Guide pratique

Analyse de la solvabilité d'une entreprise : guide pratique

Identifier le risque client passe par une analyse structurée des données financières et comportementales. Découvrez les méthodes concrètes pour évaluer la santé d'une entreprise.

Quelles données regarder pour analyser la solvabilité ?

L'analyse de solvabilité repose sur plusieurs catégories de données complémentaires. Chacune apporte un éclairage spécifique sur la capacité d'une entreprise à honorer ses engagements.

Données financières

  • Bilan : actif, passif, capitaux propres, niveau d'endettement
  • Compte de résultat : chiffre d'affaires, résultat d'exploitation, rentabilité
  • Flux de trésorerie : capacité à générer du cash, fonds de roulement

Comportements de paiement

  • Historique de paiement : délais observés, retards récurrents
  • Relations fournisseurs : litiges, impayés déclarés
  • Évolution : amélioration ou dégradation dans le temps

Signaux d'alerte

  • Juridique : procédures collectives, inscriptions de privilèges
  • Anomalies : changements de dirigeant fréquents, dépôts tardifs
  • Presse : actualités négatives, restructurations annoncées

Contexte sectoriel

  • Secteur d'activité : maturité, cycles, exposition aux crises
  • Position concurrentielle : parts de marché, dépendance clients/fournisseurs
  • Géographie : concentration régionale, export

En pratique

Croiser ces sources permet de détecter des incohérences (par exemple : résultat positif mais trésorerie tendue) et d'affiner l'évaluation du risque. Aucune donnée n'est suffisante seule.

Méthodes classiques vs IA explicable

L'analyse de solvabilité peut s'appuyer sur des méthodes traditionnelles ou des approches automatisées par intelligence artificielle. Chacune présente des avantages selon le contexte.

Analyse manuelle

Expertise humaine

L'analyste interprète les ratios et le contexte

Adaptabilité

Prise en compte de situations exceptionnelles

Limites

Chronophage, subjectivité, difficile à scaler sur des milliers de dossiers

IA explicable

Rapidité et volume

Analyse de portefeuilles entiers en quelques minutes

Cohérence

Critères appliqués uniformément, sans biais humain

Transparence

Les modèles explicables révèlent les variables qui ont pesé dans la décision

L'approche hybride recommandée

En pratique, l'IA explicable traite le gros du volume et alerte sur les dossiers sensibles. L'analyste intervient sur les cas complexes ou atypiques, en s'appuyant sur les insights du modèle. Cette combinaison maximise l'efficacité sans sacrifier la qualité.

Exemple de workflow d'analyse

Voici un processus type pour analyser la solvabilité d'un nouveau client B2B, sans prétendre à l'exhaustivité. Chaque entreprise adaptera ces étapes à son contexte.

1

Collecte des données

Récupération du SIRET, consultation des bases publiques (Infogreffe, INSEE), obtention des comptes annuels. Si possible, accès aux données de paiement via un CRM ou un partenaire.

2

Calcul des ratios

Calcul des indicateurs clés (ratio d'endettement, liquidité, rentabilité). Comparaison avec les moyennes sectorielles pour détecter les anomalies.

Exemple : un ratio d'endettement de 80% peut être normal dans certains secteurs (immobilier), mais critique dans d'autres (services).

3

Détection de signaux faibles

Recherche d'alertes juridiques, vérification de la presse économique, analyse des changements de dirigeants ou de capital. Ces éléments qualitatifs complètent l'analyse financière.

4

Synthèse et notation

Attribution d'un score ou d'une classe de risque (A, B, C...). Documentation des points d'attention et recommandations (limite de crédit, garantie, assurance-crédit).

Important : La notation doit être explicable. Chaque décision doit pouvoir être justifiée auprès du client interne ou des auditeurs.

5

Suivi dans le temps

L'analyse n'est pas figée : mise à jour régulière (annuelle, trimestrielle) ou déclenchée par un événement (retard de paiement, alerte presse). Un portefeuille sain nécessite une surveillance continue.

Comment standardiser l'analyse dans votre organisation

Pour gagner en efficacité et en cohérence, il est essentiel de formaliser le processus d'analyse de solvabilité. Cela implique de définir des rôles, des outils et des règles claires.

Définir les rôles

Qui réalise l'analyse ? Qui valide ? Qui décide de l'octroi de crédit ? Clarifier ces responsabilités évite les blocages.

Process documenté

Rédiger une procédure interne : sources à consulter, ratios à calculer, seuils d'alerte, circuit de validation.

Outils centralisés

Utiliser un logiciel de scoring ou un CRM avec module de risque. Les données et décisions doivent être traçables.

Avantages de la standardisation

  • Temps de traitement réduit
  • Qualité des décisions homogène
  • Facilite l'audit et la conformité
  • Améliore l'onboarding des nouveaux collaborateurs

Ressources complémentaires

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Questions fréquentes

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