Due Diligence Opérationnelle (ODD) : principe et utilité

Due Diligence Opérationnelle (ODD) : définition, utilité et exemples concrets

La vie de l’entreprise est régulièrement rythmée par des opportunités teintées de risques. Face à une décision majeure, comme le choix d’un nouveau (gros) fournisseur ou le lancement d’un partenariat d’envergure, le processus décisionnel doit être alimenté de données financières, stratégiques mais aussi opérationnelles.

Les processus internes de l’autre partie, sa gestion RH, sa chaîne d’approvisionnement ou encore son système d’information peuvent révéler des forces ou des vulnérabilités critiques susceptibles d’influencer la faisabilité ou la pertinence du projet envisagé. Et c’est ici que la Due Diligence Opérationnelle (ODD) trouve son utilité. Décryptage…

Qu’est-ce que le risque opérationnel ?

Le risque opérationnel désigne la probabilité de subir des pertes en raison de défaillances ou d'insuffisances des processus, des systèmes ou des personnes.

Il englobe ainsi les erreurs humaines, les processus de gestion inefficaces, les défaillances des systèmes informatiques ou de sécurité ou encore les événements externes imprévisibles (comme les catastrophes naturelles ou les conflits).

En plus des pertes financières directes, le risque opérationnel se définit également par son impact sur l’image de l’entreprise et sa conformité à la loi.

Prenons trois exemples pour illustrer le risque opérationnel dans différents secteurs d’activité :

1. Secteur bancaire. Une défaillance des systèmes informatiques qui entraîne l'indisponibilité des services en ligne pour les clients pendant plusieurs heures. Conséquence : perte de confiance des clients, augmentation des réclamations et perte financière suite à l'impossibilité de réaliser des transactions.
2. Industrie. Un défaut dans la chaîne d'approvisionnement, comme une rupture de stock critique chez un fournisseur important, provoque l’arrêt de la production et entraîne une cascade de problèmes : retards dans les livraisons aux clients, pénalités de retard et détérioration de la relation client.
3. Secteur de la santé. Une erreur humaine dans l'administration de médicaments à cause de lacunes dans la formation du personnel soignant. Les conséquences peuvent être graves pour la santé des patients. Cette erreur débouchera sur des litiges judiciaires coûteux et une atteinte de la réputation de l'établissement de santé.

Parce qu’il pèse sur l’activité, le risque opérationnel doit être évalué selon une méthode rigoureuse, notamment avant de procéder à une fusion – acquisition, concrétiser une transaction ou nouer une relation de partenariat. Ce qui nous amène au point suivant…

Qu’est-ce que la Due Diligence Opérationnelle (ODD) ?

La Due Diligence Opérationnelle (ODD) est une évaluation méthodique des opérations d'une entité pour en déterminer l'efficacité, la robustesse et la pérennité.

L’ODD examine les processus internes, les systèmes, la gestion des ressources humaines, la production, la logistique et les technologies utilisées par l’entité cible pour identifier :

• Les risques opérationnels ;
• Les faiblesses opérationnelles ;
• Les opportunités d’amélioration sur le volet opérationnel.

Cette évaluation peut également s'étendre aux pratiques de gestion des risques, aux stratégies de continuité de l’activité et à l'innovation opérationnelle.

Contrairement à la due diligence financière et juridique, qui se concentrent respectivement sur la santé financière et la conformité légale, l'ODD s’intéresse à la capacité de l'entreprise à maintenir et améliorer ses opérations quotidiennes, sa compétitivité et sa capacité à générer de la valeur.

Pourquoi réaliser une ODD ? Quels sont ses cas d’usage typiques ?

L’ODD est généralement réalisée pour informer une décision d’investissement, un partenariat ou une collaboration avec un tiers, notamment un fournisseur qui sera amené à jouer un rôle important dans la chaîne d’approvisionnement.

