Roi infrastructure RM

SYSTEMES D’INFORMATION : MODELISATION DU R.O.I. DE PROJETS

D’INFRASTRUCTURE

René MANDEL

Version 8 20/11/2003

Date d’observation

Cumul des apports de valeur Cumul des coûts

Délai optimiste Délai pessimiste

ROI-infrastructureV8.1 14/04/2013

SOMMAIRE

1. RESUME ......................................................................................................................... 1

1.1 MODELE DETERMINISTE ..................................................................................... 1 1.2 MODELE PROBABILISTE ...................................................................................... 5 1.3 IMPORTANCE DE LA MIGRATION ..................................................................... 5 1.4 PERIODE DE REFERENCE ET DATE D’OBSERVATION .................................. 7

1.4.1 Evolution en fonction de la date d’observation .................................................. 7 1.4.2 Période de référence pour le calcul du R.O.I. .................................................... 8 1.4.3 Période d’incertitude sur le délai de retour sur investissement .......................... 8

1.5 FONCTIONS DISCRETES ....................................................................................... 9 1.6 CRITERES UTILISES DANS L’EVALUATION DES PROJETS .......................... 9

2. CAS D’UN ENSEMBLE DE PROJETS ..................................................................... 10

2.1 DENSITE DE LANCEMENT ................................................................................. 10 2.2 PERIODE DE CALCUL ET DATE D’OBSERVATION ....................................... 10

3. CAS DES PROJETS D’INFRASTRUCTURE .......................................................... 11

3.1 APPROCHE DETERMINISTE ............................................................................... 11 3.2 APPROCHE PROBABILISTE ................................................................................ 14 3.3 CRITERES D’EVALUATION DES PROJETS D’INFRASTRUCTURE ............. 14 3.4 DECROISSANCE DES RENDEMENTS DES PROJETS D’INFRASTRUCTURE 14

4. PARIS DANS L’URBANISME ................................................................................... 16

4.1 URBANISME ET INFRASTRUCTURE : DEUX CONCEPTS DISTINCTS ....... 16 4.2 DEUX PERSPECTIVES .......................................................................................... 17 4.3 ANTICIPATION DANS L’URBANISME ............................................................. 17 4.4 ASYMETRIE DE L’URBANISME ........................................................................ 18 4.5 LIMITES D’UNE APPROCHE RATIONNELLE .................................................. 19

5. CONCLUSION ............................................................................................................. 19

TABLE DES ILLUSTRATIONS .......................................................................................... 20

Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 1

René MANDEL Novembre 2003

1. RESUME Le retour sur investissement des projets informatiques d’infrastructure (projet de création d’une infrastructure technique, de création d’un référentiel, et généralement tout projet qui n’a pas d’utilité directe pour un maître d’ouvrage) est une préoccupation constante. Il faut d’abord s’entendre sur le ROI d’un seul projet. Le calcul du ROI d’un projet suppose une formulation précise, il est proposé un modèle déterministe simple. En tenant compte des aléas inhérent à tout projet, un modèle probabiliste, quoiqu’un peu plus élaboré, est mieux adapté. Sur cette base, il est possible de proposer le modèle mathématique qui est applicable à un ensemble de projets. Ceci permet d’éclairer la problématique du ROI d’un projet d’infrastructure, et, plus particulièrement, celle d’un projet d’urbanisme des systèmes d’information. Un tel projet devrait trouver un ROI d’une part dans son propre ROI, calculé sur des prix de cession internes, et sur l’accroissement du ROI des projets utilisateurs. Cependant, une approche rationnelle a des limites. La formulation mathématique est utile mais ne saurait être la seule approche, en particulier parce que la vision, et l’estimation, des projets d’infrastructure est « asymétrique », entre les promoteurs de ces projets et les utilisateurs potentiels.

