1. 4
Refonte SI : nouveau modèle de calcul normé basé sur la
Reference value1 (information financière et extra
financière)
Synopsis : L’information financière est constituée de bilans et comptes de résultats,
communiqués de presse, rapports annuels, notation, cours boursiers. Elle est utilisée pour
informer tous les acteurs de l’entreprise sur la situation historique et actuelle, les perspectives
de développement et la solidité financière de l’entreprise. Pour les entreprises cotées,
l’information financière d’entreprise s’est progressivement réduite au cours de bourse. Le
cours de bourse a envahi depuis une vingtaine d’année l’espace de l’information financière
alors que sa signification, son autorité et sa teneur en informations d’entreprise est faible.
Afin de pallier cette faiblesse, l’objectif de ce projet, mené de 2010 à 2012, était de concevoir et
développer un nouveau modèle de calcul normé basé sur la Reference value. La rupture
technologique et scientifique de ce projet par rapport à l’état de l’art est liée au fait que MWA
a défini un modèle permettant de briser le monopole du marché financier, de la valorisation et
du prix de bourse, d’intégrer l’immatériel – le capital humain, client ou adhérent, marque et
savoir - au cœur de l’information financière et de permettre aux entreprises, notamment les
ETI et celles de l’Economie Sociale Solidaire (ESS), d’accéder à la notoriété, en exprimant en
continu et publiquement, leur valeur en euro. Les verrous technologiques rencontrés sont liés
au mode de collecte des données sélectif (variabilité des flux, l’actualisation en temps réel et
l’architecture Big Data), à la modélisation de l’ensemble des critères immatériels, à
l’intégration du Thésaurus Bercy de définition de l’immatériel, au développement du modèle
statistique de couverture des données manquantes, à la calibration des modèles statistiques et
au déploiement et à l’intégration des modules de collectes, d’extraction, de calcul et de
validation sur des infrastructures de type Big Data.
Reference value : synthèse de l’information financière et extra financière exprimée en €. Le modèle de calcul de la Reference
Value est au croisement des sciences du management et de l’analyse financière classique. Il se base sur le modèle de cash-flow
de type Discounted Cash Flow (DCF) qui s’appuie sur les hypothèses de croissance générales du secteur économique de
l’entreprise, ne prenant pas en compte des paramètres boursiers comme le bêta.
1
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2. 4.1
Contexte de l’opération
La volatilité excessive des marchés financiers remet en cause l’hypothèse de leur
efficience. Le cours de bourse ne reflète en effet qu’occasionnellement les
performances fondamentales des entreprises et leur valeur.
En effet, le terme « bourse » est maintenant associé au court-termisme, à la
spéculation, au trading ; elle gère des titres mais oublie l’entreprise.
Le programme de recherche initié dans ce projet avait pour enjeu majeur de
favoriser l’investissement dans les entreprises, notamment celles de l’ESS et
d’encourager leur croissance, par la promotion de leur valeur globale. Ce programme
s’adressait à toutes les entreprises, cotées ou non, à but lucratif ou non, dont celles de
l’ESS ne pouvant généralement bénéficier des notations financières.
Les acteurs de l’ESS, notamment dans le secteur des mutuelles santé (Code de la
mutualité) exprimaient un sentiment profond que leurs atouts et leur potentialité
étaient insuffisamment reconnus et sollicités. Pourtant l’ESS pouvait être un modèle
alternatif permettant de surmonter la crise et représenter une référence pour un
nouveau modèle de développement.
Au vu de ce constat, une méthode de valorisation intégrant les spécificités de l’ESS
dont notamment les actifs extra financiers devait favoriser une meilleure
reconnaissance du secteur afin de libérer ses potentialités.
Ce nouveau modèle de valorisation des entreprises en euro, à partir d’une méthode
publique et contrôlée, devait intégrer pour la première fois dans une méthode de
valorisation des entreprises, les actifs immatériels, au même titre que leur santé
financière. L’humain devait être replacé au centre de la valeur de l’entreprise.
Les actifs immatériels devaient être caractérisés par les fondamentaux suivants :
 Le capital client (fidélité, solvabilité, rentabilité, dynamique des secteurs, etc.) ;
 Le capital humain (motivation, savoir être, compétence, climat, expertise,
leadership, etc.) ;
 Le capital organisationnel (politique qualité, sécurité, orientation client,
processus de contrôle, réseau de distribution, etc.) ;
 Le système d’information (couverture métier, ergonomie, fiabilité, coûts, etc.) ;
 Le capital de savoir (R&D, secrets de fabrication, brevets) ;
 Le capital de marque (notoriété, réputation, singularité, etc.) ;
 Le capital « partenaire » (nombre par produit stratégique, satisfaction du
client, fidélité, etc.) ;
 Le Capital actionnaire ou sociétariat (réserve de ressources financières, de
ressources de bénévolat, patience, influence, conseil) ;
 Le capital environnemental (abondance et qualité de la ressource naturelle,
qualité de l’environnement sociétal, etc.).
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3. Dans ce contexte, l’utilisation de la Reference value devait permettre :
 Une meilleure valorisation lors d’une cession, d’une ouverture de capital ou
d’un regroupement pour une entreprise de l’ESS ;
 Des financements fonction de leur valeur révélée ;
 De réaliser une communication financière externe ou interne adaptée :
valorisation des actions de l’entreprise, évaluation comparée des structures à
but non lucratif d’un même secteur d’activité ;
 De déterminer la rémunération variable des dirigeants fonction de la
performance comparée de l’entreprise ;
 De corréler la valeur de l’entreprise exclusivement à des informations
d’entreprise mettant en valeur sa réalité économique, indépendamment de
toute spéculation boursière. Il s’agit de favoriser la croissance des entreprises
grâce à la promotion de leur Valeur de Reference.
4.2
Objet du projet
4.2.1
Objectif visé
Conception et développement d’un nouveau modèle de calcul normé permettant de
prendre en compte les performances financières, économiques et immatérielles de la
valeur des entreprises commerciales ou de l’ESS.
