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La pensée analytique

Si vous accédez au cours à partir d’un appareil personnel directement sur Internet (en dehors du réseau Citi), certains liens pourraient ne pas fonctionner s’ils renvoient à un contenu hébergé sur le réseau Citi. Cela ne vous empêchera nullement de terminer le cours.

Objectifs d’apprentissage

À l’issue de ce cours, vous serez en mesure de :

  • Identifier les composantes essentielles de la pensée analytique.
  • Utiliser les cadres qui vous aideront à aborder votre travail de manière plus analytique.
  • Démontrer comment un raisonnement rigoureux et basé sur des faits peut améliorer l’analyse et la prise de décision.
  • Recueillir, interpréter et évaluer des données en gardant l’esprit ouvert et en étant conscient des biais.
  • Démontrer comment les cadres de pensée analytique peuvent être utilisés pour décomposer des problèmes complexes et identifier des solutions.

Critère d’achèvement

Ce cours comprend une évaluation finale. Vous devez obtenir un score minimal de 80 % à l’évaluation pour valider ce cours.

Vous avez déjà rempli les conditions requises pour valider ce cours. Vous pouvez maintenant revoir le contenu ou quitter le cours.

Ce cours comprend également un test de validation. Si vous réussissez ce test, vous serez dispensé de suivre le cours et de passer l’évaluation finale, et vous pourrez quitter le cours.

Vous pouvez aussi, si vous le préférez, ignorer le test de validation et passer directement au contenu.

Les éléments clés de la pensée analytique

Le modèle en 4 étapes


Pour utiliser efficacement la pensée analytique, il est utile de suivre une approche structurée lors de la résolution d’un problème ou de la prise d’une décision.

Le modèle en 4 étapes suivant peut être utilisé pour mener à bien le processus de résolution d’un problème ou de prise d’une décision.

Définir le problème
Recueillir les données
Analyser et vérifier
Conclure et communiquer

Définir le problème

Avant d’identifier une solution, il faut définir le problème. Cela nécessite de se poser les bonnes questions pour identifier le problème fondamental et comprendre ce qui doit être résolu.

En approfondissant et en identifiant la cause, nous devrons nous poser des questions comme : Quelle est la cause de cette mauvaise performance et que devrions-nous faire pour y remédier ?

Pour trouver la cause, la performance attendue et la performance réelle doivent être définies. Commencer par clarifier les choses évite de collecter des données inutilement et permet de se concentrer sur le problème réel. Cela facilite également la compréhension et la communication. Des questions ciblées réduisent également le risque de s’égarer en raison d’un trop grand nombre de données.

Quelles sont les données et les hypothèses importantes ?

Recueillir les données

Une fois le problème identifié, l’étape suivante consiste à recueillir les informations utiles.

Cela implique de déterminer les données ou éléments probants nécessaires pour répondre à la question, puis de les recueillir. Toutes les hypothèses avancées doivent également être répertoriées.

Recueillir des données nécessite d’être rigoureux et axé sur le problème. On peut facilement collecter trop de données (chaque coche de chaque action) ou pas assez (seulement les chiffres du rendement total). La clé est de se concentrer sur les données utiles.

Une approche judicieuse consiste à créer des catégories pour organiser les données. Le cadre mutuellement exclusif, collectivement exhaustif (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive, MECE), que nous étudierons dans la section 4 : Classification, est un outil analytique qui peut être utile pour organiser les données.

Lors de la collecte de données, il est important d’éviter les opinions et les biais. Essayez d’obtenir plusieurs perspectives auprès de différentes sources et, s’il y a lieu, d’écouter les points de vue des différentes parties prenantes. Une fois que vous avez recueilli les informations dont vous avez besoin, vous êtes prêt à les analyser.

Analyser et vérifier

L’étape suivante du processus consiste en l’analyse elle-même. Nous devons analyser les données pour en extraire des tendances, des causes et des connaissances.

Cliquez sur la flèche de droite pour en savoir plus.

 

Analyse

Il existe différents outils analytiques que nous pouvons utiliser pour travailler efficacement. Nous examinerons de plus près ces outils ultérieurement.

Une analyse efficace nécessite non seulement de maîtriser la pensée critique, mais aussi de surmonter les biais. Il est également important de classer correctement les données pour pouvoir les organiser efficacement.

Cela nécessite aussi d’identifier les causes premières des problèmes que nous essayons d’analyser. En outre, nous devons être capables d’extraire les connaissances clés des données et de les synthétiser.

 

Quatre compétences

Voici les quatre compétences que nous étudierons plus loin dans ce cours :

  1. Pensée critique
  2. Classification
  3. Analyse causale
  4. Collecte et synthèse
 

Mise à l’épreuve

Tout au long de l’analyse, nous devons également mettre notre raisonnement à l’épreuve. Nous devons remettre en question nos conclusions, rechercher des éléments probants qui les confirment ou les infirment, et éventuellement mener de petites expériences.

 
 

Conclure et communiquer

Maintenant que nous avons extrait des connaissances, que devons-nous faire ?

Si l’analyse nous aide à clarifier ce qui se passe, elle ne suffit pas pour comprendre la situation. Nous devons être capables de tirer des conclusions et de les communiquer clairement et avec assurance.

Si nous identifions la cause première et organisons correctement les données, nous pouvons synthétiser les plus importantes et traduire les connaissances en actions. Nous devons ensuite présenter nos recommandations de manière claire, concise et convaincante, que ce soit à un client, à un responsable ou à un comité.

Pour communiquer efficacement, la structure est importante. L’une des approches les plus efficaces est la méthode Bottom-Line Up Front, qui consiste à présenter l’essentiel dès le début. Personne n’a envie de rechercher les informations clés, on veut connaître l’idée principale tout de suite.

