Libérez votre potentiel numérique

Demandez à une équipe dirigeante où l'organisation crée l'essentiel de sa valeur, et vous obtiendrez généralement une réponse assurée. Demandez-lui de présenter les chiffres qui relient cette réponse aux coûts, à la capacité et à la performance, et le silence se fait. Les chiffres existent. Ils sont simplement dispersés, détenus par des équipes différentes et conçus à des fins différentes.

Cet écart coûte cher. L'enquête mondiale menée par McKinsey en 2021 auprès de 1 034 personnes impliquées dans des transformations a révélé que moins d'un tiers d'entre elles qualifiaient leur programme de réussite. Même les programmes réussis n'ont capté, en moyenne, que 67 % des bénéfices financiers qu'ils estimaient atteignables. Les autres n'en ont capté que 37 % [1]. Les répondants situaient près d'un quart de cette valeur perdue dans la phase de définition des objectifs, avant même que le moindre changement ait été engagé [1]. L'étude du BCG portant sur 895 entreprises aboutit à un constat similaire : 70 % des transformations numériques n'atteignent pas leurs objectifs [2].

La valeur se perd dès le premier jour, car les objectifs sont fixés à partir d'une image de l'organisation que personne ne peut voir dans son intégralité.

Trois registres qui ne se rencontrent jamais

La plupart des organisations tiennent trois comptabilités distinctes de leur fonctionnement.

• Les coûts résident dans les systèmes financiers, organisés par centre de coûts, par département et par compte du grand livre.
• La capacité réside dans les plans d'effectifs, les plannings et les tableurs de ressources, organisés par équipe et par effectif.
• La performance réside dans les tableaux de bord opérationnels et la documentation des processus, organisés par ligne de service ou par programme.

Chaque registre est exact selon ses propres termes. Le problème est qu'aucun d'entre eux n'est organisé autour de ce sur quoi les dirigeants doivent réellement trancher : les capacités métier que l'organisation fournit, et le travail qui les produit.

Robert Kaplan et Michael Porter l'ont souligné avec force à propos du secteur de la santé dans la Harvard Business Review. Selon eux, les prestataires de soins mesuraient les coûts par spécialité ou par service plutôt que sur l'ensemble du parcours de soins du patient, si bien que personne ne pouvait dire ce que coûtait réellement un traitement donné, ni comment ce coût se rapportait au résultat obtenu [3]. Le même schéma se retrouve bien au-delà des hôpitaux. Les coûts sont agrégés là où ils sont payés, et non là où la valeur est créée.

La capacité, variable cachée

Le coût d'un processus ne se résume pas aux salaires des personnes concernées. C'est le temps que prend le travail, multiplié par le coût de ce temps, rapporté au temps réellement disponible.

C'est la logique du coût par activités piloté par le temps (time-driven activity-based costing), exposée par Kaplan et Steven Anderson dans la Harvard Business Review en 2004 [4]. Leur méthode ne requiert que deux estimations : le coût, par unité de temps, de la capacité fournie, et le temps consommé par chaque activité. Son sous-produit le plus utile est la visibilité sur la capacité inutilisée, que les méthodes d'allocation classiques répartissent discrètement sur l'ensemble des activités [4].

Lorsque les données de capacité sont séparées des données de coûts et de performance, cette capacité inutilisée se dissout dans les moyennes. Une équipe peut paraître efficiente sur un tableau de bord tout en disposant de marges inexploitées, ou paraître coûteuse alors qu'elle manque en réalité de ressources pour le travail qui lui est confié. Ni l'un ni l'autre n'apparaît tant que les trois registres ne sont pas reliés.

L'usine à données cachée

Les organisations laissent rarement cet écart sans réponse. Elles le comblent avec des personnes.

Des analystes rapprochent les extractions financières des plans d'effectifs. Des équipes programme reconstruisent les cartographies de processus pour chaque dossier d'investissement. Des consultants sont mandatés pour établir une base de référence qui sera obsolète dès le prochain cycle budgétaire. Thomas Redman, dans la MIT Sloan Management Review, qualifie ce travail d'« usine à données cachée » (hidden data factory) : l'effort consacré à rechercher, vérifier et corriger les données avant de pouvoir les exploiter. Il estime le coût des données de mauvaise qualité entre 15 et 25 % du chiffre d'affaires pour la plupart des entreprises [5].

