Depuis Q1 2025, SAP Analytics Cloud propose une nouvelle fonctionnalité puissante et accessible : Compass. Elle démocratise l’usage du machine learning en rendant la simulation Monte Carlo disponible pour tous les utilisateurs, sans aucun besoin de code ni de compétences mathématiques avancées. Simple d’utilisation, intuitive et intégrée à l’environnement SAC, cette fonctionnalité vise à rendre la gestion de l’incertitude plus tangible, plus visuelle… et plus stratégique.

1. Qu’est-ce que la simulation Monte Carlo utilisée dans Compass ?

La simulation Monte Carlo est une méthode mathématique qui permet de calculer les résultats probables d’événements incertains loin d’être un jeu de hasard, cette approche structurée permet de mieux comprendre la variabilité d’un scénario en générant une distribution de résultats possibles.

En remplaçant les estimations ponctuelles par des distributions de probabilité, les décideurs peuvent évaluer les risques, détecter les zones d’incertitude critique, et ainsi prendre des décisions plus éclairées.

2. Quels sont les objectifs de Compass ?

Compass a été conçu pour rendre ce type d’analyse accessible à tous les utilisateurs, qu’ils soient techniques ou métier. Aucune ligne de code, aucun besoin de configuration IT, pas de duplication de données ni de formules complexes : tout se fait par clic. La prise en main est immédiate.

La solution permet :

• de modéliser des scénarios incertains,
• de comparer des cas pessimiste, réaliste et optimiste,
• de générer des simulations collaboratives, qu’elles soient privées ou publiques.

Elle permet aussi de quantifier le risque, afin de remettre en question des biais subjectifs, que ceux-ci concernent un seul facteur ou des combinaisons complexes multidimensionnelles.

3. A quoi sert Compass concrètement ?

Compass offre de multiples cas d’usage dans des secteurs variés. Voici quelques exemples :

• Planification stratégique : évaluer comment les conditions de marché peuvent affecter les objectifs à long terme.
• Budgets et prévisions : identifier les risques de dépassement de coûts ou les retards potentiels.
• Gestion des ressources : simuler les besoins pour différents scénarios RH ou logistiques, anticiper les pénuries ou optimiser les allocations.
• Analyse d’investissements : comparer les risques et les retours potentiels entre différentes opportunités en simulant les fluctuations du marché.

4. Comment fonctionne Compass dans SAP Analytics Cloud

Prenons un exemple concret : une entreprise spécialisée dans la vente de vélos souhaite évaluer comment différents paramètres peuvent influencer sa marge. Ces paramètres peuvent inclure, par exemple, les frais généraux, les remises accordées aux clients, ou encore le coût des matières premières.

 Comme illustré ci-dessous, l’utilisateur commence par s’appuyer sur les données réelles disponibles à ce jour, appelées « Baseline ». Ces données représentent l’état actuel et servent de point de départ pour la simulation. Ensuite, grâce à une fonctionnalité appelée « Value Configuration », l’utilisateur peut définir des plages de variation pour chaque facteur. Cela signifie qu’il peut simuler plusieurs scénarios en modifiant, par exemple, le montant des remises ou le montant des frais de personnel, afin d’observer comment ces changements pourraient affecter la marge globale.

Une fois les paramètres définis, l’utilisateur sélectionne le nombre d’itérations à exécuter :

• 1 000 pour un aperçu rapide (Preview),
• 10 000 pour une précision moyenne,
• 100 000 pour une simulation haute précision.

Après avoir cliqué sur Run, SAC effectue ces simulations aléatoires et présente le résultat sous forme de graphique lisible, structuré en trois zones :

• 5 % des cas les plus favorables,
• 90 % de cas réalistes,
• 5 % des cas les plus défavorables.

L’utilisateur peut ainsi visualiser la probabilité d’atteindre (ou non) son objectif et comparer deux scénarios pour identifier celui qui présente le meilleur potentiel avec un risque maîtrisé.

5. Quelle distribution choisir ?

Le choix de la distribution dépend du degré d’incertitude sur le facteur analysé :

• Normale : lorsque les variations sont modérées et basées sur des historiques fiables (prévisions de ventes, taux de change, marges, etc.).
• Uniforme : pour des cas très incertains ou exploratoires (nouveaux marchés, hypothèses peu documentées, projets encore flous).

6. Conclusion

Avec Compass, SAP Analytics Cloud rend la simulation avancée accessible à tous, sans expertise technique, et permet aux entreprises de mieux appréhender l’incertitude pour prendre des décisions plus éclairées. C’est une avancée majeure vers une analyse prédictive plus intuitive et intégrée.

Chez MeltOne, avec une expertise technico-fonctionnelle, nous accompagnons nos clients dans la mise en place de SAP Analytics Cloud, de la définition des besoins à l’adoption des dernières fonctionnalités.
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Sources:

Using SAP Analytics Cloud Compass

Compas | SAP Help Portal

General Release of SAP Analytics Cloud compass – SAP Community

Introduction to Monte Carlo Simulation – SAP Community