# Gestion de Trésorerie d'Entreprise : Méthodologies et Outils d'Optimisation des Flux Financiers Court Terme

## Rapport Technique

**Auteur** : Kais Ben Mbarek

**Affiliation** : Faculté de Droit, d'Économie et de Gestion de Jendouba
Université de Jendouba, Tunisie

**Email** : kais.benmbarek@fsjegj.rnu.tn

**Mots-clés** : gestion de trésorerie, BFR, cash management, financement court terme, digitalisation financière, PME-ETI

**Classification JEL** : G30, G32, M15

## Résumé

Dans un contexte de normalisation progressive de la politique monétaire européenne, avec un taux directeur BCE maintenu à 2% en septembre 2025, la gestion de trésorerie d'entreprise revêt une importance stratégique particulière. Ce rapport technique propose une synthèse méthodologique des pratiques d'optimisation des flux financiers court terme, basée sur l'analyse de la littérature académique, de la réglementation en vigueur et des pratiques observées dans les PME et ETI françaises. L'approche méthodologique combine analyse documentaire et examen comparatif des outils disponibles. La structure en six chapitres couvre les fondamentaux théoriques, les techniques de prévision, la gestion opérationnelle des flux, l'optimisation des excédents, les stratégies de financement et l'évolution digitale du secteur. Les principaux apports incluent la formalisation des modèles prévisionnels, l'analyse coût-bénéfice des solutions technologiques et l'impact des évolutions réglementaires européennes sur les pratiques de trésorerie.

## Abstract

In a context of gradual normalization of European monetary policy, with the ECB key rate maintained at 2% in September 2025, corporate treasury management takes on particular strategic
importance. This technical report provides a methodological synthesis of short-term financial flow
optimization practices, based on analysis of academic literature, current regulations and practices
observed in French SMEs and mid-cap companies. The methodological approach combines
documentary analysis and comparative examination of available tools. The six-chapter structure
covers theoretical foundations, forecasting techniques, operational flow management, surplus
optimization, financing strategies and digital evolution of the sector. Main contributions include
formalization of forecasting models, cost-benefit analysis of technological solutions and impact of
European regulatory developments on treasury practices.
Table des matières

<table><tr><td>Gestion de Trésorerie d'Entreprise : Méthodologies et Outils d'Optimisation des Flux Financiers Court Terme</td><td>1</td></tr><tr><td>Résumé</td><td>1</td></tr><tr><td>Introduction</td><td>5</td></tr><tr><td>Contexte économique et problématique</td><td>5</td></tr><tr><td>Revue de littérature</td><td>5</td></tr><tr><td>Problématique et méthodologie</td><td>6</td></tr><tr><td>Annonce du plan</td><td>6</td></tr><tr><td>Chapitre 1 : Fondamentaux et cadre théorique</td><td>7</td></tr><tr><td>1.1 Définitions et enjeux conceptuels</td><td>7</td></tr><tr><td>1.2 Fondements théoriques</td><td>7</td></tr><tr><td>1.3 Environnement réglementaire français et européen</td><td>8</td></tr><tr><td>1.4 Acteurs et organisation</td><td>9</td></tr><tr><td>Chapitre 2 : Méthodologies de prévision et planification</td><td>10</td></tr><tr><td>2.1 Modélisation des flux prévisionnels</td><td>10</td></tr><tr><td>2.2 Indicateurs de performance prévisionnelle</td><td>10</td></tr><tr><td>2.3 Gestion de la saisonnalité</td><td>11</td></tr><tr><td>Chapitre 3 : Gestion opérationnelle des flux quotidiens</td><td>13</td></tr><tr><td>3.1 Optimisation du besoin en fonds de roulement (BFR)</td><td>13</td></tr><tr><td>3.2 Cash pooling et optimisation des positions</td><td>13</td></tr><tr><td>3.3 Contrôles et gestion des risques opérationnels</td><td>14</td></tr><tr><td>Chapitre 4 : Optimisation des excédents et stratégies de placement</td><td>15</td></tr><tr><td>4.1 Théorie moderne du portefeuille appliquée à la trésorerie</td><td>15</td></tr><tr><td>4.2 Classification réglementaire des placements</td><td>15</td></tr><tr><td>4.3 Modèles d'allocation dynamique</td><td>16</td></tr><tr><td>Chapitre 5 : Financement des besoins et relations bancaires</td><td>17</td></tr><tr><td>5.1 Théorie du financement et pecking order</td><td>17</td></tr><tr><td>5.2 Impact de la réglementation Bâle III/IV</td><td>17</td></tr><tr><td>5.3 Instruments de financement alternatifs</td><td>18</td></tr><tr><td>Chapitre 6 : Digitalisation et perspectives d'évolution</td><td>19</td></tr><tr><td>6.1 Technologies émergentes</td><td>19</td></tr><tr><td>6.2 APIs bancaires et Open Banking</td><td>19</td></tr><tr><td>6.3 Cybersécurité et gestion des risques</td><td>20</td></tr></table>
<table><tr><td>6.4 Analyse coût-bénéfice de la digitalisation</td><td>20</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>21</td></tr><tr><td>Synthèse des apports</td><td>21</td></tr><tr><td>Limites du rapport</td><td>22</td></tr><tr><td>Perspectives de recherche</td><td>22</td></tr><tr><td>Implications pratiques</td><td>23</td></tr><tr><td>Bibliographie</td><td>23</td></tr><tr><td>Articles académiques</td><td>23</td></tr><tr><td>Documents institutionnels</td><td>24</td></tr><tr><td>Rapports professionnels</td><td>24</td></tr><tr><td>Textes réglementaires</td><td>25</td></tr><tr><td>Sources sectorielles</td><td>25</td></tr><tr><td>Annexes</td><td>26</td></tr><tr><td>Annexe A : Modèles Excel de prévision</td><td>26</td></tr><tr><td>Annexe B : Grilles d'évaluation et calculs</td><td>27</td></tr><tr><td>Annexe C : Cas d'usage pratiques</td><td>29</td></tr><tr><td>Annexe D : Check-lists opérationnelles</td><td>30</td></tr><tr><td>Annexe E : Indicateurs de pilotage et tableaux de bord</td><td>33</td></tr></table>
# Introduction

## Contexte économique et problématique

L'environnement macroéconomique européen de 2024-2025 se caractérise par une normalisation progressive de la politique monétaire après la période exceptionnelle de taux bas (2012-2022). La Banque Centrale Européenne a maintenu ses taux directeurs inchangés en septembre 2025, avec le taux de facilité de dépôt à 2% (BCE, 2025), créant un contexte favorable aux optimisations de trésorerie.