1.1 MODELE DETERMINISTE Un projet est un processus qui livre des composants. Ceux-ci sont mis en ligne pour apporter de la valeur. En contre-partie le projet a un coût. Le projet dure d’une date t1 , où il commence à coûter, à une date t2 , où tous ses composants sont déconnectés et ne coûtent ni ne rapportent. A un moment donné t, situé entre t1 et t2 , il y a : Un apport instantané de valeur par unité de temps ( une intensité d’apport de

valeur ) qui peut être représentée par un vecteur à n dimensions : autant de



dimensions qu’il y a de valeurs distinctes apportées1. Cette fonction vectorielle est notée Vn(t).

Un coût instantané par unité de temps, lui aussi représentable par un vecteur ( m

dimensions )2. Cette fonction vectorielle est notée Cm(t).

Pour ce raisonnement nous supposons ces fonctions continues. Pour calculer le cumul des valeurs apportées, et le cumul des coûts, il faut « intégrer » ces fonctions sur la période (t1, t2).

Figure 1 Evolution d'une valeur instantanée

Figure 2 Evolution d'un coût instantané

Les schéma ci-dessus illustrent des exemples de fonction scalaire d’évolution d’une valeur instantanée, et d’un coût instantané. La surface grisée correspond au cumul de la valeur, du coût, sur la durée de vie des composants issus du projet. Valeurs et coûts étant vectoriels, ces schémas sont réduits à une seule dimension, pour donner une représentation perceptible.

1 Voir à ce sujet les différents « piliers de l’apport de valeur » et les approches d’évaluation du type « balanced score card ». Un projet apporte plusieurs types de valeurs, qui ne sont pas tous facilement quantifiables. 2 On raisonne ici bien sûr en « coût total » du projet, ce qui amène à examiner tous les coûts directs et indirects .

t1

Vi

t2

t2 t1

Cj



Le ROI du projet, en première analyse, est atteint quand :

dttCdttVi

t

t j

t

t

ji 2

1

2

1

)()(

Nota : Ceci suppose que soit définie la fonction sur les espaces vectoriels des V et

des C. On peut faire un calcul plus précis en introduisant des coefficients d’actualisation

pour transformer valeur et coût à l’instant t en valeur et coût à l’instant t0 : A0(t).

dttAtCdttAtVi

t

t j

t

t

ji )()()()( 00

2

1

2

1

Ceci permet de calculer la « Valeur actuelle nette » VAN :

dttAtCdttAtVVANi

t

t j

t

t

ji )()()()( 00

2

1

2

1

Un schéma simple permet de visualiser cette grandeur, qui est l’écart entre le cumul des apports de valeur et le cumul des coûts3.

Figure 3 Illustration du ROI d'un projet

3 Sur la base de cette illustration, on trouvera dans « Business Process Management » de R. T. Burlton, une présentation intuitive des diverses actions possibles pour améliorer le ROI d’un projet : réduire le « time to market », abaisser les coûts, accroître les apports de valeur.

temps

ROI

Cumul des apports de valeur

Cumul des coûts

€





1.2 MODELE PROBABILISTE En réalité, les apports de valeur futurs, ainsi que les coûts futurs sont anticipés, et donc estimés. Les Vi(t) et Cj(t) sont probabilistes, et obéissent à des lois probabilistes. Le ROI est ainsi lui même probabiliste et peut être caractérisé par :

dttAtCdttAtVVANi

t

t j

t

t

ji )()()()( 00

2

1

2

1

pour avoir de bonnes chances que la VAN soit positif, il faut que son estimation soit par exemple > à 2 écart-types, dans le cas d’une loi « normale » ( de Laplace-Gauss ). Bien sûr il faudrait disposer d’observations concrètes de vrais projets pour connaître les lois de probabilité. On sait qu’un pourcentage important de projets n’aboutit pas, c’est à dire n’apporte pas de valeur, et parfois avec un coût financier très lourd, voire une perte d’image pour l’entreprise, un discrédit qui est en quelque sorte une valeur négative. Pour les projets qui aboutissent, les dérives en délai et en sur-coût sont elles aussi fréquentes : les valeurs instantanées sont plus longtemps nulles, les coûts instantanés s’avèrent supérieurs à l’estimation. Ces écarts sont tels qu’on pourrait raisonnablement douter de leur caractère « aléatoire ». On comprend cependant que, du fait de la complexité de beaucoup de projets, certains aléas provoquent des répercutions en chaîne non maîtrisées, dont l’ampleur est sans commune mesure avec l’épiphénomène initiateur4. Dans les grands projets, les répercutions en chaîne ne sont pas anticipées, car difficilement prévisibles, et ceci conduit à des biais systématiques.

