Formulation mathématique du ROI de travaux d'infrastructure d'urbanisme

1. SYSTEMES D’INFORMATION :
MODELISATION DU R.O.I. DE PROJETS
D’INFRASTRUCTURE
René MANDEL
Version 8
20/11/2003
Cumul des apports de valeur
Cumul des coûts
Date Délai
d’observation Délai optimiste pessimiste

2. SOMMAIRE
1. RESUME ......................................................................................................................... 1
1.1 MODELE DETERMINISTE ..................................................................................... 1
1.2 MODELE PROBABILISTE ...................................................................................... 5
1.3 IMPORTANCE DE LA MIGRATION ..................................................................... 5
1.4 PERIODE DE REFERENCE ET DATE D’OBSERVATION .................................. 7
1.4.1 Evolution en fonction de la date d’observation .................................................. 7
1.4.2 Période de référence pour le calcul du R.O.I. .................................................... 8
1.4.3 Période d’incertitude sur le délai de retour sur investissement .......................... 8
1.5 FONCTIONS DISCRETES ....................................................................................... 9
1.6 CRITERES UTILISES DANS L’EVALUATION DES PROJETS .......................... 9
2. CAS D’UN ENSEMBLE DE PROJETS..................................................................... 10
2.1 DENSITE DE LANCEMENT ................................................................................. 10
2.2 PERIODE DE CALCUL ET DATE D’OBSERVATION ....................................... 10
3. CAS DES PROJETS D’INFRASTRUCTURE .......................................................... 11
3.1 APPROCHE DETERMINISTE ............................................................................... 11
3.2 APPROCHE PROBABILISTE ................................................................................ 14
3.3 CRITERES D’EVALUATION DES PROJETS D’INFRASTRUCTURE ............. 14
3.4 DECROISSANCE DES RENDEMENTS DES PROJETS D’INFRASTRUCTURE
14
4. PARIS DANS L’URBANISME ................................................................................... 16
4.1 URBANISME ET INFRASTRUCTURE : DEUX CONCEPTS DISTINCTS ....... 16
4.2 DEUX PERSPECTIVES.......................................................................................... 17
4.3 ANTICIPATION DANS L’URBANISME ............................................................. 17
4.4 ASYMETRIE DE L’URBANISME ........................................................................ 18
4.5 LIMITES D’UNE APPROCHE RATIONNELLE .................................................. 19
5. CONCLUSION ............................................................................................................. 19
TABLE DES ILLUSTRATIONS .......................................................................................... 20
ROI-infrastructureV8.1 14/04/2013

3. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 1
1. RESUME
Le retour sur investissement des projets informatiques d’infrastructure (projet de création
d’une infrastructure technique, de création d’un référentiel, et généralement tout projet
qui n’a pas d’utilité directe pour un maître d’ouvrage) est une préoccupation constante.
Il faut d’abord s’entendre sur le ROI d’un seul projet.
Le calcul du ROI d’un projet suppose une formulation précise, il est proposé un modèle
déterministe simple. En tenant compte des aléas inhérent à tout projet, un modèle
probabiliste, quoiqu’un peu plus élaboré, est mieux adapté.
Sur cette base, il est possible de proposer le modèle mathématique qui est applicable à un
ensemble de projets.
Ceci permet d’éclairer la problématique du ROI d’un projet d’infrastructure, et, plus
particulièrement, celle d’un projet d’urbanisme des systèmes d’information.
Un tel projet devrait trouver un ROI d’une part dans son propre ROI, calculé sur des prix
de cession internes, et sur l’accroissement du ROI des projets utilisateurs.
Cependant, une approche rationnelle a des limites. La formulation mathématique est utile
mais ne saurait être la seule approche, en particulier parce que la vision, et l’estimation,
des projets d’infrastructure est « asymétrique », entre les promoteurs de ces projets et les
utilisateurs potentiels.
1.1 MODELE DETERMINISTE
Un projet est un processus qui livre des composants. Ceux-ci sont mis en ligne pour
apporter de la valeur. En contre-partie le projet a un coût. Le projet dure d’une date t1 , où
il commence à coûter, à une date t2 , où tous ses composants sont déconnectés et ne
coûtent ni ne rapportent.
A un moment donné t, situé entre t1 et t2 , il y a :
 Un apport instantané de valeur par unité de temps ( une intensité d’apport de
valeur ) qui peut être représentée par un vecteur à n dimensions : autant de
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4. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 2
dimensions qu’il y a de valeurs distinctes apportées1. Cette fonction vectorielle est
notée Vn(t).
 Un coût instantané par unité de temps, lui aussi représentable par un vecteur ( m
dimensions )2. Cette fonction vectorielle est notée Cm(t).
Pour ce raisonnement nous supposons ces fonctions continues.
Pour calculer le cumul des valeurs apportées, et le cumul des coûts, il faut « intégrer » ces
fonctions sur la période (t1, t2).
Vi
t1 t2
Figure 1 Evolution d'une valeur instantanée
Cj
t1 t2
Figure 2 Evolution d'un coût instantané
Les schéma ci-dessus illustrent des exemples de fonction scalaire d’évolution d’une
valeur instantanée, et d’un coût instantané. La surface grisée correspond au cumul de la
valeur, du coût, sur la durée de vie des composants issus du projet. Valeurs et coûts étant
vectoriels, ces schémas sont réduits à une seule dimension, pour donner une
représentation perceptible.
1
Voir à ce sujet les différents « piliers de l’apport de valeur » et les approches d’évaluation du type « balanced
score card ». Un projet apporte plusieurs types de valeurs, qui ne sont pas tous facilement quantifiables.
2
On raisonne ici bien sûr en « coût total » du projet, ce qui amène à examiner tous les coûts directs et indirects .
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5. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 3
Le ROI du projet, en première analyse, est atteint quand :
t2 t2
  V i (t )dt    C j (t )dt
i j
t1 t1
Nota :
 Ceci suppose que soit définie la fonction  sur les espaces vectoriels des V et
des C.
 On peut faire un calcul plus précis en introduisant des coefficients d’actualisation
pour transformer valeur et coût à l’instant t en valeur et coût à l’instant t0 : A0(t).
t2 t2
 V
i
i
(t ) A0 (t )dt    C j (t ) A0 (t )dt
j
t1 t1
Ceci permet de calculer la « Valeur actuelle nette » VAN :
t2 t2
VAN    V i (t ) A0 (t )dt    C j (t )A0 (t )dt
i t1 j t1
Un schéma simple permet de visualiser cette grandeur, qui est l’écart entre le cumul des
apports de valeur et le cumul des coûts3.
€
Cumul des apports de valeur
ROI
Cumul des coûts
temps
Figure 3 Illustration du ROI d'un projet
3
Sur la base de cette illustration, on trouvera dans « Business Process Management » de R. T. Burlton, une
présentation intuitive des diverses actions possibles pour améliorer le ROI d’un projet : réduire le « time to
market », abaisser les coûts, accroître les apports de valeur.
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6. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 4
René MANDEL Novembre 2003

7. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 5
1.2 MODELE PROBABILISTE
En réalité, les apports de valeur futurs, ainsi que les coûts futurs sont anticipés, et donc
estimés.
Les Vi(t) et Cj(t) sont probabilistes, et obéissent à des lois probabilistes.
Le ROI est ainsi lui même probabiliste et peut être caractérisé par :
t2 t2
VAN    V i (t ) A0 (t )dt    C j (t ) A0 (t )dt
i t1 j t1
pour avoir de bonnes chances que la VAN soit positif, il faut que son estimation soit par
exemple > à 2 écart-types, dans le cas d’une loi « normale » ( de Laplace-Gauss ). Bien
sûr il faudrait disposer d’observations concrètes de vrais projets pour connaître les lois de
probabilité.
On sait qu’un pourcentage important de projets n’aboutit pas, c’est à dire n’apporte pas
de valeur, et parfois avec un coût financier très lourd, voire une perte d’image pour
l’entreprise, un discrédit qui est en quelque sorte une valeur négative.
Pour les projets qui aboutissent, les dérives en délai et en sur-coût sont elles aussi
fréquentes : les valeurs instantanées sont plus longtemps nulles, les coûts instantanés
s’avèrent supérieurs à l’estimation.
Ces écarts sont tels qu’on pourrait raisonnablement douter de leur caractère « aléatoire ».
On comprend cependant que, du fait de la complexité de beaucoup de projets, certains
aléas provoquent des répercutions en chaîne non maîtrisées, dont l’ampleur est sans
commune mesure avec l’épiphénomène initiateur4. Dans les grands projets, les
répercutions en chaîne ne sont pas anticipées, car difficilement prévisibles, et ceci conduit
à des biais systématiques.
1.3 IMPORTANCE DE LA MIGRATION
Le patrimoine des applications et composants est un organisme complexe et vivant. Il est
en constante transformation. Les transformations, dans le cas de l’impact d’un projet,
s’appellent la migration qui conduit de la situation initiale à la situation cible prévue.
On pourrait comparer 2 scénarios de migration qui apportent au final la même valeur
instantanée, et ont un coût identique ( cumul des coûts instantanés identique ).
4
cf ; la théorie des fractales s’appliquerait-elle aux projets complexes ?
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8. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 6
Vi
S2
S1
t1
Figure 4 Comparaison de 2 scénarios de migration ayant même apport de valeur final
On voit que la VAN du scénario S1 est meilleure que celle de S2 bien que valeur
instantanée finale soit identique.
On devra donner la préférence à un scénario qui apporte de la valeur au plus tôt, car il
allonge la période de rentabilité du projet, et permet un retour sur investissement plus
court ( laps de temps nécessaire pour que la VAN devienne positive ).
VAN
S1 S2
t1
Figure 5 Délai de retour sur investissement de 2 scénarios
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9. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 7
Par ailleurs, si l’écart type de la loi de distribution des Vi(t) et Cj(t) est une fonction
croissante de l’écart t-t0 ( t0 date d’observation ), ce qui est logique ( moins d’erreur sur
les évaluations proches que sur des évaluations éloignées ), la valeur actuelle nette de S1
aura un écart-type < que celle de S2.
Vi
t1
Figure 6 Comparaison de 2 scénarios avec intervalles de confiance
Le choix du scénario de migration a donc un impact potentiel sur la rentabilité du projet :
 Un scénario apportant de la valeur au plus tôt a un seuil de rentabilité atteint plus
facilement,
 De plus un tel scénario est moins aléatoire, son risque est réduit.
1.4 PERIODE DE REFERENCE ET DATE D’OBSERVATION
1.4.1 Evolution en fonction de la date d’observation
Tout ce qui vient d’être développé concerne la situation observée à un moment précis.
Au cours du temps, les probabilités évoluent, car certains composants ont été réalisés et
sont connectés, des maintenances sont exécutées, des incidents se sont produits, etc…
