Quantifier les risques financiers

La Loi fédérale sur la responsabilité et l’Initiative de modernisation de la fonction de contrôleur ont nécessité l’adoption d’une nouvelle méthode d’estimation des dépenses futures. Comme l’explique Michael Lionais, CMA, Agriculture et Agroalimentaire Canada a mis en place un processus très efficace à cette fin.

par Michael Lionais, CMA

Par suite des dépassements de coûts à l’échelle du gouvernement dans les années 1990, le Conseil du Trésor du Canada a mis sur pied l’Initiative de modernisation de la fonction de contrôleur. La portée de cette initiative s’est étendue : désormais, les directeurs financiers des ministères doivent attester le caractère raisonnable de l’information financière présentée au gouvernement à des fins décisionnelles. Il n’y a pas longtemps, le gouvernement a fait adopter la Loi fédérale sur la responsabilité, laquelle désigne le sous-ministre (haut fonctionnaire) comme administrateur des comptes de son ministère et le rend de ce fait personnellement responsable de l’information financière présentée au gouvernement. Ces nouvelles exigences ont fait ressortir la nécessité d’établir un processus indépendant permettant aux directeurs financiers de confirmer le caractère raisonnable des estimations de coûts comprises dans les dossiers de décision avant que le ministère les présente. Agriculture et Agroalimentaire Canada (AAC), par exemple, a adopté un processus indépendant très efficace que nous décrirons dans le présent article.

Le processus de validation

Toutes les validations sont fondées sur l’hypothèse que l’estimation des coûts élaborée par l’équipe de projet est raisonnable, compte tenu des informations disponibles. La validation vise à examiner la proposition afin d’évaluer l’application uniforme des normes ministérielles et de vérifier le respect de l’esprit ou de l’intention des lois et des politiques concernées. Un processus d’examen indépendant garantit également que tous les éléments de coût ont été déterminés et évalués de manière appropriée. Grâce au processus d’appréciation des risques et à l’utilisation de coûts simulés ajustés en fonction des risques, AAC arrive à des données de planification stables pouvant être utilisées par le personnel affecté à l’élaboration de mesures stratégiques à plus long terme.

L’un des principaux défis liés à l’appréciation des risques financiers consiste à s’assurer que les coûts présentés constituent une estimation raisonnable à un moment donné du processus d’approbation. L’objectif ultime d’une telle analyse est de permettre au directeur général des finances de formuler une recommandation objective au directeur financier quant à savoir si l’attestation financière devrait être fournie avec ou sans réserve.

Conflits potentiels

Les comportements humains dans des fonctions de gestion sont bien documentés. Ainsi, les études montrent habituellement que les gestionnaires sont optimistes et ont tendance à surestimer les revenus, à sous-estimer les coûts et à avoir un horizon rapproché. Ces tendances sont généralement attribuées à la pensée de groupe, à l’effet boule de neige et aux attitudes qu’adopte indirectement une personne engagée dans un projet. Elles peuvent s’exacerber dans un contexte gouvernemental sans contraintes de rentabilité. De plus, les pressions sont en général très fortes afin qu’on mette sur pied des programmes pour les Canadiens le plus rapidement possible et au coût différentiel le plus bas possible. Les gestionnaires de projet sont donc assujettis à des plafonds de coûts et à des délais de réalisation.

De surcroît, dans tous les secteurs d’activité, les gestionnaires gonflent habituellement les chiffres pour parer à certains imprévus en raison de l’incertitude entourant leur estimation des coûts. En dépit de ces gonflements, les dépassements de coûts demeurent courants. Ce phénomène est lié en grande partie à la qualité de l’information financière utilisée pour estimer les coûts d’un programme en cours d’élaboration. Habituellement, la structure du programme et les modes de prestation sont définis à mesure que le montant du financement se précise en parallèle. C’est pourquoi la proposition de financement ne reflète pas toujours parfaitement la conception du programme. Pour ajouter à cela, l’estimation est fondée sur les meilleures informations disponibles, mais la fiabilité de ces informations n’est pas toujours établie. En général, elle est plutôt évaluée intuitivement par le lecteur du dossier de décision.

Aussi le Conseil du Trésor a-t-il demandé aux directeurs financiers d’élaborer l’estimation la « plus raisonnable » afin que la valeur la plus probable des coûts puisse être déterminée, de manière à réduire les risques de dépassement des coûts. Cette mesure est significative, car les ministères doivent généralement absorber les dépassements de coûts d’un programme sans compter sur des ressources supplémentaires. Autrement dit, les Canadiens reçoivent une rémunération réduite ou subissent une compression des services (internes ou externes) s’il y a dépassement de coûts. En dernier recours, un ministère peut demander des fonds additionnels au gouvernement. Toutefois, n’oublions pas qu’il est illégal de dépasser le montant des crédits (budget) affectés à un ministère par le Parlement. N’oublions pas non plus qu’en attestant personnellement le caractère raisonnable de l’information financière, le sous-ministre et le directeur financier assument une responsabilité personnelle envers le Parlement.