4.2.2
Performances à atteindre
La performance à atteindre par ce projet était d’offrir une alternative à la market
value ; concrètement, il s’agissait :
 De briser le monopole du marché financier, de la valorisation et du prix de
bourse ;
 D’intégrer l’immatériel dans l’information financière d’entreprise ;
 De permettre aux entreprises de l’économie sociale d’accéder à la notoriété
financière ;
 De prendre le leadership de la Reference value (synthèse de l’information
financière et extra financière) tant en France qu’à l’international ;
 De répondre aux attentes de toutes les entreprises, dont celles de l’ESS, en
matière de solvabilité, d’évaluation, de mesure de performance, de pérennité,
de communication et de transparence.
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4. 4.3
Analyse de l’état de l’art
4.3.1
Etat de l’art scientifique
Le concept technologique majeur de ce projet était la conception d’un système
original de détection automatique et d’extraction de l’unité documentaire au sein
d’une page web composite. Cette fonction, aujourd’hui réalisée au travers d’un
paramétrage associé à une source dont le format est connu, devait évoluer vers la
capacité à fonctionner sans a priori, c’est-à-dire sans avoir à connaitre le format ou la
structure des pages contenant les données pertinentes pour l’analyse.
Préalablement à nos travaux de recherche, nous avons analysé la littérature
scientifique de l’état de l’art afférente au domaine du projet :
.4.3.1.1
La « performance » : une dimension fondamentale pour l’évaluation
des entreprises et des organisations
La notion de performance était au cœur de toutes les démarches d’évaluation des
entreprises et des organisations. Dans les dictionnaires de langue française, la
performance est définie comme un constat officiel enregistrant un résultat accompli à
un instant t, toujours en référence à un contexte, à un objectif et un résultat attendu,
et ce quel que soit le domaine (Notat, 2007).
Dans la pratique nous avons constaté que la performance était un mot-valise, un
concept flou et multidimensionnel qui en définitive ne prenait de sens que dans le
contexte dans lequel il était employé.
Compte tenu de l’absence de vision partagée par les différents chercheurs sur la
notion de performance, notre approche ici était de proposer un travail de clarification
à partir d’une revue de la littérature qui existait sur la performance organisationnelle
en sciences de gestion.
En effet, de nombreux auteurs insistaient sur l’imprécision qui entourait le concept
de performance, alors que paradoxalement ce dernier constituait un des fondements
majeurs des recherches effectuées en sciences de gestion, puisque leur finalité
consistait à « l’amélioration des performances des organisations » (Marchesnay,
1993). De plus, les entreprises et les organisations sont des acteurs et des moteurs
importants de la vie économique et sociale qui pouvaient explorer et exploiter en
permanence des ressources pour améliorer leur performance afin d’assurer leur
survie sur le marché.
Dans l’univers de l’entreprise, la performance pouvait être définie comme :
 Le résultat d’une action (Bouquin, 2004) ;
 Le succès de l’action (Bourgignon, 1995) ;
 Ou bien à partir des modes d’obtention du résultat (Baird, 1986).
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5. Le choix d’un de ces trois sens de la performance (résultat, bilan d’une action ou
action) n’était pas sans influencer l’approche retenue pour évaluer la performance
et/ou celle des acteurs qui contribuaient à sa réalisation. Ainsi, en fonction du
contexte, l’évaluation sur un aspect de la performance (par exemple la performance
financière), pouvait être suffisante, alors que dans d’autres cas il pouvait être
préférable de travailler sur une notion de performance multicritères qui incluait la
performance économique, performance financière, performance des processus, etc.
Les travaux réalisés en stratégie fournissaient une contribution importante pour
préciser la performance globale d’une entreprise. D’une manière générale, ces
travaux qui retenaient une vision intégrative des différentes fonctions de l’entreprise
s’accordaient à considérer qu’une entreprise était performante si elle générait de la
valeur.
Citons à titre d’exemple, les travaux de Norman et Ramirez (1993) qui précisaient
que « l’art de la stratégie est de créer de la valeur ». Et par rapport à la performance
globale, la notion de valeur soulevait deux questions majeures liées au management
et à la gouvernance des entreprises :
 Quelles sont les sources de création de valeur ? Il s’agissait ici d’identifier les
facteurs clés de succès, les différents maillons de la chaine de création de
valeur qui pouvaient contribuer à accroître la valeur créée par l’entreprise. Sur
ce point, les différents modèles d’analyse stratégiques (analyse de Porter,
méthodes d’analyse de portefeuille, approche par les ressources) montraient
que la performance pouvait s’améliorer soit par une augmentation de
produits, soit par une diminution de coûts visibles ou "cachés" (Savall et
Zardet, 1989) ;
 Comment répartir la valeur créée par l’entreprise ? En d’autres termes, quels
sont les arbitrages à faire pour répartir la valeur créée (ex-post) ou à créer (exante) entre les différentes parties prenantes de l’entreprise ? Cette seconde
question introduisait le débat concernant l’influence sur la performance des
décisions relatives à la répartition de la valeur créée. En raison de l’existence
de conflits d’intérêts et de phénomènes d’asymétrie d’information entre les
agents qui pouvaient concourir à la création de valeur et ceux qui pouvaient la
répartir, la définition d’indicateurs pour mesurer la performance influençait
nécessairement le processus de création de valeur (Marion et al., 2012).
Notre première approche a donc été de définir le concept de performance qui était au
cœur des différentes méthodes qui cherchaient à déterminer la valeur d’une
entreprise. La seconde approche portait sur l’identification des principaux enjeux
liés à la mesure des performances utilisées dans le contexte des stratégies de
rapprochements (fusions, acquisitions et alliances) interentreprises, et dans différents
types d’organisations du secteur non marchand.
4.3.2
.4.3.2.1
Techniques et concepts existants
Méthodes d’évaluation de la somme de flux monétaires
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6. L’utilité en matière d’actifs financiers est basée sur les flux monétaires générés par
l’actif. Les méthodes d’évaluation des flux monétaires ont relativement peu évolué
au cours des dernières décennies. Pour évaluer la somme de ces flux, les méthodes
d’évaluation de l’état de l’art se basent sur l’existant (le présent), elles intègrent les
perspectives (le futur) et prennent en compte les risques dans le cadre d’un modèle
actuariel d’actualisation des flux futurs.