Lors d’une présentation, la clarté inspire confiance. Ne cachez pas les informations clés derrière des termes trop techniques ou des explications interminables. Même si les personnes ne comprennent pas tous les détails de votre analyse, si votre message est clair et étayé, elles se fieront à votre raisonnement. Utilisez des listes à puces ou des visuels pour souligner votre raisonnement et mettre en avant votre recommandation principale : faites-en la première chose à voir ou entendre.

Souvenez-vous du principe de Pareto (la règle des 80/20). Dans une analyse, souvent 80 % des résultats proviennent de 20 % de l’effort. Votre objectif est d’identifier les quelques facteurs qui ont le plus de répercussions.

Les 4 étapes en pratique

Voyons comment appliquer ces 4 étapes à un scénario réel :

Le portefeuille d’investissement d’un client est moins performant que son indice de référence. Il semble qu’il a sous-performé l’indice boursier depuis trois trimestres consécutifs.

Cliquez sur chaque étape pour en savoir plus.

Définir le problème
Recueillir les données
Analyser et vérifier
Conclure
Communiquer

Définir le problème

Sur la base de notre scénario, nous devons définir le problème. Ce qui a été découvert est un symptôme, pas le problème. Se poser des questions peut aider à identifier le problème.

Par exemple, on peut se demander : « Pourquoi le portefeuille est-il moins performant et comment pouvons-nous y remédier ? » ou « Comment pourrions-nous améliorer la performance du portefeuille au prochain trimestre ? »

En reprenant notre exemple, nous pouvons maintenant reformuler le problème : « Le portefeuille de notre client affiche une performance inférieure de 3 % à son indice de référence. Nous devons déterminer la cause et identifier l’action qui améliorera la performance, tout en respectant les objectifs du client. »

Cela énonce explicitement l’écart (3 % de sous-performance) et définit deux tâches :

  • Diagnostiquer la cause
  • Recommander une action

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Recueillir les données

Une fois notre problème identifié, l’étape suivante consiste à recueillir les données nécessaires.

Dans notre scénario du portefeuille client, cette étape implique de recueillir les données et les indicateurs de performance du portefeuille : allocation des actifs, rendements des investissements individuels, profil de risque, conditions de marché récentes, frais, tout changement de stratégie, etc.

Il faudra également recueillir les données de l’indice de référence à des fins de comparaison (puisque la sous-performance est mesurée par rapport à celui-ci).

N’oubliez pas qu’il faut faire abstraction des opinions et des biais. Collectez uniquement les informations qui peuvent aider à répondre à la question : « Quelles sont les données et hypothèses importantes ? ».

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Analyser et vérifier

Une fois que vous avez les informations nécessaires, elles sont prêtes à être analysées.

Pourquoi ?

Dans notre exemple, nous devons déterminer les causes possibles de la sous-performance. Une analyse permet de s’assurer que votre stratégie correspond toujours à vos objectifs. Un examen attentif des informations collectées peut mettre à jour des opportunités de réduction des risques ou d’amélioration des rendements.

Différents outils peuvent être utilisés pour analyser les causes de la sous-performance du portefeuille. Exemples :

  1. Morningstar Direct
    Décomposer les rendements pour déterminer si la sous-performance est due à l’allocation des actifs, à l’exposition sectorielle ou à la sélection des titres.
  2. RiskMetrics
    Évaluer si le profil de risque du portefeuille correspond aux objectifs du client et à l’indice de référence.
  3. Excel
    Vérifier si des frais ou des coûts de transaction élevés réduisent les rendements.

Utiliser les outils
La conclusion à laquelle nous pourrions parvenir après avoir utilisé les outils d’analyse pourrait être :

« La sous-performance du portefeuille est due principalement à une prudence intentionnellement excessive (part élevée de liquidités), à une concentration excessive sur un secteur/une action en difficulté et à des frais courants. Ces causes ont été influencées par des biais et l’absence de correction du cours des choses. »

Nous devons être capables de mettre notre raisonnement à l’épreuve tout au long de notre analyse. Par exemple, vous pourriez faire le calcul suivant :

« Si nous n’avions que 5 % de liquidités, comme l’indice de référence, et si nous réduisions la pondération de l’action A, quel serait le rendement ? »

Si ce calcul montre que le portefeuille aurait eu une performance égale ou supérieure à celle de l’indice de référence, cela valide quantitativement les causes identifiées (liquidité et sélection des actions).

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Conclure

Notre analyse nous permet de clarifier ce qui s’est passé. Ensuite, nous devons tirer des conclusions et les communiquer clairement et avec assurance.

Reprenons notre exemple :
Si vous déterminiez que la faible performance du portefeuille est due à « des liquidités excessives et à une concentration excessive dans un seul secteur », que recommanderiez-vous ?

Vous pourriez suggérer un rééquilibrage : réduire les liquidités à 5-10 %, réinvestir dans des actions ou des obligations diversifiées en fonction du profil de risque, et réduire la surpondération des actions technologiques de 10 % à 5 %.

Vous pourriez également proposer un processus d’examen trimestriel afin de maintenir l’équilibre des allocations au fil du temps.

Chaque recommandation est liée directement à une cause (sous-investissement, surconcentration ou lacunes dans les processus) et est donc fondée sur des données probantes.

Le contexte est déterminant. Si le client a une forte aversion au risque, votre rôle est de lui montrer pourquoi le fait de conserver uniquement des liquidités peut accroître le risque à long terme, étant donné que l’inflation affaiblit doucement la valeur. Vous pourriez montrer des données prouvant que même une stratégie d’investissement modérée aurait pu améliorer la performance.

L’objectif est de présenter clairement les compromis et de montrer que votre recommandation est non seulement logique, mais adaptée au client.

