Analyse d'entreprises sujettes à consolidation

Définition de marché

Première étape : poser le marché sur le software pour la verticale X (fintech), puis mobiliser les fonctionnalités d'OctaEdge pour comprendre comment mieux segmenter ce marché.

Segmenter le marché

Lorsqu'on lance l'outil sur le périmètre défini, on retrouve des segments de marché fonctionnels, par exemple :

• crypto-actifs, Web3 ;
• cybersécurité ;
• internet numérique pour les services financiers ;
• financement participatif : crowdfunding, crowd lending, equity crowdfunding.

Ces segments structurent la suite du travail (consolidation, ciblage, due diligence) en découpant le marché fintech selon des logiques métier lisibles.

L'intérêt de la segmentation dans OctaEdge, c'est aussi de pouvoir recréer rapidement, en un clic, des marchés, les réanalyser, puis zoomer sur ce qui est le plus pertinent pour le schéma de finalité.

Comprendre les features majeures recherchées dans ce domaine logiciel

Pour comprendre les features principales sur ces verticales software, on peut créer via OctaEdge un agent IA custom qui analyse le marché et en tire les fonctionnalités majeures d'un marché logiciel et d'un groupe de sociétés.

Typiquement, sur la fintech à un niveau haut, un tel agent permet de faire émerger des features telles que :

• la gestion des paiements ;
• les plateformes ou l'infrastructure numérique, type néobanques ;
• les outils de souscription et de gestion pour optimiser des positions.

Au démarrage, le niveau de lecture reste volontairement assez haut : on commence sur des périmètres fintech très larges. Plus on zoome sur des marchés, plus les features deviennent précises et calibrées. Et tout cela se fait en un clic.

Comprendre les mécaniques d'acquisition sur le marché

Pour comprendre les dynamiques d'acquisition et les acteurs européens principaux qui ont du sens dans une opération, on peut également définir sur OctaEdge un agent IA custom qui analyse ce qui se passe sur le marché — dynamiques d'acquisition, profils d'acquéreurs, logiques de renforcement — en un clic.

Typiquement, sur la fintech, on retrouve par exemple :

• N26, e-banque qui a récemment acquis plusieurs startups pour améliorer ses services de gestion ;
• Revolut, avec de nombreuses acquisitions dans le RegTech et la conformité ;
• Klarna, qui s'est renforcée sur les services humains et digitaux.

Il est possible de customiser l'agent IA pour affiner l'analyse selon des critères plus spécifiques — taille de l'acquéreur, zone géographique, type de cible recherchée, etc.

Définition d'offre

Deuxième étape : définir une offre à partir d'un brief client volontairement fuzzy. On ne part pas d'une liste de sociétés, mais d'une thèse : identifier des entreprises proches d'une logique patrimoniale, implantées dans une zone financière complexe, tout en conservant un avantage compétitif — des profils qui peuvent bénéficier d'un redressement pré-opérationnel de cession. C'est sur cette offre que l'on va structurer la suite du travail.

Définition de l'offre

On formalise une offre de conseil en redressement pré-opérationnel de cession, structurée autour de deux volets :

• une analyse et un bilan de santé complet de l'entreprise patrimoniale ;
• l'établissement d'un plan de redressement dans une logique de préparation à la transmission.

À partir de ce socle, on laisse OctaEdge itérer sur l'offre pour préciser qui sont les décideurs à adresser, comment l'offre se décline en phases et livrables, et comment structurer le discours commercial autour du redressement pré-opérationnel de cession.

Lorsqu'on fait tourner l'outil, OctaEdge propose typiquement une offre de type « cession réussie d'une entreprise saine » et recommande de l'adresser aux dirigeants-actionnaires ou aux familles d'actionnaires d'une PME ou ETI patrimoniale en France — de manière assez indépendante du secteur : il ne s'agit pas uniquement du software, mais d'une logique patrimoniale et de transmission transposable à différents environnements économiques.

Définition des signaux

Une fois cette logique d'offre posée, la question suivante est de trouver les signaux qui permettent de comprendre — et de screener — les entreprises pertinentes. Pour cela, on mélange le brief client avec un certain nombre d'interprétations qui nous sont propres et une logique métier, afin de construire une grille de lecture opérationnelle du marché.