Dans l’état de l’art, cette approche théorique a été déclinée de multiples manières
(historiquement, tables de BATES, Holt, modèle Gordon-Shapiro, DDM, modèles
multi béta, etc.) mais le principe reste le même. Les approches d’évaluation dite par
les multiples (de bénéfice net ou d’exploitation) se ramènent toujours à une
actualisation de flux, de même que l’approche par le multiple de l’actif net
comptable.
Si ce principe s’est révélé efficace dans les années passées, compte tenu des
évolutions économiques, les méthodes en vigueur ne donnaient pas une vision
prospective de la solvabilité. Les récentes crises ou scandales financiers ont renforcé
la volonté des régulateurs européens, voire nationaux, encore plus les entreprises
financières, y compris celles exerçant une activité d’assurance, de réformer le
système.
.4.3.2.2
Actif immatériel
L’actif immatériel ou patrimoine immatériel est un élément non monétaire et sans
substance physique, constitué par les informations et connaissances détenues, et
ayant une valeur positive, par une organisation.
Parmi les plateformes de collecte de l’information sur les réseaux internationaux de
communication, la plupart utilisent la technologie des connecteurs, née de la
diversité des méthodes d’accès aux bases de données locales et sur les réseaux, qui a
été ensuite appliquée au web depuis le milieu des années 90.
Schématiquement, le principe consiste à développer des programmes spécifiques
pour chaque type de source à collecter (c’est le cas par exemple des outils d’Ami
software et de Digimind).
Cependant, la technologie des connecteurs n’était pas adaptée à la problématique qui
était la nôtre aujourd’hui pour plusieurs raisons :
 La variété des sources d’information imposait la construction de très
nombreux connecteurs, sauf à limiter très fortement le type de sources
surveillées ;
 La maintenance de nombreux connecteurs induisait des coûts récurrents ;
 La conception palliative de connecteurs dits « génériques », capables de
collecter les informations issues de sources ayant des structures proches, ne
pouvaient rapatrier, de par leur construction même, qu’une partie de
l’information disponible, c’est à dire les structures communes uniquement.
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7. Cette technologie déjà ancienne manquait de souplesse face au rythme et à la
diversité des évolutions du web. Sur le plan technologique, ces dernières années ont
en effet été marquées par une augmentation considérable du nombre de pages Web
générées dynamiquement par rapport au nombre de pages statiques et surtout une
augmentation du nombre et du type d’objets qui pouvaient entrer dans la
composition d’une page avant qu’elle ne soit mise au format HTML : données
provenant de formulaires ou de bases de données, feuilles de style, ressources et
scripts en PHP, Perl, Python, Java, sql, multiplicité des formats.
Ces documents sont le plus souvent composites (certains éléments pouvaient
provenir de sources distantes multiples et hétérogènes, en termes de protocole, de
structures, de formats et nécessiter l’exécution de programmes d’interprétation
associés). Dans ce sens, le principe des connecteurs n’était plus adapté aux évolutions
du web et le sera de moins en moins.
Deux grandes approches alternatives sont aujourd’hui utilisées (souvent de façon
conjointes) dans les outils de collecte :
 L’enregistrement de sessions ou de macros qui permet de suivre un parcours
sur le web et de le reproduire. Un exemple remarquable par ses performances
est l’outil Kapow. Cette technique présente néanmoins quelques faiblesses :
o Seules des pages Web uniques ou parties de pages peuvent être
surveillées de façon fiable ;
o Chaque page surveillée ou presque doit être désignée ce qui rend, au
final, le paramétrage très long pour de nombreuses pages surveillées ;
o Des éléments dynamiques, javascripts ou codes mobiles d’une façon
générale, ne sont que partiellement gérés ;
o Le traitement de très nombreuses sources (Big Data) est rendu très
difficile par des performances limitées liées le plus souvent à
l’architecture des systèmes mis en œuvre, s’appuyant directement sur
des navigateurs ou sur des API de navigateurs (Internet Explorer de
windows typiquement) ;
 L’écriture de scripts spécifiques. Cette technique repose sur une analyse «
manuelle » détaillée de la source, et plus précisément sur une connaissance
des éléments constituant la source :
o Protocole de communication utilisé (cgi, ftp, etc.) ;
o Identification des paramètres d’accès spécifiques (nom de login, mot de
passe) ;
o Les éventuels cookies / formulaires d’interrogation ;
o Les codes mobiles (java, javascript, flash, etc.) ;
o Les formats (HTML, VRML, XHTML, XML, SGML) et feuilles de styles
(CSS).
Cette méthode utilisée par des outils tels que httrack ou KbCrawl est «
générique » mais l’analyse « manuelle » de chaque source est très
consommatrice en temps.
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8. Ces deux approches ne permettaient pas en l’état de répondre de façon automatisée
et sur de très nombreuses sources aux besoins de notre projet.
Les techniques de scraping se voulaient être un palliatif aux deux approches
précédentes. Ces techniques permettent d’extraire ou de détourer une information à
l’intérieur d’un document de façon à ne récupérer que l’information pertinente. On
en trouvera une description rapide à l’adresse :
http://en.wikipedia.org/wiki/Web_scraping.
Plusieurs techniques de scraping existent dont deux principales :
 L’utilisation du langage XPATH, qui permet dans une page html de
sélectionner une zone en désignant la ou les balises html qui permettent de la
localiser ;
 L’utilisation de « parsers », basés par exemple sur une extraction de données à
partir d’expressions régulières. Cette technique a l’avantage de pouvoir
traiter tout type de fichiers de format non propriétaire et non binaire.
Ces deux techniques telles qu’elles sont implémentées dans les outils aujourd’hui
imposaient des paramétrages très spécifiques à chaque source.
D’où la nécessité de développer un nouveau système automatisé de détection de la
zone dans laquelle est située l’unité documentaire à extraire, quel que soit le format
du document traité.