C’est donc un outil polyvalent à disposition des entreprises qui envisagent des décisions stratégiques importantes. On compte généralement six grands cas d’usage pour l’ODD :

1. Les fusions - acquisitions. L’ODD est incontournable dans ces cas. Avant de finaliser une acquisition ou une fusion, les entreprises procèdent à une ODD pour comprendre en profondeur les opérations de la cible et identifier les synergies possibles ainsi que les risques opérationnels qui pourraient affecter la valeur ou la faisabilité de l'opération.
2. Le choix de nouveaux fournisseurs ou partenaires stratégiques. Lors de l'établissement de relations avec de nouveaux fournisseurs ou partenaires, l'ODD permet d’évaluer leur capacité à répondre aux besoins de l'entreprise, leur fiabilité et la robustesse de leur chaîne d'approvisionnement. L’ODD fait office d’outil de préqualification.
3. Les investissements et les expansions. Avant de se lancer dans de nouveaux projets d'investissement ou d'expansion géographique, les entreprises utilisent l'ODD pour évaluer les opérations sur le nouveau marché ou dans la nouvelle installation. Elles s’assurent ainsi que le projet est viable sur le plan opérationnel et aligné avec les objectifs stratégiques.
4. La transformation numérique et l’adoption de nouvelles technologies. Dans le cadre de projets de transformation numérique, l'ODD permet d'analyser les processus opérationnels existants et d'évaluer comment l'intégration de nouvelles technologies pourrait les améliorer tout en identifiant les risques et les défis associés à cette transformation.
5. Une restructuration interne ou l’optimisation des opérations. L'ODD propose un cadre pertinent pour analyser les processus existants afin d'identifier les inefficacités, les doublons et les opportunités d'amélioration afin d’augmenter la productivité et de réduire les coûts.
6. Conformité réglementaire et gestion des risques. Face à des réglementations de plus en plus strictes et un environnement business turbulent, l'ODD permet aux entreprises d’évaluer leur conformité et leur stratégie de gestion des risques au moment « M ».

Exemples de risques identifiés par l’ODD

Vulnérabilité des systèmes d’information, dépendance excessive envers certains fournisseurs, risque de non-conformité à la réglementation, lacunes dans la formation des salariés… nous avons compilé dans ce tableau quelques exemples de risques opérationnels identifiés par la Due Diligence Opérationnelle.

Risque opérationnel :

1. Vulnérabilité des systèmes d'information :

Risque associé aux faiblesses dans les infrastructures IT qui pourraient être exploitées par des pirates informatiques.

Exemple : Un audit pourrait révéler que certaines données critiques ne sont pas correctement chiffrées, ce qui les expose à des cyberattaques.

1. Dépendance excessive envers certains fournisseurs :

Risque lié à une forte dépendance vis-à-vis d'un seul fournisseur, ce qui peut compromettre la continuité des opérations.

Exemple : L'analyse pourrait montrer qu'un composant essentiel est acheté auprès d'un seul fournisseur, et que ce dernier est situé dans une région géopolitiquement instable.

1. Non-conformité aux réglementations :

Risque de ne pas respecter les réglementations en vigueur à cause d’une politique de conformité défaillante.

Exemple : L’analyse pourrait montrer que la politique de conformité envers les tiers a été épinglée dans plusieurs rapports d’audit passés.

1. Insuffisance de compétences et de formation du personnel

Risque lié au manque de qualifications ou de formations nécessaires chez les employés pour réaliser leurs tâches.

Exemple : Une enquête pourrait révéler que les opérateurs de machines n'ont pas reçu de formation sur la sécurité depuis plusieurs années (risque d’accident).

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En tant que Tiers de Collecte Probatoire (TCP), Provigis vous propose une solution digitale innovante et intuitive pour évaluer le risque opérationnel de vos tiers à travers : 

• La collecte et l’authentification des documents opérationnels de vos tiers (plan de prévention annuel, rapports d’incidents, ISO CPE, chartes, attestations…) ;
• L’administration de questionnaires de préqualification, le screening Sapin II, l’extraction de métadonnées, etc.

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