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Société de gestion d'actifs · Casablanca · 2023

Un reporting quotidien produit à la main. Puis plus du tout.

Une société de gestion devait livrer des reportings quotidiens, hebdomadaires et semestriels à ses clients et à son régulateur. Les données arrivaient de six endroits différents, dans six formats différents, et se recollaient à la main. Mission de quatre mois pour supprimer la ressaisie et rendre le processus reproductible.

Avant

Six sources hétérogènes — pages web, fichiers Excel, exports CSV, tables HTML, envois par mail. Consolidation manuelle, écarts entre départements, chaque rapport re-fabriqué de zéro.

Après

Une chaîne unique : collecte automatisée, base centralisée, jeux de données normalisés, rapports générés à la demande avec des droits d'accès par métier.

Rôle
Consultant data — cabinet de conseil SI
Durée
4 mois — avril à août 2023
Périmètre
6 départements, 4 familles de rapports OPCVM
Stack
Python · SQL Server · IIS · Smart Report

Le point de départ

Le reporting n'était pas un livrable. C'était une contrainte quotidienne.

Dans une société de gestion, le reporting sert deux maîtres à la fois : le client, qui veut savoir où en est son portefeuille, et le régulateur, qui veut des chiffres justes dans les délais. Les deux exigences tombent sur les mêmes équipes, avec les mêmes données.

La mission a démarré par un état des lieux mené département par département, en enregistrant les écrans des utilisateurs pour comprendre où ils allaient chercher chaque chiffre. Le résultat de ce recensement est la grille ci-dessous : neuf points de friction, notés par les six directions concernées.

Le diagnostic

Où ça fait mal, et pour qui

Chaque case indique l'intensité du problème ressentie par le département. Ces chiffres viennent des entretiens menés pendant la mission — ils ne sortent pas d'un modèle générique.

Grille de friction — société de gestion d'actifs, 2023. Lecture : plus la case est foncée, plus le département considère le sujet comme bloquant au quotidien.
Point de friction Back
office
Middle office
Analystes
Front office
Actions
Front office
Monétaire
Direction
SI
Direction
générale
Reporting manuel 708080708070
Obligations réglementaires 708080807080
Mise à jour des données en temps réel 707080808070
Gestion des risques 607070706070
Automatisation des processus 606070706070
Incohérences des données 606070606060
Intégration des données 505060606050
Communication interne 505060606050
Formation des utilisateurs 505060606050
50 — gênant 60 — pénalisant 70 — bloquant 80 — critique

Le problème est transversal

Aucune ligne n'est froide. Un correctif limité à un seul service n'aurait rien réglé : il fallait un socle commun.

Le front office paie le prix fort

Les équipes qui devraient gérer passent leur temps à consolider. C'est là que l'automatisation libère le plus de valeur.

La conformité est le déclencheur

La contrainte réglementaire est notée à 80 par la direction générale. C'est l'argument qui débloque un budget, pas le confort des équipes.

La solution

Quatre couches, un seul flux

Le principe : chaque donnée entre une fois, est stockée une fois, et ressort dans autant de rapports que nécessaire. Rien ne transite par un poste de travail.

Cartographier avant de coder

Chaque source a été inventoriée avec les équipes : nom de la donnée, origine, département propriétaire, format, fréquence de publication, lien exact. Ce document est devenu la référence de la mission — et il a été rempli par les métiers, pas à leur place.

  • Entretiens par département
  • Enregistrement d'écran
  • Registre des sources partagé

Collecte automatisée

Un script Python structuré en classes, une par type de source : tables HTML, téléchargements de fichiers, pages à rendu JavaScript, calendriers de dividendes, historiques de volumes. Chaque parseur normalise vers un même format tabulaire avant écriture.

  • requests
  • BeautifulSoup
  • Selenium
  • pandas
  • pyodbc
  • journalisation des erreurs

Socle de données centralisé

Tables normalisées sur SQL Server, alignées sur le vocabulaire métier plutôt que sur la structure des fichiers d'origine. Un serveur IIS local reproduisait l'environnement du client pour développer et tester sans jamais toucher à la production.

  • Actif_net_par_catégorie_OPCVM
  • Indices_De_Performance_OPCVM
  • Actif_Total_Par_Catégorie_De_Valeurs
  • Souscriptions_et_rachats

Restitution et habilitations

Connexion directe de l'outil de reporting au socle, jeux de données par famille de rapport, et gestion des droits par profil : rédaction pour les producteurs de rapports, lecture seule pour les consommateurs. Les rapports deviennent des gabarits, plus des fichiers.

