Source: The Conversation – in French – By Eric Séverin, Professeur des Universités Finance – Comptabilité, Université de Lille
Les entreprises zombies sont un danger pour l’économie, car elles mobilisent des ressources qui pourraient être mieux utilisées ailleurs. Comment perfectionner leur identification pour agir plus efficacement ?
Les entreprises zombies, ces sociétés non rentables qui survivent uniquement grâce à des financements prolongés, constituent un défi majeur pour l’économie. Leur présence entrave l’innovation, ralentit la croissance et fausse l’allocation des ressources financières. Pourtant, elles ne forment pas un ensemble homogène et leurs trajectoires financières suivent souvent des schémas complexes.
Dans une étude récente, nous avons proposé une approche innovante pour affiner leur identification et mieux comprendre leur évolution. En s’appuyant sur l’intelligence artificielle (IA) et les méthodes de machine learning, ce travail vise à anticiper la zombification des entreprises et à fournir aux décideurs économiques des outils permettant d’en limiter l’impact.
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Identifier les simularités financières
L’analyse repose sur une combinaison de techniques d’apprentissage automatique, en particulier les cartes auto-organisatrices (Self-Organizing Maps, SOM) et les machines à vecteurs de support (Support Vector Machines, SVM).
Les SOM sont utilisés pour visualiser la structure financière des entreprises sur plusieurs années, mettant ainsi en évidence des tendances et des schémas de détérioration qui échappent aux analyses traditionnelles. Cette modélisation permet de regrouper les entreprises selon des similarités financières et d’identifier celles qui présentent des signes inquiétants de difficulté.
Les SVM interviennent ensuite pour affiner la classification et améliorer la capacité prédictive du modèle. En exploitant une grande quantité de données financières, cet algorithme permet de distinguer plus précisément les entreprises viables de celles en voie de zombification. L’approche combinée SOM-SVM offre ainsi une analyse plus fine et plus performante que les modèles classiques, en intégrant des dynamiques financières souvent complexes et non linéaires.
Entreprises zombies : extrêmes, stagnantes ou émergentes
Notre étude met en lumière une typologie des entreprises zombies qui permet d’enrichir la compréhension de ce phénomène. Toutes ne se ressemblent pas et leur état de détérioration varie.
Certaines, qualifiées de « zombies extrêmes », accumulent des dettes considérables et ne génèrent plus aucun bénéfice, les condamnant à une faillite quasi inévitable. D’autres, les « zombies stagnantes », conservent une certaine solvabilité grâce à des actifs encore exploitables, mais leur rentabilité est si faible qu’elles ne peuvent ni investir ni innover. Enfin, les « zombies émergentes » constituent une dernière catégorie : ces entreprises montrent encore des signes de viabilité, mais leur situation financière se dégrade progressivement, les plaçant à la frontière de la zombification.
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L’étude démontre également que la zombification est un processus progressif plutôt qu’un état figé. Dans la plupart des cas, les premières alertes apparaissent avec une baisse de rentabilité et des tensions croissantes sur la trésorerie.
Pour dépasser ces difficultés, l’entreprise commence à s’endetter de manière excessive, souvent en recourant à des financements externes. Si cette phase se prolonge sans amélioration de la rentabilité, elle perd peu à peu en compétitivité et devient totalement dépendante des aides publiques ou bancaires. À terme, elle entre dans une spirale où elle ne survit plus que par des soutiens artificiels, sans réelle capacité de redressement. Cette trajectoire met en évidence la nécessité d’une détection précoce, afin d’intervenir avant que l’entreprise ne bascule dans un état irréversible.
Des risques à anticiper
L’un des principaux apports de cette étude réside dans le développement d’un modèle prédictif à même d’anticiper quelles entreprises risquent de devenir zombies. Si la transition vers cet état reste difficile à prévoir avec une précision absolue, certains signaux financiers se révèlent particulièrement pertinents pour alerter les analystes et les décideurs. Parmi eux, on retrouve notamment une rentabilité en déclin constant pendant plusieurs années, un endettement croissant qui n’est pas compensé par une amélioration des revenus, ainsi qu’une dépendance excessive aux financements externes.
L’approche SOM-SVM capture ces tendances avec une meilleure précision que les modèles traditionnels, en mettant en évidence des schémas de détérioration financière souvent invisibles dans une analyse purement comptable.
Cette étude apporte une contribution essentielle à la compréhension et à la gestion des entreprises zombies. En proposant une approche innovante, combinant intelligence artificielle et analyse financière, elle offre un outil pour identifier ces entreprises et anticiper leur trajectoire. La mise en évidence de différents types de zombies et de schémas de zombification progressive souligne la nécessité d’une approche différenciée : certaines entreprises peuvent être restructurées, tandis que d’autres doivent être liquidées pour éviter un gaspillage de ressources.
En intégrant des outils de prédiction avancés, cette recherche offre aux investisseurs, aux banques et aux décideurs publics une aide précieuse pour ajuster leurs décisions et limiter l’impact des entreprises zombies sur l’économie.
Les auteurs ne travaillent pas, ne conseillent pas, ne possèdent pas de parts, ne reçoivent pas de fonds d’une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n’ont déclaré aucune autre affiliation que leur organisme de recherche.
– ref. L’IA peut-elle mieux identifier les entreprises zombies et en sauver davantage ? – https://theconversation.com/lia-peut-elle-mieux-identifier-les-entreprises-zombies-et-en-sauver-davantage-252306