Lorsqu'on laisse le système tourner, OctaEdge propose en première passe des signaux du type :

• annonce de cession ou d'ouverture de capital déjà réalisée ;
• changement d'actionnariat ou de gouvernance familiale récent ;
• litige significatif médiatisé ;
• mention de covenant bancaire ou équivalent ;
• recrutement d'un DAF ou d'un responsable de gestion financière, pouvant marquer la structuration d'une activité financière plus complexe ;
• etc.

Ensuite, on vient enrichir cette grille avec des critères plus spécifiques, propres à ce qui avait été saisi dans le brief client, par exemple :

• Vulnérabilité — EBITDA : signal autour d'un EBITDA négatif, ou de la recherche de traces d'EBITDA négatif sur les dernières années.
• Vulnérabilité — dynamique de croissance : signal sur une absence de croissance ou un déclin, en chiffre d'affaires ou en nombre d'employés.
• Structure de marché : repérage d'une catégorie de marché assez ancienne, sur laquelle la concurrence reste limitée — typiquement deux ou trois acteurs très similaires.

Analyse et apprentissages

Analyse

Une fois le marché, l'offre et les signaux définis, il suffit de lancer l'outil de ciblage OctaEdge pour obtenir un listing des entreprises correspondantes.

Concrètement, sur le marché des fintech françaises — typiquement en Île-de-France —, sur des entreprises répertoriées par l'État de 20 à 50 salariés, OctaEdge propose d'abord une sélection de codes NAF pour interroger la base SIRENE. À ce stade, on obtient environ 400 entreprises selon les critères industriels canoniques.

Là où OctaEdge commence à ajouter de la valeur, c'est l'étape suivante : vérifier si ces entités sont réellement des fintechs. On passe alors d'environ 400 sociétés à 24 entreprises. La raison est simple : les codes NAF étatiques ne proposent que de grandes catégories logicielles (applications métier, infrastructure, etc.) — pas de segmentation fonctionnelle au sens du marché adressé.

Sur les 24 entreprises retenues comme pertinentes pour le marché, l'outil analyse quels signaux ouverts elles activent au regard des critères définis (offre, vulnérabilité, structure de marché, etc.). Le module de priorisation commerciale indique qu'il y a au minimum quatre ou cinq sociétés à contacter — celles qui présentent au moins trois signaux ouverts. La plupart des autres activent déjà un certain nombre de critères, mais avec une intensité plus faible.

Apprentissage

Une fois ce premier test réalisé sur un échantillon de cette taille, on constate que le screening est très différentiel dès que l'on cherche des expertises ou des verticales spécifiques — ce qui est normal. On dispose ensuite d'un niveau de tamisage supplémentaire lié à l'activation des signaux : au-delà de trois signaux activés, on retombe sur environ quatre à cinq cibles sur vingt-quatre, soit de l'ordre de 20 % du panel.

Sur le marché du software, il y a de toute manière une dynamique capitalistique forte. Pouvoir screener l'ensemble des entreprises pertinentes, puis filtrer, affiner et rafraîchir les critères selon l'objectif visé, produit des listes extrêmement qualifiées — sur lesquelles il devient réellement pertinent d'engager le travail commercial. Classiquement, le logiciel met en évidence des branches fintech — et des acteurs de services financiers — déjà engagés dans ce mouvement, y compris des rachats récents par de grands groupes comme le Crédit Agricole.

L'intérêt global est là : apprendre du marché, screener à grande échelle, puis trouver des aiguilles dans une botte de foin. Le système est aussi bon que l'utilisateur qui le prompte — il ne fait que reprendre et structurer les critères saisis — mais sa capacité de filtrage et de priorisation reste très différente de ce que l'on trouve habituellement sur le marché.

En synthèse : de ~400 entités SIRENE à 24 fintechs qualifiées, puis à 4–5 comptes réellement prioritaires — OctaEdge transforme un brief fuzzy en pipeline actionnable pour le financial advisory.