1.3 IMPORTANCE DE LA MIGRATION Le patrimoine des applications et composants est un organisme complexe et vivant. Il est en constante transformation. Les transformations, dans le cas de l’impact d’un projet, s’appellent la migration qui conduit de la situation initiale à la situation cible prévue. On pourrait comparer 2 scénarios de migration qui apportent au final la même valeur instantanée, et ont un coût identique ( cumul des coûts instantanés identique ).

4 cf ; la théorie des fractales s’appliquerait-elle aux projets complexes ?



Figure 4 Comparaison de 2 scénarios de migration ayant même apport de valeur final

On voit que la VAN du scénario S1 est meilleure que celle de S2 bien que valeur instantanée finale soit identique. On devra donner la préférence à un scénario qui apporte de la valeur au plus tôt, car il allonge la période de rentabilité du projet, et permet un retour sur investissement plus court ( laps de temps nécessaire pour que la VAN devienne positive ).

Figure 5 Délai de retour sur investissement de 2 scénarios

t1

Vi

S1 S2

t1

VAN

S1 S2



Par ailleurs, si l’écart type de la loi de distribution des Vi(t) et Cj(t) est une fonction croissante de l’écart t-t0 ( t0 date d’observation ), ce qui est logique ( moins d’erreur sur les évaluations proches que sur des évaluations éloignées ), la valeur actuelle nette de S1 aura un écart-type < que celle de S2.

Figure 6 Comparaison de 2 scénarios avec intervalles de confiance

Le choix du scénario de migration a donc un impact potentiel sur la rentabilité du projet :

Un scénario apportant de la valeur au plus tôt a un seuil de rentabilité atteint plus

facilement, De plus un tel scénario est moins aléatoire, son risque est réduit.

1.4 PERIODE DE REFERENCE ET DATE D’OBSERVATION

1.4.1 Evolution en fonction de la date d’observation Tout ce qui vient d’être développé concerne la situation observée à un moment précis. Au cours du temps, les probabilités évoluent, car certains composants ont été réalisés et sont connectés, des maintenances sont exécutées, des incidents se sont produits, etc… La variable temps intervient donc 2 fois sur les Vi(t) et Cj(t) : La date d’occurrence,

t1

Vi



La date d’observation. Quand la date d’occurrence est < que la date d’observation, les fonctions deviennent déterministes.

1.4.2 Période de référence pour le calcul du R.O.I. Par ailleurs, on voit que le calcul de la VAN fait intervenir, outre la date d’observation, 2 autres dates : La date de début de la période de référence ( période de calcul correspondant aux

bornes des 2 intégrales ), La date de fin de la période de référence.

Il faut donc préciser de quel ROI on parle, par exemple on peut suivre les séries suivantes: Le ROI constaté sur les 3 années passées ( ROI glissant ),

Le ROI estimé pour les 5 années à venir ( ROI glissant ),

L’évolution du ROI pour les années 2000 à 2005.

1.4.3 Période d’incertitude sur le délai de retour sur investissement

Dès lors que les fonctions de valeur et de coût sont entachées d’incertitude, on peut définir, pour le délai de retour sur investissement, estimé à un instant t, un intervalle de confiance. Le schéma ci-dessous, présente intuitivement un tel intervalle. Il est bien sûr inexacte puisque certains mêmes aléas peuvent affecter coût et apport de valeur, alors que d’autres respectent l’indépendance des lois de probabilité des coûts et valeurs. Cependant, la sensibilité aux perturbations aléatoires est illustrée par l’écart des pentes des courbes.

