatiquement les données financières dans un tableau de bord unifié. L'intelligence artificielle intervient pour harmoniser les différents formats et nomenclatures, créant une vision consolidée actualisée en temps réel. Cette architecture technique permet d'éliminer les silos d'information et d'établir un référentiel commun, facilitant l'analyse comparative et l'identification rapide des performances de chaque entité.
    Comment une start-up, qui évolue rapidement, peut adapter son contrôle de gestion à sa croissance ?
    Les start-ups en forte croissance nécessitent des solutions d'IA évolutives capables de s'adapter automatiquement à l'augmentation exponentielle des volumes de données. L'architecture API facilite l'intégration fluide de nouveaux outils sans perturber les processus existants. Cette approche modulaire permet d'ajuster les capacités analytiques au fur et à mesure de l'expansion. Le logiciel de gestion des données de HubSpot accompagne efficacement cette scalabilité.

     

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