.4.3.2.3
Fouille de texte
La fouille de texte ("text mining") se définit comme l’activité permettant, à partir de
données textuelles, la découverte ou la valorisation d’informations présentes dans les
textes, mais non directement exploitables. Il s’agit donc d’un processus permettant de
donner de la valeur aux données textuelles. Parmi les domaines d’applications
classiques de la fouille de texte, on peut citer :
 La collecte et le stockage d’informations relatives à des dirigeants de société,
informations permettant par exemple de suivre leur carrière (changement de
poste) ;
 La mise en relation automatique entre des jugements et la biographie des juges
ayant statué ;
 Le résumé automatique d’articles permettant d’éviter leur lecture ;
 L’extraction d’informations médicales sur des patients qui permettent de
rapprocher rapidement des cas similaires ;
 La collecte et la sélection de pages web traitant du même sujet, etc.
A la suite de Zweigenbaum et al. , on comprendra "fouille de texte" comme
l’ensemble des traitements permettant de découvrir et valoriser de l’information à
partir de textes et non exclusivement comme la découverte et la valorisation
d’information elle-même.
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9. Cependant, ces traitements ne pouvaient s’appliquer à notre projet de recherche car il
s’intégrait dans la thématique plus large de la fouille documentaire, autrement dit
Text Mining, qui avait pour ambition de transformer les bases documentaires de
texte libre (c’est à dire non structuré) en données utilisables par les méthodes
standards d’analyse de données.
Cette fouille ou collecte de données numériques avait pour but précisément de
découvrir de nouvelles informations, tendances et indicateurs. La fouille
documentaire devait s’attaquer de préférence aux bases documentaires volumineuses
qui pouvaient contenir des informations susceptibles d’échapper à une analyse
manuelle ainsi qu’aux méthodes informatiques classiques d’indexation et de
recherche.
4.3.3
Conclusions et constats d’insuffisance de l’existant
L’étape critique de tout projet de fouille documentaire est l’étape dite d’Extraction de
l’Information2 (EI). L’EI met particulièrement en relief la nécessaire reconnaissance
d’entités nommées et leur répartition en deux classes : entités et relations. Elle
souligne également le caractère intrinsèque au texte de ces deux types d’information.
En effet, les entités répondent aux questions du « Qui ? Quand ? Où ? » alors que les
relations définissent la structure reliant ces informations entre elles et au contexte
original (réponse à la question : qui a tué qui ?).
Nos recherches ont mis en évidence qu’il était difficile de définir des critères de
séparation efficace pour les entités et les relations et que cette définition impliquait
un travail de recherche linguistique.
La définition classique de l’EI devait être bien sûr adaptée au contexte d’un éditeur
de logiciels pour la fouille documentaire. Dans ce cadre, l’EI devait se concentrer
uniquement sur les informations pertinentes pour un domaine donné et sur la
description de sa sémantique, déclinée en un espace de connaissance constitué
d’entités et de relations en nombre finis. Evidemment, la sémantique des entités et
des relations pertinentes devait être différente selon qu’on s’intéressait au domaine
de l’intelligence économique ou au domaine biomédical.
Etant donné que la mission essentielle de la fouille documentaire était d’exploiter les
informations extraites pour calculer des indicateurs synthétiques qui pouvaient
repérer les tendances exprimées dans un ensemble de phrases pertinentes ou un
corpus, nous sommes arrivés au constat suivant :
“Information extraction (IE) is the automatic identification of selected types of entities, relations, or events in free text. It covers
a wide range of tasks, from finding all the company names in a text, to finding all the murders, including who killed whom,
when and where. Such capabilities are increasingly important for sifting through the enormous volumes of on-line text for the
specific information which is required.” (R. Grishman, 2003).
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10.  L’EI ne devait pas se contenter simplement de l’identification de contextes
pertinents mais elle devait ajouter de la valeur au texte. Cette valeur ajoutée
devait se mesurer en termes de :
o Normalisation, c’est à dire la capacité à rattacher deux formes
équivalentes d’une même entité à une seule et même valeur de
référence ;
o Sémantique, c’est à dire la capacité à représenter les typologies des
entités et des relations du domaine étudié. Cette sémantique devait être
définie selon le principe de l’extraction par termes déclencheurs
(patrons morphosyntaxiques), autrement dit, les entités et les relations
devaient être définies par un ensemble lexical de termes et leur
combinaison par un ensemble de règles linguistiques.
Dès lors, et à l’examen des concepts fondamentaux du TAL, il était crucial d’aborder
les questions suivantes dans la suite de nos travaux pour pallier les limites de
l’existant :
 Définir la notion de pertinence : quels sont les critères à employer pour
déterminer qu’un segment de texte est pertinent ou non pour un domaine
donné ? Sans une définition pragmatique de cette notion, il était difficile de
valider un modèle censé représenter la connaissance d’un domaine ;
 Séparer les entités des relations : comment définir les critères de séparation et
comment représenter au final les entités et les relations d’un domaine
particulier ?
 Valider les méthodologies d’EI : la technique d’extraction à base de termes
déclencheurs, est-elle adaptée à n’importe quel domaine ?
 Quelles sont les ressources qui peuvent permettre de constituer les listes de
déclencheurs ?
 Enfin, quelles sont les méthodes alternatives d’EI lorsqu’un domaine s’avère
inattaquable par les techniques de termes déclencheurs.
4.3.4
Incertitudes scientifiques et verrous technologiques
Le saut technologique et scientifique visé par ce projet était de fournir :
 Des indicateurs numériques simples qui permettent de mesurer en continu
l’évolution de la santé du capital humain d’une entreprise, son capital marque,
son capital savoir et son capital clients. Ces indicateurs sont multiples et
peuvent donner lieu à communication interne et externe ; les données doivent
permettre de positionner l’entreprise par rapport à des comparables, des
concurrents, des moyennes sectorielles ;
 La Reference value elle-même, exprimée en millions d’€ ou en €/action, et
l’ensemble des facteurs explicatifs de sa variation.