  • Datasets paramétrés
  • Rapports interactifs
  • Rôles & permissions
  • Export & diffusion

Décisions structurantes

Trois arbitrages qui ont déterminé le résultat

Ce sont rarement les lignes de code qui font la différence sur ce type de mission, mais les choix pris avant de les écrire.

Arbitrage 1

Épouser l'existant plutôt que l'idéal

La base centralisée avait démarré sous MySQL, choix par défaut. Une visite sur site a montré que le client opérait déjà SQL Server.

Bascule assumée vers SQL Server : intégration native à l'infrastructure, et surtout des équipes internes déjà capables de maintenir la solution après mon départ.

→ La reprise en main compte plus que l'élégance technique.

Arbitrage 2

Un miroir de production, pas un bac à sable

Développer directement sur le serveur du client aurait perturbé l'exploitation et créé une dépendance d'accès.

Un serveur IIS local reproduisant l'environnement cible a permis d'itérer vite, de déboguer dans des conditions réalistes et de supprimer les mauvaises surprises au déploiement.

→ Zéro interruption de service pendant les quatre mois.

Arbitrage 3

Faire remplir la cartographie par les métiers

Le registre des sources aurait pu être rédigé seul, plus vite. Il a été construit avec les départements, puis complété par eux.

Effet secondaire décisif : les équipes se sont approprié le projet au lieu de le subir. Les incohérences de données ont été résolues à la source, pas patchées en aval.

→ L'adoption se prépare pendant le cadrage, pas à la livraison.

Ce que ça a changé

Résultats de la mission

6 → 1

Six sources hétérogènes consolidées dans un socle unique, interrogeable par tous les départements.

0

Ressaisie manuelle sur le périmètre couvert — et donc plus d'erreurs de recopie sur ces données.

−30 %

Délai de production du reporting, estimation établie en fin de mission sur le périmètre traité.

4

Familles de rapports OPCVM industrialisées : actif net, performance, actif par catégorie, souscriptions et rachats.

Le gain de délai est une estimation de fin de mission, pas une mesure auditée. Je préfère l'annoncer ainsi : sur ce type de projet, les chiffres invérifiables abîment plus la confiance qu'ils ne convainquent. Les gains non chiffrables — traçabilité de chaque donnée, conformité facilitée, charge retirée aux équipes front office — ont pesé au moins autant.

Pour une société de gestion aujourd'hui

Comment je transpose cette mission chez vous

Si votre équipe consolide encore des fichiers à la main avant chaque échéance, le schéma est presque toujours le même. Voici la façon dont j'aborderais l'intervention, en dix semaines.

Semaines 1–2 · Audit

Cartographier le flux réel

Entretiens par département, suivi d'un cycle de reporting complet de bout en bout, chiffrage du temps réellement passé.

  • Registre des sources et des propriétaires
  • Grille de friction chiffrée par service
  • Périmètre priorisé et estimation du gain

Semaines 3–6 · Socle

Automatiser la collecte

Connecteurs sur vos systèmes existants, contrôles de cohérence à l'entrée, base centralisée alignée sur votre vocabulaire métier.

  • Pipelines d'ingestion planifiés et journalisés
  • Règles de qualité et alertes en cas d'écart
  • Modèle de données documenté

Semaines 7–10 · Restitution

Livrer, former, se retirer

Gabarits de rapports client et réglementaires, droits d'accès par profil, puis transfert de compétence à vos équipes.

  • Rapports générés à la demande
  • Habilitations par métier
  • Documentation d'exploitation et formation

Ce que je ferais différemment de 2023

  • API d'abordLes dépositaires et fournisseurs de données exposent aujourd'hui des API. Le scraping devient le recours, plus le point de départ.
  • Orchestration visibleLes flux tournent sous n8n ou Power Automate : vos équipes voient ce qui s'exécute, quand, et ce qui a échoué.
  • Contrôles automatisésDétection d'écarts et de valeurs aberrantes avant publication, plutôt qu'une relecture humaine après coup.
  • Rédaction assistéeGénération d'un premier jet de commentaire de gestion à partir des chiffres, relu et validé par le gérant.

Étape suivante

Estimez le gain sur votre propre processus

Le simulateur reprend la logique de ce diagnostic : vous décrivez votre processus, il chiffre le potentiel d'automatisation, le délai de bout en bout et les heures libérées. Cinq minutes, sans inscription.