Signaux Faibles : Identifier les entreprises en difficulté

Ceci est un exemple de cas d’usage selectionné par notre équipe.

Données ouvertes utilisées

Réutilisateur

Signaux Faibles est une startup d’Etat portée par un partenariat entre le Ministère de l’Economie, des Finances et de la Relance, le Ministère du Travail, de l’Emploi et de l’Insertion, la Banque de France et URSSAF Caisse Nationale. Ce projet a initialement été lancé au sein du programme Entrepreneurs d'intérêt général.

Problématique et proposition de valeur

Signaux Faibles s’attaque à une problématique économique importante : la découverte tardive des difficultés des entreprises. En effet, lorsque celles-ci sont signalées, il est souvent trop tard : beaucoup d’aides publiques qui auraient pu leur permettre de rebondir ne sont plus actionnables ou moins efficaces.

Signaux Faibles s’appuie sur l’infrastructure que constitue la Base Sirene pour construire un outil qui permet d’identifier, le plus tôt possible, les entreprises en difficulté. Il devient alors possible de les accompagner précocement et ainsi participer à la prévention des défaillances.

Solution

  • Un algorithme, basé sur des mécanismes d’apprentissage, qui croise et analyse statistiquement des données pour :
    • repérer et mettre en exergue les signes de fragilité structurelles des entreprises
    • fournir une prédiction statistique de défaillance à 18 mois et la liste de détection des entreprises en difficulté associée
  • Un ensemble de règles expertes définies avec des utilisateurs et des experts pour capter des signaux ne pouvant être “appris” avec les données historiques. Elles permettent notamment d’inclure la détection de signes appréhendés grâce à l’expérience.
  • Une application de consultation des données des entreprises et des signalements
  • Une application de suivi des entreprises qui facilite la collaboration et l’échange d’informations entre les agents accompagnateurs d’entreprises

Les données analysées (non ouvertes, partagées entre administrations)

  • Des données financières, qui apportent une visibilité sur les tendances long terme des entreprises : ratios financiers, bilan et compte de résultats, etc.
  • Des données sur l’emploi, qui permettent notamment d’identifier des baisses d’activité : activité partielle, déclaration de mouvement de main d’oeuvre, etc.
  • Des données sociales, qui peuvent alerter sur des tensions de trésorerie : montant des dettes, demandes de délais de paiement, effectifs, etc.

Impact

La mise en commun de données issues de différentes administrations, complémentaires et adossées à la Base Sirene, permet de disposer de beaucoup d’indices fiables pour détecter les entreprises fragiles.

La Base Sirene permet :

  • de disposer de l’exhaustivité du stock d’entreprises, notamment lorsque ces références ne sont pas présentes dans les autres sources de données ;
  • de fiabiliser le référentiel d’entreprises en associant chaque Sirene/Siret des jeux de données analysés à une information stabilisée et à jour ;
  • de compléter le référentiel d’entreprises apportés par les sources de données analysées avec d’autres champs (adresse, code APE, état administratif, etc.) ;
  • d’avoir une source fiable sur la localisation des entreprises et ainsi pouvoir affecter les permissions de consultation des informations, qui reposent sur une habilitation territoriale

Les agents publics compétents peuvent ainsi identifier les entreprises fragiles, investiguer leur situation, cibler leur accompagnement et intervenir au bon moment avec les solutions adaptées (prêt, crédits, accompagnement stratégique, formations, etc.).

Chiffres clés

  • 2 000 000 établissements issus de 500 000 entreprises analysées
  • Environ 40% des entreprises suivies par les Commissaires aux Restructurations et à la Prévention des difficultés des entreprises (CRP) ont été identifiées grâce à Signaux Faibles
  • 500+ agents utilisateurs, dont les 50 CRP

Cette exploitation des données ouvertes vous a inspiré et vous souhaitez contribuer ?

Publiez des données Utilisez des données

Découvrez d’autres exemples d’utilisation de données ouvertes