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Sunday, 4 August 2024

La valeur accordée aux signaux n'est alors pas négligeable au vu de l'aspect expressif qu'ils apportent dans la compréhension d'un événement. Les signaux faibles vont permettre de transformer l'atmosphère, sans pour autant définir de « véritables formes signifiantes stabilisées » (Alonso). C'est le cas par exemple d'une odeur de souffre que l'on va sentir à un moment donné sans pouvoir y attribuer immédiatement une signification claire. Il faut préciser également afin que les différents signaux faibles fassent sens, qu'il est nécessaire de les relier à d'autres événements perceptibles. Un signal isolé sera rarement un élément assez significatif propice à une création de sens interprétable. Le basculement d'un signal faible en un signal fort s'explique ainsi par la mise en relief avec d'autres événements ou phénomènes et de la corrélation de l'expression et du contenu en tant que signifiant stable, ouvert à une attribution de significations. Ainsi, la méthodologie qui permettra de découvrir et d'accepter les contenus qui se trouvent sous ces signaux faibles pourra intégrer des phases graduelles telles que la perception, la médiation, l'approbation, l'appropriation et la transmission.

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Le concept de "signaux faibles" a été conçu dans les années 1970 par Igor Ansoff. Cet ancien consultant pour Lockheed et la Rand Corporation développe ce concept comme dans le cadre de ses enseignements sur management stratégique à l'Université Vanderbilt. Les signaux faibles sont les éléments de perception de l'environnement, opportunités ou menaces, qui doivent faire l'objet d'une écoute anticipative, appelée veille, dans le but de participer à l'élaboration de choix prospectifs en vue d'établir une stratégie, et de réduire l'incertitude. On constate une extension de l'usage de la notion de « signal faible », dont la pertinence reste interprétative. Définition [ modifier | modifier le code] Selon Igor Ansoff, le fondateur de ce concept, la méthodologie utilisant les signaux faibles, le Strategic Early Warning System (SEWS) va constituer dans l'analyse d'informations partielles et fragmentaires fournies par l'environnement. Cette analyse se fait parfois en complémentarité d'une analyse des grandes tendances.

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Parfois réticentes à appliquer certaines mesures de vigilance, les banques, par la voie de la Fédération Bancaire Française dans une lettre au Secrétaire Général de l'ACPR du 22 novembre 2017, déclaraient que les « signaux faibles » restent inconnus des banques et inexploitables par elles. C'est oublier que la vigilance humaine reste nécessaire et que les supports de formation destinés au personnel doivent inclure ces recommandations relatives aux signaux faibles. La FBF, dans sa lettre précitée, mentionnait quelques exemples: achats de billets d'avion à destination de certains pays, modifications de l'apparence physique du client, achats dans des magasins communautaires, utilisations de crédits non conformes à la raison invoquée lors de la demande de crédit… Exemples de manquements justifiant des sanctions C'est dans ce contexte que l'ACPR, après une mission de contrôle sur place auprès d'un établissement de crédit en 2016-2017, a prononcé un blâme et une sanction pécuniaire de 8000 €.

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Les signaux faibles peuvent même se révéler utiles pour repérer des entreprises en difficulté. [1]

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La force de leur intervention réside sur leur réactivité, leur proximité territoriale et leur pouvoir d'évocation d'un dossier au niveau national, lorsque sa criticité le commande et ceci dans des délais souvent très contraints. Or, la sollicitation tardive des CRP et de ses partenaires est susceptible de réduire sensiblement le nombre et l'efficacité des leviers pouvant être actionnés en faveur des entreprises fragilisées. La solution: valoriser la richesse des données administratives pour produire un outil d'analyse prédictive des difficultés des entreprises À partir de l'analyse statistique des données passées et des trajectoires d'entreprises ayant fait défaut, « Signaux Faibles » signale un risque d'entrée en procédure collective. L'outil permet de repérer rapidement des tendances et des fragilités, en tâchant de mettre en valeur les signes avant-coureurs de difficultés des entreprises. Un modèle algorithmique de machine learning, c'est-à-dire un modèle apprenant supervisé s'appuyant sur les méthodes statistiques récentes, permet le traitement d'une grande quantité d'information afin d'en tirer parti, pour fournir une prédiction statistique de défaillance à 18 mois pour les entreprises qui disposent d'établissements avec plus de 10 salariés.

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En second lieu, il convient d'éviter de cloisonner les informations recueillies. Elles doivent être transverses à l'ensemble des domaines de l'entreprise (marketing, R&D, juridique, etc. ), faisant intervenir plusieurs collaborateurs au dispositif. Leur collaboration assurera une analyse plus solide et argumentée des résultats obtenus. Enfin, une fois récoltés, les signaux faibles sont triés et interprétés sur la base d'hypothèses. Sans celles-ci, impossible de faire le tri dans la masse d'information et de distinguer les signaux faibles du "bruit". Leur exploitation repose ainsi principalement sur leur interprétation. Analyse Avenir Big data Infobésité Intelligence économique Plateforme collaborative Prise de décision Signaux faibles Stratégie Transversalité Veille stratégique À voir aussi Pourquoi il est devenu primordial pour les collectivités de s'investir dans la veille territoriale La veille territoriale permet d'améliorer l'attractivité locale et d'accompagner les politiques… Lire l'article En poursuivant votre navigation sur ce site, vous acceptez l'utilisation de cookies.

Il est alors nécessaire d'explorer toutes les gammes de fréquence, tout le temps au cas ou quelque chose d'inconnu créerait une infime perturbation. un changement minime dans les montants des achats et lieux d'approvisionnement visible sur un compte bancaire et annonciateur d'un changement de situation familiale. un changement minime dans les rotations de l'ascenseur révélateur d'un changement de mode de vie d'un locataire d'un étage particulier. Dans les deux derniers cas, la nature du changement de mode de vie (par exemple une perte d'emploi, une maladie, un mariage ou un divorce, une naissance, …) ne peut pas forcément se préciser mais le fait qu'un changement a eut lieu est perceptible. Dans certain cas il est possible de disposer d'une signature du changement permettant de l'affiner.

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