L'Intelligence Artificielle pour anticiper les faillites : une révolution en marche !

L'avènement de l'Intelligence Artificielle est un tremblement de terre dans tous les secteurs économiques. Une de ces matérialisations concrètes s’opère au niveau de la prévision des faillites d'entreprise. De nombreuses études démontrent la supériorité des modèles prédictifs utilisant l’IA (ou le Machine Learning) dans la détection des entreprises fragiles, lorsqu'on les oppose aux modèles classiques. Une obsolescence des anciennes méthodes de travail ? Plutôt une surperformance d'outils traitant avec pertinence des volumes d'informations exponentielles !

Comment l'IA est-elle utilisée pour prévoir les défaillances d'entreprise ?

La technologie avance, les méthodes évoluent : les procédures pourtant bien installées dans l'évaluation des risques se retrouvent bousculées par l'arrivée de l'Intelligence Artificielle. Bien que les méthodes utilisées jusqu'ici aient démontré leur fiabilité, on entre grâce à l'IA dans une nouvelle dimension.

Plusieurs techniques sont actuellement utilisées pour prévoir les faillites d'entreprise. Apprentissage supervisé, non supervisé ou apprentissage par renforcement, les experts ont puisé dans les 3 technologies phares pour mettre au point des algorithmes hyper optimisés. L'idée est de combiner un maximum de données, des sources et formats différents pour élaborer des schémas prédictifs les plus justes possibles. Force est de constater que les résultats obtenus dépassent les résultats des méthodes historiques, pourtant validées par le temps.

Inutile de rentrer dans des détails trop techniques. Pour décrire succinctement l’idée directrice : on mélange des données financières et opérationnelles, des études de marché avec les tendances à venir ou encore des informations macro-économiques. L'objectif est d'arriver à une forme renvoyant une projection conforme et juste de l'écosystème de l'entreprise, permettant de parier sur son développement, ou à minima sa pérennité.

La qualité des données, un enjeu crucial

Pour alimenter les modèles prédictifs, la matière première doit être abondante et qualitative. On peut classer les typologies d'informations en plusieurs catégories :

• Les informations financières relatives spécifiquement à l'entreprise auditée (rapports financiers, ratio cours/bénéfice, ratio dette/capitaux propres), mais également des éléments plus généraux (taux d'intérêt, inflation, PIB) ;
• Les données brutes d'exploitation (flux de trésorerie, hauteur des dettes, ratio de liquidités) ;
• Les données sectorielles (tendances d'un pan de l’économie, pression concurrentielle, aides d'État et évolution légales à venir…) ;
• Les informations non financières relatives à l'entreprise (sa taille, sa zone géographique ou de chalandise, son image, son rapport à l'innovation…).

Véracité et variété sont les deux maîtres-mots qui doivent définir les données intégrées. Plus les modèles seront nourris d'informations riches et complémentaires, plus les conclusions seront fiables.

Pour élaborer un modèle tangible, un grand soin doit être apporté à cette collecte d’informations. Pour commencer, on doit sélectionner les informations les plus judicieuses et impactantes. Ensuite, il est nécessaire de collecter de manière automatisée et régulière, afin d’obtenir une continuité statistique sur un périmètre équivalent. Une attention toute particulière doit être apportée au nettoyage des informations utilisées. Les données manquantes, redondantes, incomplètes… peuvent biaiser un modèle.

D'autres risques identifiés doivent être maîtrisés ou contournés :

• La disponibilité des données. Toutes les informations souhaitées ne sont pas forcément disponibles auprès du grand public, un vrai frein pour étudier certains secteurs.
• Le déséquilibre de classe. Notion relative aux études sectorielles. Le nombre de faillites étant, heureusement, moins important que celui des poursuites d'activité, il faut se méfier du risque de surreprésentation.
• La multicolinéarité. Pour simplifier, il s'agit d'éviter l’addition d’indicateurs faisant doublon et qui faussent l'analyse en renforçant de manière excessive une tendance.

Risques identifiés & méthode hybride

Une fois les risques éthiques et humains mentionnés, on ne peut que reconnaître la supériorité des modèles incluant l'IA. De nombreuses études existent à ce sujet : l'écart dans la détection des défaillances peut monter jusqu'à plus de 10 points en faveur de ceux intégrant l’IA !

Il n'empêche : l'approche mathématique seule semble encore à ce jour insuffisante et dangereuse. Par essence, un algorithme de calcul ne peut prévoir les événements inattendus. La gestion des risques demeure une activité pour laquelle l'expérience et l'intelligence circonstancielle restent de mise. Savoir interpréter une masse d'informations n'est pas chose aisée. Si une assistance reste toujours bienvenue, elle ne doit décider seule.

Biais d’analyse, récolte d'informations erronées, cadre légal amené à évoluer… tout miser sur la machine serait une erreur. Comme souvent, plutôt que d'opposer, on insistera sur l'importance de combiner l'IA à l'expertise humaine. La méthode hybride s’affirme comme celle offrant les meilleurs résultats, bien que la place des modèles prédictifs dans la prise de décision tende naturellement à exploser.

Vous souhaitez souscrire à une assurance-crédit ?

A la tête d'une entreprise BtoB, vous cherchez un moyen de protéger votre trésorerie des factures impayées ?

L'assurance-crédit entreprise est faite pour vous. Demandez-nous un devis !

1ère souscription ?

Faire une simulation

Déjà assuré ?

Comparer mon contrat