Figure 7 Variabilité du délai de retour sur investissement

Date d’observation

Cumul des apports de valeur Cumul des coûts

Délai optimiste Délai pessimiste



1.5 FONCTIONS DISCRETES En réalité, les apports de valeur et les coûts se font par paliers successifs : les fonctions ne sont pas continues. Il faudrait donc substituer aux intégrations des sommations dans le temps. Si l’on suppose que les lois élémentaires, pour chaque composant, sont normales, la loi des sommes est normale, sous réserve que les aléas affectant les composants soient indépendants. Mais il y a certainement des aléas qui affectent plusieurs composants, ne serait-ce que ceux qui concernent l’équipe de développement.

1.6 CRITERES UTILISES DANS L’EVALUATION DES PROJETS La tendance naturelle est d’évaluer les projets sur plusieurs critères, en ne se cantonnant pas aux seuls indicateurs financiers. Les approches de type « balanced scorecard » sont multi-critères, en introduisant des dimensions non financières. L’analyse des données, bien connue des statisticiens, fournit un cadre théorique et pratique utilisable, dès lors que l’on dispose de données d’observation, et que l’on sait y caractériser les critères. Elle permet de dégager les principaux facteurs explicatifs, et leurs contributions à la variable observée, en l’occurrence, la « valeur » d’un projet. Comme déjà noté, les analyses dites du coût total ( TCO ) sont aussi essentiellement financières. Il y a eu des approches probabilistes utilisant la théorie de l’Option réelle ( Real Option Theory ). La bibliographie est particulièrement importante, mais il faudrait rechercher les applications à l’IT.



2. CAS D’UN ENSEMBLE DE PROJETS

2.1 DENSITE DE LANCEMENT Dans le cas d’un ensemble de projet, on peut caractériser chaque projet par sa date de lancement. En supposant l’émission de nouveaux projets continue, sur un intervalle de temps plusieurs projets sont lancés : il y a une densité de lancement D(t). Pour le cas d’un ensemble de projets, on doit faire une deuxième sommation sur le temps. La formule suivante correspond à une double intégration :

dtdtttVtDi t

i

t

21

),()( 211

Vi(t1,t2) correspond, à l’instant t2, à l’apport de valeur instantané d’indice i du projet émis en t1.La valeur actuelle est dès lors mesurée par :

dtdtttCdtttVtDj t

j

i t

i

t

221

),(),()( 21211

En terme probabiliste, on aura naturellement une VAN probabiliste de l’ensemble des projets5.

2.2 PERIODE DE CALCUL ET DATE D’OBSERVATION Mêmes remarques que dans le cas d’un projet. L’ambiguïté est donc à lever.

5 La théorie moderne du portefeuille fournit une analyse poussée des modèles probabilistes, mais la transposition d’un portefeuille d’action en portefeuille de projets n’est pas convaincante : les actions sont facilement divisibles, dénombrables, et les arbitrages évidents, alors que les projets sont difficiles à diviser, et les parts ainsi créées ne sont pas interchangeables. De plus l’arbitrage entre des projets, ou plutôt entre des composants, peut aboutir à des portefeuilles irréalisables…



3. CAS DES PROJETS D’INFRASTRUCTURE Ces projets n’ont pas d’apport de valeur finale. Par contre, ils devraient accroître les apports de valeur des autres projets et agir favorablement sur les coûts globaux. Ils modifient les fonctions Vi et Cj . En outre ils ont leurs propres vecteurs de coût.

3.1 APPROCHE DETERMINISTE Il faut considérer que les projets d’infrastructure apportent des valeurs intermédiaires, selon un vecteur k

IV . Ces valeurs intermédiaires sont reprises par les autres projets pour aboutir aux valeurs finales. Il est important d’identifier ces valeurs intermédiaires, car elles sont au centre de la question. Bien sûr ces dimensions sont spécifiques et différentes de celles des valeurs finales6. Pour cette analyse, il faut considérer que ces produits intermédiaires sont échangés selon un « prix de cession interne ». Nous appellerons ces cessions internes les « péages ». Par commodité, nous considérons que les unités d’œuvre cédées en interne sont des droits d’usage, sous forme de redevances. Les prix de marché interne sont soit « spot », résultant de la confrontation de l’offre et de la demande, soit négociés. On suppose ces prix déterministes, et l’équilibre des ventes et achats internes est assuré en valeur et en volume. On peut considérer qu’il existe un « tableau d’échanges inter-fonctionnel » qui retrace la transformation des productions intermédiaires en productions finales.

