Comment identifier les meilleures entreprises cibles pour sa stratégie d'investissement ? 

Comment trouver les meilleures entreprises à acquérir ? De la recherche de cibles à l’approche data-driven. C’est l’une des questions les plus stratégiques pour tout investisseur ou banquier d’affaires. Longtemps fondée sur le réseau et l’intuition, la recherche de cibles d’investissement s’appuie désormais sur la donnée. Grâce aux outils d’analyse et de scoring, il devient possible d’identifier les entreprises les plus prometteuses, d’anticiper les opportunités de cession et de hiérarchiser les cibles selon leur potentiel de création de valeur.
Cet article décrypte les méthodes et l’approche data-driven d’Atometrics pour transformer la recherche de cibles en véritable levier stratégique.

L’identification d’entreprises cibles constitue une étape déterminante dans tout processus d’investissement ou d’acquisition. Qu’il s’agisse d’un fonds de capital-investissement à la recherche de nouvelles opportunités, d’un groupe industriel souhaitant accélérer sa croissance externe, ou d’une banque d’affaires mandatée sur un projet d’acquisition, la qualité du screening amont conditionne largement la pertinence et la réussite des transactions.

Cette phase, parfois appelée origination ou deal sourcing, vise à repérer, analyser et hiérarchiser des entreprises susceptibles de correspondre à une thèse d’investissement définie.
Elle s’inscrit dans des contextes variés :

• pour un fonds de LBO ou de capital-développement, il s’agit d’identifier des sociétés rentables, générant des flux de trésorerie stables et présentant un potentiel de création de valeur à moyen terme ;
• pour un corporate acquéreur, la démarche répond à une logique industrielle : élargir une gamme, accéder à un nouveau marché ou renforcer une position concurrentielle ;
• pour une banque d’affaires, il s’agit d’accompagner un acquéreur dans la recherche structurée de cibles répondant à des critères précis

Dans tous les cas, la sélection de cibles repose sur un équilibre entre analyse financière, compréhension sectorielle et lecture du cycle de vie des entreprises.

La première étape consiste à traduire les objectifs stratégiques en critères de sélection objectifs et mesurables. Ces critères se répartissent en plusieurs catégories :

• Critères financiers : niveau de chiffre d’affaires, rentabilité (EBITDA, marge d’exploitation), structure bilantielle, endettement net, intensité capitalistique.
• Critères sectoriels : appartenance à un sous-segment précis, positionnement dans la chaîne de valeur, typologie de clients…
• Critères géographiques : implantation nationale ou internationale, couverture régionale, dépendance à un territoire ou à un bassin d’emploi.
• Critères organisationnels et humains : taille des effectifs, profil des dirigeants, stabilité du management, culture d’entreprise.
• Critères capitalistiques : type d’actionnariat (familial, institutionnel, fonds déjà présent), ouverture potentielle à un projet de cession ou de partenariat.

À partir des critères retenus, les équipes d’investissement ou de conseil procèdent à la constitution d’un univers d’entreprises à partir de différentes sources :

• bases de données financières
• registres officiels
• publications sectorielles, veille économique, presse spécialisée

Un premier filtrage quantitatif permet de réduire la base initiale selon les seuils financiers et géographiques définis. Ce travail peut être automatisé grâce à des requêtes structurées ou des outils de traitement de données.

Les entreprises retenues font ensuite l’objet d’une analyse qualitative intégrant :

• la position concurrentielle et les parts de marché
• la qualité et la diversification du portefeuille clients
• la dynamique de croissance et les perspectives du secteur
• le profil des dirigeants et la stabilité de la gouvernance

Certains acteurs structurent cette évaluation à travers un modèle de scoring combinant des critères financiers, stratégiques et humains. L’objectif est de hiérarchiser les entreprises selon leur degré d’attractivité et de maturité transactionnelle.

Pour améliorer les processus de détection d’opportunités d’investissement, l’agrégation automatique de données (financières, juridiques et managériales) provenant de sources multiples est clé. Cette intégration facilite la mise à jour en temps réel des bases et la détection de changements significatifs : évolution du capital, changement de dirigeant, modification de la structure financière, etc.

L’analyse de données rend également possible la détection de signaux faibles indiquant une probabilité accrue de cession :

• âge ou profil du dirigeant (proximité de la retraite, absence de succession identifiée) ;
• réorganisation récente du management ou du capital ;
• ralentissement de la croissance ou dégradation des marges ;
• évolution du contexte concurrentiel ou réglementaire.

Ces informations, croisées sur un grand nombre d’entreprises, permettent d’établir des modèles de propension à la vente utiles pour prioriser les approches.

La démarche décrite précédemment est au cœur de l’expertise développée par Atometrics. Notre approche repose sur trois piliers complémentaires qui permettent de transformer la donnée brute en donnée exploitable pour les équipes d’investissement et de M&A.

Atometrics agrège et croise plusieurs familles de données :

• données financières nominatives (publiques et privées)
• données relatives aux dirigeants et actionnaires
• données sectorielles (croissance du secteur, ratios financiers normatifs, analyse du potentiel d’un marché)

Cette approche multi-source permet de reconstituer un profil complet de chaque entreprise, bien au-delà des simples indicateurs comptables.

L’une des spécificités d’Atometrics réside dans sa capacité à traiter des informations issues de sources réglementées et accessibles uniquement à certains acteurs financiers. En effet, notre base de comptes annuels a contient tous les comptes déposés aux greffes depuis 2023, soit environ 1 600 000 comptes par exercice..

À partir de ces données, Atometrics a développé des modèles d’analyse de la santé financière des entreprises.

Ce modèle utilise des données financières annuelles issues des bilans comptables, des comptes de résultat et des tableaux de flux de trésorerie couvrant environ 1,6 million comptes uniques d’entreprises par exercice.
Il repose sur l’étude des indicateurs financiers permettent de discriminer les entreprises en « bonne santé » de celles qui ont un risque de défaillance plus élevé. Ces indicateurs sont répartis en quatre catégories : liquidité, solvabilité, rentabilité et gestion.”

Sur la base de ces scores, il est possible de filtrer et trier les entreprises selon les indicateurs financiers et constituer automatiquement des listes de cibles pertinentes, auxquelles les contacts des dirigeants peuvent être ajoutés.

En s’appuyant sur la richesse et la précision des données qu’elle traite, Atometrics apporte donc aux professionnels de l’investissement un outil d’aide à la décision performant, leur permettant d’anticiper les opportunités, d’élargir leur champ de prospection et de concentrer leurs efforts sur les entreprises les plus prometteuses.