Objectifs de la formation

  • Comprendre ce que sont les actifs immatériels et pourquoi ils doivent être valorisés : gouvernance et éthique du patrimoine informationnel

  • Connaître la place de la valorisation des données et des algorithmes dans les principales normes financières (IAS38 et autres) : la triple comptabilité

  • Transformer son Data Office en centre de création de valeur : évaluation, méthodes de calcul, tableaux de bord, cessions d’actifs

  • Gérer les relations avec les parties prenantes : auditeurs, commissaires aux comptes, analystes financiers

Informations Pratiques

Programme de la formation

Pourquoi devons-nous envisager dès aujourd’hui la valorisation du patrimoine immatériel

  • Le capital immatériel dans l’évaluation des entreprises de l’économie numérique, et des entreprises innovantes : l’économie de l’immatériel

    • Le concept d’immatérialité

  • Transformation digitale et valorisation du capital immatériel

  • Comprendre la notion de valeur

  • Les limites de l’approche par la valeur

Qu’est-ce que le capital immatériel

  • Les parties prenantes dans la création de valeur

  • Définition des capitaux humain, organisationnel, des systèmes d’information, du savoir, de marque, partenaire, actionnaire, sociétal, naturel

  • Valorisation individuelle de chacun des éléments qui composent le Goodwill

  • Le Goodwill devrait-il figurer dans les documents comptables ?

  • Les applications du capital immatériel

  • Durabilité et création de valeur (ou destruction)

  • Détermination de la propriété des données - notion de propriété intellectuelle

Découvrir les normes en vigueur et à venir

  • Normes internationales IAS/IFRS : IAS38, une norme assez restrictive pour la valorisation des immobilisations incorporelles

    • Définition, comptabilisation et évaluation

    • Amortissement, dépréciation et durée d’utilité

    • Les livrables à préparer

  • Groupes de travail européen et français (EFRAG) : avancement des travaux de normalisation

  • Les travaux de la Value Reporting Foundation

  • Normes ISO : comment est mentionnée la valeur des données et des algorithmes

  • Les initiatives scientifiques et universitaires en cours : tour d’horizon

Mettre en place une triple comptabilité

  • Économique, Sociale et Environnementale

  • Détermination des trois valeurs de l’entreprise : solide, liquide et gazeuse

  • Création d’un compte de résultat et d’un bilan étendus

  • La contribution aux calculs des indicateurs extra-financiers (reporting CSRD à partir de 2024-2025)

Comparer les méthodes d’évaluation

  • La notation qualitative des actifs immatériels

  • Calcul de la valeur des actifs immatériels

    • Les approches patrimoniale, actuarielle, et comparative

    • Modèle de Leontief

    • Méthode Social Return On Investment (SROI)

    • Méthode EVA (Economic Added Value)

    • Calculer la création de valeur d’un projet

  • Le concept d’analyse de la valeur appliqué aux actifs immatériels

  • Moduler la valeur en fonction des risques

  • Etude de cas : comparaison des méthodes de la valeur sociale et économique des activités de divertissement et de sport

  • Les bases de données de référence disponibles (TEEB - The Economics of Ecosystems and Biodiversity)

  • Calcul de la valeur dans les organisations à but non lucratif, les secteurs publics et les activités non rentables

Valoriser le capital innovation technologique

  • Sa couverture : la R&D, les brevets, les secrets de fabrication, les logiciels, les droit d’auteur, les bases de données et de connaissance, les processus métiers, les meilleures pratiques, la chaîne logistique, les outils décisionnels, les algorithmes (robotisation, intelligence artificielle…), les logiciels de production et leurs données (ERP, CRM, SCM…)

  • Le capital système d’information

    • Les infrastructures

    • Les applications, processus, et algorithmes - logiciels développés en interne

      • Le cas de l’open source, du SaaS, des progiciels

    • Les données opérationnelles (bases de données et applications)

    • Les données décisionnelles (Data Warehouse, Data Lake, Données métiers, Indicateurs…)

    • Les données archivées - comment évolue leur valeur dans le temps

    • Le cas particulier des données destinées aux modèles d’intelligence artificielle

    • Le cas du cloud computing, et des places de marché : comment valoriser les données en fonction des contrats avec les fournisseurs

  • Valorisation de l’intelligence artificielle

    • Valorisation des jeux de données d’entraînement, des modèles, des résultats futurs

  • Valorisation des bases documentaires et des bases de connaissance

  • Valorisation de la présence en ligne (réseaux sociaux, web, métavers, Web3…) : démarches de certification du trafic web, de la qualité du référencement, etc.

  • Les données conformes (RGPD par exemple) prennent de la valeur; les données non conformes augmentent les risques

  • Que valent les données ?

    • Caractéristiques économiques des données : ce qu’elle coûte à produire, ce que l’on peut en faire, est fonction de sa rareté

Créer de la valeur en respectant la gouvernance

  • L’impact des décisions stratégiques sur la création de valeur

  • Le management de l’entreprise par la valeur

  • Valorisation des données et conformité : respect de la réglementation (RGPD entre autres) et des choix éthiques

Monétiser les données et les algorithmes

  • Les nouveaux modèles économiques basés sur la donnée

    • Déterminer le prix d’une donnée (peut être différent de sa valeur)

  • Le Big Data représente-t-il un coût ? Une création de valeur ? Ou un revenu potentiel ?

  • Mettre en place une stratégie de monétisation : transformer ses jeux de données en revenu

  • Exemples d’entreprises dans plusieurs secteurs d’activité qui ont créé de la valeur monétaire à partir de leurs données

  • Les portails de données généralistes ou sectoriels

  • Création de Data Spaces à l’intérieur d’un écosystème

  • Le cas particulier de l’Open Data

  • Les initiatives de reprise de contrôle et de monétisation des données personnelles par les individus

  • Et si le Data Office devenait un centre de profit…