La variable temps intervient donc 2 fois sur les Vi(t) et Cj(t) :
 La date d’occurrence,
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10. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 8
 La date d’observation.
Quand la date d’occurrence est < que la date d’observation, les fonctions deviennent
déterministes.
1.4.2 Période de référence pour le calcul du R.O.I.
Par ailleurs, on voit que le calcul de la VAN fait intervenir, outre la date d’observation, 2
autres dates :
 La date de début de la période de référence ( période de calcul correspondant aux
bornes des 2 intégrales ),
 La date de fin de la période de référence.
Il faut donc préciser de quel ROI on parle, par exemple on peut suivre les séries
suivantes:
 Le ROI constaté sur les 3 années passées ( ROI glissant ),
 Le ROI estimé pour les 5 années à venir ( ROI glissant ),
 L’évolution du ROI pour les années 2000 à 2005.
1.4.3 Période d’incertitude sur le délai de retour sur investissement
Dès lors que les fonctions de valeur et de coût sont entachées d’incertitude, on peut
définir, pour le délai de retour sur investissement, estimé à un instant t, un intervalle de
confiance.
Le schéma ci-dessous, présente intuitivement un tel intervalle. Il est bien sûr inexacte
puisque certains mêmes aléas peuvent affecter coût et apport de valeur, alors que d’autres
respectent l’indépendance des lois de probabilité des coûts et valeurs. Cependant, la
sensibilité aux perturbations aléatoires est illustrée par l’écart des pentes des courbes.
Cumul des apports de valeur
Cumul des coûts
Date Délai
d’observation Délai optimiste pessimiste
Figure 7 Variabilité du délai de retour sur investissement
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11. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 9
1.5 FONCTIONS DISCRETES
En réalité, les apports de valeur et les coûts se font par paliers successifs : les fonctions ne
sont pas continues.
Il faudrait donc substituer aux intégrations des sommations dans le temps.
Si l’on suppose que les lois élémentaires, pour chaque composant, sont normales, la loi
des sommes est normale, sous réserve que les aléas affectant les composants soient
indépendants. Mais il y a certainement des aléas qui affectent plusieurs composants, ne
serait-ce que ceux qui concernent l’équipe de développement.
1.6 CRITERES UTILISES DANS L’EVALUATION DES PROJETS
La tendance naturelle est d’évaluer les projets sur plusieurs critères, en ne se cantonnant
pas aux seuls indicateurs financiers. Les approches de type « balanced scorecard » sont
multi-critères, en introduisant des dimensions non financières. L’analyse des données,
bien connue des statisticiens, fournit un cadre théorique et pratique utilisable, dès lors que
l’on dispose de données d’observation, et que l’on sait y caractériser les critères. Elle
permet de dégager les principaux facteurs explicatifs, et leurs contributions à la variable
observée, en l’occurrence, la « valeur » d’un projet.
Comme déjà noté, les analyses dites du coût total ( TCO ) sont aussi essentiellement
financières.
Il y a eu des approches probabilistes utilisant la théorie de l’Option réelle ( Real Option
Theory ). La bibliographie est particulièrement importante, mais il faudrait rechercher les
applications à l’IT.
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12. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 10
2. CAS D’UN ENSEMBLE DE PROJETS
2.1 DENSITE DE LANCEMENT
Dans le cas d’un ensemble de projet, on peut caractériser chaque projet par sa date de
lancement.
En supposant l’émission de nouveaux projets continue, sur un intervalle de temps
plusieurs projets sont lancés : il y a une densité de lancement D(t).
Pour le cas d’un ensemble de projets, on doit faire une deuxième sommation sur le temps.
La formule suivante correspond à une double intégration :