6 Les piliers de la valeur des composants d’urbanisme sont les grands classiques : l’apport de cohérence, la flexibilité par la standardisation des échanges, la performance par la mutualisation de composants génériques, la réduction de la complexité,…



Fonction finale j Production intermédiaire

des fonctions d’infrastructure

Fonction d’infrastructure i Nb d’unité d’œuvre

échangées Prix de cession interne

Somme des impacts coûts et valeurs pour la fonction finale

Figure 8 Exemple de tableau d'échange inter-fonctionnel

Le tableau représente l’équilibre des échanges internes, en quelque sorte le « business » des centres de production et d’exploitation de composants d’infrastructure, en raisonnant comme s’ils étaient des centres de profit. Ainsi, le ROI global est-il composé de l’addition de 2 termes ( pour une date d’observation et une période données ) : Le ROI des projets d’infrastructure, calculé à partir de leur production

intermédiaire, Le ROI des projets normaux, prend en compte les coûts des péages, qui sont pour

eux des sur-coûts, mais aussi les économies réalisées, et les accroissements de valeur ( sur-valeurs ) apportés.

La sommation de ces 2 termes fait disparaître la production intermédiaire des projets d’infrastructure, de sorte qu’il ne reste que :

Le cumul des coûts d’infrastructure (DI est la densité d’émission de projets d’infrastructure à l’instant t, CI le coût instantané d’un composant

d’infrastructure ) : dtdtttCtDl t

lI

t

I 21

),()( 211

Le cumul des variations de coût ( noté AC ) des projets

finals : dtdtdttttACtDtDj t

j

tt

I 321

),,()()( 32121

Le cumul des sur-valeurs ( noté AV ) des projets finals : :

: dtdtdttttAVtDtDk t

k

tt

I 321

),,()()( 32121



On remarque que le cumul des sur-coûts peut devenir négatif, du fait des économies réalisées.

Figure 9 ROI de l'urbanisme par réduction des sur-coûts et apport de sur-valeurs

Figure 10 Cas d'un urbanisme agissant surtout sur les coûts

ROI

Cumul des apports de sur-valeur

Cumul des sur-coûts

€

Cumul des coûts d’infrastructure

Sur-coûts projets

ROI

Cumul des apports de sur-valeur

Cumul des sur-coûts

€

Cumul des coûts

Sur-coûts projets Economies sur les projets



3.2 APPROCHE PROBABILISTE Les projets d’infrastructure peuvent ajouter des aléas et des délais pour l’ensemble des projets. Toutes choses égales par ailleurs ( même taille des projets à production finale, même « sinistralité »,…), l’écart-type des VAN est plus complexe à évaluer et pourrait être accru. Cependant la taille des projets finals devrait être en moyenne réduite, ce qui est favorable, et doit réduire l’écart type de leur VAN. Du fait de cette complexité, la prudence incite cependant à se méfier d’une approche exclusivement déterministe, qui ferait apparaître une VAN global favorable, alors que, en réalité, on peut augmenter les risques, ou, au contraire les réduire dans une proportion importante. Sur cette question de la réduction des aléas, il faut remarquer que le travail des urbanistes avec les projets, qui est une production intermédiaire ( prestation interne ), réduit les risques projet. De même on améliorera en moyenne le retour sur investissement, en prévoyant des migrations courtes, en diminuant la taille des projets, et en évitant « d’adosser » un projet sur un autre. Ce sont de bonnes pratiques d’un urbanisme « orienté flexibilité et réduction des aléas ».