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Communiquer

Maintenant que vous avez vos conclusions, vous devez les communiquer au client. En appliquant la méthode Bottom-Line Up Front, commencez par énoncer votre conclusion, puis expliquez-la.

Par exemple :
« Je recommande de rééquilibrer le portefeuille en réduisant les liquidités de 20 % à 5 %, en réinvestissant dans un fonds d’action diversifié et en réduisant les actions XX de 10 % à 5 %. Cela devrait améliorer la performance et atténuer les risques. »

Puis expliquez le raisonnement :
« La sous-performance du portefeuille est due à des liquidités excessives et à une surpondération dans un secteur en déclin. Un redéploiement des liquidités et une diversification permettront d’améliorer les gains en cas de hausse tout en réduisant le risque de perte en cas de baisse. Notre analyse suggère que cela aurait pu augmenter les rendements d’environ 3 %. Nous éviterons de tels écarts à l’avenir en effectuant des examens trimestriels. »

Présentez la conclusion, suivie du raisonnement et des éléments probants. En utilisant cette structure, même les parties prenantes les plus occupées peuvent saisir le message clé en quelques secondes et poser des questions si elles souhaitent en savoir plus. Assurez-vous que toutes les recommandations formulées sont reliées à l’analyse.

À suivre

Maintenant que vous avez vu comment synthétiser et communiquer vos conclusions efficacement, penchons-nous de plus près sur l’une des compétences essentielles à maîtriser pour une analyse réussie.

Dans la section suivante, vous découvrirez le pouvoir de la pensée critique.

Pensée critique

Habitudes pratiques

Une seule hypothèse biaisée peut conduire à un prêt irrécupérable, un risque non identifié ou la perte d’un client. Pour éviter cela, nous devons développer des habitudes qui aiguisent notre esprit.

Concentrons-nous sur quatre habitudes pratiques que vous devriez adopter.

Cliquez sur chaque habitude pour en savoir plus.

Qu’est-ce que je tiens pour acquis ?
 

Habitude 1 : Vérifier vos hypothèses

Les hypothèses sont des convictions que nous traitons comme des faits, souvent sans preuve. Si elles ne sont pas vérifiées, elles peuvent faire dévier l’analyse. Les penseurs critiques les mettent à jour et les vérifient.

Lorsque vous définissez un problème ou recueillez des données, demandez-vous :
« Quelles hypothèses est-ce que j’émets ? »

Dressez la liste de vos hypothèses, puis validez-les ou corrigez-les. Si vous vous dites « X est certainement vrai » ou « Nous devons faire Y », arrêtez-vous et remettez-le en question. Par exemple, un directeur du crédit pourrait partir du principe que « les prix de l’immobilier ne baissent jamais ici ». Cette conviction s’est révélée fausse en 2008. Un penseur critique se demanderait : « Quelles données l’attestent ? Et si c’était faux ? »

Chaque fois que vous vous arrêtez pour vérifier une hypothèse, vous réduisez les zones d’ombre. Demandez-vous : « Qu’est-ce qui doit être vrai pour que cette hypothèse tienne ? Qu’est-ce que nous supposons et qui, si c’était faux, changerait notre conclusion ? »

Qu’est-ce qui prouverait que j’ai tort ?
 

Habitude 2 : Chercher des contre-preuves

Nous sommes tous sujets au biais de confirmation, c’est-à-dire que nous avons tendance à privilégier les données qui confirment nos hypothèses. Une fois que nous nous sommes fait une opinion, comme « le problème c’est la technologie » ou « ce client est prudent », nous filtrons les informations en conséquence.

Pour penser de manière critique, recherchez délibérément des contre-preuves. Demandez-vous : « Sur quoi pourrais-je me tromper ? Qu’est-ce qui pourrait expliquer les choses autrement ? »

En pratique :

Recherchez des données qui contredisent votre théorie.

Recherchez des points de vue opposés :

« Voici ma conclusion. Quel est l’argument contraire ? »

Testez des alternatives :

« Les frais en sont peut-être la cause. Que se passerait-il si je supprimais cet effet ? »

L’objectif n’est pas d’éviter d’être sélectif. Si votre analyse tient toujours après cette vérification, tant mieux. Sinon, ajustez-la. Dans le secteur bancaire, cette habitude protège contre les prêts irrécouvrables et l’excès de confiance. Cela demande de l’humilité, mais cela renforce toujours votre jugement.

Qu’est-ce qui est probable et qu’est-ce qui est certain ?
 

Habitude 3 : Penser en probabilités, pas en certitudes

Les banquiers vivent dans l’incertitude, étant donné que les marchés, les clients et l’économie changent constamment. Les penseurs critiques acceptent l’incertitude et évitent les fausses certitudes.

Penser en probabilités consiste à se dire : « Il y a de fortes chances que X se produise, mais Y est possible aussi. » Au lieu de dire « Ça fonctionnera », dites : « Il y a 75 % de chances que ça fonctionne, même s’il y a 25 % de chances que les conditions de marché changent. »

En quantifiant les probabilités, vous définissez des attentes réalistes et anticipez les imprévus. Par exemple, pour les décisions de crédit, vous pourriez vous dire : « La probabilité que cet emprunteur rembourse son prêt est de 95 %, avec un risque de défaut de 5 %. » Cela détermine les prix et les réserves.

Les régulateurs apprécient ce genre de raisonnement car il reflète le risque réel. Utiliser des termes comme « probable », « improbable » ou « 50/50 » change votre façon de penser. Vous devenez plus flexible, vous serez moins pris au dépourvu et mieux préparé.

Penser en probabilités favorise l’humilité intellectuelle. Vous reconnaissez que vous pourriez vous tromper, et vous planifiez en conséquence.

Qu’est-ce qui fausse mon raisonnement ?
 