 

 D(t1 )   V i (t1 , t 2 )dt dt
t1  i t2
 

Vi(t1,t2) correspond, à l’instant t2, à l’apport de valeur instantané d’indice i du projet émis
en t1.La valeur actuelle est dès lors mesurée par :

 

 D ( t )   V (t1 , t 2 )dt    C j (t1 , t 2 )dt dt
i
1
t1   i t2 j t2 

En terme probabiliste, on aura naturellement une VAN probabiliste de l’ensemble des
projets5.
2.2 PERIODE DE CALCUL ET DATE D’OBSERVATION
Mêmes remarques que dans le cas d’un projet.
L’ambiguïté est donc à lever.
5
La théorie moderne du portefeuille fournit une analyse poussée des modèles probabilistes, mais la transposition
d’un portefeuille d’action en portefeuille de projets n’est pas convaincante : les actions sont facilement
divisibles, dénombrables, et les arbitrages évidents, alors que les projets sont difficiles à diviser, et les parts ainsi
créées ne sont pas interchangeables. De plus l’arbitrage entre des projets, ou plutôt entre des composants, peut
aboutir à des portefeuilles irréalisables…
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13. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 11
3. CAS DES PROJETS D’INFRASTRUCTURE
Ces projets n’ont pas d’apport de valeur finale. Par contre, ils devraient accroître les
apports de valeur des autres projets et agir favorablement sur les coûts globaux.
Ils modifient les fonctions Vi et Cj . En outre ils ont leurs propres vecteurs de coût.
3.1 APPROCHE DETERMINISTE
Il faut considérer que les projets d’infrastructure apportent des valeurs intermédiaires,
selon un vecteur VIk . Ces valeurs intermédiaires sont reprises par les autres projets pour
aboutir aux valeurs finales.
Il est important d’identifier ces valeurs intermédiaires, car elles sont au centre de la
question. Bien sûr ces dimensions sont spécifiques et différentes de celles des valeurs
finales6.
Pour cette analyse, il faut considérer que ces produits intermédiaires sont échangés selon
un « prix de cession interne ».
Nous appellerons ces cessions internes les « péages ».
Par commodité, nous considérons que les unités d’œuvre cédées en interne sont des droits
d’usage, sous forme de redevances. Les prix de marché interne sont soit « spot »,
résultant de la confrontation de l’offre et de la demande, soit négociés. On suppose ces
prix déterministes, et l’équilibre des ventes et achats internes est assuré en valeur et en
volume.
On peut considérer qu’il existe un « tableau d’échanges inter-fonctionnel » qui retrace la
transformation des productions intermédiaires en productions finales.
6
Les piliers de la valeur des composants d’urbanisme sont les grands classiques : l’apport de cohérence, la
flexibilité par la standardisation des échanges, la performance par la mutualisation de composants génériques, la
réduction de la complexité,…
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14. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 12
Fonction finale j Production intermédiaire
des fonctions
d’infrastructure
Fonction d’infrastructure i Nb d’unité d’œuvre
échangées
Prix de cession interne
Somme des impacts coûts
et valeurs pour la fonction
finale
Figure 8 Exemple de tableau d'échange inter-fonctionnel
Le tableau représente l’équilibre des échanges internes, en quelque sorte le « business »
des centres de production et d’exploitation de composants d’infrastructure, en raisonnant
comme s’ils étaient des centres de profit.
Ainsi, le ROI global est-il composé de l’addition de 2 termes ( pour une date
d’observation et une période données ) :
 Le ROI des projets d’infrastructure, calculé à partir de leur production
intermédiaire,
 Le ROI des projets normaux, prend en compte les coûts des péages, qui sont pour
eux des sur-coûts, mais aussi les économies réalisées, et les accroissements de
valeur ( sur-valeurs ) apportés.
La sommation de ces 2 termes fait disparaître la production intermédiaire des projets
d’infrastructure, de sorte qu’il ne reste que :
 Le cumul des coûts d’infrastructure (DI est la densité d’émission de projets
d’infrastructure à l’instant t, CI le coût instantané d’un composant
 D (t )   C (t , t )dt dt
l
d’infrastructure ) : I 1 I 1 2
t1 l t2
 Le cumul des variations de coût ( noté AC ) des projets
finals :  DI (t1 )  D (t2 )   AC j
(t1 , t2 , t3 )dt dtdt
t1 t2 j t3
 Le cumul des sur-valeurs ( noté AV ) des projets finals : :
:  DI (t1 )  D (t2 )   AV k
(t1 , t 2 , t3 )dt dtdt
t1 t2 k t3
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15. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 13
On remarque que le cumul des sur-coûts peut devenir négatif, du fait des économies réalisées.
€
Cumul des apports
de sur-valeur
ROI
Cumul des sur-
coûts
Sur-coûts projets
Cumul des coûts
d’infrastructure
Figure 9 ROI de l'urbanisme par réduction des sur-coûts et apport de sur-valeurs
€
Cumul des sur-
coûts
Sur-coûts projets
Economies sur les projets
Cumul des
coûts Cumul des apports
de sur-valeur ROI
Figure 10 Cas d'un urbanisme agissant surtout sur les coûts
René MANDEL Novembre 2003

16. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 14
3.2 APPROCHE PROBABILISTE
Les projets d’infrastructure peuvent ajouter des aléas et des délais pour l’ensemble des
projets.
Toutes choses égales par ailleurs ( même taille des projets à production finale, même
« sinistralité »,…), l’écart-type des VAN est plus complexe à évaluer et pourrait être
accru.
Cependant la taille des projets finals devrait être en moyenne réduite, ce qui est favorable,
et doit réduire l’écart type de leur VAN.
Du fait de cette complexité, la prudence incite cependant à se méfier d’une approche
exclusivement déterministe, qui ferait apparaître une VAN global favorable, alors que, en
réalité, on peut augmenter les risques, ou, au contraire les réduire dans une proportion
importante.
Sur cette question de la réduction des aléas, il faut remarquer que le travail des urbanistes
avec les projets, qui est une production intermédiaire ( prestation interne ), réduit les
risques projet.
De même on améliorera en moyenne le retour sur investissement, en prévoyant des
migrations courtes, en diminuant la taille des projets, et en évitant « d’adosser » un projet
sur un autre. Ce sont de bonnes pratiques d’un urbanisme « orienté flexibilité et réduction
des aléas ».
3.3 CRITERES D’EVALUATION DES PROJETS D’INFRASTRUCTURE
Les difficultés rencontrées pour les projets normaux sont ici amplifiées de l’incertitude
sur le niveau des péages7.
Par contre les réflexions sur les valeurs intermédiaires apportées feraient progresser le
sujet. Il y a une typologie de ces valeurs, à baser sur la typologie des projets : référentiel,
amélioration des flux, accélération des inter-fonctionnements, des-imbrication,…
3.4 DECROISSANCE DES RENDEMENTS DES PROJETS D’INFRASTRUCTURE
Si les responsables des projets d’infrastructure ont un comportement guidé par le marché
interne, ils lancent en premier lieu des projets à fort rendement interne :
7
On pourrait aussi chercher des parallèles avec l’économie des transports, et la notion de « péage de
congestion » qui permet de « rétablir l’optimum économique perturbé par les externalités d’encombrement » ( E.
QUINET )
René MANDEL Novembre 2003

17. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 15
La densité de ces projets sera faible, mais leur production interne forte, due à des péages
élevés.
Si les responsables augmentent la densité de ces projets, en lançant des projets de moins
en moins rentables, ils en arrivent à lancer, à un instant t, un projet dont la VAN globale
est nul.
Il y a donc une densité maximale des projets d’infrastructure.
Dans un raisonnement probabiliste, on sera incité à diminuer cette densité maximale,
pour situer la VAN à x écart-type de la valeur nulle.
L’équilibre est ainsi difficile à trouver, d’autant qu’il est double :
 Que les péages assurent l’équilibre des projets d’infrastructure,
 Que la déformation introduite par ces projets, sur les fonctions de coût et de
valeur des autres projets, ait un effet positif sur leurs propres VAN.
Il serait très intéressant de chercher à collecter des données quantitatives pour disposer
d’une amorce de modèle numérique sur ces sujets8.
Une façon simple d’illustrer cette décroissance des rendements est d’envisager le délai de
retour sur investissement ( délai pour que la VAN soit positive ). On peut imaginer que ce
délai s’accroît avec la génération de projets d’urbanisme de plus en plus nombreux,
comme présenté ci-dessous.
« time to
ROI »
Génération de projets d’urbanisme
Figure 11 Croissance du délai de retour sur investissement
8
cf Real Option Analysis for IT : Beyond Investment decision « Without objective measuremnts for project
value et risk premium, no agreement can be reached »
René MANDEL Novembre 2003

18. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 16
4. PARIS DANS L’URBANISME
4.1 URBANISME ET INFRASTRUCTURE : DEUX CONCEPTS DISTINCTS
A première vue, les travaux d’urbanisme sont des travaux d’infrastructure. Cependant, à y
regarder de près, il y a plus d’une nuance.
Certains travaux d’infrastructure ont toujours existé dans la « sphère » informatique :
choix des technologies de base, déploiement des versions, assistance « système »… Ils ne
relèvent pas de l’urbanisme des SI au sens où nous l’entendons. Au delà de ces tâches
incontournables de création et d’entretien des infrastructures techniques, des travaux plus
proches de l’urbanisme peuvent être menés : recherche d’EAI, syntaxe d’échange
normalisée, … et cet urbanisme « technique » va se renforcer avec l’émergence des
dialectes XML. La technologie va permettre de rendre plus fluides les échanges, même
sans un urbanisme durci sur une cible claire.
L’actuel « effet de mode » autour du mot urbanisme entretient cette ambiguïté, et la
frontière entre urbanisme des SI et « urbanisme technique » sera toujours mouvante et
délicate à définir.
Il faut donc s’entendre sur le « spectre » couvert par l’urbanisme, avant de pouvoir
évaluer un quelconque retour sur investissement.
Parmi les projets d’infrastructure, ceux qui concernent l’infrastructure technique sont
justifiables : il est clairement de la responsabilité des informaticiens de faire évoluer le
socle technique, qui est un garant de sécurité et de performance. De plus ce socle est en
partie « lisible », même si certains indicateurs ont peu de signification « business » (
puissance des matériels, débit des réseaux, capacités de stockage ). En outre certains
aspects techniques sont visibles ( modèles d’écrans, … ), et ont donc une réelle valeur
finale.
Par contre les projets d’urbanisme sont plus difficiles à justifier, car ils ne sont pas
techniquement incontournables, et n’ont pas de valeur directe. On aura tendance à n’en
voir que les coûts, qui sont facilement mesurables, et non les bénéfices, qui sont indirects.
Pourtant ces projets, de type « aménagement du territoire », s’ils sont bien choisis et
conduits, ont un effet majeur, au travers des nombreux projets qui vont capitaliser sur
leurs apports. A la limite, il peut être préférable d’utiliser un socle technologique dépassé,
mais de disposer d’un patrimoine bien urbanisé.
René MANDEL Novembre 2003

19. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 17
4.2 DEUX PERSPECTIVES
Les préoccupations d’urbanisme, comme celles d’infrastructure, s’appliquent dans 2
perspectives :
 L’entretien du patrimoine existant,
 Le portefeuille de projets nouveaux.
On sait qu’une part importante du budget informatique de ressources de développement
et d’intégration est affectée à l’entretien du patrimoine, grosso modo à « iso-
fonctionnalités », c’est-à-dire sans important apport de valeur complémentaire.
Dans l’étape actuelle d’informatisation des entreprises, le patrimoine existant est construit
essentiellement sur une infrastructure technique, et il est peu urbanisé. Pour ces raisons,
les évolutions de fond, que porte souvent un urbanisme volontaire, sont coûteuses et
passent par des projets de rénovation « urbanistique ». Le retour sur investissement de
projets d’urbanisme de ce type pourrait être atteint aisément, car il porte sur la plus
grande part du centre de dépense informatiques. Cependant, il s’agira aussi de projets
d’infrastructure, la rénovation portant à la fois sur les plans techniques et fonctionnels.
Les activités d’urbanisme concerneront plus naturellement les projets nouveaux, et les
gains sont probablement à attendre dans l’amélioration de ces projets, dans la mise en
œuvre de référentiels, dans une nouvelle segmentation des services fournis par le SI :
gains en coûts, en délais, en flexibilité.
Il est à noter que les cartographies, activité qui relève en général de l’urbanisme, trouvent
leur justification à la fois dans la perspective d’entretien du patrimoine et dans celle des
projets nouveaux.
Enfin, une meilleure gestion de l’investissement IT, au travers d’une analyse conjointe du
patrimoine et des projets, améliorerait l’analyse de la rentabilité des projets d’urbanisme.
4.3 ANTICIPATION DANS L’URBANISME
En pratique, des exemples d’urbanisme réussis sont liés à l’anticipation que les
responsables de la DSI ont faite sur les orientations de l’entreprise, parfois en
contradiction avec les besoins exprimés par les maîtres d’ouvrage.
La réussite est due à l’asymétrie du pari : il y a plus de risque à ne pas faire ( car le temps
passant, il n’y a plus de solution, même à coût infini ), que de risque à faire. La DSI
« prend sur elle » de faire ce pari. Bien sûr, il peut y avoir échec partiel ou total, avec un
effet dévastateur sur les projets. Cependant une bonne conscience de cette problématique
incite à anticiper à temps et à minimiser non seulement le risque à faire, mais aussi le
risque à ne pas faire.
René MANDEL Novembre 2003

20. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 18
Somme toute, il est naturel que les responsables de l’urbanisme aient une meilleure
conscience de ces paris, car ils connaissent non seulement les fonctions de valeur et de
coût, mais aussi la dynamique des projets.
Il est aussi naturel, et durablement inscrit dans les faits, que certains choix sont de court-
terme, et d’autres de moyen voir long terme ( migrations complexes, résistances au
changement, pesanteurs culturelles ), même on « décrète » le contraire. Il est tout aussi
naturel, et conforme aux exigences de notre époque, de privilégier le court terme :
fébrilité des marchés financiers, instabilité du management, versatilité des
consommateurs, des actionnaires, des électeurs, etc.…
Certes l’urbanisme peut être ingrat, mais il a une « noblesse » dans sa mission, car
l’entreprise a besoin d’anticipations sur des bases saines, parfois visionnaires.
4.4 ASYMETRIE DE L’URBANISME
En poursuivant sur cette réflexion concernant l’asymétrie, on remarque qu’un produit
d’urbanisme est naturellement « asymétrique » : il est perçu par son promoteur comme
apportant potentiellement beaucoup de valeur à ses destinataires, par contre, ceux-ci, ont
un a priori différent. De plus, le projet est souvent complexe, ce qui le rend peu lisible de
l’extérieur.
Cette difficulté a pour conséquence de tromper offreur ( qui surestime son produit ) et
demandeur ( qui le sous-estime ), et de conduire à des situations « sous-optimales » dans
l’équilibre entre offre et demande : surinvestissement, sous-utilisation.
Estimation des sur-
valeurs
Elles sont
fortes
L’urbaniste
Elles sont
faibles
Le projet
utilisateur
Ils sont faibles Ils sont forts
Estimation des sur-coûts
Figure 12 Asymétrie de l'urbanisme
René MANDEL Novembre 2003

21. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 19
Cette asymétrie caractérise aussi tout projet informatique, dans les relations maîtrise
d’ouvrage – maîtrise d’œuvre. Cependant, dans le cas de l’urbanisme, les perceptions de
l’utilité d’un produit d’urbanisme sont multipliées, non seulement déformées selon le
point de vue MOA-MOE, mais aussi selon la divergence entre le point de vue
naturellement « transversal » de l’urbaniste, et l’approche « business » ou « métier » des
responsables des projets soumis aux injonctions, contraintes, propositions,…
urbanistiques. Comme nous l’avons vu, les projets d’infrastructure technique ouvrent
moins de débat, car ils sont clairement de la responsabilité totale des services
informatiques.
Cette asymétrie est une conséquence de la division du travail et de la complexité du
domaine. Plus la complexité est forte, plus les visions sont divergentes. A la limite, la
méconnaissance peut devenir totale et l’étanchéité quasi absolue9…
4.5 LIMITES D’UNE APPROCHE RATIONNELLE
L’approche rationnelle qui considère les produits d’urbanisme comme des produits
intermédiaires, et la justification de l’urbanisme dans ce marché interne, est ainsi à
tempérer pour les raisons exposées : fort risque inhérent à tout projet informatique (
raisonnement probabiliste indispensable ), périmètres mal définis, irrationalité de certains
paris, asymétrie naturelle de l’équilibre du marché interne, importance des paris sur le
long terme,…
Le pragmatisme de projets pilotes, visibles et incrémentaux, est une meilleure
démonstration que celle qui découle de toutes les formules qui précédent.
La demande d’une évaluation du retour sur investissement sur l’urbanisme est à placer
dans ce contexte incertain.
5. CONCLUSION
Les enjeux des projets d’urbanisme sont forts, car ces projets, outre leurs coûts qui
peuvent être important, ont un « effet de levier » sur les autres projets.
De plus, il existe de nombreux aléas, et le financement n’est pas garanti dans la durée.
Disposer d’une méthode de calcul des apports de valeur, et des coûts, est donc précieux,
même s’il faut se méfier des effets pervers de la rationalité.
Malheureusement cette « économie du logiciel » est mal connue. On ne dispose pas de
mesures et d’une métrique adaptée. Par comparaison, l’économie des transports est bien
connue, avec des sources statistiques fiables, et un corpus théorique développé.
9
La « théorie des contrats », en économie industrielle, propose des pistes de réflexion
René MANDEL Novembre 2003

22. Retour sur investissement de projets d’infrastructure PAGE N° 20
A quand la création d’un « observatoire des coûts et des valeurs du logiciel », qui
capitalise sur l’observation de projets réels, et fasse progresser une métrique utile aux
décideurs ?
TABLE DES ILLUSTRATIONS
Figure 1 Evolution d'une valeur instantanée .............................................................................. 2
Figure 2 Evolution d'un coût instantané ..................................................................................... 2
Figure 3 Illustration du ROI d'un projet ..................................................................................... 3
Figure 4 Comparaison de 2 scénarios de migration ayant même apport de valeur final ........... 6
Figure 5 Délai de retour sur investissement de 2 scénarios ....................................................... 6
Figure 6 Comparaison de 2 scénarios avec intervalles de confiance ......................................... 7
Figure 7 Variabilité du délai de retour sur investissement ......................................................... 8
Figure 8 Exemple de tableau d'échange inter-fonctionnel ....................................................... 12
Figure 9 ROI de l'urbanisme par réduction des sur-coûts et apport de sur-valeurs ................. 13
Figure 10 Cas d'un urbanisme agissant surtout sur les coûts ................................................... 13
Figure 11 Croissance du délai de retour sur investissement .................................................... 15
Figure 12 Asymétrie de l'urbanisme ........................................................................................ 18
René MANDEL Novembre 2003