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Du rôle des « Signaux Faibles » dans la restructuration d'une entreprise en difficulté

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Du rôle des « Signaux Faibles »  dans la restructuration d'une entreprise en difficulté
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Quand une entreprise connaît des difficultés, deux problématiques se posent : quels leviers utiliser pour améliorer la rentabilité et surtout, comment gérer la situation de crise et favoriser la restructuration nécessaire à la pérennité de l'entreprise ? Mieux documentés et renseignés, les dirigeants seraient en mesure de réagir en amont des difficultés et utiliser les outils de prévention mis à leur disposition. Le dispositif Signaux Faibles, déployé le 3 avril 2019, s'inscrit dans une thématique générale reliée aux difficultés éprouvées par les entreprises pour décrypter, comprendre et analyser les variations de leur environnement économique, afin de détecter les fragilités pour ensuite accompagner la reprise d'activité.

Signaux Faibles est le nouvel outil numérique développé par une start-up d'État (Etalab). Il repose sur le traitement, par le biais d'un algorithme prédictif basé sur des mécanismes d'apprentissages des données publiques relatives aux entreprises(1), aux seules fins de détecter d'éventuelles fragilités.

En 2018, 63 détections ont été réalisées et 48 visites ont conduit à une analyse de la situation avec le chef d'entreprise dans les 8 départements de la région Bourgogne-Franche-Comté. 83 % d'entre elles sont désormais accompagnées et suivies(2).

L'analyse de l'information par des mécanismes d'apprentissages

Un dirigeant dispose d'un libre accès à des documents, des rapports, des bilans sur son entreprise, mais cela ne signifie pas qu'il s'informe, car ces données ne sont pas des réservoirs illimités d'informations sur lesquels s'appuyer pour apprendre et comprendre l'activité de son entreprise.

Le nouveau dispositif « Signaux Faibles » utilise des données dont disposent les différents services de l'État (API, DIRECCTE, Diane, Banque de France, SIREN), organismes privés chargés d'une mission de service public (URSAFF) et organisme de data science (Altares) afin de détecter les premières difficultés qui peuvent aboutir une défaillance. Des difficultés existent pour décrypter et reconnaître les données économiques, sociales, et financières d'une entreprise qui possèdent un caractère objectif et pertinent. Traitées et analysées avec la volonté de préservation de l'activité, ces données deviennent une information signifiante.

L'algorithme mis en place va identifier les données financières qui contribuent à donner de la visibilité sur les tendances à long terme (ratios discriminants, poids des salaires et charge sur la valeur ajoutée, endettement et capacité de remboursement, profitabilité, prévisions budgétaires et fonds de roulement) qui permettent d'identifier les baisses d'activité ponctuelles tombant en dehors des probabilités acceptées par l'entreprise (par exemple : la croissance de 25 % du chiffre d'affaires du concurrent d'un mois à l'autre par rapport à l'entreprise ciblée), « des données sur l'emploi (la hausse subite du chômage partiel, les départs de collaborateurs) »(3), ou encore l'impact des charges sociales, qui alertent sur les tensions de trésorerie. Après avoir identifié et spécifié les informations susceptibles de venir renforcer et soutenir le processus de décision dans l'environnement sectoriel de l'entreprise, l'algorithme déterminera un événement clé ou exceptionnel, puis établira le profil statistique de l'entreprise susceptible de connaitre une défaillance à 18 mois.

Les possibilités offertes à l'entreprise après l'interprétation des signaux faibles détectés.

Une fois le signal faible clairement identifié, analysé et personnalisé selon la nature et l'intensité des difficultés détectées par l'algorithme, la célérité de diffusion de l'information va conditionner le régime d'insolvabilité à mettre en œuvre. L'approche décisionnelle viendra guider le dirigeant à lancer la procédure adéquate que nécessite son entreprise :

- une sauvegarde ou une procédure amiable (mandat Ad Hoc et conciliation), disponibles pour permettre aux entreprises les moins en difficulté de se restructurer et de rétablir une situation financière saine ;

- un redressement judiciaire afin d'apurer le passif via un plan de continuation ou de cession ; où

- une liquidation judiciaire pour mettre fin à l'activité de l'entreprise ou organiser une cession partielle ou globale lorsque les problèmes à l'origine de la cessation de paiements sont très importants.