Le modèle probabiliste

Le modèle probabiliste est fondé sur une appréciation raisonnablement indépendante de la qualité des informations qui sous-tendent l’estimation financière. Cette évaluation est à la base de la procédure, car lorsque les données qui sous-tendent une décision risquent d’être inexactes, les dirigeants doivent tenir compte de ce fait dans leur décision. Les personnes qui préparent l’estimation des coûts ne peuvent effectuer une appréciation indépendante de la validité des données qui sous-tendent l’information financière, car il est difficile de remettre en question un programme dont on a fait la promotion pour les raisons mentionnées précédemment. C’est pourquoi l’appréciation de l’intégrité des données constitue le fondement du modèle.

Le modèle en soi a été produit à partir de documents publiés par le RAND Institute, la NASA et le ministère américain de la Défense (US Naval Post Graduate School et Defence Acquisition University). L’échelle d’intégrité des données est semblable à celle utilisée dans le NASA Cost Estimating Handbook, Cost Readiness Levels (2004) et dans un article publié par l’Association for the Advancement of Cost Estimating (R.B. Lorance and R.V. Wending, « Basic Techniques for Analyzing and Presentation of Cost Risk Analysis », 1999).

La procédure de validation des coûts commence par une vérification visant à s’assurer que chaque élément de coût comprend toutes les composantes appropriées. Lorsque c’est le cas, l’élément de coût est réputé être présenté à sa valeur la plus probable. Sinon, les ajustements nécessaires sont apportés à l’élément de coût afin de pouvoir déterminer sa valeur la plus probable. Les données qui sous-tendent l’estimation la plus raisonnable des coûts sont ensuite classées dans l’échelle d’intégrité des données (Tableau 1), selon trois grandes catégories : ordre de grandeur approximatif (OGA), estimation indicative et estimation fondée. Une fourchette d’incertitude appropriée est associée à chaque catégorie, et un analyste évalue le degré d’incertitude en tenant compte du classement des données sur les coûts, du type d’informations prises en compte et des informations fournies par le promoteur du dossier de décision à l’appui des estimations contenues dans le dossier.

Cette évaluation est subjective, comme c’est souvent le cas en matière d’estimation des coûts. Toutes les évaluations de l’intégrité des données sont entièrement indiquées, décrites et justifiées dans le rapport de constatation, qui est ensuite pris en compte par la direction dans le processus d’approbation.

L’échelle pratique présentée à la Figure 1 illustre comment les données sur les coûts sont classées de la meilleure à la moins bonne qualité. Là encore, ces informations permettent de créer un modèle qui définit les limites inférieures et supérieures de la valeur ainsi que la valeur la plus probable de chaque élément de coût. La fourchette des valeurs inférieures représente habituellement 20 % de la fourchette d’incertitude appropriée indiquée dans le tableau qui précède et reflète la tendance à surestimer les revenus et à sous-estimer les coûts. En outre, une distribution triangulaire oblique à droite est généralement utilisée, car le modèle a pour but de déterminer l’incertitude associée à l’estimation financière, non de recréer celle-ci. La distribution oblique à droite reflète les comportements décrits précédemment.

L’établissement des limites pertinentes est l’élément le plus difficile du processus et exige la collaboration de l’équipe qui a monté le dossier de décision. Il est essentiel de retrancher les montants pour imprévus intégrés aux besoins de financement déterminés par le parrain du projet afin d’éviter de surévaluer les risques financiers en tenant doublement compte de l’incertitude. Une fois la valeur de base établie, les sources de données permettant de la déterminer sont détaillées et classées dans l’échelle illustrée à la Figure 2. Il est essentiel de discuter avec l’équipe qui a élaboré le dossier de décision afin de déterminer la fourchette d’incertitude appropriée pour l’estimation des coûts. Si, pour quelque raison que ce soit, le promoteur du dossier de décision orchestre une stratégie, d’autres techniques de modélisation des coûts peuvent être utilisées.  On pourrait, par exemple, demander au promoteur d’indiquer un coût pour lequel il n’y a qu’une chance sur dix que le coût réel soit inférieur, puis d’indiquer un coût pour lequel il n’y a qu’une chance sur dix que le coût réel soit plus élevé.

Le modèle est ensuite simulé à l’aide d’un logiciel compagnon de Microsoft Office Excel. Il en existe plusieurs qui permettent d’appliquer des techniques stochastiques à une feuille de calcul Excel, notamment Crystal Ball et @Risk. Le modèle est intégré dans une simulation Monte Carlo à un niveau de confiance de 95 % afin de déterminer la probabilité de dépassement du coût estimatif et le niveau de financement requis dans un intervalle de confiance donné.

