Trajectoires de croissance des jeunes entreprises innovantes

Trajectoires de croissance des jeunes entreprises innovantes accompagnées
par la recherche publique ?
Caroline TARILLON
Univ. Grenoble Alpes, CNRS, CERAG-EDSG, F-38040 Grenoble
[email protected]
Frédérique GRAZZINI
Univ. Grenoble Alpes, CNRS, CERAG-IAE, F-38040 Grenoble
[email protected]
Jean-Pierre BOISSIN
Univ. Grenoble Alpes, CNRS, CERAG-IAE, F-38040 Grenoble
[email protected]
RESUME
Dans le contexte de crise économique que nous connaissons actuellement, le développement
de start-up constitue un des leviers pouvant permettre de renouer avec la croissance.
Différents dispositifs ont été mis en place par le gouvernement français pour faciliter la
création et la croissance de telles entreprises.
Cette recherche a pour objectif d’étudier la trajectoire de croissance d’une population
d’entreprises qui a été accompagnée par le Ministère de la Recherche, soit dans le cadre du
Concours national d’aide à la création d’entreprises de technologies innovantes, soit dans le
cadre d’incubateurs. Contrairement à beaucoup de recherches antérieures qui se focalisent sur
l’activité économique (avec les ventes et le chiffre d’affaires) et les créations d’emploi pour
caractériser les trajectoires de croissance des entreprises, cette étude prend en compte la
complexité du phénomène de croissance et s’appuie sur une grande diversité de variables
qualitatives et quantitatives.
Malgré l’hétérogénéité des trajectoires de croissance des 254 entreprises étudiées, les résultats
obtenus pointent globalement les effets positifs de l’accompagnement sur le développement
des entreprises concernées.
Mots clés : Croissance, Innovation, Entrepreneuriat, TPE/PME, Comptabilité
1
INTRODUCTION
L’étude des conditions et des étapes de développement des start-up1 est aujourd’hui un enjeu
crucial pour notre économie. Depuis 2008, la France est plongée dans une crise économique
exceptionnelle et de nouveaux défis s’offrent à elle pour relancer une dynamique de
croissance. Or la vitalité des start-up semble pouvoir être l’un des leviers de cette reprise. Un
consensus tend à se développer en ce sens. Dans les pays de l’OCDE2, les jeunes entreprises3
et principalement les start-up seraient à l’origine de plus des deux tiers des créations
d’emplois (OCDE, 2010). Fort de cette constatation, notre pays a choisi depuis plusieurs
années d’accompagner leur développement. Plusieurs exemples peuvent être cités. La loi sur
l’Innovation et la Recherche du 12 juillet 1999 en est la première illustration. Elle vise
explicitement « à transformer la science et la technologie en croissance et emplois »4. Pour
cela, des dispositifs fiscaux, d’accompagnement et de soutien ont été mis en place, comme le
Concours national d’aide à la création d’entreprises de technologies innovantes5 du Ministère
de la Recherche. D’autres avantages ont par la suite été proposés à ces jeunes entreprises
comme le statut de Jeune Entreprise Innovante (JEI) ou le Crédit Impôt Recherche (CIR). En
2009, ce dernier représentait par exemple 5,7 milliards d’euros d’aide aux entreprises de
moins de 250 salariés (Berson, 2012). Quant au statut de JEI, il a permis de créer 20 000
emplois entre 2004 et 2009 (Houzelle, 2012). Plus récemment, François Hollande, nouveau
président de la République Française, a souhaité mettre en avant ces entreprises et leur
potentiel lors d’un déplacement en Lorraine. Enfin, en 2013, les Assises de l’Entrepreneuriat
ont vocation à faire franchir une nouvelle étape dans le cadre du plan de modernisation et de
compétitivité en renforçant la qualité de l’écosystème.
En France, le premier constat à faire au sujet de ces start-up est positif puisqu’un réel esprit
entrepreneurial innovant semble s’être développé depuis deux décennies. En effet, si l’on ne
comptait que 7653 créations d’entreprises innovantes en 1998, ce nombre s’élevait déjà à
11530 en 2006 (Le Gloan, 2007). Cependant, malgré les nombreuses aides qui leurs sont
proposées, les jeunes entreprises françaises souffriraient d’un manque de croissance (Passet &
Du Tertre, 2005). Il y aurait beaucoup plus de très petites entreprises (moins de 10 salariés) et
beaucoup moins de moyennes et grandes entreprises (de 10 à 1500 salariés) qu’aux États-Unis
1
Dans cette recherche, précisons que le terme « start-up » désigne une « jeune entreprise innovante à haut potentiel de croissance » (Le Gloan,
2007, p. 12).