Dans ce contexte, les entreprises françaises font face à des défis renouvelés de gestion de liquidité. Selon les données de la Banque de France (2025), le taux d'intérêt moyen des nouveaux crédits bancaires aux PME s'établit à 4,02% en janvier 2025, contre 4,18% en décembre 2024, illustrant la sensibilité des conditions de financement aux évolutions monétaires.

## Revue de littérature

La théorie moderne de la gestion de trésorerie s'enracine dans les travaux fondateurs de Baumol (1952) sur l'optimisation des encaisses, prolongés par Miller et Orr (1966) pour intégrer la variabilité stochastique des flux. La théorie de l'agence développée par Jensen (1986) souligne les enjeux de gouvernance liés à la détention d'excédents de trésorerie ("free cash flow hypothesis").

Les recherches récentes de Kim, Mauer et Sherman (1998) formalisent le trade-off fondamental entre liquidité et rentabilité, tandis que les travaux d'Opler et al. (1999) analysent les déterminants empiriques de la détention de liquidités dans les entreprises américaines. La littérature européenne, notamment Gamba et Triantis (2008), examine l'impact des contraintes de financement sur les politiques de trésorerie.
# Problématique et méthodologie

Cette étude vise à répondre à la question suivante : “Quelles méthodologies et outils permettent d'optimiser la gestion de trésorerie d'entreprise dans le contexte réglementaire et technologique actuel ?”

La méthodologie adoptée combine :

- Synthèse documentaire de la littérature académique et professionnelle

- Analyse comparative des pratiques observées

- Examen des évolutions réglementaires européennes (PSD2, PSD3, directives ESG)

- Évaluation des innovations technologiques (IA, blockchain, APIs bancaires)

# Annonce du plan

Ce rapport s'articule autour de six axes principaux. Le premier chapitre établit les fondements théoriques et l'environnement réglementaire. Les chapitres 2 et 3 examinent les aspects opérationnels de prévision et de gestion quotidienne. Les chapitres 4 et 5 analysent les stratégies d'optimisation des excédents et de financement. Le chapitre 6 explore les transformations digitales et leurs implications futures.
# Chapitre 1 : Fondamentaux et cadre théorique

## 1.1 Définitions et enjeux conceptuels

La gestion de trésorerie peut être définie comme l'ensemble des techniques et méthodes visant à optimiser les flux financiers d'une entreprise sur le court terme (horizon inférieur à un an), dans l'objectif d'assurer la solvabilité immédiate tout en maximisant la rentabilité des excédents et en minimisant le coût des financements.

Cette discipline s'articule autour de trois missions fondamentales identifiées par la littérature (Sardi, 2002) :

1. La prévision des flux de trésorerie

2. L'optimisation des encaissements et décaissements

3. La gestion des relations bancaires et des moyens de financement

Les enjeux financiers sont considérables. Selon l'enquête de l'Association Française des Trésoriers d'Entreprise (AFTE, 2024), une gestion sous-optimale de trésorerie peut représenter un coût de 0,5% à 2% du chiffre d'affaires annuel d'une entreprise.

## 1.2 Fondements théoriques

### 1.2.1 Le modèle de Baumol (1952)

Le modèle fondateur de Baumol établit l'encaisse optimale selon la formule :

$$C = \sqrt{(2bT/i)^*}$$

Où :

* C* = encaisse optimale

* b = coût fixe de transaction

* T = montant total des sorties sur la période

* i = taux d'intérêt de placement
Ce modèle, bien qu'abstrait, formalise le trade-off fondamental entre coût d'opportunité de la liquidité et coûts de transaction.

### 1.2.2 Le modèle de Miller-Orr (1966)

Miller et Orr étendent le modèle de Baumol en intégrant la variabilité stochastique des flux de trésorerie. Ils définissent une limite supérieure (h) et une limite inférieure (L), avec un point de retour optimal :

$$Z = \sqrt[3]{(3b\sigma^2/4i)} + L$$

Où $\sigma^2$ représente la variance des flux quotidiens nets.

### 1.2.3 Théorie de l'agence et free cash flow

Jensen (1986) souligne que les excédents de trésorerie peuvent créer des conflits d'agence entre dirigeants et actionnaires. L'hypothèse du "free cash flow" suggère que les dirigeants peuvent être tentés d'investir les excédents dans des projets sous-optimaux plutôt que de les restituer aux actionnaires.

## 1.3 Environnement réglementaire français et européen

### 1.3.1 Cadre national

Le Code monétaire et financier français encadre les opérations de crédit (articles L313-1 à L313-23). L'article L313-3 définit largement l'opération de crédit comme "tout acte par lequel une personne agissant à titre onéreux met ou promet de mettre des fonds à la disposition d'une autre personne".

La réglementation sur les délais de paiement (LME - Loi de Modernisation de l'Économie) fixe des limites strictes : 30 jours fin de mois ou 45 jours date de facture pour les PME, avec des pénalités dissuasives en cas de dépassement.

### 1.3.2 Réglementation européenne

La directive PSD2 (Payment Services Directive 2) révolutionne l'écosystème des moyens de paiement en imposant l'authentification forte du client et l'ouverture des APIs bancaires. Son successeur PSD3, en préparation pour 2026, renforcera ces exigences.
La réglementation Bâle III, transposée via la directive CRD IV, impacte indirectement les conditions bancaires offertes aux entreprises à travers les ratios de liquidité imposés aux banques (LCR - Liquidity Coverage Ratio).