Dans le cas des programmes nécessitant le décaissement de deniers publics, un intervalle de confiance de 95 % est utilisé. Un intervalle de confiance moins élevé, habituellement de 80 %, est utilisé à l’interne. L’intervalle de confiance le plus élevé est appliqué dans le cas de sommes versées aux Canadiens, car le ministère doit s’assurer de pouvoir respecter les engagements du gouvernement envers les Canadiens. En revanche, il tolère plus de risques à l’égard de ses décisions internes. Cela s’explique par le fait que les sources des données à l’appui des décisions internes sont habituellement plus précises que celles qui sous-tendent l’estimation des coûts des programmes externes.

RÉSULTATS

Pour illustrer cette technique, un modèle de feuille de calcul simple est présenté ci-dessous (Figure 2). Cette feuille de calcul donne l’exemple d’un programme fictif en vertu duquel le gouvernement versera 1 000 $ à chaque Canadien admissible. Dans ce cas, d’après les données de Statistique Canada, on prévoit qu’il y aura 60 000 bénéficiaires admissibles. Selon les mesures de coûts normalisées, les coûts directs d’administration du programme s’établiront à 1 345 980 $ et les coûts indirects de prestation du programme atteindront 2 430 490 $, pour un coût total du programme de 63 776 470 $.

Dans ce modèle, les cases marron clair sont des liens ou des ratios normalisés, les cases jaunes sont des facteurs d’intégrité des données, les cases vertes sont des hypothèses et les cases bleues sont des prévisions. Les facteurs d’intégrité des données sont un élément clé du modèle. Pour vous permettre de mieux comprendre le modèle, voici une brève explication de certains de ces facteurs :

• Montant : montant fixe, d’où l’application d’un facteur d’intégrité des données de 0 %.
• Nombre de demandeurs : cette estimation est fondée sur des données de Statistique Canada considérées très fiables, d’où l’application du facteur d’intégrité des données le plus élevé (5 %).
• Salaires types à temps plein : cette estimation est considérée comme une estimation faiblement fondée, d’où l’application d’un facteur d’intégrité des données de 10 %.
• Formation : ce montant est fondé sur un point de référence considéré comme une estimation indicative, d’où l’application d’un facteur d’intégrité des données de 20 %.
• Déplacements : le nombre de déplacements et les destinations sont connus, mais la fréquence et la durée des déplacements ne le sont pas, donc l’estimation est considérée comme un ordre de grandeur approximatif, d’où l’application d’un facteur d’intégrité des données de 40 %.

Lorsque le modèle est simulé, il en résulte la distribution illustrée à la Figure 3.

Il en ressort que la probabilité que le financement de 63 776 470 $ soit insuffisant pour mener à bien le programme est de 85 %, selon les hypothèses sur l’intégrité des données contenues dans le modèle. De plus, la distribution indique un risque de dette non provisionnée de 2 391 750 $ dans l’intervalle de confiance de 95 %. Cela permet aux directeurs financiers d’étudier les résultats pour déterminer s’ils sont disposés à accepter les risques financiers indiqués. Le cas échéant, le directeur financier est en mesure d’élaborer des stratégies de gestion de la trésorerie étant donné que les risques financiers ont été quantifiés. Le niveau de risque devrait être réévalué à mesure que les informations qui sous-tendent l’estimation financière s’améliorent.

Si le directeur financier n’est pas prêt à accepter les risques financiers établis par le modèle, la simulation cerne l’importance relative des divers éléments de coût du point de vue des risques. Elle fait ressortir les éléments qui influent le plus sur l’estimation des coûts. Dans notre exemple, il est évident que le nombre de bénéficiaires admissibles représente le plus grand risque financier; pourtant, le facteur d’intégrité des données indique que la source de cette estimation est considérée de grande qualité. Par conséquent, il serait probablement prohibitif, en temps et en argent, de préciser davantage cette source de données.

Cependant, les éléments de coût qui composent les coûts directs du programme peuvent être répartis sur une échelle de sensibilité (Figure 4) afin de déterminer si les données qui sous-tendent l’estimation financière peuvent être améliorées pour réduire les risques financiers associés au programme. En outre, on peut également estimer le coût lié à l’amélioration de l’intégrité des données afin de déterminer si les avantages de cette mesure sont supérieurs aux coûts qui s’y rattachent.

Dans cet exemple, le fait de passer d’une estimation générale des salaires à des estimations par poste permettrait de lever 99,5 % de l’incertitude dans la catégorie des coûts directs du programme. Cette mesure en soi ne devrait pas être trop fastidieuse ou coûteuse, et la réduction du risque financier qui en résulterait en vaudrait probablement la peine.

