Le big data au service des due-diligences

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Le big data au service des due-diligences
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Pour répondre aux exigences de la loi Sapin II en matière de suivi fournisseur et de gestion des risques, il apparaît désormais nécessaire d'automatiser les processus de vérification afin de faciliter la création d'un modèle de décision fiable sur lequel pourra s'appuyer l'acheteur.

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La loi Sapin II demande aux entreprises de 500 salariés et 100 M€ de chiffres d'affaires d'avoir un suivi spécifique, notamment en matière de corruption, de l'ensemble de leurs contreparties. Il ne s'agit donc pas seulement d'évaluer le risque fournisseur mais bien de mener une analyse fine sur le groupe dans son intégralité, en mesurant l'ensemble de l'organisation capitalistique, avec en ligne de mire l'analyse des montages financiers. L'objectif? Lutter contre la corruption transnationale mais aussi éviter aux entreprises françaises d'être épinglées par des tribunaux étrangers, en l'occurrence américains. Le FCPA- Foreign Corrupt Practices Act- utilisé par les Américains comme arme économique, certains allant jusqu'à parler de cheval de Troie, a déjà fait plusieurs victimes parmi les entreprises européennes. "Le FCPA a coûté très cher aux entreprises européennes. Et les condamnations ne portent pas uniquement sur des faits de corruption à proprement parlé. Rien que l'an dernier, Axa a été condamné par l'OCDE à payer une amende de 2M€ simplement parce qu'elle n'avait pas les bons processus anticorruption", souligne Daniel Pinazo, manager solution compliance chez Bureau van Djik.

L'enjeu est donc d'avoir un KYS (Know Your Supplier) le plus fin possible qui permettra de détenir le bon niveau de connaissance et de pouvoir mettre en oeuvre les actions adéquates en termes de gestion des risques. Pour Daniel Pinazo, il convient de se concentrer sur deux gros besoins : "l'on boarding, c'est-à-dire les nouveaux fournisseurs entrants et le monitoring de l'existant." Le problème est que pour une analyse fine, il importe de récupérer les informations détenues à la fois en interne, qui sont bien souvent éparpiller dans différents services (Si achat, SI gestion, SI comptabilité, etc.) et en externe. Or, demander des informations sur des faits potentiels de corruption à ses contreparties n'est pas un exercice facile. De plus, une fois récupérées, les données doivent être croisées avec des bases de données tiers (Bureau Van Dijk, Transparency International ou autres) afin de s'assurer qu'elles correspondent bien toutes au même fournisseur.

Lire la suite page 2 - Modéliser la prise de décision de façon automatique

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