2
Organisation de Coopération et de Développement Économiques qui rassemble 34 pays parmi les plus riches de la planète mais également des
économies en développement à fort potentiel.
3
De moins de 5 ans
4
Propos du Ministre Claude Allègre, lors de la présentation de la loi à l’Assemblée Nationale, citation reprise de (Marion, Philippart, & Verstraete,
2000)
5
Nous parlerons simplement du « Concours » dans la suite de ce document.
2
notamment. Ainsi, d’après une étude menée par Eurostat en 2003, « si l’on ramène le nombre
d’entreprises d’au moins 1 salarié à la population en âge de travailler et à un champ sectoriel
comparable, la France dispose de 25 % d’entreprises en plus que les États-Unis, mais de 20 à
30 % d’emplois en moins. Il s’ensuit que la taille moyenne des entreprises françaises est
inférieure de 40 % à celle des entreprises américaines » (Passet & Du Tertre, 2005, p. 13).
Même si la taille initiale des firmes américaines est plus faible, elles croissent plus rapidement
et plus fortement que les entreprises françaises (Bartelsman, Scarpetta, & Schivardi, 2003).
D’après une étude réalisée en mars 2012 par le cabinet d’audit KPMG France, « sur un tissu
de 2,4 millions d'entreprises, seules 3 300 ont le statut d'ETI6[…] et moins de 200 ont le statut
de grande entreprise. C'est deux fois moins qu'en Allemagne ou au Royaume-Uni... » (De
Chalus, 2012). La trop petite taille des PME françaises, en partie responsable d’un manque de
compétitivité, a été mis en exergue dans différents rapports (Chertok, De Malleray, &
Pouletty, 2009; Vilain, 2008). Un comparatif avec l’Allemagne met en relief la taille plus
faible des PME françaises (tableau 1) et un recul de 13% du nombre des PME françaises
industrielles. L’Allemagne compte plus de deux fois plus de salariés dans l’industrie que la
France. Ainsi, la taille plus faible des PME françaises est une contrainte face à un marché qui
se définit pour le moins au niveau européen.
Tableau 1 : La faible taille des entreprises françaises
Effectif
Entre 1 et 9
10-19
20-49
50-249
250 et +
Allemagne
60.5 %
21.3 %
7.8%
8.4%
2.1%
France
84.1%
7.2%
5.1%
2.8%
0.8%
Source : d’après Eurostat 2007,7
Les start-up françaises auraient donc un taux de croissance limité et leurs trajectoires de
croissance ne seraient pas aussi performantes que celles de leurs homologues anglo-saxons ou
allemands. Archambeau (2012) souligne qu’en France, le nombre de grands groupes créés
dans les quarante dernières années est de seulement un : il s’agit d’Iliad, maison mère de Free
et qui ne figure pas dans le CAC 40. Il poursuit en soulignant qu’ « il n’y a dans cet indice
que quatre sociétés de moins de cinquante ans, soit seulement 10% des 40 premières « market
6
Entreprise de Taille Intermédiaire, c'est-à-dire une entreprise qui compte entre 250 et 4999 salariés et soit un chiffre d’affaire n’excédant pas 1,5
milliard d’euros soit un total de bilan n’excédant pas 2 milliards d’euros
7
Source :http://www.ladocumentationfrancaise.fr/var/storage/rapports-publics//104000084/0000.pdf
3
cap » françaises, qui ont été créées ex nihilo à partir d’une idée et d’un entrepreneur après
1962. En comparaison, 15% des 40 premières capitalisations boursières américaines sont des
sociétés qui ont moins de 30 ans, 33% moins de 40 ans et carrément 55% moins de 50 ans ! »
(Archambeau, 2012, p. 11).
Dans un tel contexte, cette recherche vise à déterminer quels sont les indicateurs les plus
pertinents à utiliser pour décrire la situation et le développement en 2011 de 2703 jeunes
entreprises innovantes françaises créées entre 1999 et 2012 et accompagnées par le Ministère
de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche (MESR). La première partie de ce papier
propose une revue de littérature destinée à montrer que la croissance d’une entreprise est un
phénomène complexe et qu’un soutien efficace pour atteindre cette croissance passe
notamment par des structures d’accompagnement comme les incubateurs universitaires et les
signaux positifs amenés par une sélection au Concours, forme d’accompagnement indirect.
Dans une deuxième partie, nous confronterons ces constats théoriques à la réalité empirique
en réalisant un descriptif du stade de développement des entreprises de notre population.
1
La croissance et l’accompagnement des jeunes entreprises
Après avoir montré que la croissance d’une entreprise constitue un phénomène complexe, notamment en raison de sa non linéarité et de ses aspects multifactoriels et
multidimensionnels -, nous verrons que l’accompagnement peut constituer un soutien efficace
pour les entreprises qui essayent de croître.
