La science des données et les F&A La science des données et les F&A La science des données et les F&A

Des données pertinentes et fiables constituent un atout dans toute négociation, en particulier dans le cas des fusions et acquisitions (F&A), où l'analyse de données génère de la valeur à chaque étape. Néanmoins, qu'arrive-t-il lorsqu'une pandémie mondiale remet les données historiques en question? C'est alors que l'apport de la science des données en temps réel devient évident.

La COVID-19 a fait de l'année 2020 une anomalie. Les entreprises ne peuvent se fier entièrement aux données historiques de l'année précédente pour éclairer leurs décisions de F&A actuelles et futures. Toutefois, il existe des outils et des capacités permettant d'adopter une approche plus prospective fondée sur des données « alternatives » ponctuelles, exactes et pertinentes.

La science des données en temps réel peut fournir des renseignements utiles à toutes les étapes d'une transaction de F&A. Par exemple, dès la première étape, on peut tirer parti des données alternatives et de l'analyse prédictive pour :

• produire des renseignements sur le marché des F&A au niveau du secteur, voire d'une entreprise, pour prévoir les probabilités d'achat ou de vente;
• repérer et évaluer les cibles éventuelles à l'étape du sourçage;
• fournir aux acheteurs éventuels un point de vue objectif sur les partenaires éventuels en F&A et des renseignements connexes sur le secteur ou le marché (position concurrentielle, possibilités de création de valeur, passifs éventuels, etc.);
• créer à partir de plusieurs sources de données des points de référence exclusifs permettant de cerner et de mesurer la valeur à court et à long terme d'une transaction.

La science des données s'avère aussi essentielle à l'étape de l'évaluation de la transaction. On peut alors tirer parti de l'apprentissage machine, de l'automatisation et d'outils de visualisation pour quantifier les possibilités de création de valeur et valider les hypothèses d'investissement afin d'aider les acheteurs à présenter une offre en connaissance de cause.

Prenons une entreprise de détail à plusieurs établissements, par exemple. On peut combiner des mesures internes (fréquentation, programmes de fidélisation, tendances des ventes) avec des données de tiers (démographie locale, activité de la concurrence, tendances du marché) pour attribuer une note précise à chaque emplacement au moyen de l'analyse spatiale. On peut alors utiliser l'information ainsi obtenue pour repérer les facteurs de succès, les stratégies de marketing et de vente et les possibilités de croissance à exploiter dans chaque magasin. En outre, la même information peut servir à trouver des occasions semblables de F&A à l'avenir.

Mais la valeur de la science des données en temps réel ne se limite pas au processus de fusion ou d'acquisition en soi. La science des données peut aussi s'avérer avantageuse bien après la conclusion de la transaction, qu'il s'agisse de quantifier et de réaliser des occasions d'affaires, d'optimiser l'exploitation en fonction des données ou d'effectuer des calculs détaillés d'économies à réaliser. L'utilisation de données ponctuelles sur le marché pour produire une analyse d'ensemble est nettement plus utile à la stratégie d'une entreprise que des points de référence ou des échantillons périmés ou anormaux.

Les utilisations de la science des données se multiplient. À tel point que l'analyse de données n'est plus une fonction cloisonnée, mais un élément que les décideurs intègrent à chaque aspect du processus de F&A. Ces dernières années, les progrès réalisés dans ce domaine ont permis à KPMG de créer des outils comme nos plateformes d'optimisation Strategic Profitability Insights et Working Capital. Cette dernière utilise des renseignements détaillés sur une transaction pour calculer avec exactitude les économies éventuelles et définir avec précision une méthode d'exécution de la création de valeur.

Qu'il s'agisse de se renseigner au préalable sur un actif, de renforcer le processus de contrôle diligent ou de générer une valeur à long terme après la signature finale, une approche fondée sur des données en temps réel ne manque pas d'avantages. À condition, bien sûr, qu'une entreprise utilise au mieux les outils d'analyse de données à sa disposition.

Pour tirer pleinement parti de la science des données, il faut disposer de méthodologies éprouvées à exécuter sans délai, ce qui nécessite des personnes compétentes pour utiliser la science des données en contexte transactionnel, ainsi que les technologies et les ressources numériques nécessaires pour le faire efficacement. Il faut en outre avoir accès aux sources de données exclusives et de tiers et à l'infrastructure nécessaire pour traiter d'importants volumes de données avec rapidité et souplesse. Chez KPMG, ces ressources et ces capacités nous ont permis d'offrir à nos clients un avantage concret, fondé sur les données, à la table de négociation des F&A.

L'année 2020 a été marquée par des incertitudes et des anomalies exceptionnelles. À cause de circonstances imprévisibles, il est devenu difficile d'extraire des données pertinentes aux transactions d'aujourd'hui. Mais au lieu de négliger les avantages de l'analyse de données, il faut savoir exploiter l'information disponible sur le moment pour générer de la valeur aujourd'hui et bien après la poignée de main finale.