Le scoring d’entreprise est un outil dont l’objectif est d’évaluer la solvabilité d’une entreprise sur la base de critères normalisés. Il est souvent un élément essentiel de l’analyse crédit qui permet de définir et de négocier pour chaque client une limite de crédit et des conditions de paiement adaptées. Il procure une note (un score) qualitative sensée être représentative de la situation financière de l’entreprise évaluée. Les critères sont spécifiques à chaque méthode de scoring mais reposent généralement sur des critères financiers et parfois comportementaux (respect des engagements, comportement de paiement…etc). Certains, comme le Z score se focalisent uniquement sur des éléments financiers. Depuis quelques années et la mise à disposition notamment sur le web de base de données d’informations financières sur des millions d’entreprises, de nombreux scoring automatiques sont apparus. Chaque fournisseur d’informations financières vante sa méthode de scoring reposant sur des algorithmes toujours plus complexes et complètement automatiques. En effet, il peut sembler pertinent d’automatiser la production de scores compte tenu de la volumétrie d’entreprises à analyser. La base de données de Dun & Bradstreet comporte plus de 200 millions d’entreprises à travers le monde. Par ailleurs, une entreprise disposant de plusieurs milliers de clients peut également être tentée par une automatisation de ce processus pour gagner en temps et en efficacité. Cette approche présente selon moi des lacunes rédhibitoires :
C’est pour ces raisons qu’en tant que Credit Manager je n’apporte qu’un intérêt très limité à ces notes automatiques. Elles peuvent à la rigueur compléter une analyse de premier niveau mais leurs lacunes empêchent de s’appuyer sur elles pour effectuer un travail de qualité. L'information financière disponible en base de données présente de nombreux avantages car son accès est simple et plus rapide. Les informations juridiques (jugements de procédures collectives par exemple) sont disponibles en quasi temps réel. Les applications web facilitent l'interprétation des données brutes en proposant des ratios sur les principaux indicateurs financiers. Il est également facile via internet de croiser les informations en provenance de plusieurs sources (assureurs, fournisseurs d'informations financières, logiciels de recouvrement...etc). Les intérêts du web sont donc multiples mais celui-ci n'est pas encore au stade de l'intelligence artificielle (ce qui adviendra certainement dans un futur plus ou moins proche) et ne remplace en aucun cas à ce jour l'expertise humaine, notamment dans l'analyse crédit et le scoring d'entreprises. |
Date: 30-01-2014 - Auteur :
Bertrand Mazuir
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