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Economie

Comment un algorithme de Bercy va passer au peigne fin les données des entreprises en difficulté


Une application, baptisée Signaux Faibles, viendra brasser un large panel de données fiscales et financières pour anticiper les faillites.

Elle prend, d’après Bercy, les atours d’un «dispositif unique au monde». Une solution algorithmique, baptisée Signaux faibles, va venir en renfort des services du gouvernement, pour anticiper au mieux les faillites d’entreprises.

Sous perfusion depuis plus d’un an, ces dernières ne bénéficieront bientôt plus, ou dans une bien moindre mesure, des aides de l’État. Pour identifier les sociétés en mauvaise posture, et dont le retour au réel pourrait s’avérer brutal, Bercy peut compter sur un large panel de données à sa disposition.

L’algorithme évoqué ce 2 juin par Bruno Le Maire, lors de l’annonce d’un nouveau plan de soutien aux entreprises de 3 milliards d’euros, viendra puiser dans ce gisement d’informations pour en extraire des signes avant-coureurs de faillites. Signaux faibles existe en réalité depuis 2016. De l’aveu même de l’équipe du projet, il ne s’agit pas à proprement parler d’une intelligence artificielle. Plutôt d’un modèle statistique, amené à apprendre de ses erreurs au fil du temps.

Ces cinq dernières années, l’outil a été nourri de données de l’administration, dans un premier temps en région Bourgogne-Franche-Comté, puis sur l’intégralité du territoire français, depuis avril 2019. Il aura longtemps accordé une importance particulière aux changements significatifs survenus dans les effectifs, aux requêtes de chômage partiel ou encore aux impayés sociaux. «L’algorithme est capable de mettre en lumière des liens que l’humain ne fait pas, pour mieux repérer une situation à risque. Il est alimenté par un échantillon de données passées, qui comporte la liste des entreprises entrées en procédure collective. Cela lui permet de déterminer des facteurs avant-coureurs de risque. Et de discerner, par analogie, des cas d’entreprises actuelles susceptibles de connaître un sort similaire», explique au Figaro Elodie Quézel, directrice opérationnelle du projet.

Les données fiscales scrutées de près

Ces données, et notamment les dettes envers l’Urssaf et le recours à l’activité partielle, auront longtemps constitué des signes avant coureurs de difficultés. Mais la crise, et le recours massif au chômage partiel, sont largement venus brouiller ces signaux. L’algorithme a donc été amélioré en conséquence, pour intégrer davantage d’informations. Dont celles de la Direction générale des finances publiques (DGFiP). «Les données financières sont issues des bilans des entreprises, publiés annuellement, mais aussi, grâce au partenariat avec la DGFiP, des données liées à la TVA, qui est payée tous les mois. Ce qui permet de suivre de plus près la santé financière des entreprises», note Elodie Quézel. «Pour la première fois, toutes les données les plus sensibles dont disposent la direction générale des entreprises (DGE), la direction générale des Finances publiques (DGFiP), les URSSAF, la Banque de France, seront collectées ensemble, fusionnées et croisées pour nous permettre de repérer le plus tôt possible, comme aucun autre pays ne le fait au monde, la situation des entreprises en difficulté», a martelé Bruno Le Maire, lors de la présentation du dispositif. À terme, d’autres données seront scrutées de près, dont les accidents du travail ou encore les délais de paiement des fournisseurs.

Deux listes distinctes

La solution, portée par cinq personnes, est mise à disposition de centaines d’agents publics. Son principe est simple: une fois les données brassées, l’algorithme fait apparaître en deux listes distinctes les entreprises à risque, en rouge, et celles n’étant pas considérées comme telles, en jaune. Aux agents de lancer dès lors une prise de contact, par mail ou par un simple appel téléphonique, pour apporter leur aide. De manière «totalement confidentielle», à en croire les services de Bruno Le Maire. Aucune donnée financière ne se trouve publiquement exposée dans le processus. La société est par la suite mise en relation avec les nouveaux comités départementaux de sortie de crise, chargés de faire le point avec toutes les parties prenantes d’un dossier, dont les experts-comptables, administrateurs judiciaires ou greffiers. Au terme du procédé, un rééchelonnement des dettes peut être envisagé, pour éviter une faillite. «Il s’agit simplement de disposer de moyens pour alerter l’entreprise, prendre contact avec le chef d’entreprise pour qu’il ne s’enferme pas soit dans la dénégation, soit dans une stratégie qui serait mauvaise», d’après Bruno Le Maire.

Toutes les données des entreprises comptant au moins 10 salariés sont passées en revue. En deçà de ce seuil, les comportements des entreprises ont été jugés trop erratiques pour se prêter à une analyse algorithmique. Bercy vise en particulier les entreprises dont la dette augmente alors même que leur trésorerie a fondu. «Elles représentent de 5 à 8 % des entreprises françaises selon les estimations de la Banque de France. Elles concernent principalement les secteurs de l’hôtellerie, de la restauration, de certains domaines de l’industrie manufacturière et du commerce», a fait savoir le ministre de l’Économie. Et dans ce lot d’entreprises, hors de question de voler à la rescousse de la première venue. Bercy se concentrera sur les «entreprises viables». Le nombre d’entreprises à même d’avoir besoin d’un coup de main n’est pas encore estimé par Signaux faibles. «La priorité reste de scruter l’industrie, et les entreprises qui gravitent autour de ce secteur», confie Elodie Quézel. «Mais il s’agira surtout de repérer, de manière générale, les entreprises cachées derrière la vague de faillites, et qui pourraient mettre plusieurs années à se remettre de la crise».



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