## 1.4 Acteurs et organisation

L'écosystème de la trésorerie d'entreprise implique des acteurs internes (trésorier, contrôleur de gestion, direction financière) et externes (banques, prestataires technologiques, autorités de régulation).

La gouvernance efficace repose sur une répartition claire des responsabilités selon le principe de séparation des fonctions : initiation, validation, exécution, contrôle (COSO Framework).
# Chapitre 2 : Méthodologies de prévision et planification

## 2.1 Modélisation des flux prévisionnels

### 2.1.1 Approche déterministe

La méthode des flux certains/probables/possibles structure la prévision selon trois niveaux de probabilité :

* Flux certains : probabilité de réalisation > 90%

* Flux probables : probabilité de réalisation 70-90%

* Flux possibles : probabilité de réalisation 50-70%

Cette segmentation permet d'appliquer des coefficients de pondération pour obtenir une prévision ajustée du risque.

### 2.1.2 Modélisation stochastique

L'utilisation de simulations Monte Carlo peut améliorer la précision prévisionnelle en générant des milliers de scénarios basés sur les distributions historiques observées. La formule générale s'exprime :

$$F(t) = \mu + \sigma \times \varepsilon(t) + \alpha \times F(t-1)$$

Où :

* F(t) = flux prévu en période t

* μ = moyenne historique

* σ = écart-type historique

* ε(t) = terme d'erreur aléatoire

* α = coefficient d'autocorrélation

## 2.2 Indicateurs de performance prévisionnelle

### 2.2.1 Mesures de précision

L'évaluation de la qualité prévisionnelle s'appuie sur plusieurs métriques :
MAPE (Mean Absolute Percentage Error) : $MAPE = (1/n) \times \sum|At - Ft|/At \times 100$

RMSE (Root Mean Square Error) : $RMSE = \sqrt{[(1/n) \times \Sigma(At - Ft)^2]}$

Où At représente la valeur réalisée et Ft la valeur prévue.

Les benchmarks sectoriels suggèrent qu’un MAPE inférieur à 5% sur 4 semaines constitue une performance satisfaisante (source : études AFTE, 2024).

### 2.2.2 Tests de biais et d'efficacité

Le test de Theil décompose l’erreur quadratique moyenne en trois composantes :

* Biais de proportion (Um)

* Biais de régression (Ur)

* Variance résiduelle (Ud)

Un modèle efficient devrait présenter $Um \approx 0$, $Ur \approx 0$, et $Ud \approx 1$.

## 2.3 Gestion de la saisonnalité

### 2.3.1 Décomposition des séries temporelles

La modélisation saisonnière s’appuie sur la décomposition :

$$Y_t = T_t + S_t + \varepsilon_t$$

Où :

* $Y_t$ = valeur observée en période t

* $T_t$ = tendance

* $S_t$ = composante saisonnière

* $\varepsilon_t$ = résidu aléatoire

### 2.3.2 Coefficients saisonniers

Le calcul des coefficients saisonniers permet d’ajuster les prévisions :

$$\text{Coefficient}(\text{mois } i) = \text{Moyenne}(\text{mois } i) / \text{Moyenne annuelle}$$
Ces coefficients, calculés sur 3 à 5 années d'historique, s'appliquent aux prévisions budgétaires pour tenir compte des variations cycliques.
# Chapitre 3 : Gestion opérationnelle des flux quotidiens

## 3.1 Optimisation du besoin en fonds de roulement (BFR)

### 3.1.1 Formulation mathématique du BFR

Le BFR se définit comme :

$$ \text{BFR} = \text{Stocks} + \text{Créances clients} - \text{Dettes fournisseurs} $$

En jours de chiffre d'affaires :

$$ \text{BFR (jours)} = (\text{Stocks} \times 365)/\text{CA} + (\text{Créances} \times 365)/\text{CA} - (\text{Dettes} \times 365)/\text{Achats} $$

### 3.1.2 Leviers d'optimisation

L'analyse des composantes révèle trois leviers principaux :

1. **Optimisation des délais clients (DSO - Days Sales Outstanding) :** $DSO = (\text{Créances clients} \times 365) / \text{CA TTC}$

2. **Gestion des délais fournisseurs (DPO - Days Payable Outstanding) :** $DPO = (\text{Dettes fournisseurs} \times 365) / \text{Achats TTC}$

3. **Rotation des stocks (DIO - Days Inventory Outstanding) :** $DIO = (\text{Stock moyen} \times 365) / \text{Coût des ventes}$

$$ \text{La relation Cash Conversion Cycle illustre l'impact global : } \text{CCC} = \text{DSO} + \text{DIO} - \text{DPO} $$

## 3.2 Cash pooling et optimisation des positions

### 3.2.1 Mécanismes techniques

Le cash pooling permet la centralisation des excédents et la mutualisation des besoins de financement selon deux modalités principales :

* **Pooling physique (sweeping) :** transferts quotidiens vers un compte centralisateur

* **Pooling notionnel :** compensation des positions sans mouvement physique
### 3.2.2 Modélisation des gains

L'efficacité du cash pooling peut être formalisée par :

$$ \text{Gain} = \Sigma(\text{Excédents} \times \text{taux placement}) - \Sigma(\text{Découverts} \times \text{taux financement}) - \text{Position nette} \times \text{taux moyen} $$

Les études empiriques suggèrent des économies de 20% à 40% sur les frais financiers selon la configuration du groupe (Source : EY Treasury Survey, 2024).

