La sixième édition du Baromètre du Risk Manager de l’AMRAE a été réalisée en partenariat avec PwC à partir de l’analyse des résultats d’un questionnaire en ligne, renseigné par plus de 350 Risk Managers entre février et mai 2019. 34 % des Risk Managers répondants ont déclaré utiliser l’analyse de données dans le cadre de leurs fonctions, via des outils de visualisation tels que Power BI ou Tableau, qui simplifient l’analyse et la restitution visuelle des données relatives à la gestion des risques et/ou le suivi des plans d’action.

Les risques liés à la qualité des données ne sont que très rarement identifiés dans les cartographies des Risk Managers. Pourquoi et comment s’assurer de sa prise en compte ?

Dans un contexte « d’économie immatérielle » propre au secteur tertiaire, disposer d’un capital de données de qualité est une nécessité primordiale pour l’entreprise. 

La qualité des données : fondamental pour l’intelligence économique

La qualité des informations est l’un des 11 facteurs du modèle d’intelligence économique identifiés par l’AFDIE (Association Française pour le Développement de l’Intelligence Économique), dans la catégorie « facteurs de résultats ». Un rapport de 2008, réalisé par JEMM Research, indique cependant que seulement 16 % des entreprises ont mis en place un programme de qualité de données. Ce risque n’est aussi que très rarement identifié dans les cartographies des Risk Managers.

Selon le baromètre 2019, 74 % des Risk Managers répondants déclarent disposer de compétences en matière d’analyse de données au sein de leur organisation, que ce soit dans leurs équipes (33 %) ou au sein de la DSI (41 %). Seulement 18 % des Risk Managers interrogés ont recours à des prestataires externes dans le cadre de ces analyses. 

Les données du Risk Manager : facteur d’efficacité

Le Risk Manager est, de par son activité, amené à manipuler un grand nombre de données parmi lesquelles la description des risques, les actions de prévention, le détail des polices d’assurances, les informations sinistres, des adresses, des contacts, etc. Plus ces données seront nombreuses, anciennes, structurées et fiables, plus le travail du Risk Manager sera précis et efficace. Elles lui permettront notamment d’optimiser sa gestion au quotidien (ses analyses menant à des décisions argumentées et documentées) mais aussi sa communication interne et externe. En résumé, cela lui permettra d’impacter plus ou moins significativement la pérennité et les performances de son entreprise.

Les caractéristiques d’une bonne base de données 

Le Risk Manager doit disposer d’une base de données de référence, interconnectée avec diverses autres sources et régulièrement mise à jour. Mais, comme nous venons de le voir, ce puits de données n’aura de réels intérêts que si ces dernières sont homogènes et fiables. On ne peut laisser la base totalement accessible par tous. D’où l’intérêt de pouvoir gérer finement des droits d’accès aux données selon les profils d’utilisateurs. Une fois la gestion bien mise en place (voir encadré), le Risk Manager peut s’appuyer sur les informations de la base pour effectuer de multiples analyses et générer des rapports pré-formatés faciles à mettre à jour (simuler les montants de franchises, ventiler les primes, obtenir les ratios S/P, calculer le coût du risque…) car la qualité d’une donnée ne doit pas être appréciée dans l’absolu mais de façon relative à son intérêt métier.

Thomas H. Davenport, qui enseigne l’art des systèmes de gestion de l’information à la School of Management (université de Boston) estime en effet que « la transformation des données en quelque chose de plus utile exige un niveau important d’intelligence et d’attention. Encore une fois, la plupart des entreprises ne considèrent le problème que sous l’angle technologique. Un système de data warehouse ou de data mining est certes nécessaire, mais pas suffisant pour assurer un haut niveau d’information et de connaissance. » Bonne nouvelle donc : un logiciel, aussi perfectionné et indispensable soit-il, ne remplacera jamais le Risk Manager ! 

Gestion de qualité : Les différentes étapes

Afin d’étudier les moyens de tendre vers cette qualité des données, distinguons les différentes étapes de gestion : la saisie / les imports automatiques et la validation.
Au niveau de la saisie

Il faut qu’elle permette de recouper les différentes sources de données, comme la comparaison des montants « année après année ». À titre d’illustration, on peut imaginer que si la saisie N+1 est supérieure de X % à la saisie N, alors le déclarant devra se justifier.

Il est aussi important de limiter le nombre de champs « texte », et de multiplier les listes déroulantes à choix prédéfinis. Ceci permet de guider la saisie et facilite les analyses quantitatives. On peut de plus éviter les ambiguïtés en définissant précisément les données attendues à côté des champs à remplir.

Pour simplifier la tâche des utilisateurs non spécialistes mais obligés d’alimenter la base, comme par exemple ceux qui déclarent les sinistres, il faut par ailleurs disposer de formulaires intelligents à l’ergonomie optimisée dont les questions changent en fonction des réponses des utilisateurs. Ces formulaires doivent également être extrêmement simples pour permettre à des centaines d’utilisateurs répartis dans le monde et parlant des langues différentes de saisir de l’information sans avoir été formés.

L’alimentation du système se réalise aussi par imports automatiques de sources très diverses. On a alors recours à des technologies adaptées comme un ETL (pour Extract-Transform-Load) ou un EAI (pour Enterprise Application Integration) permettant d’effectuer des synchronisations massives (ETL) ou en temps réel (EAI) d’informations d’une base de données vers une
autre.

La validation

Enfin, la Direction Risk Management (DRM) centrale ou locale doit toujours contrôler les données saisies avant leur enregistrement définitif. Là encore des outils bien spécifiques (SGC = Système de Gestion de Contenu ou CMS = Content Management System) peuvent lui faciliter la tâche.

Toutes les techniques qui forment la base de l’informatique décisionnelle (ou Business Intelligence) se retrouvent dans certains logiciels de gestion des risques et des assurances à disposition des Risk Managers.