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L’AI au secours des entreprises en difficulté



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Cyril ANDRE, le 01 Février 2019



L’intelligence artificielle fait son entrée dans un nombre considérable de domaines, y compris celui des entreprises en difficulté. En effet, la Direction générale des finances publiques (DGFIP) commence à recourir à l’intelligence artificielle pour détecter le plus rapidement possible les entreprises en difficulté.

Car, entre autres missions, la DGFIP, cherche à soutenir les entreprises qui connaissent des difficultés. Comme l’explique Bercy, l’objectif est de détecter les premiers signes de faiblesse afin de proposer à l’entreprise des actions préventives ou curatives et, ce, en lien avec les autres services de l’Etat. Cela peut passer par un étalement des dettes publiques ou par une recherche de financements bancaires ou d’investisseurs. En effet, plus l’accompagnement d’une entreprise en difficulté commence de façon précoce, plus les chances de redressement sont avérées.

Une stricte confidentialité

« Les compétences de la DGFIP  en matière de modélisation et d’analyse des données fiscales, économiques et financières des entreprises ont permis de concevoir un algorithme visant à évaluer le risque d’entrer en procédure collective (redressement ou liquidation judiciaire) », souligne le ministère de l’Action et des comptes publics dans un communiqué.

Ce modèle est testé depuis bientôt une année et il va être déployé sur l’ensemble du territoire dès ce début d’année 2019 en lien avec d’autres services de l’Etat comme les préfets ou les commissaires aux restructurations et à la prévention des difficultés. « La dimension interministérielle du dispositif permettra d’optimiser le soutien en orientant très tôt les interlocuteurs habituels des entreprises (notamment la DIRECCTE) vers celles identifiées par le modèle pour leur proposer des solutions en avance de phase », précise Bercy.

La DGFIP assure de la stricte confidentialité de ce traitement et que les résultats ne seront utilisés à aucune autre fin que celle de soutien des entreprises.