Les usages finaux des entreprises étaient nombreux :
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11.  La mesure interne de performance, déclinée par classe de capital immatériel
(humain, marque, savoir, clients), le déploiement de tableaux de bord,
permettant un bon suivi du capital immatériel de l’entreprise ;
 Des métriques utilisables pour une communication externe « de nouvelle
génération » ;
 La possibilité de mettre en place des systèmes d’intéressement et des
incitations à long terme fondées sur la Reference Value ;
 Une source utilisable immédiatement pour initier des discussions avec
d’autres entreprises, en vue de rapprochement : l’existence d’une Valeur de
Reference est précieuse pour favoriser la croissance externe ; pour les
investisseurs, l’existence de la Reference value leur permettra de comptabiliser
leurs participations sur une base plus saine et plus représentative des
performances de l’entreprise, que le cours de bourse.
Le défi technologique que nous nous sommes proposés de relever dans le présent
projet consistait donc à concevoir et développer un système original de détection
automatique et d’extraction de l’unité documentaire au sein d’une page web
composite. Cette fonction, aujourd’hui réalisée au travers d’un paramétrage associé à
une source dont le format est connu, devait évoluer vers la capacité à fonctionner
sans a priori, c’est-à-dire sans avoir à connaitre le format ou la structure des pages
contenant les données pertinentes pour l’analyse.
Cette détection devait reposer notamment sur la collecte de l’information. Souvent
considérée comme une étape à faible valeur ajoutée car éloignée de l’analyse
humaine, la phase de collecte s’est avérée au contraire déterminante pour assurer la
qualité des traitements en aval. Les verrous technologiques rencontrés étaient liés à :
 L’exhaustivité de l’information collectée par rapport aux objectifs recherchés :
cette fonction devait être assurée par les capacités technologiques du crawler.
Ce dernier devait permettre en effet la collecte de tout type de données, quel
qu’en soit le format, de façon générique, c’est-à-dire sans avoir recours à la
construction de connecteurs dédiés à certains formats ou certaines structures ;
 La qualité des données restituées, aptes à intégrer un processus d’analyse
automatisé. Cette qualité des données consistait en :
o Une restitution fidèle de l’information au regard du format original ;
o Une reconnaissance des éléments pertinents à analyser, permettant
d’optimiser les traitements aval. Ce projet devait s’appuyer d’une part
sur une méthodologie de découpage de l’information originale en
paragraphes et d’autre part sur la possibilité de définir précisément la
ou les zones dans lesquelles pouvait être située l’information à
collecter.
Il était donc nécessaire de disposer d’un outil de collecte avancé sur internet et d’un
système de sélection de zones (scraping) sur les documents. Cependant les systèmes
existant dans l’état de l’art (iScope) fonctionnaient selon des schémas prédéfinis.
L’innovation envisagée visait à concevoir et à développer un nouveau système qui
permette :
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12.  La collecte automatisée de sources adaptées aux indicateurs recherchés en
fonction des entités à noter (entreprises, associations, etc.) ;
 La collecte sur un très grand nombre de sources pour un très grand nombre
d’entités et ciblée sur les indicateurs à renseigner ;
 La collecte de façon continue avec une fréquence de rafraîchissement des
données élevée afin de récupérer les informations « volatiles » issues du Web.
Les informations issues du Web dit « invisible », c’est-à-dire non indexées par
les moteurs de recherche comme Google, devait être prise en compte ;
 Les pages web étant des pages composites, tant du point de vue du format que
du contenu, le nouveau système devait permettre une collecte capable de
s’adapter à cette réalité en ciblant de manière précise des données pertinentes
pour l’analyse effectuée à l’étape suivante.
Etant donné que l’extraction automatique de l’unité documentaire à analyser sur des
pages web avait la structure et les formats hétérogènes :
 Cette extraction devait être réalisée au niveau de la collecte (en amont de
l’analyse) et devait pouvoir être adaptée aisément (évolution des indicateurs) ;
 Cette extraction devait permettre de structurer l’information selon les
indicateurs notamment par l’assemblage de données constituant une
information ;
 Cette extraction devait permettre l’identification de la nouveauté (par rapport
à des contenus déjà connus par le système et par l’analyse).
Les mode(s) de collecte actuellement maîtrisé(s) permettent une extraction de cette
unité documentaire sur des structures de page préalablement identifiées et définies
au travers d’un paramétrage (d’instructions) spécifiques à chaque source (scraping).
Le défi consistait à développer un système automatisé de détection de la zone dans
laquelle pouvait être située l’unité documentaire à extraire à des fins d’analyse.
Aujourd’hui les outils d’extraction d’information disponibles sur le marché sont
capables d’extraire en standard un certain nombre d’entités nommées (nom de
personne, d’organisation, lieu etc.) dans une ou plusieurs langues. Dans le cadre de
ce projet, il s’agissait d’extraire et de structurer du texte pour un nombre très élevé de
critères. Ces critères touchaient à la fois à la marque, au capital client et au capital
humain. En parallèle des questions fondamentales se posaient. Ainsi, les
problématiques suivantes ont été identifiées :
 Le capital immatériel avait une place importante à jouer dans l’évaluation des
entreprises, mais pouvait-il être évalué de la même manière dans les
organisations publiques et privées (à but lucratif et non lucratif) ou dans tous
les secteurs d’activité (par exemple dans un hôpital privé, dans un club sportif
et dans une banque) ?
 La marque représentait un capital immatériel lié au développement de
l’entreprise (croissance des parts de marché, augmentation du chiffre
d’affaires…) mais :
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13. o Comment faire le lien entre la valeur marketing de la marque (perçue
par les consommateurs) et sa valeur économique (estimée par
l’entreprise) ?
o Comment estimer le chiffre d’affaires additionnel apporté à l’entreprise
(présent et futur) par les produits « marqués » ?
o Comment estimer l’utilité additionnelle apportée aux consommateurs
(perception, attachement et fidélité) ?
o Comment prendre en compte la position concurrentielle de l’entreprise,
sa visibilité et sa notoriété ?
