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Secteur(s) : Banque, Finance, Fintech

Optimiser les prévisions budgétaires

0 %
d'amélioration de la prédiction des jours travaillés par rapport aux prédictions métiers
Client :
Société Générale
Technologie utilisée :
Machine Learning
Métier : Finance d'entreprise & Achat

Société Générale est une banque européenne de premier plan avec près de 119 000 collaborateurs au service de plus de 26 millions de clients dans 62 pays. Nous accompagnons le développement de nos économies depuis 160 ans, en proposant à nos clients entreprises, institutionnels et particuliers un large éventail de services de conseil et de solutions financières à valeur ajoutée. Nos relations durables et de confiance avec les clients, notre expertise de pointe, notre capacité d’innovation unique, nos compétences ESG et nos franchises leader font partie de notre ADN et servent le cœur de notre objectif : créer de la valeur durable pour toutes nos parties prenantes.

Source : https://www.linkedin.com/company/societe-generale/

Enjeux

  • Proposer des trajectoires de suivi budgétaire :
    • A une granularité mensuelle et jusqu'à la fin de l'année courante
    • Par département et sous-département
    • En fonction de la provenance de la main-d’œuvre.
  • Créer un outil simple et rapide pour réaliser des trajectoires fiables en fonction de l’historique d’une organisation et de la composition de sa main-d’œuvre.

Démarche

  • Pré-traitement des données avec regroupement :
    • par niveau organisationnel des données de budget, consommation budgétaire mensuelle, taille des équipes, typologie de projets et de main d’œuvre sur les trois dernières années.
    • du nombre de jours effectivement travaillés par niveau organisationnel et provenance de la main d’œuvre.
  • Modèle de prédiction des jours travaillés
    • Entrainement d’un modèle RandomForest de prédiction du nombre de jours travaillés par mois pour une équipe à partir de sa taille, son portefeuille de projets et des variables liées à l’année en cours (congés scolaires, jours fériés, etc.)
  • Modèle d’optimisation budgétaire
    • Mise en place d’un modèle d’optimisation permettant de générer des trajectoires de tailles d’équipe alignées au budget des organisations et respectant les contraintes opérationnelles. Tableau d’analyse des trajectoires métiers.
  • Interface Graphique
    • Construction d’une interface graphique pour la génération de trajectoires budgétaires et l’interaction utilisateur en temps réel. Génération d’un exécutable et déploiement sur les postes utilisateurs.

Résultat

  • Amélioration de 50% de la prédiction des jours travaillés par rapport aux prédictions métiers
  • Mise en lumière de scénarios métiers opérationnellement risqués par l’intermédiaire du modèle budgétaire
  • Présentation de stratégies budgétaires innovantes pour l’année à venir, basées sur les chiffres de la fin d’année précédente
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