Habitude 4 : Identifier les biais

Dans l’Habitude 2, nous avons parlé du biais de confirmation, cette tendance à privilégier les données qui confirment notre opinion et à ignorer celles qui la contredisent. Ce n’est qu’un de nos nombreux biais.

Biais d’ancrage

Le biais d’ancrage vous pousse à vous accrocher à un chiffre ou à une idée de départ. Par exemple, un analyste pourrait voir qu’une action était autrefois cotée à 120 $ et considérer que si elle passe à 90 $, elle est bon marché et ainsi ignorer l’évolution des conditions de marché.

Biais de disponibilité

Le biais de disponibilité consiste à surévaluer ce qui est facile à se rappeler. Après avoir entendu parler de faillites de fintechs, un banquier pourrait surestimer le risque de toutes les entreprises technologiques.

Effet de halo

L’effet de halo consiste à laisser quelque chose de positif masquer tout le reste, par exemple supposer qu’une entreprise est solide simplement parce que son PDG est impressionnant.

La meilleure défense est la prise de conscience. Utilisez les Habitudes 1 et 2 conjointement pour détecter ces biais en amont. Demandez-vous régulièrement : « Quelles hypothèses est-ce que j’émets ? Ai-je envisagé le contraire ? Qu’est-ce qui influence mon point de vue actuellement ? ».

Vous pouvez également désigner un avocat du diable lors de discussions d’équipe, une personne qui remet en question les hypothèses et garde l’esprit ouvert.

Vérifier vos hypothèses

Utilisons les quatre habitudes pour revoir nos conclusions tirées du scénario.

Dans notre scénario du portefeuille client, nous pourrions supposer que « le client est satisfait de la stratégie » ou que « le secteur technologique va bientôt rebondir ». Mais ce ne sont que des hypothèses.

N’oubliez pas de prendre le temps de vérifier vos hypothèses. Cela réduit les zones d’ombre.

Dans nos conclusions initiales, nous avons supposé que la préférence du client pour des avoirs liquides était inflexible. En vérifiant cela, nous pourrions apprendre que ce n’était pas délibéré et qu’il apprécierait des conseils de réinvestissement. Cela change la recommandation.

Qu’est-ce que je tiens pour acquis ?
Qu’est-ce qui prouverait que j’ai tort ?

Chercher des contre-preuves

Dans nos conclusions initiales, nous avons expliqué que « la sous-performance était due à des liquidités excessives ». Pour le vérifier, nous devrions déterminer si les performances de portefeuilles similaires sans liquidités ont été plus performantes. Ou, si vous pensez que « l’action XX était un mauvais investissement », vérifiez si d’autres portefeuilles qui ne contiennent pas cette action ont aussi sous-performé.

Il est important de remettre en question votre analyse car cela permet de vérifier que vos conclusions se tiennent et, dans le cas contraire, d’identifier ce qui doit être ajusté.

Penser en probabilités, pas en certitudes

Lorsque nous discutons avec le client à propos de son portefeuille, nous devons uniquement parler de probabilités et éviter les fausses certitudes.

Même si nous remédions aux problèmes du portefeuille, il serait préférable de dire : « Nous pensons améliorer la performance. Si la situation reste normale sur les marchés, il y a de fortes chances que nous comblions l’écart. »

Qu’est-ce qui est probable et qu’est-ce qui est certain ?
Qu’est-ce qui fausse mon raisonnement ?

Identifier les biais

En ce qui concerne l’identification des biais, nous pourrions rapidement nous rendre compte que le client est resté accroché à la stratégie « sûre » du trimestre précédent, impliquant une forte liquidité, et nous pourrions nous demander si ce raisonnement tient toujours dans le contexte actuel de hausse du marché.

En détectant rapidement le biais d’ancrage, nous l’aidons à éviter de reproduire l’erreur et recommandons à la place un rééquilibrage fondé sur des données.

À suivre

Parmi ces quatre habitudes, identifiez celle qui améliorerait le plus votre prise de décision. Mettez-la en pratique délibérément. Avec le temps, ces habitudes vous aideront à repérer les défauts avant qu’ils ne se transforment en erreurs concrètes. C’est ce qui distingue les bons des excellents banquiers.

Nous avons vu les habitudes pratiques qui peuvent développer et améliorer votre aptitude à penser de manière critique. Dans la section suivante, vous découvrirez l’importance de la classification des données.

Classification

Cadre « Mutuellement Exclusif, Collectivement Exhaustif » (MECE)

Développé par Barbara Minto, le cadre MECE signifie Mutuellement Exclusif, Collectivement Exhaustif. Autrement dit, vous décomposez un problème complexe en catégories distinctes qui ne se chevauchent pas et qui, ensemble, couvrent toutes les possibilités.

L’utilisation du cadre MECE garantit que vous explorez le problème sous tous les angles sans répétition. Un exemple de la vie de tous les jours : lorsque vous planifiez des vacances en famille, vous pouvez classer les coûts dans les catégories suivantes : transport, hébergement, nourriture et activités.

Ces catégories ne se chevauchent pas (mutuellement exclusives) et couvrent toutes les dépenses principales (collectivement exhaustives). Vous évitez ainsi de compter les repas en double ou d’oublier les frais de transport. L’approche MECE aide à s’assurer que chaque dépense est comptabilisée sans confusion.

« Mutuellement Exclusif, Collectivement Exhaustif »

Utiliser le Cadre MECE

Reprenons notre exemple précédent, et organisons les raisons possibles d’une sous-performance et réfléchissons aux grandes catégories dont relèveraient toutes les causes spécifiques.

Cliquez sur la flèche pour en savoir plus.

 

Catégories

Exemples de catégories dont relèveraient les causes spécifiques :

Facteurs de marché externes : facteurs indépendants du portefeuille (par exemple, la performance globale du marché ou du secteur).