## 3.3 Contrôles et gestion des risques opérationnels

### 3.3.1 Framework de contrôle interne

L'application du référentiel COSO (Committee of Sponsoring Organizations) à la trésorerie implique :

1. **Environnement de contrôle** : séparation des fonctions, délégations formalisées

2. **Évaluation des risques** : cartographie des risques opérationnels

3. **Activités de contrôle** : contrôles préventifs et détectifs

4. **Information et communication** : reporting et escalades

5. **Pilotage** : supervision et amélioration continue

### 3.3.2 Quantification des risques

Le calcul de la Value at Risk (VaR) opérationnelle permet d'estimer les pertes potentielles :

$$ \text{VaR} = \Phi^{-1}(\alpha) \times \sigma \times \sqrt{t} $$

Où $\Phi^{-1}(\alpha)$ représente le quantile de la distribution normale pour un niveau de confiance $\alpha$.
# Chapitre 4 : Optimisation des excédents et stratégies de placement

## 4.1 Théorie moderne du portefeuille appliquée à la trésorerie

### 4.1.1 Optimisation de Markowitz

L'allocation optimale des excédents peut s'appuyer sur la théorie de Markowitz (1952) adaptée aux contraintes de liquidité :

**Minimiser :** $w'\Sigma w$

**Sous contraintes :**

* $\Sigma wi = 1$ (contrainte budgétaire)

* $wi \ge 0$ (contrainte de non-vente à découvert)

* Liquidité(i) $\ge$ Seuil minimum

Où w représente le vecteur des poids, $\Sigma$ la matrice de covariance des rendements.

### 4.1.2 Ratio de Sharpe ajusté

Pour les placements de trésorerie, le ratio de Sharpe classique s'adapte :

$$ \text{Sharpe ajusté} = (Rp - Rf) / (\sigma_p \times \text{Facteur liquidité}) $$

Le facteur liquidité pénalise les instruments moins liquides selon leur horizon de blocage.

## 4.2 Classification réglementaire des placements

### 4.2.1 Cadre AMF

L'Autorité des Marchés Financiers classe les OPCVM monétaires selon trois catégories principales :

* OPCVM monétaires court terme (maturité $\le$ 60 jours)

* OPCVM monétaires (maturité $\le$ 2 ans)

* OPCVM monétaires standard
### 4.2.2 Contraintes prudentielles

Les contraintes réglementaires UCITS limitent l'exposition :

* Maximum 5% de l'actif net sur un même émetteur

* Maximum 10% sur les émetteurs financiers

* Notation minimale A-1/P-1 pour les instruments court terme

## 4.3 Modèles d'allocation dynamique

### 4.3.1 Stratégie d'échelle de taux

L'échelonnement des échéances suit une allocation type :

* 30% à vue/1 mois (liquidité immédiate)

* 40% à 2-6 mois (rendement intermédiaire)

* 30% à 6-12 mois (optimisation rendement)

### 4.3.2 Modèle d'allocation tactique

L'allocation peut s'ajuster selon l'anticipation des taux :

$$ \text{Allocation}(t) = \text{Allocation base} + \beta \times \text{Signal}(t) $$

Où Signal(t) intègre la pente de la courbe des taux et les indicateurs macroéconomiques.
# Chapitre 5 : Financement des besoins et relations bancaires

## 5.1 Théorie du financement et pecking order

### 5.1.1 Hiérarchie des financements

Selon Myers et Majluf (1984), les entreprises suivent un ordre de préférence :

1. Autofinancement (trésorerie interne)

2. Financement par dette

3. Augmentation de capital

Cette théorie explique la préférence pour les facilités de trésorerie versus l'émission d'actions.

### 5.1.2 Calcul du coût moyen pondéré du capital (WACC)

Le WACC intègre le coût des différentes sources :

$$WACC = (E/V) \times Re + (D/V) \times Rd \times (1-T)$$

Où :

* E = valeur des fonds propres

* D = valeur de la dette

* V = E + D (valeur totale)

* Re = coût des fonds propres

* Rd = coût de la dette

* T = taux d'imposition

## 5.2 Impact de la réglementation Bâle III/IV

### 5.2.1 Ratios de liquidité bancaire

Le ratio LCR (Liquidity Coverage Ratio) impose aux banques :

$$LCR = \frac{\text{Actifs liquides de haute qualité}}{\text{Sorties nettes sur 30 jours}} \geq 100\%$$

Ce ratio influence les conditions offertes aux entreprises, particulièrement pour les comptes à terme.
### 5.2.2 Ratio de financement stable net (NSFR)

Le NSFR, applicable depuis 2021, exige :

$$ \text{NSFR} = \text{Financement stable disponible} / \text{Financement stable requis} \geq 100\% $$

Cette contrainte impacte la tarification des crédits moyens termes.

## 5.3 Instruments de financement alternatifs

### 5.3.1 Billets de trésorerie

Les billets de trésorerie offrent un accès direct au marché des capitaux. Le coût d'émission se modélise :

$$ \text{Coût total} = \text{Taux marché} + \text{Spread émetteur} + \text{Commissions} $$

Avec $\text{Spread émetteur} = f(\text{Rating}, \text{Secteur}, \text{Liquidité})$

### 5.3.2 Financement participatif (crowdlending)

Les plateformes digitales proposent des taux de 4% à 8% selon les profils de risque, avec un processus d'évaluation algorithmique basé sur l'analyse de données massives.
# Chapitre 6 : Digitalisation et perspectives d'évolution

## 6.1 Technologies émergentes

### 6.1.1 Intelligence artificielle en trésorerie

Les algorithmes d'apprentissage automatique améliorent la précision prévisionnelle selon :

$$ \text{Précision}(t) = \text{Précision}(t-1) + \alpha \times \text{Erfour}(t-1) $$

Où $\alpha$ représente le taux d'apprentissage du modèle.

Les réseaux de neurones récurrents (LSTM - Long Short-Term Memory) s'avèrent particulièrement adaptés aux séries temporelles financières.

### 6.1.2 Blockchain et smart contracts

La technologie blockchain permet la sécurisation des transactions via :

* Immutabilité des enregistrements

* Automatisation par smart contracts

* Traçabilité complète des flux

Les applications incluent les lettres de crédit dématérialisées et l'automatisation des paiements conditionnels.

