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Crédit petite entreprise (TPE) : l’IA comme nouveau levier d’accès ?

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TPE

30 novembre 2023

Les sujets de financement des entreprises peuvent être parfois être compliqués, notamment pour les plus petites d’entre elles. Nous avons récemment évoqué une certaine inégalité dans l’accès au crédit. Ce chiffre éloquent, publié par l’Observatoire des délais de paiement, y était notamment présenté : 69% des TPE obtiennent une réponse favorable à leurs demandes de crédits de trésorerie, contre 84% pour les entreprises de taille plus importante1. Pourquoi cet écart ?

Crédit petite entreprise (TPE) : l’IA comme nouveau levier d’accès ?

1. Demander un crédit pour sa petite entreprise (TPE) : le parcours du combattant ?

Un élément d’explication réside peut-être dans les processus d’accès au financement eux-mêmes, qui peuvent parfois freiner, décourager, ou bloquer les dossiers de beaucoup de petites entreprises.

  • Les critères d’approbation, tout d’abord, sont parfois trop rigides pour tenir compte des spécificités des TPE, de leur manque de fonds propres, ou de l’aléa plus fort qui pèse sur leur chiffre d’affaires.
  • Les étapes manuelles de vérification et d’approbation des pièces fournies à l’appui du dossier, ensuite, peuvent prendre du temps, et décourager les TPE de monter un dossier dans un situation d’urgence.
  • Enfin, l’être humain est forcément subjectif, et cette réalité peut malheureusement introduire des biais dans l’évaluation du risque, pénalisant notamment les entreprises n’ayant pas un historique de crédit solide ou appartenant à un secteur d’activité atypique.

Pour autant, faut-il se résigner ? Vous connaissez déjà la réponse : bien sûr que non ! La technologie peut être un facteur important de simplification de l’accès au financement.

 

L’IA et l’évaluation des risques : rapidité et exhaustivité

L’IA permet d’abord une évaluation rapide et précise des risques associés au financement d’une entreprise donnée. Contrairement à un humain, elle peut apprécier en même temps des dizaines ou des centaines de critères de façon instantanée. En croisant ces critères à un historique de défaillance, et grâce aux technologies de machine learning, le « scoring » de l’entreprise devient plus fin et plus rapide.

 

Et plus concrètement ?

Concrètement, l’IA fait plus facilement la différence entre les candidats à haut risque et ceux qui sont solvables mais sans antériorité, et élimine les biais en se fondant uniquement sur des données objectives. Le recours à des données macro-économiques, ou non financières, réduit encore l’asymétrie d’information et permet aux acteurs du financement de prêter à des entreprises traditionnellement exclues ou défavorisées par un traitement biaisé. Des études ont par exemple montré que le recours à l’IA pour l’évaluation des dossiers de financement a aidé à accroître le financement d’entreprises détenues par des femmes³.

L’IA est donc un important facteur de fluidité en matière de financement. Une analyse publiée il y a quelques années par Fabrice Pesin alors membre du Conseil de surveillance du FCDE (fonds de consolidation et de développement des entreprises) vient souligner cette idée :

« L’appariement (« matching ») entre offre et demande de financement est un autre champ prometteur. […] On voit là aussi les progrès qui peuvent être apportés par les algorithmes pour mieux rapprocher offre et demande, de façon plus automatisée et systématique, en déterminant plus précisément les critères retenus par les différents acteurs du financement et en analysant mieux le potentiel de solvabilité et de rentabilité d’une entreprise. L’accroissement des données disponibles – bien au-delà des champs financier et comptable – devrait permettre de nouvelles possibilités d’évaluation de la situation financière d’une entreprise et de sa pérennité, voire d’inclure dans le champ des entreprises finançables des entreprises qui aujourd’hui ne le sont pas au regard des ratios traditionnellement utilisés. »

L’IA et l’expérience client : plus de personnalisation et d’anticipation

Pour répondre aux besoins client

L’IA ne se contente pas d’automatiser les tâches, elle améliore aussi l’expérience client. Des assistants intelligents, alimentés par l’IA, peuvent désormais répondre aux questions des entreprises en temps réel, offrant ainsi un niveau de personnalisation jamais atteint et accélérant le processus de distribution des prêts.