o Comment évaluer le capital marque d’une banque, indépendamment
des catégories de produits auxquelles il est lié ? (agrégation du capital
marque évalué dans chacune des catégories de produits en une valeur
unique ; transférabilité du capital marque à de nouvelles catégories de
produits, banque en ligne, téléphonie mobile, etc.) ;
 Le capital client (estimation de la contribution financière totale des clients au
profit d’une entreprise) était un actif immatériel encore mal connu. Il pouvait
être estimé à l’aide de critères quantitatifs (nombre de clients, CA par client,
Life Time Value, coût d’acquisition...) et qualitatifs (satisfaction, fidélité,
attachement). Des données agrégées (historiques de CA) étaient disponibles,
mais elles ne permettaient pas de considérer l’hétérogénéité du portefeuille de
clients :
o Comment évaluer le capital client des banques ? (prise en compte de
transactions qui ne surviennent qu’une fois ou sur de longs cycles de
vie, et de revenus continus liés à la gestion du compte courant ; prise en
compte des clients inactifs qui ne génèrent plus de revenus pour
l’entreprise mais des coûts liés à la gestion de leurs comptes ; prise en
compte des coûts liés au marketing direct, des coûts administratifs et
des coûts liés au développement des relations commerciales ;
pertinence de l’évaluation des cash flows générés par des segments
homogènes de consommateurs, etc.) ;
 Le capital humain (connaissances, compétences, expériences, motivations,
attitudes des individus, savoir-faire, créativité, aptitudes physiques et
intellectuelles permettant de développer la performance économique de
l’entreprise) pouvait avoir un impact positif sur l’avantage concurrentiel et la
création de valeur. Mais :
o Quelle était la valeur du capital humain d’une entreprise et quelle
méthode utilisé pour l’évaluer ?
o Quel était le coût réel (visible et caché, immédiat et reporté) de
l’absentéisme, des accidents du travail et de la rotation du personnel ?
o Comment mesurer la rentabilité d’un plan de formation ?
o Comment mesurer l’impact d’une stratégie orientée vers l’éthique, le
développement durable ou la RSE ?
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14. Ce projet devait s’appuyer sur le recueil d’un certain nombre de données (attributs)
décrivant les organisations pour lesquelles MWA cherchait à estimer une Reference
value (RV). Les verrous technologiques étaient de plusieurs ordres :
 Comment gérer les données manquantes dans l’ensemble des recueils
d’informations ;
 Comment étendre progressivement l’ensemble initial des sociétés traitées, en
proposant par la modélisation statistique de nouvelles Reference value pour
des organisations nouvelles pour lesquelles on dispose de beaucoup moins
d’informations ?
La levée des verrous devait s’appuyer sur trois approches :
 L’utilisation de méthodes statistiques d’imputation multiple de données
manquantes ;
 L’introduction de nouvelles données statistiques, non structurées à l’origine,
provenant de la trace informationnelle des organisations dans le monde
online ;
 La mise en place d’une symbiose avec une expertise humaine actuarielle
permettant de corriger puis de valider l’introduction progressive de nouvelles
organisations dans le vivier d’organisations pour lequel une RV est calculée et
publiée.
4.4
Travaux effectués
4.4.1
Rapprochement
performance
interentreprises
et
valorisation
de
la
S’agissant des enjeux liés à la valorisation de la performance, nous nous sommes
basés sur deux hypothèses :
 La première a concerné les rapprochements interentreprises (fusions,
acquisitions, coopérations) qui constituaient une modalité de développement
utilisée par de nombreuses entreprises quelque soit leur taille ;
 La seconde a concerné la valorisation de la performance des entreprises de
l’économie sociale et solidaire.
Ces hypothèses ont constitué deux axes de recherche qui ont été travaillés dans ce
projet pour donner lieu à la publication d’articles scientifiques et des
communications utiles à la communauté académique et aux praticiens.
La mondialisation et la modernisation des marchés financiers ont très fortement
contribué à la multiplication d’opérations de rapprochements interentreprises sous la
forme de fusions, acquisitions ou de coopérations (alliances ou partenariats).
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15. Par ailleurs, les opérations de croissance externe (fusions - acquisitions) ont entrainé
un transfert total ou partiel de la propriété du patrimoine de l’entreprise ou de ses
actionnaires. Par rapport à notre problématique sur la performance de ces opérations
il était pertinent d’identifier deux phases :
 La conclusion de l’opération ;
 L’évaluation de la performance suite à la phase de post-fusion ou postacquisition.
Par rapport au démarrage, l’évaluation de la performance, et donc de la valeur des
entreprises partenaires pouvait intervenir pour fixer un prix de transfert (vente ou
achat) ou tout au moins déterminer les éléments d’appréciation qui ultérieurement
serviront de base à la négociation. Généralement l’évaluation pouvait être confiée à
un expert en raison de la technicité de l’opération et de l’expérience exigées pour ce
type de travail.
Il existe une importante littérature académique et pratique qui traite cette phase de
démarrage pour préciser les différentes techniques d’évaluation dans une optique
financière (Berk et DeMarzo, 2011, ou mettre en lumière les « pièges de l’évaluation
d’entreprise » dans ces contextes (Camblain, 2009).
Par rapport à la mesure de la performance des fusions-acquisitions, de nombreuses
questions restaient encore en suspens malgré les nombreuses études empiriques
réalisées sur ce sujet. A l’instar de Meier et Schier (2012), le premier constat que nous
avons pu tirer de nos études de conception concernait la très grande diversité des
résultats obtenus. Sur chacun des points abordés, il était presque toujours possible de
trouver deux études différentes qui aboutissaient aux conclusions inverses. Les
principales raisons de cet état de fait concernaient la diversité des échantillons (lieux,
périodes, types d’opérations ou d’activités), et des méthodologies utilisées.
Nous avons tout d’abord privilégié la mesure directe à partir de données comptables
et financières de l’entreprise (Trautwein, 1990 ; Dickerson et al., 1997 ; Mueller, 1985).
Dans un second temps, nous avons mesuré la performance au travers de l’impact de
l’opération de croissance externe sur l’évolution du cours boursier des actions de la
cible ou de l’acquéreur (Fama et French, 1992). Les résultats obtenus dans ces travaux
étaient globalement décevants : près de 50% des opérations étaient considérées
comme des échecs. La faible création de valeur constatée profitait davantage aux
actionnaires de la cible qu’à ceux des sociétés qui initiaient les opérations. Mais ces
résultats devaient être relativisés en fonction du secteur et des modalités des
opérations.