Il est possible de repérer et de cibler les éléments de coût qui présentent les principaux risques financiers afin de réduire l’incertitude financière associée aux sources de données utilisées pour établir les estimations. Ainsi, dans l’éventualité où le directeur financier refuse d’attester le caractère raisonnable de l’estimation financière, le cadre promoteur est informé des motifs de son refus ainsi que des éléments de coût devant être précisés afin de ramener le risque fi-nancier à un niveau plus acceptable. De plus, comme l’importance relative des éléments de coût sur le plan financier a été quantifiée, on peut s’appuyer sur cette analyse pour élaborer des stratégies d’atténuation des risques.

Incidence sur les activités

AAC met en œuvre cette procédure depuis octobre 2006. Plusieurs propositions importantes, d’une valeur oscillant entre 100 millions de dollars et 10 milliards de dollars, ont ainsi été étudiées. Dans plusieurs cas, le financement demandé dans le dossier de décision a été révisé (à la hausse ou à la baisse) après la validation afin de refléter l’estimation la plus raisonnable des coûts, compte tenu de la fiabilité des informations sur lesquelles l’estimation financière était fondée. Des stratégies de gestion de la trésorerie sont également en cours d’élaboration afin de régler la question de l’éventuelle dette non provisionnée associée à des propositions dont le caractère raisonnable a été attesté, dans les cas où le ministère serait en mesure d’absorber cette dette.

La procédure comporte également des avantages intangibles. En effet, les risques financiers sont maintenant pris en compte concrètement dans la préparation des dossiers de décision, tandis qu’auparavant ils ne constituaient pas nécessairement une priorité lors de l’élaboration des propositions. Depuis, AAC prend des décisions plus éclairées sur le plan budgétaire.

De plus, le fait de quantifier les risques financiers que comportent les propositions assure la stabilisation de l’environnement financier, ce qui permet aux dirigeants de se concentrer sur les résultats stratégiques plutôt que sur des problèmes urgents de gestion de la trésorerie. Cette sensibilité accrue aux questions fìnancières augmente les chances que le dossier de décision soit accepté intégralement et réduit les probabilités que le Conseil du Trésor impose des conditions financières.

En retour, si le Conseil du Trésor a davantage confiance dans la gérance d’un ministère, il peut lui déléguer plus de pouvoirs et ainsi lui permettre d’accroître son autonomie et de mieux servir les Canadiens en étant plus sensible à leurs besoins. En outre, le gouvernement sera en mesure de mieux prévoir sa situation financière du fait de la stabilité budgétaire accrue des ministères, ce qui facilitera une meilleure gouvernance de l’État.

Conclusion

La procédure décrite dans le présent article permet de prévoir les risques de dépassement d’un budget donné et de quantifier l’obligation financière qui pourrait résulter de l’écart entre le coût d’un projet et le coût prévu dans le dossier de décision, à un intervalle de confiance donné. Il s’agit d’une procédure itérative pouvant être actualisée lorsque la qualité des données sous-jacentes évolue. La détermination de l’éventuelle dette non provisionnée appuie l’Initiative de modernisation de la fonction de contrôleur du gouvernement du Canada et permet au directeur financier de fournir une attestation éclairée au sous-ministre, selon laquelle l’information financière présentée constitue une estimation raisonnable des coûts prévus dans le dossier de décision au moment de l’analyse.

En résumé, cette procédure :

• est une méthode scientifique fondée sur des hypothèses connues et justifiables;
• peut être adaptée en fonction des informations disponibles et des délais impartis;
• tient compte de la nature optimiste des gestionnaires de programmes;
• permet de réaliser une appréciation significative des conséquences financières totales de la proposition et de toute dette non provisionnée pouvant y être associée;
• satisfait aux critères de l’Initiative de modernisation de la fonction de contrôleur en matière de contrôle diligent;
• réduit le recours à l’intuition des dirigeants.

Elle a été examinée par un jury et jugée meilleure application financière lors de la première édition des prix Monte Carlo parrainés par Decisioneering, la filiale d’Oracle qui a conçu Crystal Ball.

BIBLIOGRAPHIE

Randal B. Lorance et Robert V. Wending, « Basic Techniques for Analyzing and Presentation of Cost Risk Analysis », AACE International Transactions, Association for the Advancement of Cost Engineering, 1999

NASA Cost Estimating Handbook, Cost Readiness Levels, NASA, 2004 (http://ceh.nasa.gov/webhelpfiles/Cost_Readiness_Leves_(CRL)s.htm)

Agriculture et Agroalimentaire Canada, Costing Handbook, (version préliminaire), octobre 2006.

Michael Lionais, comptable en management accrédité (CMA), s’est joint après 20 ans de service militaire au ministère de l’Agriculture et de l’Agroalimentaire du Canada en tant que directeur de l’établissement des coûts stratégiques.

Haut