 

Pour analyser le comportement des utilisateurs

Cette personnalisation n’est pas seulement cosmétique. En analysant le comportement des utilisateurs sur leur site web ou leurs dernières transactions, les établissements financiers peuvent mettre en avant des offres de financement adaptées à la situation spécifique d’une entreprise, au moment où elle en a le plus besoin.

 

Pour anticiper le besoin

Connecté au logiciel comptable de l’entreprise, le financeur peut anticiper par exemple un besoin en fonds de roulement plus marqué que d’habitude, et proposer en amont une solution de financement adaptée. Pour le dire autrement, nous entrons dans un monde d’ultra-personnalisation des produits financiers, à l’écoute des signaux faibles émis par chaque entreprise.

2. L’IA et la réduction des coûts de traitement : un enjeu pour les financeurs, mais aussi pour les TPE

L’efficacité apportée par l’Intelligence Artificielle peut se traduire par une réduction significative des coûts pour les prêteurs. La capacité de traitement de l’IA est en effet sans commune mesure avec celle d’êtres humains.

Pendant la crise sanitaire, le gouvernement britannique a lancé un programme destiné à aider les PME Le Bounce Back Loan Scheme (BBLS), proche de nos désormais fameux PGE, ou Prêts garantis par l’État. La numérisation des demandes et une gestion automatisée des dossiers ont permis de traiter un nombre considérable de cas : plus de 69 000 prêts de ce type ont été approuvés par les banques au cours des premières 24 heures de vie de ce dispositif !

Au-delà des économies réalisées par les prêteurs, en quoi cela est-il une bonne nouvelle pour les TPE ? Tout simplement parce que cette réduction importante des coûts opérationnels permet à certains acteurs, et notamment aux fintechs de répercuter ces gains sur leurs clients, sous forme de financements moins onéreux.

3. L’accès au crédit pour petite entreprise (TPE) : l’engagement de Cegid

Que retenir de tout cela ? En résumé, on peut dire que l’IA résout au moins 3 problèmes majeurs dans le financement des TPE :

  • le manque de garanties apportées par ces entreprises : l’IA est capable d’évaluer la solvabilité en utilisant un grand nombre de données diverses, réduisant ainsi la dépendance aux garanties traditionnelles ;
  • les délais de traitement des dossiers : l’IA permet une évaluation quasi-immédiate d’une demande de prêt, avec plus de fiabilité et moins de risque d’erreurs ;
  • l’importance des coûts opérationnels chez les prêteurs : l’IA automatise le traitement des dossiers, permettant une répercussion de ces économies sur les offres de crédit.

Toutefois, l’idée d’un modèle 100% IA doit être nuancée. De l’aveu même du secteur bancaire, l’expertise humaine est indispensable, et elle le restera :

« La gestion des différentes étapes de l’activité financière ne peut donc pas être confiée exclusivement à des robots. L’esprit critique, la perception humaine des événements et des comportements peut conduire à des raisonnements et des actions que la machine ne peut pas exercer avec le même recul et la même finesse. »

Hervé Varillon, Directeur général de Crédit Agricole Leasing & Factoring, dans un post Linkedin de juillet 2023

Chez Cegid, nous sommes convaincus que la technologie peut rendre l’accès au crédit plus simple pour les petites entreprises (TPE). Notamment avec le lancement d’une solution innovante de financement de factures intégrée aux logiciels de facturation et dédiée aux petites entreprises de France, de Belgique et d’Espagne. Suivre les tendances est une chose, les exploiter pour les mettre au service des entreprises en est une autre. Notre rôle est aussi de prendre en charge la complexité technologique pour vous faire bénéficier des dernières innovations.

 

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