3.3 CRITERES D’EVALUATION DES PROJETS D’INFRASTRUCTURE Les difficultés rencontrées pour les projets normaux sont ici amplifiées de l’incertitude sur le niveau des péages7. Par contre les réflexions sur les valeurs intermédiaires apportées feraient progresser le sujet. Il y a une typologie de ces valeurs, à baser sur la typologie des projets : référentiel, amélioration des flux, accélération des inter-fonctionnements, des-imbrication,…

3.4 DECROISSANCE DES RENDEMENTS DES PROJETS D’INFRASTRUCTURE Si les responsables des projets d’infrastructure ont un comportement guidé par le marché interne, ils lancent en premier lieu des projets à fort rendement interne :

7 On pourrait aussi chercher des parallèles avec l’économie des transports, et la notion de « péage de congestion » qui permet de « rétablir l’optimum économique perturbé par les externalités d’encombrement » ( E. QUINET )



La densité de ces projets sera faible, mais leur production interne forte, due à des péages élevés. Si les responsables augmentent la densité de ces projets, en lançant des projets de moins en moins rentables, ils en arrivent à lancer, à un instant t, un projet dont la VAN globale est nul. Il y a donc une densité maximale des projets d’infrastructure. Dans un raisonnement probabiliste, on sera incité à diminuer cette densité maximale, pour situer la VAN à x écart-type de la valeur nulle. L’équilibre est ainsi difficile à trouver, d’autant qu’il est double : Que les péages assurent l’équilibre des projets d’infrastructure,

Que la déformation introduite par ces projets, sur les fonctions de coût et de

valeur des autres projets, ait un effet positif sur leurs propres VAN.

Il serait très intéressant de chercher à collecter des données quantitatives pour disposer d’une amorce de modèle numérique sur ces sujets8. Une façon simple d’illustrer cette décroissance des rendements est d’envisager le délai de retour sur investissement ( délai pour que la VAN soit positive ). On peut imaginer que ce délai s’accroît avec la génération de projets d’urbanisme de plus en plus nombreux, comme présenté ci-dessous.

Figure 11 Croissance du délai de retour sur investissement

8 cf Real Option Analysis for IT : Beyond Investment decision « Without objective measuremnts for project value et risk premium, no agreement can be reached »

Génération de projets d’urbanisme

« time to ROI »



4. PARIS DANS L’URBANISME

4.1 URBANISME ET INFRASTRUCTURE : DEUX CONCEPTS DISTINCTS A première vue, les travaux d’urbanisme sont des travaux d’infrastructure. Cependant, à y regarder de près, il y a plus d’une nuance. Certains travaux d’infrastructure ont toujours existé dans la « sphère » informatique : choix des technologies de base, déploiement des versions, assistance « système »… Ils ne relèvent pas de l’urbanisme des SI au sens où nous l’entendons. Au delà de ces tâches incontournables de création et d’entretien des infrastructures techniques, des travaux plus proches de l’urbanisme peuvent être menés : recherche d’EAI, syntaxe d’échange normalisée, … et cet urbanisme « technique » va se renforcer avec l’émergence des dialectes XML. La technologie va permettre de rendre plus fluides les échanges, même sans un urbanisme durci sur une cible claire. L’actuel « effet de mode » autour du mot urbanisme entretient cette ambiguïté, et la frontière entre urbanisme des SI et « urbanisme technique » sera toujours mouvante et délicate à définir. Il faut donc s’entendre sur le « spectre » couvert par l’urbanisme, avant de pouvoir évaluer un quelconque retour sur investissement. Parmi les projets d’infrastructure, ceux qui concernent l’infrastructure technique sont justifiables : il est clairement de la responsabilité des informaticiens de faire évoluer le socle technique, qui est un garant de sécurité et de performance. De plus ce socle est en partie « lisible », même si certains indicateurs ont peu de signification « business » ( puissance des matériels, débit des réseaux, capacités de stockage ). En outre certains aspects techniques sont visibles ( modèles d’écrans, … ), et ont donc une réelle valeur finale. Par contre les projets d’urbanisme sont plus difficiles à justifier, car ils ne sont pas techniquement incontournables, et n’ont pas de valeur directe. On aura tendance à n’en voir que les coûts, qui sont facilement mesurables, et non les bénéfices, qui sont indirects. Pourtant ces projets, de type « aménagement du territoire », s’ils sont bien choisis et conduits, ont un effet majeur, au travers des nombreux projets qui vont capitaliser sur leurs apports. A la limite, il peut être préférable d’utiliser un socle technologique dépassé, mais de disposer d’un patrimoine bien urbanisé.