L'identification d'un signal faible à 18 mois en amont, servira aussi aux professionnels du retournement à anticiper la structure et les modalités juridiques et fiscales d'une potentielle restructuration. Rechercher un repreneur, puis déterminer la solution idéale entre une transmission universelle de l'actif et du passif, ainsi que de tous les salariés de l'entreprise (Share Deal), ou un « Pick and choose » du cessionnaire, dans quel cas il n'y aura pas de transmission du passif et le cédant devra faire son affaire de la
« coquille vide » de l'entreprise (Asset Deal).

Enfin, les entreprises, après avoir recueilli les avis des chargés de mission de la Direccte, du commissaire aux restructurations et à la prévention des difficultés des entreprises (CRP), et des correspondants de la Banque de France(4), pourront aussi adopter des solutions préventives adaptées à l'emploi. Former et développer les compétences professionnelles des salariés pour prévenir – notamment à travers des outils du Ministère du Travail – les licenciements économiques.

La finalité de ces aides et de consolider l'entreprise et lui permettre de rebondir.

Le passage d'informations individualisées à celui de connaissances collectives structurées pour anticiper une restructuration

Les informations les plus utiles se trouvent dans les données détenues par les administrations, et non celles qui résident dans l'open data (données auxquelles l'accès est libre de droit). L'idée d'un partage volontariste de l'information établit la relation entreprise-administration nécessaire au traitement opérationnel des signaux faibles. Cette idée nécessite de faire évoluer les techniques de travail par le décloisonnement des services publics et parapublics pour centrer l'offre de service sur l'entreprise elle-même, tout en préservant la confidentialité des données. Ce partage doit donc se faire dans la limite de contraintes liées au secret des données sociales et fiscales.

La communication des résultats est strictement confidentielle, et c'est à travers une plateforme numérique collaborative ouverte aux différents services de l'État – à savoir la Banque de France, la Direction interministérielle du numérique et du système d'information et de communication de l'État (DINSIC), l'Agence centrale des organismes de sécurité sociale (ACOSS), la Délégation générale à l'emploi et à la formation professionnelle (DGEFP), la Direction générale des entreprises (DGE)(5) – que le partage s'effectue.

Cette convention est une réelle nouveauté pour les praticiens du droit, car elle établit une nouvelle relation entre les entreprises et l'administration ainsi qu'une complémentarité numérique entre l'open data, l'échange de données et l'exploitation des données basée sur de la data science. La principale crainte est que ces outils ne servent qu'à surveiller les entreprises sans portée didactique. Les administrations devront veiller à garder une ligne de conduite pour ne pas être perçues comme une police. Le respect de la liberté d'entreprendre obligera les partenaires publics à proportionner leurs actions – investigations…

(1) https://www.entreprises.gouv.fr/politique-et-enjeux/signature-de-la-convention-de-deploiement-de-signaux-faibles-vers-meilleure
(2) https://www.etalab.gouv.fr/signaux-faibles-de-lopen-data-camp-a-une-politique-publique-fondee-sur-la-donnee-recit-dun-passage-a-lechelle-reussi
(3) https://www.etalab.gouv.fr/signaux-faibles-de-lopen-data-camp-a-une-politique-publique-fondee-sur-la-donnee-recit-dun-passage-a-lechelle-reussi​
(4) Communiqués de presse : « Banque de France Signature de la convention de déploiement de Signaux Faibles : Détecter les entreprises fragilisées pour mieux les accompagner », 3 avril 2019.
(5) https://beta.gouv.fr/startups/signaux-faibles.html

Chronique « Droit, Juriste et Pratique du Droit Augmentés »

Cette chronique a pour objectif, de traiter de questions d'actualité relatives à cette transformation. Dans un contexte où le digital, le big data et le data analytics, le machine learning et l'intelligence artificielle transforment en profondeur et durablement la pratique du droit, créant des « juristes augmentés » mais appelant aussi un « Droit augmenté » au regard des enjeux et des nouveaux business models portés par le digital.
L'EDHEC Business School dispose de deux atouts pour contribuer aux réflexions sur ces sujets. D'une part, son centre de recherche LegalEdhec, dont les travaux – reconnus – à l'intersection entre le droit et la stratégie, et portant sur le management des risques juridiques et la performance juridique, l'amènent aujourd'hui à lancer son nouveau projet A3L (Advanced Law, Lawyers and Lawyering). D'autre part, ses étudiants, et en particulier ceux de sa Filière Business Law and Management (en partenariat avec la Faculté de droit de l'Université Catholique de Lille) et de son LLM Law & Tax Management, dont la formation et les objectifs professionnels les placent au cœur de ces enjeux du digital.




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