## 6.2 APIs bancaires et Open Banking

### 6.2.1 Directive PSD2 et évolution PSD3

L'ouverture des APIs bancaires génère de nouveaux modèles économiques :

* Agrégation de comptes multi-banques

* Initiation de paiements par tiers

* Services de gestion de trésorerie enrichis

Le coût transactionnel des APIs (0,002€ par appel en moyenne) révolutionne l'économie des services bancaires.
### 6.2.2 Néobanques et fintechs

Les nouveaux acteurs proposent des services digitaux natifs :

* Expérience utilisateur optimisée

* Tarification transparente

* Innovation technologique accélérée

## 6.3 Cybersécurité et gestion des risques

### 6.3.1 Typologie des menaces

Les risques cyber en trésorerie incluent :

* Fraude au virement (Business Email Compromise) : 60% des attaques (Source : FBI IC3, 2024)

* Ransomware ciblant les systèmes financiers

* Phishing spécialisé (spear phishing)

### 6.3.2 Cadre de sécurité

L'approche Zero Trust vérifie chaque connexion selon : **Confiance = f(Identité × Dispositif × Localisation × Comportement)**

Les coûts de cybersécurité représentent généralement 5% à 10% du budget informatique selon les recommandations de l'ANSSI.

## 6.4 Analyse coût-bénéfice de la digitalisation

### 6.4.1 Modèle de retour sur investissement

Le ROI de la digitalisation se calcule :

$$ROI = (Gains - Coûts) / Investissement initial$$

Avec :

* Gains = Productivité + Réduction erreurs + Optimisation financière

* Coûts = Licences + Formation + Intégration + Maintenance
### 6.4.2 Bénéfices quantifiables

Les études empiriques révèlent :

* Gain de productivité : 30% à 50% du temps administratif

* Réduction des erreurs : 95% d'automatisation possible

* Amélioration des négociations bancaires : 0,1% à 0,3% sur les taux

## Conclusion

### Synthèse des apports

Ce rapport technique a exploré les multiples dimensions de la gestion de trésorerie d'entreprise contemporaine. L'analyse révèle plusieurs constats structurants :

**Sur le plan théorique**, les modèles fondateurs de Baumol et Miller-Orr conservent leur pertinence conceptuelle mais nécessitent des adaptations pour intégrer les contraintes réglementaires actuelles et les innovations technologiques. La théorie moderne du portefeuille trouve des applications pratiques dans l'optimisation des excédents de trésorerie.

**Sur le plan méthodologique**, les techniques de prévision évoluent vers l'intégration d'intelligence artificielle et d'analyses prédictives, permettant d'atteindre des niveaux de précision supérieurs à 95% sur des horizons de 13 semaines. Cette amélioration de la visibilité constitue un avantage concurrentiel significatif.

**Sur le plan opérationnel**, l'optimisation du BFR demeure le levier principal d'amélioration de la trésorerie, avec des gains potentiels de 0,3% du chiffre d'affaires par jour d'amélioration des délais clients. Les techniques de cash pooling permettent des économies de 20% à 40% sur les frais financiers dans les groupes multi-entités.

**Sur le plan technologique**, la transformation digitale génère des retours sur investissement attractifs (ROI moyen de 200% sur 3 ans) en automatisant les tâches répétitives et en améliorant la qualité des décisions. L'évolution réglementaire (PSD2/PSD3) facilite cette transformation en ouvrant de nouveaux services.
## Limites du rapport

Cette étude présente plusieurs limites qu'il convient de souligner :

**Limites méthodologiques** : L'approche privilégiant la synthèse documentaire ne permet pas de validation empirique des modèles présentés. Une étude économétrique sur données d'entreprises enrichirait l'analyse.

**Limites sectorielles** : Les recommandations se concentrent sur les PME et ETI industrielles et commerciales. Les spécificités sectorielles (services, agriculture, économie numérique) mériteraient des développements dédiés.

**Limites temporelles** : L'environnement réglementaire et technologique évoluant rapidement, certains éléments peuvent devenir obsolètes. Une actualisation régulière s'impose.

**Limites géographiques** : L'analyse se concentre sur le contexte français et européen. Les pratiques internationales, notamment anglo-saxonnes et asiatiques, pourraient enrichir la perspective.

## Perspectives de recherche

Plusieurs axes de recherche émergent de cette analyse :

**Recherche empirique** : Des études économétriques sur les déterminants de la performance en gestion de trésorerie, basées sur des échantillons représentatifs d'entreprises françaises, permettraient de quantifier l'impact des différentes pratiques.

**Innovation technologique** : L'intégration de technologies émergentes (blockchain, intelligence artificielle, Internet des objets) dans les processus de trésorerie ouvre des champs d'investigation prometteurs.

**Dimension ESG** : L'impact des critères environnementaux, sociaux et de gouvernance sur les décisions de trésorerie constitue un axe de recherche émergent, particulièrement pertinent dans le contexte de la finance durable.

**Analyse comportementale** : L'application des concepts de finance comportementale aux décisions de trésorerie pourrait éclairer les biais cognitifs affectant l'optimisation des flux financiers.
## Implications pratiques

Pour les praticiens, cette étude suggère plusieurs priorités :

1. **Investissement technologique** : La digitalisation des processus de trésorerie représente un investissement rentable à moyen terme

2. **Formation des équipes** : L'évolution des compétences requises nécessite un effort de formation continue

3. **Veille réglementaire** : L'accélération des changements réglementaires impose une veille structurée

4. **Optimisation du BFR** : Les leviers traditionnels d'optimisation conservent leur pertinence et leur potentiel d'amélioration

La gestion de trésorerie moderne exige ainsi une approche équilibrant excellence opérationnelle, innovation technologique et conformité réglementaire, dans un environnement en transformation permanente.