4.2 DEUX PERSPECTIVES Les préoccupations d’urbanisme, comme celles d’infrastructure, s’appliquent dans 2 perspectives : L’entretien du patrimoine existant, Le portefeuille de projets nouveaux.

On sait qu’une part importante du budget informatique de ressources de développement et d’intégration est affectée à l’entretien du patrimoine, grosso modo à « iso-fonctionnalités », c’est-à-dire sans important apport de valeur complémentaire. Dans l’étape actuelle d’informatisation des entreprises, le patrimoine existant est construit essentiellement sur une infrastructure technique, et il est peu urbanisé. Pour ces raisons, les évolutions de fond, que porte souvent un urbanisme volontaire, sont coûteuses et passent par des projets de rénovation « urbanistique ». Le retour sur investissement de projets d’urbanisme de ce type pourrait être atteint aisément, car il porte sur la plus grande part du centre de dépense informatiques. Cependant, il s’agira aussi de projets d’infrastructure, la rénovation portant à la fois sur les plans techniques et fonctionnels. Les activités d’urbanisme concerneront plus naturellement les projets nouveaux, et les gains sont probablement à attendre dans l’amélioration de ces projets, dans la mise en œuvre de référentiels, dans une nouvelle segmentation des services fournis par le SI : gains en coûts, en délais, en flexibilité. Il est à noter que les cartographies, activité qui relève en général de l’urbanisme, trouvent leur justification à la fois dans la perspective d’entretien du patrimoine et dans celle des projets nouveaux. Enfin, une meilleure gestion de l’investissement IT, au travers d’une analyse conjointe du patrimoine et des projets, améliorerait l’analyse de la rentabilité des projets d’urbanisme.

4.3 ANTICIPATION DANS L’URBANISME En pratique, des exemples d’urbanisme réussis sont liés à l’anticipation que les responsables de la DSI ont faite sur les orientations de l’entreprise, parfois en contradiction avec les besoins exprimés par les maîtres d’ouvrage. La réussite est due à l’asymétrie du pari : il y a plus de risque à ne pas faire ( car le temps passant, il n’y a plus de solution, même à coût infini ), que de risque à faire. La DSI « prend sur elle » de faire ce pari. Bien sûr, il peut y avoir échec partiel ou total, avec un effet dévastateur sur les projets. Cependant une bonne conscience de cette problématique incite à anticiper à temps et à minimiser non seulement le risque à faire, mais aussi le risque à ne pas faire.



Somme toute, il est naturel que les responsables de l’urbanisme aient une meilleure conscience de ces paris, car ils connaissent non seulement les fonctions de valeur et de coût, mais aussi la dynamique des projets. Il est aussi naturel, et durablement inscrit dans les faits, que certains choix sont de court-terme, et d’autres de moyen voir long terme ( migrations complexes, résistances au changement, pesanteurs culturelles ), même on « décrète » le contraire. Il est tout aussi naturel, et conforme aux exigences de notre époque, de privilégier le court terme : fébrilité des marchés financiers, instabilité du management, versatilité des consommateurs, des actionnaires, des électeurs, etc.… Certes l’urbanisme peut être ingrat, mais il a une « noblesse » dans sa mission, car l’entreprise a besoin d’anticipations sur des bases saines, parfois visionnaires.

4.4 ASYMETRIE DE L’URBANISME En poursuivant sur cette réflexion concernant l’asymétrie, on remarque qu’un produit d’urbanisme est naturellement « asymétrique » : il est perçu par son promoteur comme apportant potentiellement beaucoup de valeur à ses destinataires, par contre, ceux-ci, ont un a priori différent. De plus, le projet est souvent complexe, ce qui le rend peu lisible de l’extérieur. Cette difficulté a pour conséquence de tromper offreur ( qui surestime son produit ) et demandeur ( qui le sous-estime ), et de conduire à des situations « sous-optimales » dans l’équilibre entre offre et demande : surinvestissement, sous-utilisation.

