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Défaillances d’entreprises en 2025 : comment anticiper grâce à l’IA et à l’Open Banking

 

Introduction : un retour des défaillances après le répit post-Covid

Après un net ralentissement des faillites pendant la période Covid (gel des procédures, aides d’État, PGE), le nombre de défaillances d’entreprises repart fortement à la hausse en 2025. Hausse des taux d’intérêt, inflation persistante, remboursement des PGE, baisse de la consommation dans certains secteurs : tous les signaux convergent.

👉 Pour les banques, assureurs, fintechs, courtiers et ETI, cette tendance rend indispensable un changement de paradigme : passer d’une gestion réactive à une gestion prédictive des risques.

 

Cet article analyse :

  • l’évolution des défaillances en 2025,

  • pourquoi les approches traditionnelles échouent,

  • comment l’IA et l’Open Banking transforment la détection,

  • et quels cas pratiques concrets démontrent la valeur de cette approche.

 

 

1. Défaillances 2025 : chiffres clés et tendances

1.1 Situation en France et Europe

  • France : +15 % de défaillances sur un an (Banque de France).

  • Zone euro : retour au niveau pré-Covid, avec une hausse plus marquée dans le BTP, la restauration, le commerce de détail.

  • TPE : surreprésentées (près de 75 % des défaillances).

 

1.2 Facteurs aggravants

  • Hausse des taux → alourdit la charge d’intérêts.

  • Inflation persistante → pression sur les marges.

  • Retards de paiement inter-entreprises → fragilisent la trésorerie.

  • Fin des mesures de soutien Covid → disparition du filet de sécurité.

👉 Le risque systémique est élevé : un défaut en cascade d’un fournisseur critique peut menacer une chaîne entière.

 

 

2. Pourquoi les approches traditionnelles échouent

2.1 Le bilan annuel comme référence

  • Déphasage de 12 à 18 mois avec la réalité.

  • Ne reflète pas les signaux faibles récents.

  • Exemple : une entreprise peut être en faillite alors que son dernier bilan publié est encore “sain”.

 

2.2 Les modèles statistiques classiques

  • Basés sur quelques ratios (liquidité, endettement).

  • Peu adaptés aux TPE/startups.

  • Incapables d’intégrer des flux dynamiques.

 

2.3 Les retards d’alerte

  • Les défauts sont souvent détectés trop tard, une fois la trésorerie déjà épuisée.

  • Les banques/assureurs doivent alors provisionner des pertes importantes.

👉 Résultat : une gestion réactive et coûteuse.

 

 

3. L’IA et l’Open Banking : un nouveau paradigme

3.1 Analyse temps réel des flux bancaires

  • Accès via API Open Banking aux comptes des entreprises.

  • Détection de signaux faibles : baisse progressive des encaissements, augmentation des retards fournisseurs, saisonnalité anormale.

 

3.2 Modèles prédictifs (IA/ML)

  • Capacité à croiser données bancaires, comptables, juridiques et publiques.

  • Détection des comportements précurseurs de défaut.

  • Score dynamique mis à jour en continu.

 

3.3 Explicabilité (XAI)

  • Chaque alerte est justifiée par des facteurs clairs.

  • Exemple : “Trésorerie nette en baisse de 35 % sur 3 mois consécutifs.”

  • Permet de prendre des mesures correctives ciblées.

 

3.4 Inclusivité

  • Scoring fiable pour TPE/thin-files.

  • Utilisation de données alternatives quand peu d’historique est disponible.

 

 

4. Cas pratiques

4.1 Banque : réduction du coût du risque

  • Avant : défauts détectés après 90 jours de retard → provisions massives.

  • Avec IA + Open Banking : alerte dès les premiers signaux de stress → mise en place de solutions (rééchelonnement, garanties).

  • Impact : réduction de 25 % des pertes constatées.

 

4.2 Assureur pro : ajustement dynamique des primes

  • Avant : prime calculée une fois/an sur base bilan.

  • Avec IA : recalcul dynamique en fonction de la santé financière → prime alignée au risque réel.

  • Impact : baisse du loss ratio et meilleure compétitivité.

 

4.3 Courtier en financement : qualification des dossiers

  • Avant : analyse manuelle lourde.

  • Avec RocketFin : pré-scoring automatique et explicable → gain de temps et amélioration du taux de dossiers acceptés.

 

4.4 ETI : sécurisation de la supply chain

  •  Avant : défaut d’un fournisseur critique non anticipé.

  • Avec IA + Open Banking : surveillance proactive des fournisseurs clés → alertes avant rupture.

  • Impact : continuité opérationnelle préservée.

 

 

5. Checklist pour anticiper les défaillances en 2025

  • Intégration Open Banking (API, consentement, données bancaires).

  • Modèles IA multi-sources (bancaires, comptables, juridiques, publiques).

  • Scoring temps réel, mis à jour en continu.

  • Explicabilité (facteurs, reason codes).

  • Inclusivité (capacité à scorer TPE/startups).

  • Webhooks pour alertes proactives.

  • Conformité réglementaire (RGPD, IA Act, DSP3).

 

 

Conclusion

Les défaillances d’entreprises vont marquer durablement 2025. Pour limiter l’impact, les acteurs financiers et corporates doivent passer d’une approche post-mortem à une approche prédictive et explicable.

👉 L’alliance IA + Open Banking permet :

  • de détecter les signaux faibles avant le défaut,

  • d’agir de manière ciblée et proactive,

  • de réduire le coût du risque et protéger les chaînes de valeur.

 

Avec RocketFin, vos équipes disposent d’un scoring temps réel, explicable et inclusif, intégré par API et enrichi d’alertes dynamiques.

 

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