Il existait donc sur ce point de nombreuses pistes de recherche à explorer pour
améliorer la performance de ces opérations risquées. Dans le cadre de ce projet, nous
avons centré nos recherches sur les industries de l’assurance et de la banque.
Par rapport aux fusions-acquisitions présentées ci-dessus, les coopérations
interentreprises posaient la question du périmètre (ou frontière) de la firme. En effet,
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16. en mettant en relation deux ou plusieurs entreprises, les coopérations constituaient
un terrain d’observation privilégié pour travailler sur la problématique du
décloisonnement, à savoir la gestion des interfaces et des interactions
organisationnelles.
La revue de la littérature existante a montré qu’il existait une grande variété de
formes organisationnelles utilisées pour mettre en place une coopération. Citons à
titre d’exemples, l’utilisation de contrats, la création de filiales communes, les prises
de participations capitalistiques minoritaires ou croisées, etc.
Contrairement aux fusions et acquisitions, il subsistait toujours deux entités
autonomes suite à la conclusion de l’accord de coopération. Mais la valorisation de la
performance (et parfois la valeur financière) des partenaires était d’une importance
cruciale puisque ces derniers pouvaient être en situation d’interdépendance sur le ou
les différents points sur lesquels portait l’accord de coopération. Ici encore, la revue
de la littérature a montré que la performance d’une alliance était très difficile à
appréhender (Salgado, 1998 ; Bidault et Salgado, 2000).
D’une part, il n’existait pas un indicateur "universel" qui pouvait permette d’évaluer
leur performance (stabilité, résultats obtenus, etc.), et d’autre part, la notion de
performance était souvent associée à la "stabilité" de l’alliance, et l’instabilité à l’échec
(Ingham, 1990). Or, certains auteurs (Beamish, 1985 ; Garrette, 1991, Verna, 1989)
signalaient que l’association entre "rupture de l’alliance" et "non performance" était
fautive. A l’instar de Verna (1989), nous avons pensé que la notion même de succès
ou d’échec était, dans le contexte des coopérations interentreprises, extrêmement
floue.
Nos pistes de recherche appréhendés dans le cadre de ce projet ont été les suivantes :
 L’identification d’indicateurs pertinents pour évaluer la performance des
coopérations interentreprises. Le succès d’une alliance devait-il être mesuré
par rapport à sa longévité, à l’absence de conflits entre les partenaires ?
Devait-il être évalué en termes strictement financiers par sa rentabilité pour les
"actionnaires" ?
 L’impact de l’étendue de la coopération sur la performance de la coopération
(Killing, 1982) ;
 La relation entre les différentes configurations organisationnelles mises en
place par les partenaires et la performance de la coopération ;
 Les questions liées au management de la coopération qui portaient sur la
gestion de l’interface et la coordination entre les partenaires comme facteurs
qui pouvaient influer sur la performance de l’alliance ;
 L’évaluation de la performance d’un portefeuille d’alliances ;
 Le fait de voir si la performance des différents points en coopérations est égale
la performance globale de l’alliance dans le cas de coopérations multipoints ?
Les types d’entreprises identifiées pour nos expérimentations étaient les suivantes :
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17.  Les ESS : compte tenu de leurs spécificités, les entreprises du secteur de
l’économie sociale et solidaire constituaient pour MWA un terrain idéal pour
travailler et enrichir la notion de performance globale, reliée à la création de
valeur, et leur valorisation ;
 Les entreprises publiques : dans le contexte actuel de réduction des déficits,
l’évaluation de la performance des entreprises publiques prenait tout son sens.
Compte tenu du fait que les finalités des entreprises publiques étaient
différentes de celle du secteur marchand, la création de valeur ne pouvait être
entendue comme une recherche de profit financier (Pestieau et Gathon, 1996).
En intégrant différents critères tels que la satisfaction des citoyens et celle des
employés de la fonction publique, la notion de performance devenait comme
nous l’avons évoqué dans le première partie « multidimensionnelle ». Un
premier travail de recensement effectué dans le cadre du projet de recherche
Référence Value a permis d’identifier environ 800 entreprises publiques
susceptibles d’être concernées par ces questions liées à l’évaluation de la
performance.
L’économie sociale et solidaire (ESS) recouvrait un vaste champ d’initiatives et
d’activités réalisées par différents organismes tels que les coopératives, les groupes
de protection sociale, les mutuelles d’assurance et de santé, les associations, ou les
fondations. La principale caractéristique de ces entreprises concernait leur autonomie
par rapport à la sphère publique.
Nos travaux de recherche effectués dans le secteur de l’économie sociale méritaient
donc d’être approfondis dans deux domaines. Le premier concernait la métrique
avec laquelle nous devions juger des résultats de l’économie sociale ; et sur ce point
le concept d’utilité sociale paraissait à cet égard porteur d’avenir. Il signifiait que la
mesure de la performance de l’économie sociale ne répondait pas aux mêmes critères
que ceux appliqués par « l’autre économie », où l’approche financière restait
prédominante.
À l’heure où la loi organique relative aux lois de finances (LOLF) généralise le
raisonnement en termes d’indicateurs de performance, l’économie sociale devait aller
vite dans la mise au point opérationnelle de nouveaux instruments de mesure de sa
performance économique et sociale. Ici encore, les premières investigations effectuées
dans le cadre de ce projet de recherche ont permis d’identifier environ 5000
entreprises susceptibles d’être concernées par la problématique liée à l’évaluation de
leur performance et de leur valorisation.
Ces premiers travaux de conception ont pu montrer que malgré la résistance du
modèle actionnarial, la performance globale pouvait se définir par des indicateurs
multi-critères et multi-acteurs et non pas par une mesure en quelque sorte unique.
Quel que soit l’acception retenue, la mesure de la performance devait être associée
aux principes fondamentaux d’efficacité, d’efficience, de cohérence et de pertinence.
De plus, les travaux de recherche nous ont permis d’identifier trois sources de
performance : le positionnement stratégique de l’entreprise, ses ressources, et la
capacité à mettre en œuvre les ressources.