Facteurs liés à la composition du portefeuille : choix que nous avons faits en constituant le portefeuille (allocation d’actifs, sélection de titres).

Facteurs opérationnels/de coûts : frais, impôts et taxes, timing des transactions.

 

Ces catégories sont-elles MECE ?

Ces catégories sont-elles mutuellement exclusives ?

Oui, chaque cause appartient probablement à une seule catégorie.

Sont-elles collectivement exhaustives ?

Vérifions : toute cause de sous-performance devrait être soit une mauvaise performance du marché pour les titres dans lesquels nous avons investi, soit une mauvaise performance de notre investissement par rapport au marché, soit des coûts supérieurs aux rendements. Cela semble couvrir toutes les causes possibles.

 

Analyser les faits

Ensuite, dans chaque catégorie, nous pouvons analyser les faits :

Facteurs de marché externes :
L’indice de référence a généré un rendement positif d’environ 6 %, ce qui indique que la performance globale du marché n’a pas été négative. Toutefois, le secteur technologique a rencontré d’importantes difficultés. Si notre portefeuille avait été surpondéré en titres technologiques, ce facteur externe aurait nui aux résultats.

Facteurs liés à la composition du portefeuille :
Il y a deux problèmes :

(1) Allocation d’actifs :
Une part d’environ 20 % de liquidités dans le portefeuille a été maintenue, ce qui est relativement élevé. Compte tenu de la hausse des marchés des actions pendant la période, cette allocation en liquidités plus élevée, et une part des actions proportionnellement plus faible, ont probablement nui à la performance globale du portefeuille.

(2) Sélection des titres :
Le portefeuille avait une part importante de titres technologiques, avec une position concentrée sur le titre XYZ, qui a chuté de 15 %.

La performance a souffert du fait de la plus faible allocation de l’indice de référence dans le secteur technologique et de la concentration excessive du portefeuille dans un seul secteur.

 

Analyser les faits (suite)

Facteurs opérationnels/de coûts : Les frais s’élèvent à 1,5 % par an, soit environ 1,125 % sur 3 trimestres.

L’indice de référence n’a probablement aucuns frais. Cela explique déjà environ 1,1 % de l’écart de sous-performance.

La fiscalité n’est pas un problème (compte exonéré d’impôt). Nous pouvons donc l’ignorer. Du point de vue du timing, aucune transaction n’a été réalisée. Il n’y a apparemment pas d’erreur de timing, bien qu’on puisse soutenir que l’absence de rééquilibrage (c’est-à-dire le fait de ne pas avoir vendu certains titres technologiques plus tôt) était une erreur.

 

Analyse terminée

Nous avons maintenant une analyse structurée : la sous-performance était probablement due à une combinaison de facteurs.

Une allocation stratégique défaillante (trop de liquidités), des choix d’investissement spécifiques (surpondération du secteur technologique et une action en baisse) et, dans une moindre mesure, l’impact des frais.

L’utilisation de catégories nous a évité de négliger certains facteurs, par exemple la répercussion des frais, lors de l’examen des actions. Le cadre MECE nous a aidés à être rigoureux et logiques.

 
 

À suivre

Maintenant que vous savez classer les données que vous recueillez ainsi que les causes possibles du problème, vous êtes prêt à passer à l’outil suivant de la pensée analytique : l’analyse causale.

Analyse causale

Les 5 Pourquoi

La méthode des 5 Pourquoi a été développée par Sakichi Toyoda, fondateur de Toyota Industries.

Son objectif est d’identifier la cause première d’un problème en se posant plusieurs fois la question « pourquoi ? » jusqu’à trouver le problème sous-jacent.

Elle est assez simple. Vous prenez un problème et vous vous demandez « Pourquoi ? » plusieurs fois (environ cinq fois) pour creuser au-delà des symptômes et identifier la cause fondamentale.

Cliquez sur chaque étape pour en savoir plus.

Utiliser les 5 Pourquoi : allocation excessive en liquidités

Utilisons maintenant la méthode des 5 Pourquoi pour analyser et identifier la cause du problème d’allocation excessive en liquidités :

  1. Pourquoi le portefeuille comportait-il 20 % de liquidités (dont la performance était inférieure à celle des actions) ?
    Parce que le gestionnaire ou le client a décidé de conserver des liquidités plutôt que d’investir davantage sur le marché.
  2. Pourquoi a-t-il décidé de conserver 20 % de liquidités ?
    Parce qu’il ne savait pas comment les marchés évolueraient et craignait une baisse (supposons que c’était son raisonnement).
  3. Pourquoi craignait-il tant une baisse et a-t-il conservé une part élevée de liquidités ?
    Peut-être parce que le client avait subi le krach boursier de 2020 et qu’il était devenu très réticent à prendre des risques (un biais émotionnel lié à une expérience passée).
  4. Pourquoi l’allocation n’a-t-elle pas été ajustée lorsque des données ont montré une reprise du marché ?
    Peut-être parce que personne n’a revu l’allocation ou que l’équipe avait un biais d’ancrage : elle s’accrochait à l’idée que « 20 % de liquidités est une allocation prudente » et n’a pas actualisé sa position lorsque les conditions ont changé.
  5. Pourquoi personne n’est-il revenu sur cette hypothèse ?
    C’est peut-être un problème de communication : l’équipe était en pilotage automatique, ou bien il n’existait aucun déclencheur ni processus pour revoir l’allocation chaque trimestre.

Cause première plausible : allocation en liquidités excessive

Nous pouvons nous arrêter là ; nous avons identifié une cause première plausible : une combinaison d’aversions au risque du client et un biais/oubli de l’équipe ayant conduit à une position excessivement prudente (part élevée des liquidités) qui n’a pas été corrigée.

