A Bercy, l’intelligence artificielle pour anticiper les sorties de route des entreprises

Quand une entreprise frappe à la porte de l’Urssaf pour négocier l’échelonnement de ses créances, il est parfois déjà trop tard pour la sauver. Détecter des micro-signaux qui auraient pu donné l’alerte, évaluer en amont une probabilité de difficultés à venir, c’est tout l’enjeu des services de Bercy. Mais pour cela il faut des données, beaucoup de données et des algorithmes solides.

Cela tombe bien car des données il en tombe chaque jour sur des milliers d’entreprise sur tous les serveurs de l’Etat. La direction des finances publiques (DGFIP) du ministère de l’Economie et des Finances a donc rassemblé dans un même entrepôt : liasses fiscales, déclarations de TVA, déclarations sociales nominatives (DSN), données des douanes, des greffes pour développer des algorithmes de probabilité d’entrer en procédure collective à 18 mois. "Les données sont très fines.Sur la DSN par exemple, on peut même voir les fonctions présentes dans l’entreprise et les rapporter à sa taille. Les informations des greffes retracent, eux, toute la vie juridique de la société et l’histoire du dirigeant", explique Philippe Schall, responsable de la mission requêtes et valorisation.

VOS INDICES

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0.8593 +0.12

02 Juin 2023

Livre sterling (GBP) - quotidien

£ GBP/€

131.2 +0.38

Décembre 2022

Indice mensuel du coût horaire du travail révisé - Salaires et charges - Tous salariés - Industrie manufacturière (NAF rév. 2 section C)

base 100 en décembre 2008

114.8 +1.68

Octobre 2022

Indice du coût du travail - Salaires et charges - Industrie (NAF rév. 2 sections B à E)

Base 100 en 2016

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Un enjeu d'efficacité

La technologie mise en œuvre par l'équipe, qui réunit des data scientists (fonctionnaires issus de l’ENSAE et contractuels) et des experts de la finance, repose sur des algorithmes d’apprentissage automatique. L’algorithme de probabilité est spécifique selon le cluster auquel appartient l’entreprise car selon le secteur d'activité, la conjugaison des signaux inquiétants varie. Les clusters sont définis par un ensemble de données comme le code NAF, le chiffre d’affaires, l’exposition à l’international, etc.

L’objectif de la démarche ? Ce n'est pas de dresser une liste de moutons noirs, assure Bercy, mais d’alerter pour entrer en dialogue avec les entreprises avant que la situation ne soit trop dégradée. Le projet déjà en expérimentation dans 9 départements sera étendu à la France entière en février. Les retours, uniquement qualitatifs pour l’instant, des services des premiers départements pilotes (la Côte-d’Or, le Finistère, la Seine-et-Marne, le Tarn …) sont "très positifs" selon l’administration centrale Mais aucun retour quantitatif n'est pour l'instant disponible.

"Grand frère" plus que "Big brother"

Désormais, les entreprises pourraient donc voir débarquer un commissaire au redressement productif avant même de tenter leur négociation avec l’Urssaf. Ce dispositif un peu "Big Brother" n’est-il pas de nature à effrayer les entreprises ? Le ministère promet la confidentialité totale de ces listes. La démarche vise à renforcer le rôle d'écoute et de conseil de l'administration. "Le but c’est vraiment le soutien avancé pour proposer vite des solutions", promet la responsable du projet Adèle Lieber, directrice du conseil fiscal, financier et économique à la DGFIP. Elle y voit aussi un moyen de concentrer l'action des services alors que les moyens humains se réduisent. La frugalité pousserait-elle l'Etat a encore plus d'intelligence, relationnelle comme artificielle ?

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