Le secteur public présente les mêmes symptômes. Le National Audit Office britannique a constaté, à l'échelle de l'administration, une culture consistant à tolérer et à contourner les données de mauvaise qualité, ainsi que plus de 20 manières différentes d'identifier les entreprises et les particuliers au sein de 10 ministères et agences [6].

Pourquoi l'enjeu est plus pressant aujourd'hui

La pression sur cet écart s'accroît. Gartner indiquait en février 2025 que 63 % des organisations ne disposent pas, ou ne sont pas certaines de disposer, des bonnes pratiques de gestion des données pour l'IA. Le cabinet prévoit que, d'ici fin 2026, les organisations abandonneront 60 % des projets d'IA qui ne s'appuient pas sur des données prêtes pour l'IA [7].

Les décisions relatives au modèle opérationnel se heurtent à la même contrainte. Un assistant d'IA ne peut pas vous dire quelle capacité métier dépasse son budget si les coûts, la capacité et la performance n'ont jamais été reliés. Un analyste non plus, sans des semaines de rapprochement.

Les analystes du marché l'ont remarqué. En juillet 2026, Gartner a publié son premier Magic Quadrant for Digital Twin of an Organization Platforms, décrivant un modèle dynamique qui aide les entreprises à planifier et à piloter des initiatives comportant de nombreuses interdépendances [8]. Cette catégorie existe parce que le lien entre les registres est devenu un problème qui justifie l'achat d'une solution.

À quoi ressemble une vision connectée

La solution n'est pas un tableau de bord de plus, posé sur les mêmes sources déconnectées. C'est un modèle dans lequel les trois registres partagent une colonne vertébrale commune.

1. Les capacités métier comme colonne vertébrale. Une carte des capacités métier décrit ce que fait l'organisation, indépendamment de qui le fait ou du système qui le soutient. Elle évolue lentement, ce qui en fait un point d'ancrage stable.
2. Les processus sous chaque capacité métier. Chaque capacité métier est assurée par un travail que l'on peut représenter, chronométrer et doter en personnel.
3. La capacité et les taux au niveau du processus. Lorsque chaque étape porte une durée, une ressource et un coût horaire, le coût devient une propriété du travail plutôt qu'une ventilation issue d'un registre.
4. La performance consolidée vers le haut. Le temps, le coût et l'efficience calculés au niveau du processus s'agrègent à la capacité métier, puis à l'ensemble de l'organisation.

Une fois cette structure en place, « où se situe la valeur ? » devient une question à laquelle on répond en regardant, plutôt qu'en commandant une étude.

La place de MIRAI

MIRAI repose sur cette structure. Il relie, dans un modèle unique, une carte des capacités métier, des modèles de processus en couloirs (swimlanes), la simulation et un portefeuille de changements. Chaque couloir peut être synchronisé avec une capacité métier. Une grille tarifaire attribue à chaque couloir un coût horaire, et le temps, le coût et l'efficience simulés se consolident du processus à la capacité métier, puis à la carte de l'organisation.

L'accès aux données de coûts est contrôlé utilisateur par utilisateur. Les personnes sans accès aux données financières voient un tiret à la place des chiffres, dans chaque vue et dans chaque export. Les fonctionnalités de simulation ont été développées et testées sur des processus types.

Questions à poser à votre propre organisation

• Pouvons-nous nommer nos dix capacités métier les plus coûteuses, et montrer comment ce coût se construit ?
• Savons-nous où se situe notre capacité inutilisée, ou connaissons-nous seulement nos effectifs ?
• Combien de fois cette année avons-nous reconstruit la même base de référence pour un programme différent ?
• Si nous modifiions un processus demain, combien de temps faudrait-il pour en voir l'effet sur les coûts au niveau des capacités métier ?