Figure 12 Asymétrie de l'urbanisme

Elles sont faibles

Elles sont fortes

Estimation des sur-valeurs

Estimation des sur-coûts

Ils sont faibles Ils sont forts

L’urbaniste

Le projet utilisateur



Cette asymétrie caractérise aussi tout projet informatique, dans les relations maîtrise d’ouvrage – maîtrise d’œuvre. Cependant, dans le cas de l’urbanisme, les perceptions de l’utilité d’un produit d’urbanisme sont multipliées, non seulement déformées selon le point de vue MOA-MOE, mais aussi selon la divergence entre le point de vue naturellement « transversal » de l’urbaniste, et l’approche « business » ou « métier » des responsables des projets soumis aux injonctions, contraintes, propositions,… urbanistiques. Comme nous l’avons vu, les projets d’infrastructure technique ouvrent moins de débat, car ils sont clairement de la responsabilité totale des services informatiques. Cette asymétrie est une conséquence de la division du travail et de la complexité du domaine. Plus la complexité est forte, plus les visions sont divergentes. A la limite, la méconnaissance peut devenir totale et l’étanchéité quasi absolue9…

4.5 LIMITES D’UNE APPROCHE RATIONNELLE L’approche rationnelle qui considère les produits d’urbanisme comme des produits intermédiaires, et la justification de l’urbanisme dans ce marché interne, est ainsi à tempérer pour les raisons exposées : fort risque inhérent à tout projet informatique ( raisonnement probabiliste indispensable ), périmètres mal définis, irrationalité de certains paris, asymétrie naturelle de l’équilibre du marché interne, importance des paris sur le long terme,… Le pragmatisme de projets pilotes, visibles et incrémentaux, est une meilleure démonstration que celle qui découle de toutes les formules qui précédent. La demande d’une évaluation du retour sur investissement sur l’urbanisme est à placer dans ce contexte incertain.

5. CONCLUSION Les enjeux des projets d’urbanisme sont forts, car ces projets, outre leurs coûts qui peuvent être important, ont un « effet de levier » sur les autres projets. De plus, il existe de nombreux aléas, et le financement n’est pas garanti dans la durée. Disposer d’une méthode de calcul des apports de valeur, et des coûts, est donc précieux, même s’il faut se méfier des effets pervers de la rationalité. Malheureusement cette « économie du logiciel » est mal connue. On ne dispose pas de mesures et d’une métrique adaptée. Par comparaison, l’économie des transports est bien connue, avec des sources statistiques fiables, et un corpus théorique développé.

9 La « théorie des contrats », en économie industrielle, propose des pistes de réflexion



A quand la création d’un « observatoire des coûts et des valeurs du logiciel », qui capitalise sur l’observation de projets réels, et fasse progresser une métrique utile aux décideurs ?

TABLE DES ILLUSTRATIONS

Figure 1 Evolution d'une valeur instantanée .............................................................................. 2 Figure 2 Evolution d'un coût instantané ..................................................................................... 2 Figure 3 Illustration du ROI d'un projet ..................................................................................... 3 Figure 4 Comparaison de 2 scénarios de migration ayant même apport de valeur final ........... 6 Figure 5 Délai de retour sur investissement de 2 scénarios ....................................................... 6 Figure 6 Comparaison de 2 scénarios avec intervalles de confiance ......................................... 7 Figure 7 Variabilité du délai de retour sur investissement ......................................................... 8 Figure 8 Exemple de tableau d'échange inter-fonctionnel ....................................................... 12 Figure 9 ROI de l'urbanisme par réduction des sur-coûts et apport de sur-valeurs ................. 13 Figure 10 Cas d'un urbanisme agissant surtout sur les coûts ................................................... 13 Figure 11 Croissance du délai de retour sur investissement .................................................... 15 Figure 12 Asymétrie de l'urbanisme ........................................................................................ 18

Documents

Roi infrastructure RM