Le poste « déplacements » d’un distributeur d’équipement industriel gonflait chaque trimestre, sans que personne puisse expliquer pourquoi un billet coûte 180 $ et le suivant 520 $. La réponse dormait déjà dans les données de réservation. Il fallait seulement les traiter sérieusement.
Ce mandat est présenté sans nommer l’entreprise, à sa demande. C’est un distributeur d’équipement industriel d’une quarantaine d’employés, dont six représentants sont constamment sur la route : visites clients, salons, suivis d’installation, de part et d’autre de la frontière. Chaque déplacement se réservait au jugement de la personne qui partait, sans règle ni repère.
Trois questions avant de toucher aux données
Avant d’ouvrir le moindre fichier, on a écrit les questions d’affaires noir sur blanc. Qu’est-ce qui fait réellement le prix d’un billet ? Quels facteurs l’entreprise contrôle-t-elle vraiment ? Et peut-on en tirer une politique qu’on pourra défendre devant la direction ?
Ça paraît évident, et pourtant c’est l’étape qu’on saute le plus souvent dans les projets de données. On plonge dans les tableaux, on trouve des corrélations amusantes, et six semaines plus tard personne ne sait à quelle décision elles servent. Les trois questions ont joué le rôle de filtre : tout ce qui n’aidait pas à y répondre était mis de côté.
De huit millions de lignes à 163 000 trajets
Le point de départ était brut : plus de huit millions d’itinéraires. On a échantillonné, nettoyé et documenté chaque décision. Les tarifs aberrants ont été écartés, les variables inexploitables retirées, et chaque retrait justifié par écrit. Le résultat est un jeu de 163 000 trajets fiable et reproductible, ce qui compte davantage que sa taille : n’importe qui peut refaire le nettoyage et retomber sur les mêmes chiffres.
Aucune donnée nominative n’a été utilisée. L’analyse porte sur les caractéristiques des itinéraires, jamais sur les personnes qui voyagent.
Un écart visible à l’œil n’est pas un écart réel
Quand on trace des courbes de prix, on voit toujours des différences. Beaucoup ne résistent pas à un test. Chaque écart observé a donc été confirmé par un test statistique avant d’être retenu dans l’analyse. Ce qui ne passait pas le test sortait de la conversation, même quand l’histoire était belle.
Deux familles de modèles ont ensuite été mises en concurrence sur le même découpage des données, et jugées sur des données qu’elles n’avaient jamais vues. Le modèle retenu n’est pas le plus précis. C’est le plus explicable. L’écart de précision était négligeable, et une règle qu’on ne peut pas justifier en une phrase ne sera pas appliquée par les représentants.
« Le modèle le plus précis n’était pas le bon choix. Une règle qui change les habitudes d’une équipe doit pouvoir s’expliquer en une phrase et se défendre en réunion. Sinon personne ne l’applique. »
Ce que les données ont montré
Les leviers de coût ont été classés selon deux critères : leur impact et le degré de contrôle qu’en a l’entreprise. Un seul est ressorti à la fois significatif, gratuit et entièrement entre ses mains : réserver d’avance, dans une fenêtre de 22 à 45 jours. Selon la classe tarifaire, l’écart atteint 151 $ par billet. C’est le premier levier qui a été mis en politique.
L’autre résultat est moins confortable. Une économie tenue pour acquise depuis des années ne résiste pas aux données : les escales ne font pas baisser le prix. Elles coûtaient en revanche du temps aux représentants, qui allongeaient leurs journées pour rien. L’entreprise a cessé de les imposer.
On retient souvent des projets de données ce qu’ils confirment. Celui-ci vaut surtout pour ce qu’il a retiré : une règle qui coûtait du temps et de la fatigue, appliquée de bonne foi pendant des années sur la foi d’une impression.
Un outil plutôt qu’un rapport
Le mandat s’est conclu par quatre règles d’achat et une application interne : le représentant entre son itinéraire, et l’application affiche le juste prix avant de réserver. La recommandation vit dans un outil qu’il ouvre au moment de la décision, pas dans un PDF qu’on lit une fois en réunion et qu’on oublie. Une dépense devient une décision.
Ce qu’on en retient pour les autres postes de dépenses
Ce n’est pas un projet réservé aux billets d’avion. Dès qu’un poste de dépenses grossit sans qu’on puisse l’expliquer, la même séquence s’applique : écrire les questions, nettoyer en documentant, ne retenir que ce qui passe un test, préférer le modèle qu’on peut expliquer, et livrer la conclusion dans l’outil que les gens utilisent déjà. Les achats récurrents, la sous-traitance, les frais de transport, les pièces de remplacement : chacun de ces postes cache souvent un levier gratuit et contrôlable, et une ou deux idées reçues.
Le mandat complet, avec sa méthode et ses résultats, est détaillé dans l’étude de cas →
Un poste de dépenses qui grossit ?
Si vous avez des données de réservation, de commandes ou de facturation et peu de réponses, une analyse bien cadrée vaut souvent mieux qu’un nouvel outil. On commence par vos questions.
Ce que cet article avance, on l'a mis en production chez un client. Le cas raconte ce qui a été bâti, comment, et ce que ça a changé.