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18. Enfin, nous avons identifié deux axes de recherche orientés sur la performance
(rapprochements interentreprises, et entreprises du secteur non marchand), qui
pourraient être travaillés dans le cadre de ce projet, car ils offrent de riches
perspectives de recherche, compte tenu :
 De la grande diversité des résultats présentés dans la littérature existante sur
les rapprochements interentreprises ;
 Du caractère novateur des travaux réalisés sur l’économie sociale et solidaire
qui souvent s’inscrivent dans le courant du développement durable, et qui
posent la question du management et de la pérennité de ces entreprises dans
un contexte de crise.
Les axes présentés dans cette partie feront l’objet de riches approfondissements en
2013 par une mise en relation de la notion de performance avec la responsabilité
sociétale de l’entreprise, l’évaluation du capital immatériel (capital humain, capital
marque, capital savoir, capital client), la gestion des risques et les méthodes
d’évaluation financière de entreprises.
4.4.2
Dispositif d’acquisition,
automatisé
de
traitement
et
de
restitution
Nous avons conçu un dispositif d’acquisition, de traitement et de restitution
automatisé de l’information économique et financière. Ce dispositif reposait sur la
technologie de collecte d’iScope et sur la technologie d’analyse de TEMIS, qui
s’articulaient selon une chaîne de traitement et un mécanisme dont iScope était
l’architecte. Ce dispositif permettait la production automatisée d’unités
d’information répondant à des concepts prédéfinis et organisés par entité (les
entreprises), tels que : annonce de résultats, fusion/acquisition, nomination, etc.
Ce dispositif avait permis la production d’information utile sur une liste évolutive
dynamiquement de 38 000 entreprises et un panel d’environ 2000 sources : le point
d’entrée était la liste des entreprises surveillées chargée automatiquement et le point
de sortie la base de données à laquelle pouvaient se connecter les arbitres. Les taux
de pertinence obtenus variaient entre 70% (pour le français) et 80 à 90% (pour
l’anglais). Le prototype recherche que nous avons conçu nous avait permis
d’identifier les causes des limites de pertinence. Dans le cadre du présent projet nous
avons proposé de dépasser ces limites en améliorant le dispositif notamment au
niveau de la collecte, par l’identification et l’extraction automatisée de l’unité
documentaire pertinente pour l’analyse.
Pour ce faire nous avons adoptés trois approches :
.4.4.2.1
Première approche
Notre première approche était de tester sur les données particulières en provenance
du projet Reference value les différentes méthodes statistiques d’imputation de
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19. données manquantes (méthodes statistiques de type « hypothesis driven », méthodes
de type « data driven »), méthodes que l’on pourra améliorer par une analyse et une
utilisation fine de la géométrie particulière de ces données, qui pourra elle-même
faire l’objet d’un apprentissage conjoint. Ces travaux seront réalisés en 2013.
.4.4.2.2
Deuxième approche
Notre deuxième approche était l’introduction de nouvelles données statistiques. Il
s’agissait de recueillir les informations non structurées provenant du monde online
(exemple : les gâteaux au chocolat spécial d’Ikea, comme les boulettes de viande de
bœuf améliorée chez les Findus ou autres Picard, donnent lieu à une baisse de la
Reference value de ces organisations d’une manière intuitive qui n’échappera à
personne : le problème est de quantifier cet impact, sans passer par le moindre cours
de bourse bien entendu) ;
L’expérience en matière de text mining nous a permis de passer de données « molles
» non structurées (les événements sous forme de textes, articles, publications
Twitter/Facebook, etc. qui viennent enrichir la « trace online » des organisations) à
des tableaux quantifiés de taille fixe. Les techniques de ML devaient nous permettre
de construire à partir des données molles ainsi quantifiées de nouvelles données
(agrégats divers), qui viendraient enrichir l’analyse : nous suivons dans ce domaine
les mêmes méthodes que celles qui sont utilisées dans la grande distribution pour
analyser les tickets de caisse (« données molles ») et rapprocher les nouvelles
données ainsi construites des « données dures » (dans la grande distribution :
description du client = adresse, âge, sexe, profession, etc.), qui sont, pour une
organisation, ici celles retenues en amont de l’analyse Reference value (les variables
qui servent à calculer aujourd’hui la Reference value). L’apport de ces nouvelles
données devait nous permettre d’améliorer la qualité de l’imputation des données
manquantes (« données dures ») pour l’ensemble des organisations visées par la
Reference value.
.4.4.2.3
Troisième approche
Notre troisième approche est la mise en place d’une symbiose avec une expertise
humaine actuarielle. C’est le point fondamental : le modèle de RV devait faire en
permanence l’objet d’une validation des méthodes et des résultats obtenus : c’est le
dernier verrou et le plus solide.
4.5
Conclusions
Les travaux menés de 2010 à 2012 répondaient à un sous-ensemble fonctionnel
minimal. Nous avons décidé d’apporter en 2013 des éléments de réflexion sur la
robustesse du modèle de la Reference value vis-à-vis des modèles d’extraction
d’information et en particulier essayer d’apporter des éléments qualitatifs et
quantitatifs sur l’impact des méthodologies d’extraction, de construction et
d’imputation de données liées au calcul de la Reference value :
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20.  Quelle fiabilité pouvons-nous donner à des informations sans contrôle
diffusées par une entreprise (voire ses concurrents) sur des canaux comme
Internet s’agissant du capital immatériel et de la stratégie ?
 Les entreprises n’ont-elles pas tendance à sous-estimer ou surestimer les
chiffres qu’elles diffusent en fonction de leur politique ?
 Quels impacts les techniques d’extraction de données ont-elles au final sur le
calcul de la Reference value ?
 Quel est l’impact de la sollicitation d’une entreprise sur sa valorisation ?
 Il apparaît dans la littérature académique que la qualité des données (Data
Rating) est d’autant plus faible que l’entreprise publie peu d’information. La
qualité est à son maximum dans le cas de l’évaluation sollicitée et reste bonne
dans le cas d’une évaluation indépendante. Mais qu’en est-il si l’information
n’est pas produite pour une évaluation ?
 Par ailleurs, il est bien connu que l’évaluation sollicitée produit une valeur de
l’entreprise supérieure à l’évaluation indépendante car la décote pour
incertitude sur les données disparaît : comment prendre en compte cette
incertitude ?
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