Notez que le premier « pourquoi » a donné une réponse superficielle (il a conservé des liquidités par prudence).

Au cinquième pourquoi, nous avons identifié des problèmes plus profonds : des biais psychologiques et des lacunes dans les processus.

La méthode des 5 Pourquoi permet d’éviter de traiter simplement les symptômes (« trop de liquidités ») en comprenant la cause première.

Utiliser les 5 Pourquoi : problème de sélection de titres

Utilisons maintenant la méthode des 5 Pourquoi pour analyser et identifier la cause du problème de la sélection des titres :

  1. Pourquoi avions-nous 25 % en titres technologiques (avec une action à forte pondération) ?
    Parce que nous pensions que les titres technologiques continueraient à surperformer.
  2. Pourquoi pensions-nous cela ?
    Parce que les titres technologiques ont enregistré d’excellents rendements l’année passée (ancrage sur les performances récentes, ou peut-être biais de confirmation).
  3. Pourquoi n’avons-nous pas réduit notre exposition lorsque les titres technologiques ont commencé à chuter ?
    Parce que nous pensions qu’il s’agissait d’une baisse temporaire et que nous ne voulions pas dévier de notre stratégie (peut-être par inertie ou biais de confirmation – nous voyions ce que nous voulions voir).
  4. Pourquoi avions-nous autant confiance en cette action XYZ ?
    Peut-être que le client avait un lien affectif avec cette action (par exemple, c’était l’action de son ancien employeur), et nous supposions qu’elle rebondirait.
  5. Pourquoi n’y avait-il pas de contrôle des risques pour limiter l’exposition à une seule action à 10 % ?
    Peut-être qu’il n’y avait pas de règle interne, ou que le gestionnaire a choisi de l’assouplir pour répondre aux souhaits de ce client.

Cause première plausible : problème de sélection de titres

Cette recherche de la cause première montre l’influence des biais cognitifs (ancrage, confirmation) et d’une gestion défaillante des risques.

Elle nous enseigne quelque chose d’important : souvent, les causes d’une sous-performance ne se limitent pas aux événements du marché, mais elles peuvent aussi provenir de nos propres erreurs de raisonnement ou des processus défaillants. C’est pourquoi la pensée critique est à ce point essentielle : elle est le « contrôle qualité » de notre analyse.

Analyse de la cause première


Parfois, les 5 Pourquoi ne suffisent pas. C’est là que les techniques d’analyse de la cause première (Root Cause Analysis, RCA) peuvent être efficaces. La RCA est une méthode structurée permettant de remonter à la véritable cause sous-jacente d’un problème, plutôt que de simplement en identifier les symptômes. Si la méthode des 5 Pourquoi est en elle-même une forme de RCA, il existe d’autres méthodes plus approfondies, comme le diagramme en arêtes de poisson.

Le diagramme en arêtes de poisson (ou diagramme d’Ishikawa) peut être utile pour les problèmes complexes impliquant de nombreux facteurs contributifs. Il ressemble à un squelette de poisson, le problème étant représenté par la tête et les causes se ramifiant comme des arêtes. Il a été créé par Kaoru Ishikawa.

Il permet de représenter visuellement les catégories de causes (personnes, produit, processus, marché, etc.) et de réfléchir aux causes possibles dans chacune d’entre elles. Si le problème est plus complexe, vous pouvez utiliser cet outil pour l’analyser sous tous les angles.

L’objectif principal de toute méthode RCA est d’identifier la cause systémique.

Analyse de la cause première : Scénario du portefeuille

Dans notre scénario du portefeuille, si nous nous étions arrêtés à « le portefeuille a sous-performé car il avait trop de liquidités et une mauvaise sélection de titres », nous n’aurions pas identifié la cause première.

Les causes plus profondes que nous pourrions découvrir sont présentées sur le diagramme ci-dessous.

Cliquez sur chaque partie du diagramme pour afficher les causes.

Cause 1 : Personnes

La prudence excessive du client et sa crainte de subir des pertes, basées sur la volatilité passée des marchés, l’ont conduit à conserver des liquidités excessives.

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Cause 2 : Processus

Il n’existait aucun processus d’examen trimestriel structuré pour revoir les allocations ou déclencher un rééquilibrage en cas de baisse de la performance.

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Cause 3 : Équipement

Les outils de surveillance du portefeuille n’ont pas relevé les écarts par rapport à l’indice de référence suffisamment tôt pour permettre une intervention rapide.

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Cause 4 : Informations

Des recherches et des données de marché obsolètes ont renforcé des hypothèses prudentes et retardé les mesures correctives.

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Résultats

Ensemble, ces éléments révèlent un problème systémique : une combinaison de comportements, de processus et de communication défaillants, qui peuvent être corrigés en éduquant les clients et en renforçant les politiques d’examen à l’avenir.

La recherche de la cause première permet souvent d’identifier de petits leviers qui ont d’importantes répercussions.

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À suivre

Maintenant que vous avez vu la puissance de l’analyse causale, vous devriez comprendre comment elle peut mettre en lumière les problèmes et vous préparer à agir. Dans le prochain sujet, nous nous concentrerons sur la transformation des données collectées, c’est-à-dire votre analyse, en actions efficaces.

Collecte et synthèse

Synthèse

Passer de l’analyse à l’action nécessite de synthétiser les choses. Cela implique de condenser votre analyse complexe en un ensemble clair de conclusions et en un plan d’action énumérant les mesures à prendre concernant ces conclusions.

Posez-vous cette question : « Compte tenu de cette analyse, que devons-nous faire maintenant ? « Quelle est la chose que le client ou le décideur doit savoir ? » La synthèse est l’art de condenser de nombreux détails en un récit clair ou un point essentiel à retenir.

Voyons comment nous pourrions synthétiser le portefeuille de notre client.

