CONCEPTION D’UN MODELE PREDICTIF DE PREVISION BUDGETAIRE POUR LES ETABLISSEMENT SCOLAIRES BASE SUR LES TECHNIQUES D’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

L'intelligence artificielle (IA) occupe désormais une place centrale dans notre société contemporaine. Cette discipline, aussi appelée intelligence informatique, vise à reproduire les capacités de prise de décision du cerveau humain. Elle englobe un ensemble de théories et de techniques visant à doter les machines de capacités intellectuelles (Bharadiya, 2023).

            Le contrôle de gestion est une démarche indispensable pour orienter une organisation vers la réalisation de ses objectifs, tout en assurant un suivi constant des éventuels écarts. Il repose sur des outils fondamentaux, tels que la comptabilité analytique, les tableaux de bord et la gestion budgétaire. Ces outils jouent un rôle crucial dans la prise de décisions éclairées, permettant aux dirigeants d’ajuster leurs stratégies en fonction des résultats observés et des besoins identifiés (Idir & Kloul, 2019). Pour les établissements scolaires, la gestion budgétaire est particulièrement critique, car elle garantit une allocation optimale des ressources, permettant de répondre à des priorités éducatives variées tout en évitant les dérives budgétaires. Toutefois, les modèles traditionnels, souvent fondés sur des prévisions à court terme, montrent leurs limites face à la complexité croissante des environnements financiers actuels (Bezes et al., 2016).

            Dans ce contexte, l’introduction de techniques d’apprentissage automatique dans la gestion budgétaire offre une opportunité unique de renforcer la précision et l’efficience. Contrairement aux approches statiques, un modèle prédictif de prévision budgétaire basé sur des algorithmes d’apprentissage machine peut intégrer des données multidimensionnelles (dépenses historiques, tendances économiques, données démographiques, etc.) pour générer des prévisions robustes et dynamiques (Bezes et al., 2016). Autrement dit, les technologies émergentes telles que l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive et la modélisation financière avancée peuvent améliorer l'optimisation budgétaire. L'apprentissage automatique peut aider les autorités scolaires à optimiser leurs prévisions budgétaires des différentes années en fournissant des informations sur les tendances de la situation actuelle par rapport aux données historiques. Cette dite analyse predictive exploite les données historiques et les algorithmes statistiques pour prévoir avec précision les performances budgétaires futures (Lomazzi, 2024).

            Les outils classiques de contrôle budgétaire, comme les tableaux de bord, pourraient ainsi être enrichis par des visualisations interactives des prévisions futures, mettant en lumière les tendances et les risques potentiels. Cela permettrait aux responsables scolaires de prendre des mesures proactives pour ajuster les budgets en fonction des variations anticipées. Il est évident qu’un tel modèle prédictif ne se limite pas à atteindre des objectifs à court terme, mais favorise une planification stratégique sur plusieurs années. Il répond également aux défis spécifiques des établissements scolaires, tels que la gestion de la masse salariale, l'entretien des infrastructures, et les dépenses pédagogiques, tout en garantissant une gouvernance budgétaire transparente et performante (F. Belhaj, 2023).

            La modélisation financière avancée joue un rôle central en permettant aux établissements scolaires de mieux comprendre leur situation financière actuelle tout en anticipant leurs performances futures. Grâce à l’intégration de techniques modernes comme les simulations et l’analyse prédictive, cette approche offre une visibilité accrue sur les flux de trésorerie, les dépenses opérationnelles, et les investissements à venir. Contrairement aux méthodes traditionnelles, qui se concentrent sur des projections linéaires à partir de données historiques limitées, la modélisation avancée exploite des données multidimensionnelles et en temps réel, telles que les subventions publiques, les frais d’inscription, les coûts liés aux infrastructures et les variations économiques locales. Elle permet également d’évaluer divers scénarios hypothétiques, comme l’impact de l’augmentation des inscriptions ou de la hausse des coûts énergétiques, et d’élaborer des stratégies financières adaptées. Par exemple, un modèle financier dynamique pourrait aider à identifier les périodes de contraintes budgétaires ou à optimiser l’utilisation des ressources en fonction des priorités éducatives, tout en évitant les déficits imprévus (Barry, 2018). De plus, cette modélisation ne se limite pas à la prévision des performances financières : elle contribue aussi à renforcer la transparence et la responsabilisation des gestionnaires. En s’appuyant sur des visualisations interactives et des rapports détaillés, elle facilite la communication avec les parties prenantes, telles que les conseils d’administration, les parents et les autorités éducatives. Enfin, en couplant cette approche avec des outils d’apprentissage automatique, les établissements peuvent identifier des schémas financiers complexes et mettre en œuvre des actions proactives pour maintenir leur stabilité et leur croissance à long terme.(Marlier & Jean-François, 2018)   

            Pour des projets de toute taille, l'apprentissage automatique peut rationaliser l'allocation des ressources budgétaires, en automatisant des tâches telles que la gestion des enchères, l'identification des opportunités d'économies ou la priorisation des investissements. Par exemple, des algorithmes prédictifs peuvent non seulement estimer les coûts associés à un projet en fonction de données historiques, mais aussi anticiper les fluctuations économiques, comme l'augmentation des prix des matières premières ou les variations saisonnières des dépenses. Dans le contexte de la gestion budgétaire, l'apprentissage automatique (machine learning) représente une révolution capable d'optimiser les processus de prise de décision et de gestion des ressources financières, quelle que soit l'échelle des projets concernés. Grâce à sa capacité à analyser de vastes ensembles de données complexes, l'apprentissage automatique peut identifier des tendances, détecter des anomalies et prévoir les performances futures avec une précision inégalée. Ces fonctionnalités permettent aux gestionnaires de mieux comprendre les dynamiques financières et de prendre des décisions éclairées (Rouvroy, 2024).

            En outre, l'analyse prédictive, un sous-ensemble clé de l'apprentissage automatique, offre aux gestionnaires la possibilité de simuler divers scénarios budgétaires et de prévoir leur impact. Cela permet de mieux évaluer les risques, de minimiser les imprévus financiers et d'élaborer des plans d'action pour des résultats optimaux. En intégrant ces modèles, les organisations peuvent non seulement améliorer leur efficacité opérationnelle, mais aussi renforcer leur capacité à répondre rapidement aux changements, qu'il s'agisse de nouvelles opportunités ou de défis financiers (Dahane & Medine, 2020).

            Enfin, en combinant l'apprentissage automatique avec des outils traditionnels de gestion budgétaire, tels que les tableaux de bord financiers, les gestionnaires peuvent bénéficier de visualisations claires et dynamiques des données, facilitant la communication avec les parties prenantes. Cette synergie entre innovation technologique et expertise humaine contribue à transformer la gestion budgétaire en un processus stratégique, transparent et axé sur la performance à long terme (Ma & Xie, 2023).

            Pour une meilleure gestion dans les entreprises, la mise en place d'un système de gestion budgétaire entraîne des changements significatifs au sein d'une entreprise. Tout changement majeur ou introduction de nouvelles méthodes nécessite des ressources, une restructuration organisationnelle et une préparation psychologique du personnel pour éviter toute résistance  (Lila, 2021).