## Bibliographie

### Articles académiques

Baumol, W. J. (1952). The transactions demand for cash: An inventory theoretic approach.
*Quarterly Journal of Economics*, 66(4), 545-556.

Gamba, A., & Triantis, A. (2008). The value of financial flexibility. *Journal of Finance*, 63(5), 2263-2296.

Jensen, M. C. (1986). Agency costs of free cash flow, corporate finance, and takeovers. *American Economic Review*, 76(2), 323-329.

Kim, C. S., Mauer, D. C., & Sherman, A. E. (1998). The determinants of corporate liquidity: Theory and evidence. *Journal of Financial and Quantitative Analysis*, 33(3), 335-359.

Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. *Journal of Finance*, 7(1), 77-91.
Miller, M. H., & Orr, D. (1966). A model of the demand for money by firms. *Quarterly Journal of Economics*, 80(3), 413-435.

Myers, S. C., & Majluf, N. S. (1984). Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have. *Journal of Financial Economics*, 13(2), 187-221.

Opler, T., Pinkowitz, L., Stulz, R., & Williamson, R. (1999). The determinants and implications of corporate cash holdings. *Journal of Financial Economics*, 52(1), 3-46.

Sardi, A. (2002). *Audit et contrôle interne bancaires*. Afges Editions.

## Documents institutionnels

ACPR - Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution. (2024). *Rapport annuel 2024*. Paris: ACPR.

AFTE - Association Française des Trésoriers d'Entreprise. (2024). *Enquête conditions bancaires PME 2024*. Paris: AFTE.

AMF - Autorité des Marchés Financiers. (2024). *Rapport annuel sur les OPCVM monétaires*. Paris: AMF.

ANSSI - Agence Nationale de la Sécurité des Systèmes d'Information. (2024). *Guide cybersécurité pour les PME-ETI*. Paris: ANSSI.

Banque de France. (2025). *Statistiques monétaires et financières - Janvier 2025*. Paris: Banque de France.

BCE - Banque Centrale Européenne. (2025). *Décisions de politique monétaire - Septembre 2025*. Francfort: BCE.

## Rapports professionnels

Deloitte. (2024). *Treasury Technology Survey 2024*. Londres: Deloitte Touche Tohmatsu Limited.

EY. (2024). *Treasury Management Survey - European Companies*. Londres: Ernst & Young Global Limited.
FBI - Federal Bureau of Investigation. (2024). *Internet Crime Complaint Center (IC3) Annual Report 2024*. Washington: FBI.

PwC. (2024). *Economic Crime and Fraud Survey 2024*. Londres: PricewaterhouseCoopers International Limited.

## Textes réglementaires

Code monétaire et financier français, articles L313-1 à L313-23.

Directive (UE) 2015/2366 du Parlement européen et du Conseil du 25 novembre 2015 concernant les services de paiement dans le marché intérieur (PSD2).

Directive (UE) 2019/2034 du Parlement européen et du Conseil du 27 novembre 2019 concernant la surveillance prudentielle des entreprises d'investissement (IFD).

Règlement (UE) 2019/2033 du Parlement européen et du Conseil du 27 novembre 2019 relatif aux exigences prudentielles applicables aux entreprises d'investissement (IFR).

## Sources sectorielles

FranceTransactions. (2024). *Baromètre des taux - Comptes à terme entreprises*. Paris: FranceTransactions.

INSEE - Institut National de la Statistique et des Études Économiques. (2024). *Enquête trimestrielle de trésorerie - T3 2024*. Paris: INSEE.

XERFI. (2024). *La gestion de trésorerie dans les PME-ETI françaises*. Paris: XERFI.
# Annexes

## Annexe A : Modèles Excel de prévision

### A.1 Template budget annuel de trésorerie

<table><thead><tr><th>Mois</th><th>Encaissements</th><th>Décaissements</th><th>Solde mensuel</th><th>Cumul</th><th>Financement</th></tr></thead><tbody><tr><td>Janvier</td><td>2 100 000</td><td>1 950 000</td><td>150 000</td><td>150 000</td><td>-</td></tr><tr><td>Février</td><td>1 800 000</td><td>1 890 000</td><td>-90 000</td><td>60 000</td><td>-</td></tr><tr><td>Mars</td><td>2 250 000</td><td>2 100 000</td><td>150 000</td><td>210 000</td><td>-</td></tr><tr><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td></tr></tbody></table>

### Formules intégrées :

* Encaissements = CA budgété × (1 - taux impayés) avec décalage délai clients

* Décaissements = Achats + Charges + Investissements avec délais fournisseurs

* Financement automatique si solde < seuil minimum prédéfini

### A.2 Template plan mensuel détaillé

Semaine | Flux certains | Flux probables | Scenario pessimiste | Actions

<table><thead><tr><th>S1</th><th>425 000</th><th>380 000</th><th>320 000</th><th>Validation</th></tr></thead><tbody><tr><td>S2</td><td>380 000</td><td>340 000</td><td>280 000</td><td>Relance clients</td></tr><tr><td>S3</td><td>350 000</td><td>310 000</td><td>250 000</td><td>Report charges</td></tr><tr><td>S4</td><td>400 000</td><td>360 000</td><td>300 000</td><td>Négociation délais</td></tr></tbody></table>
# Annexe B : Grilles d'évaluation et calculs

## B.1 Grille diagnostic maturité trésorerie

**Contexte d'application** : PME industrielle, 150 salariés, CA 25 M€, multi-sites

<table><thead><tr><th rowspan="2">Domaine</th><th colspan="3">Niveau 2</th><th rowspan="2">Score</th></tr><tr><th>Niveau 1 (Basique)</th><th>(Intermédiaire)</th><th>Niveau 3 (Expert)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Organisation</td><td>Trésorier temps partiel</td><td>Trésorier dédié</td><td>Équipe structurée</td><td>/3</td></tr><tr><td>Prévisions</td><td>Mensuelle, Excel</td><td>Hebdomadaire, TMS simple</td><td>Quotidienne, IA</td><td>/3</td></tr><tr><td>Relations bancaires</td><td>1-2 banques, standard</td><td>3-4 banques, négociation</td><td>Bancassurance optimisée</td><td>/3</td></tr><tr><td>Outils</td><td>Excel, relevés papier</td><td>TMS basique, e-banking</td><td>TMS intégré, APIs</td><td>/3</td></tr><tr><td>Contrôles</td><td>Réconciliation manuelle</td><td>Contrôles semi-auto</td><td>Audit trail complet</td><td>/3</td></tr></tbody></table>