Cliquez sur la flèche Suivant pour continuer.

 

Notre exemple de portefeuille

Dans notre exemple de portefeuille, la synthèse pourrait être :

« Le problème principal est la composition trop prudente du portefeuille, qui n’a pas été revue à temps. Pour y remédier, nous allons rééquilibrer le portefeuille afin d’atteindre un niveau de risque approprié et mettre en place un processus de revue. »

Cette phrase résume à elle seule l’essentiel, en laissant de côté les menus détails. Si vous avez plusieurs conclusions, hiérarchisez-les (par exemple, cause principale vs causes secondaires) et regroupez-les éventuellement si elles sont liées.

 

Formuler vos conclusions

Une bonne synthèse est souvent formulée comme une solution :

« Nous avons trouvé X, par conséquent nous devrions faire Y. »

Formulez vos conclusions comme des recommandations exploitables. Au lieu d’écrire simplement « Les données montrent que le niveau de satisfaction de nos clients est faible », ajoutez « … nous devrions donc mettre en œuvre A, B et C pour l’améliorer. »

 

Faire
des recommandations​

Dans le secteur bancaire, une recommandation pourrait être : « couvrir ce risque », « refuser cette transaction jusqu’à ce que les conditions s’améliorent », ou « proposer au client un produit alternatif mieux adapté à ses besoins », etc., en fonction des résultats de votre analyse.

Reliez-la toujours à l’objectif défini au départ.

 

Paralysie de l’analyse

La paralysie de l’analyse est une situation au cours de laquelle la prise de décision est retardée, voire complètement bloquée, en raison d’une analyse excessive d’un problème ou d’une réflexion excessive sur un problème.

Il faut savoir quand s’arrêter d’analyser.

S’il y a trop de données, le nombre de variables peut entraîner une surcharge informationnelle et une fatigue décisionnelle, rendant plus difficile la hiérarchisation des informations. Cela augmente le risque de passer à côté de détails cruciaux et de faire des erreurs de jugement.

La clé est de maîtriser l’art du satisficing (ou principe du seuil de satisfaction). Cela implique de choisir une option suffisamment bonne lorsque vous avez suffisamment d’informations, plutôt que d’examiner le problème sous tous les angles jusqu’à ce que vous trouviez la « solution optimale ».

 
 

Conclusions

Lorsque vous retournerez à votre poste chez Citi, nous vous encourageons à appliquer activement ces concepts.

Commencez dès la prochaine décision que vous devrez prendre et essayez de suivre les quatre étapes. Avec la pratique, cela deviendra une habitude et vous constaterez que vous prendrez des décisions avec plus de rigueur et d’assurance.

La pensée analytique est une compétence qui doit être sans cesse perfectionnée. Sollicitez un feedback après avoir présenté une recommandation. Demandez à votre responsable ou à un collègue : « Mon raisonnement était-il clair ? Ai-je oublié quelque chose ? ».

Au fil du temps, vous vous forgerez une réputation de quelqu’un qui prend des décisions solides et réfléchies, même sous pression. C’est une marque de leadership dans le secteur bancaire.

Référez-vous au processus en 4 étapes.


Utilisez éventuellement une checklist au travail. Avant d’envoyer cette analyse ou de faire cette présentation, repassez-vous mentalement les 4 étapes du processus.

  1. Ai-je défini le vrai problème ?
  2. Ai-je recueilli les données clés (en ne m’appuyant pas simplement sur des suppositions) ?
  3. Ai-je analysé de manière critique et logique et vérifié mon hypothèse (et remis en question les biais) ?
  4. Suis-je prêt à communiquer ma conclusion, avec une recommandation claire et les points clés ?

Si vous répondez oui aux quatre questions, vous pouvez être certain que vous appliquez une pensée analytique, critique et actionnable.

À suivre

Vous avez découvert ce qu’est la pensée analytique et comment l’utiliser pour identifier les causes possibles d’un problème et recommander des solutions pratiques. Revoyons maintenant les points clés.

Principaux points à retenir

Récapitulatif de ce que vous avez appris

Dans ce cours, vous avez appris :

  • Les composantes essentielles de la pensée analytique sont des concepts actionnables qui peuvent devenir des habitudes à force de pratique.
  • Comment utiliser les cadres pour déterminer où et pourquoi des problèmes peuvent se produire et identifier les causes possibles.
  • Un raisonnement rigoureux et basé sur des faits permet de définir clairement les problèmes, de clarifier les causes et de trouver des solutions en adoptant une approche structurée.
  • La collecte, l’interprétation et l’évaluation des données, sans biais et en gardant un esprit clair, amélioreront votre capacité de prise de décision.
  • L’application régulière des concepts et des cadres présentés dans ce cours améliorera votre capacité à décomposer les problèmes complexes et à identifier des solutions.

À suivre

Vous allez maintenant vérifier votre compréhension du contenu en répondant à une évaluation rapide. Bonne chance !

Claire a identifié un problème potentiel concernant un portefeuille d’investissement sous-performant. Elle a examiné les données du portefeuille, les indicateurs de performance, les données de référence, effectué son analyse et compte envoyer son évaluation à la haute direction.

Parmi les questions suivantes, laquelle ne fait PAS partie du modèle en 4 étapes de la pensée analytique que Claire peut appliquer pour vérifier son raisonnement dans ce scénario ?

Sélectionnez la meilleure réponse parmi les cinq options, puis cliquez sur Envoyer.

