L'inflation est le risque qui ne faiblit pas. Voici comment la prévoir.

L'inflation occupe le premier rang mondial dans le Kyriba CFO Risk Radar, et c'est le seul risque que les directeurs financiers placent dans les trois premières places dans chacun des neuf marchés étudiés.

Les directeurs financiers savent déjà pourquoi l'inflation compte. Elle pèse sur les coûts d'approvisionnement, les salaires, le service de la dette et les prix des intrants liés au taux de change — et ce, à des rythmes différents selon les marchés. Le problème plus difficile, c'est que la plupart des processus de prévision n'ont pas été conçus pour un risque qui ne se résorbe jamais vraiment.

Les risques persistants nécessitent une méthode de prévision différente

Les risques qui surgissent puis se résorbent s'inscrivent naturellement dans un cycle de révision calendaire. Le pic lui-même constitue le déclencheur : un événement survient, le modèle est mis à jour, l'équipe passe à autre chose. L'inflation ne fonctionne pas ainsi. En partie parce qu'elle ne repose jamais sur un seul facteur : les décisions de politique monétaire, les fluctuations de devises, des droits de douane imprévisibles et l'instabilité politique l'alimentent simultanément, chacun selon son propre calendrier. Le risque inflationniste se maintient à un niveau élevé et mouvant, de manière indéfinie, sans jamais générer son propre signal du type « mettez à jour le modèle maintenant », contrairement à une dégradation de notation de crédit ou à une annonce de sanctions. Un risque qui n'annonce jamais son propre point de recalibrage est facile à laisser tourner sur les hypothèses du trimestre précédent.

C'est pourquoi d'autres données économiques comptent ici : elles modifient directement — et rapidement — la prévision d'inflation. Prenons ce qui s'est passé aux États‑Unis l'été dernier autour du rapport sur l'emploi de juillet. Un marché du travail plus faible a donné à la Fed davantage de raisons de marquer une pause dans les hausses de taux, mais a aussi limité la capacité des décideurs à utiliser des taux plus restrictifs pour faire baisser l'inflation sans aggraver les risques pour la croissance et l'emploi.

Quelques jours après la publication du rapport sur l'emploi, le rapport sur l'indice des prix à la consommation (IPC) a ajouté une nouvelle dimension : l'inflation globale a légèrement reculé à 3,4 %, marquant le deuxième mois consécutif de décélération. Toutefois, les prix de l'énergie devraient continuer de fluctuer en raison de l'instabilité politique au Moyen‑Orient, et les économistes continuent d'avertir que la hausse des coûts du pétrole et des engrais se diffusera dans l'économie dans les mois à venir.

Un chiffre en baisse n'efface pas cette volatilité ; un titre rassurant et des perspectives rassurantes ne sont pas la même chose. Voilà la vitesse à laquelle ce type de risque évolue : en quelques jours, les opérateurs de marché ont relevé la probabilité d'un maintien des taux en septembre à environ 64 %, contre à peu près 50/50 avant la publication des données d'inflation.

Vous avez besoin que ce type de données alimente votre modèle comme données d'entrée, au même rythme que leur publication.

Construire un modèle d'inflation en continu

Seules 26 % des équipes financières réalisent une modélisation de scénarios en continu ou automatisée pour les risques externes qui se comportent ainsi. 34 % effectuent une revue mensuelle, 35 % trimestrielle, et 3 % seulement annuelle. Pour un risque de cette nature, un cycle trimestriel laisse beaucoup de temps à une hypothèse périmée pour s'incruster discrètement dans vos prévisions.

Deux bonnes pratiques permettent de résoudre ce problème :

Associez vos canaux d'inflation à leurs indicateurs avancés. L'approvisionnement, les salaires, le service de la dette et le change sont chacun influencés par un ensemble différent de données externes, qui n'arrivent pas toutes selon le même calendrier. Les signaux sur les taux d'intérêt et les devises se mettent à jour sur un cycle court. Les données sur les salaires et les coûts fournisseurs évoluent selon un calendrier plus lent et irrégulier, et nécessitent davantage de travail pour être traduites en hypothèses de modèle. Dans tous les cas, l'objectif est le même : savoir quel indicateur fait bouger chaque canal et adopter pour chacun la cadence de mise à jour que ses données justifient réellement, plutôt que de laisser les quatre attendre la même revue trimestrielle.

Traitez les données économiques directement liées comme des données d'entrée en temps réel, et non comme un bruit de fond. Lorsqu'une décision de taux, un mouvement de devise ou un rapport sur l'emploi modifie les perspectives pour l'un de ces canaux, considérez‑le comme une nouvelle information pour votre modèle. Prenez l'habitude de vous demander, le jour même où ce type de données est publié, si cela modifie l'une de vos hypothèses d'inflation, et mettez‑la à jour sur cette cadence plutôt que d'attendre le prochain cycle planifié.

Calibrer le risque d'inflation par marché

Une hypothèse d'inflation unique et « moyennée » efface précisément la variation qui détermine combien l'inflation coûte réellement à vos marges. Prenons l'exposition aux importations : sur un marché qui s'approvisionne massivement à l'étranger, les fluctuations de change viennent directement amplifier le taux d'inflation local ; le lien entre le change et le coût des intrants mérite donc une ligne explicite dans le modèle. Les marchés du travail varient tout autant. Là où la pression sur la rétention des talents est forte, la progression salariale se reflète dans les coûts de rémunération plus vite qu'un cycle trimestriel ne peut le détecter ; cette hypothèse a donc besoin de son propre calendrier de mise à jour, plus resserré. La dette obéit à la même logique : un marché avec une exposition significative aux taux variables lie son taux d'actualisation aux mêmes signaux de politique monétaire qui pilotent l'inflation locale ; les deux doivent donc évoluer de concert dans le modèle.

Le véritable test consiste à savoir si votre modèle reflète quel canal est actuellement sous la plus forte pression dans chacun de vos marchés — et à quelle vitesse il est mis à jour dès que les données d'entrée de ce canal changent.

La liste de contrôle pour la prévision de l'inflation

Répondez à ces questions pour vos cinq principaux marchés. Si vous ne pouvez pas répondre aux trois questions avec assurance, votre modèle tourne sur des hypothèses plus anciennes que les données qui les sous‑tendent.

• Disposez‑vous d'un processus en continu — ou d'une prévision glissante — pour mettre à jour vos hypothèses d'inflation, ou attendez‑vous la prochaine actualisation planifiée du modèle ?

• Pouvez‑vous identifier, pour chacun de vos principaux marchés, quel canal — approvisionnement, salaires, service de la dette ou change — pénalise actuellement le plus vos marges ?

• Lorsqu'un point de données modifie les perspectives en matière de taux ou de coûts salariaux sur l'un de vos marchés, cela met‑il à jour vos hypothèses d'inflation immédiatement, ou cela attend‑il le prochain cycle ?

Un modèle qui échoue à l'une de ces questions fonctionne déjà sur des données d'inflation obsolètes, parfois d'un trimestre entier ou plus.

Prévoyez aussi vite que le risque évolue

L'inflation ne se résorbera pas, et n'attendra pas la prochaine revue trimestrielle pour compter moins. Construisez un modèle qui exécute une modélisation de scénarios en continu, canal par canal, capable d'évoluer aussi vite que les données. C'est là que réside l'avantage concurrentiel.