## Interprétation des scores :

* 5-8 points : Niveau débutant, risques opérationnels élevés

* 9-12 points : Niveau correct, optimisations possibles

* 13-15 points : Niveau expert, application des meilleures pratiques

## B.2 Calculateur comparatif solutions de financement

**Exemple d'application** : Besoin de financement 2M€ sur 6 mois

### Solution 1 - Ligne de crédit bancaire :

Taux nominal : 4,5%

Commission engagement : 0,5% sur partie non utilisée

Frais de dossier : 2 000€
Calcul détaillé :

Intérêts : 2M€ × 4,5% × 6/12 = 45 000€

Commission : 0€ × 0,5% × 6/12 = 0€ (utilisé à 100%)

Frais : 2 000€

COÛT TOTAL : 47 000€

TEG : 4,70%

## Solution 2 - Affacturage :

Commission affacturage : 1,2% du CA facturé

Financement : 2,8% sur avance

Avance : 85% des créances

Calcul sur 2M€ de créances :

Commission : 2M€ × 1,2% = 24 000€

Financement : 1,7M€ × 2,8% × 6/12 = 23 800€

COÛT TOTAL : 47 800€

TEG : 4,78%

## Solution 3 - Billets de trésorerie :

Taux émission : Euribor 6M + 80bp = 3,8%

Commission arrangement : 0,15%

Commission placement : 0,10%

Calcul :

Intérêts : 2M€ × 3,8% × 6/12 = 38 000€

Commissions : 2M€ × 0,25% = 5 000€

COÛT TOTAL : 43 000€

TEG : 4,30%

CONCLUSION : Billets de trésorerie = solution optimale
# Annexe C : Cas d'usage pratiques

## C.1 Optimisation BFR - Entreprise de distribution

### Données de base :

* CA annuel : 50M€ HT (60M€ TTC)

* Achats : 35M€ HT (42M€ TTC)

* Stock moyen : 4,2M€

* Créances clients : 7,5M€

* Dettes fournisseurs : 5,8M€

### Calculs étape par étape :

1. **Délai de rotation stocks** = (Stock moyen × 365) / Coût des ventes = (4,2M€ × 365) / 35M€ = 43,8 jours

2. **Délai clients** = (Créances clients × 365) / CA TTC = (7,5M€ × 365) / 60M€ = 45,6 jours

3. **Délai fournisseurs** = (Dettes fournisseurs × 365) / Achats TTC = (5,8M€ × 365) / 42M€ = 50,4 jours

4. **BFR en jours** = Délai stocks + Délai clients - Délai fournisseurs = 43,8 + 45,6 - 50,4 = 39 jours

5. **BFR en euros** = 39 jours × (60M€/365) = 6,4M€

### Plan d'optimisation :

<table><thead><tr><td>Action</td><td>Gain en jours</td><td>Impact trésorerie</td></tr></thead><tbody><tr><td>Réduction stock (rotation +10%)</td><td>-4,4 jours</td><td>+723k€</td></tr><tr><td>Amélioration délai clients (-5j)</td><td>-5 jours</td><td>+822k€</td></tr><tr><td>Négociation fournisseurs (+5j)</td><td>+5 jours</td><td>+822k€</td></tr><tr><td><strong>Total optimisation</strong></td><td><strong>-4,4 jours</strong></td><td><strong>+1,367M€</strong></td></tr></tbody></table>
## C.2 Mise en place cash pooling - Groupe 4 entités

### Situation initiale :

<table><tr><td>Filiale</td><td>A</td><td>:</td><td>+1,5M€</td><td>rémunéré</td><td>1,5%</td><td>=</td><td>+22,5k€</td><td>annuel</td></tr><tr><td>Filiale</td><td>B</td><td>:</td><td>-0,8M€</td><td>facturé</td><td>4,5%</td><td>=</td><td>-36k€</td><td>annuel</td></tr><tr><td>Filiale</td><td>C</td><td>:</td><td>+0,6M€</td><td>rémunéré</td><td>1,5%</td><td>=</td><td>+9k€</td><td>annuel</td></tr><tr><td>Filiale</td><td>D</td><td>:</td><td>-1,1M€</td><td>facturé</td><td>4,5%</td><td>=</td><td>-49,5k€</td><td>annuel</td></tr></table>

COÛT NET TOTAL : -54k€ annuel

### Avec cash pooling :

<table><tr><td>Position nette groupe :</td><td>+0,2M€</td><td>rémunérée</td><td>1,5%</td><td>=</td><td>+3k€</td><td>annuel</td></tr><tr><td>Coût setup et maintenance :</td><td>-25k€</td><td>première année,</td><td>-10k€</td><td>=</td><td>suivantes</td><td></td></tr></table>

<table><tr><td>GAIN ANNÉE 1 :</td><td>54k€</td><td>-</td><td>(-3k€)</td><td>-</td><td>25k€</td><td>=</td><td>32k€</td></tr><tr><td>GAIN ANNÉES SUIVANTES :</td><td>54k€</td><td>-</td><td>(-3k€)</td><td>-</td><td>10k€</td><td>=</td><td>47k€</td></tr></table>