Veuillez utiliser uniquement les touches Tab et Maj+Tab pour accéder à chaque option et le bouton Envoyer avec le clavier. Utilisez ensuite uniquement la touche Entrée ou Espace pour sélectionner une option ou le bouton Envoyer avec le clavier. Les touches fléchées haut et bas ne fonctionneront pas dans certains cas. Si le lecteur d’écran vous suggère d’utiliser les touches fléchées pour changer d’option, veuillez l’ignorer. Continuez à utiliser les touches Tab et Maj+Tab, puis Entrée ou Espace pour modifier une option. Si vous n’entendez plus le lecteur d’écran, utilisez la touche Tab pour réinitialiser la mise au point.

Jason effectue une analyse pour identifier la cause première d’une allocation en liquidités excessive dans un portefeuille sous-performant. Il utilise la méthode des 5 Pourquoi :

1. Pourquoi le portefeuille contenait-il 20 % de liquidités ?
L’équipe de gestion du portefeuille a décidé de conserver des liquidités plutôt que d’investir davantage sur le marché.

2. Pourquoi a-t-elle décidé de conserver 20 % de liquidités ?
Il y avait une incertitude quant à l’évolution des marchés et une crainte de baisse.

3. Pourquoi y avait-il une telle incertitude et une telle crainte ?
Le client a subi le krach boursier de 2020 et craignait que cela ne se reproduise, malgré des données montrant une reprise des marchés.

4. Pourquoi l’allocation en liquidités n’a-t-elle pas été ajustée compte tenu des données de marché ?
L’équipe de gestion de portefeuille avait un biais d’ancrage : elle s’accrochait à l’idée que « 20 % de liquidités est une allocation prudente » et n’a pas actualisé sa position lorsque les conditions ont changé.

5. Pourquoi personne n’est-il revenu sur cette hypothèse ?
Il n’existe aucun processus ni contrôle déclenchant systématiquement un réexamen des niveaux d’allocation en liquidités.

Pouvez-vous identifier la cause première possible à partir de cette analyse ?

Sélectionnez la meilleure réponse parmi les trois options, puis cliquez sur Envoyer.

Veuillez utiliser uniquement les touches Tab et Maj+Tab pour accéder à chaque option et le bouton Envoyer avec le clavier. Utilisez ensuite uniquement la touche Entrée ou Espace pour sélectionner une option ou le bouton Envoyer avec le clavier. Les touches fléchées haut et bas ne fonctionneront pas dans certains cas. Si le lecteur d’écran vous suggère d’utiliser les touches fléchées pour changer d’option, veuillez l’ignorer. Continuez à utiliser les touches Tab et Maj+Tab, puis Entrée ou Espace pour modifier une option. Si vous n’entendez plus le lecteur d’écran, utilisez la touche Tab pour réinitialiser la mise au point.

Sydney analyse la performance du portefeuille de son client et décide d’utiliser le cadre MECE (Mutuellement Exclusif, Collectivement Exhaustif) pour organiser les raisons potentielles de la sous-performance. Elle crée trois catégories :

  • Facteurs de marché externes : Problèmes extérieurs au portefeuille (par exemple, la performance globale du marché ou du secteur).
  • Facteurs liés à la composition du portefeuille : Décisions prises lors de la constitution du portefeuille (par exemple, allocation d’actifs, sélection de titres).
  • Facteurs opérationnels/de coûts : Frais, impôts et taxes, timing des transactions.
Ces catégories respectent-elles le principe MECE ?

Sélectionnez la meilleure réponse parmi les quatre options, puis cliquez sur Envoyer.

Veuillez utiliser uniquement les touches Tab et Maj+Tab pour accéder à chaque option et le bouton Envoyer avec le clavier. Utilisez ensuite uniquement la touche Entrée ou Espace pour sélectionner une option ou le bouton Envoyer avec le clavier. Les touches fléchées haut et bas ne fonctionneront pas dans certains cas. Si le lecteur d’écran vous suggère d’utiliser les touches fléchées pour changer d’option, veuillez l’ignorer. Continuez à utiliser les touches Tab et Maj+Tab, puis Entrée ou Espace pour modifier une option. Si vous n’entendez plus le lecteur d’écran, utilisez la touche Tab pour réinitialiser la mise au point.

Quelle affirmation reflète le mieux l’importance de recueillir, d’interpréter et d’évaluer les données en gardant l’esprit ouvert et en étant conscient des biais ?

Sélectionnez la meilleure réponse parmi les quatre options, puis cliquez sur Envoyer.

Veuillez utiliser uniquement les touches Tab et Maj+Tab pour accéder à chaque option et le bouton Envoyer avec le clavier. Utilisez ensuite uniquement la touche Entrée ou Espace pour sélectionner une option ou le bouton Envoyer avec le clavier. Les touches fléchées haut et bas ne fonctionneront pas dans certains cas. Si le lecteur d’écran vous suggère d’utiliser les touches fléchées pour changer d’option, veuillez l’ignorer. Continuez à utiliser les touches Tab et Maj+Tab, puis Entrée ou Espace pour modifier une option. Si vous n’entendez plus le lecteur d’écran, utilisez la touche Tab pour réinitialiser la mise au point.

Qu’est-ce qui fait partie des éléments essentiels de la pensée analytique ?

Sélectionnez la meilleure réponse parmi les quatre options, puis cliquez sur Envoyer.

Veuillez utiliser uniquement les touches Tab et Maj+Tab pour accéder à chaque option et le bouton Envoyer avec le clavier. Utilisez ensuite uniquement la touche Entrée ou Espace pour sélectionner une option ou le bouton Envoyer avec le clavier. Les touches fléchées haut et bas ne fonctionneront pas dans certains cas. Si le lecteur d’écran vous suggère d’utiliser les touches fléchées pour changer d’option, veuillez l’ignorer. Continuez à utiliser les touches Tab et Maj+Tab, puis Entrée ou Espace pour modifier une option. Si vous n’entendez plus le lecteur d’écran, utilisez la touche Tab pour réinitialiser la mise au point.

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Collecte et synthèse
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