ROI : 32k€ / 25k€ = 128% dès la première année

## Annexe D : Check-lists opérationnelles

### D.1 Check-list contrôles quotidiens de trésorerie

#### Contrôles matinaux (avant 9h00) :

* [] Réconciliation positions bancaires vs TMS

* [] Vérification des virements programmés du jour

* [] Contrôle des échéances clients attendues

* [] Validation des prélèvements automatiques

* [] Vérification des seuils de découvert autorisé

#### Contrôles en cours de journée :

* [] Validation des virements > seuil défini (ex: 10k€)

* [] Contrôle RIB nouveaux fournisseurs

* [] Monitoring des taux appliqués vs contractuels

* [] Suivi des opérations de change éventuelles
Contrôles de fin de journée :

* [] Rapprochement prévisionnel vs réalisé

* [] Mise à jour des prévisions J+1 à J+30

* [] Sauvegarde des données sensibles

* [] Génération du reporting flash direction

* [] Préparation des opérations du lendemain

D.2 Check-list cybersécurité adaptée par taille d'entreprise

Niveau 1 - Essentiel (toute entreprise) :

* [] Authentification double facteur sur comptes bancaires

* [] Antivirus professionnel avec protection temps réel

* [] Sauvegarde quotidienne données critiques (3-2-1 rule)

* [] Formation annuelle équipes aux risques cyber

* [] Procédure validation virements > seuil sécurisé

* [] Contacts d'urgence bancaires actualisés

* [] Assurance cyber de base (minimum 500k€)

Niveau 2 - Renforcé (PME/ETI) :

* [] Pare-feu nouvelle génération avec IPS/IDS

* [] Segmentation réseau (VLAN trésorerie dédié)

* [] Chiffrement communications (VPN obligatoire télétravail)

* [] Simulation phishing trimestrielle avec formation

* [] Double signature électronique > 10k€

* [] Monitoring accès 24/7 via SOC externalisé

* [] Plan continuité d'activité cyber testé annuellement

Niveau 3 - Expert (grandes entreprises) :

* [] SOC (Security Operations Center) internalisé/externalisé

* [] SIEM (Security Information Event Management) déployé
* [] Test d'intrusion annuel par cabinet tiers indépendant

* [] Certification ISO 27001 périmètre finance

* [] Signature blockchain pour montants significatifs

* [] Intelligence artificielle anti-fraude temps réel

* [] Assurance cyber > 10M€ incluant cyber war

## D.3 Procédure de négociation bancaire annuelle

### Phase préparatoire (2 mois avant échéance) :

* [] Audit des conditions actuelles toutes banques

* [] Benchmark conditions marché (3 sources minimum)

* [] Préparation dossier financier actualisé

* [] Analyse des volumes générés par banque

* [] Identification des points de négociation prioritaires

### Phase de consultation (1 mois avant) :

* [] Envoi cahier des charges aux banques partenaires

* [] Sollicitation d'une banque nouvelle (benchmark)

* [] Organisation des rendez-vous de négociation

* [] Préparation des arguments de négociation

### Phase de négociation :

* [] Présentation situation financière et perspectives

* [] Discussion conditions crédit et services

* [] Négociation des commissions et frais annexes

* [] Obtention d'offres écrites détaillées

### Phase de décision :

* [] Analyse comparative offres (grille multicritères)

* [] Simulation coûts complets (TEG)

* [] Négociation finale avec meilleures offres
* [] Validation juridique conventions avant signature

* [] Communication décisions aux banques

* [] Mise en place opérationnelle nouvelles conditions

## Annexe E : Indicateurs de pilotage et tableaux de bord

### E.1 Dashboard indicateurs clés de performance

<table><thead><tr><td>Indicateur</td><td>Valeur actuelle</td><td>Objectif</td><td>Alerte</td><td>Tendance</td></tr></thead><tbody><tr><td>Jours de trésorerie</td><td>18 jours</td><td>&gt;20 j</td><td>Rouge</td><td>↘</td></tr><tr><td>Précision prévisions 4S</td><td>7%</td><td>&lt;5%</td><td>Orange</td><td>→</td></tr><tr><td>Délai encaissement moyen</td><td>47 jours</td><td>45 j</td><td>Orange</td><td>↗</td></tr><tr><td>Taux utilisation lignes crédit</td><td>65%</td><td>&lt;80%</td><td>Vert</td><td>↗</td></tr><tr><td>Coût financement moyen</td><td>4,2%</td><td>&lt;4%</td><td>Orange</td><td>↘</td></tr><tr><td>ROI placements excédents</td><td>2,8%</td><td>&gt;2,5%</td><td>Vert</td><td>↗</td></tr></tbody></table>

### Codes couleur :

* Vert : Performance conforme aux objectifs

* Orange : Vigilance requise, action préventive

* Rouge : Seuil critique, action corrective immédiate

### E.2 Reporting mensuel direction générale

#### Synthèse financière :

* Position de trésorerie fin de mois : X,XXX k€

* Évolution vs mois précédent : +/- XXX k€ (X%)

* Évolution vs budget annuel : +/- XXX k€ (X%)

* Projection fin d'année : X,XXX k€

#### Indicateurs opérationnels :

* BFR en jours : XX jours (objectif : XX jours)

* Délai clients : XX jours (vs XX jours secteur)
* Délai fournisseurs : XX jours (vs XX jours négociés)

* Rotation stocks : X,X fois/an

## Coûts financiers :

* Frais financiers du mois : XXX k€

* Évolution annuelle : +/- X%

* Coût moyen pondéré : X,X%

* Économies réalisées : XXX k€

## Faits marquants et actions :

* Points d'attention identifiés

* Actions correctives engagées

* Négociations bancaires en cours

* Projets d'optimisation planifiés

**Note méthodologique** : Ce rapport technique s'appuie sur l'analyse de sources académiques, professionnelles et réglementaires actualisées. Les données chiffrées proviennent d'organismes officiels (BCE, Banque de France, INSEE) et d'études sectorielles reconnues (AFTE, PWC, Deloitte). Les modèles et formules présentés constituent des outils d'aide à la décision qui doivent être adaptés aux spécificités de chaque entreprise et validés par des professionnels qualifiés.