1.1
La croissance : un phénomène non linéaire, multifactoriel et multidimensionnel
La micro-économie classique insiste sur le fait que la croissance d’une entreprise est avant
tout liée à des facteurs externes, caractéristiques de l’industrie dans laquelle elle évolue
(Dromby, 2000). C’est Penrose (1959) qui est l’une des premières à envisager le
développement des entreprises en fonction de facteurs internes, soit les ressources qu’elles
possèdent. Ses travaux montrent notamment comment les petites entreprises peuvent croître
dans les interstices de croissance présents autour des grandes entreprises. Depuis cette date, la
croissance des entreprises est à l’origine de nombreux travaux en gestion. Trois constats
principaux sont alors apparus.
Tout d’abord, la croissance est un phénomène non-linéaire, chaque entreprise évoluant de
manière différente en fonction notamment de son histoire (Greiner, 1972). A partir d’une
analogie avec la psychologie, Greiner (1972) postule ainsi que l’histoire de l’entreprise
détermine sa croissance future. Dans la continuité de la théorie des ressources ébauchée par
4
Penrose (1959), il explique que l’évolution de l’entreprise dépend de ses acquis et de sa
structure interne. Dans cette optique, de nombreux travaux se sont développés sur la notion de
cycle de vie (Abida, 2012; Kazanjian, 1988; Miller & Friesen, 1984) en proposant
majoritairement un cycle en cinq stades de développement : naissance, croissance, maturité,
reprise et déclin. Cette approche a eu le mérite de permettre des observations approfondies des
dynamiques internes de fonctionnement des entreprises (Garnsey, Stam, & Heffernan, 2006).
Cependant, cette vision déterministe de la croissance selon laquelle toute entreprise passerait
nécessairement pas ces différentes étapes a depuis été souvent critiquée (Levie &
Lichtenstein, 2010). Ainsi, de nombreux auteurs pensent effectivement que la croissance est
un phénomène non linéaire mais que chaque entreprise évolue selon une trajectoire spécifique
de croissance. « La croissance des jeunes entreprises apparait comme n’étant ni un processus
continu (ou basée sur un cycle de vie), ni un processus idiosyncratique (au hasard) […]. Elle
peut être décrite au travers d’une nombre limité de trajectoires types de croissance » (Biga
Diambeidou & Gailly, 2011, p. 210). McMahon (2001) identifie ainsi trois trajectoires types
au sein des 871 PME australiennes de son étude. Une première trajectoire rassemble des
entreprises ayant une très faible croissance et qui sont donc selon lui des PME
« traditionnelles ». On trouve ensuite des entreprises avec une croissance modérée et pour
finir, des PME à très forte croissance qui ne représentent que 5% de son panel. Ces résultats
illustrent la rareté des entreprises qui suivent une trajectoire de croissance forte et montrent
bien que toutes les entreprises étudiées ne suivent pas les étapes prédéterminées d’un cycle de
vie dérivé d’une métaphore biologique (naissance, croissance, maturité et décès). Les start-up,
par exemple, devrait connaitre une trajectoire spécifique de développement avec une
croissance particulièrement rapide et forte, c'est-à-dire une phase « d’hyper-croissance »
(Chanut-Guieu & Guieu, 2010 ; Chanut-Guieu & Tannery, 2009). De nouvelles méthodes
statistiques et mathématiques ont donc été utilisées pour caractériser ces trajectoires. Un
courant de recherche s’est alors développé dans cette optique et se base sur la construction de
taxonomies. « Il s’agit d’un système de classification spécifique, qui exprime la similitude
entre les organismes dans un mode hiérarchique. […] Dans le domaine spécifique de l’analyse
de la croissance des jeunes entreprises, […] les différents travaux identifiés ont essayé de
calculer empiriquement les trajectoires de croissance type » (Witmeur & Biga Diambeidou,
2010, p. 9). Les travaux de Hanks, Watson, Jansen, & Chandler (1993) ou encore de Heirman
& Clarysse (2004) s’appuient ainsi sur des analyses clusters pour réaliser ces taxonomies. Le
but de ces analyses est de « classifier objectivement les cas en un petit nombre de groupes sur
5
la base de similarités à propos de valeurs […] sélectionnées par le chercheur » (McMahon,
2001, p. 201).
D’autre part, la croissance peut être qualifiée de multifactorielle car il existe une conjonction
de facteurs favorables plutôt qu’un seul facteur causal. Trois niveaux de facteurs peuvent être
identifiés. Tout d’abord, des facteurs liés au dirigeant lui-même vont influencer la trajectoire
de l’entreprise. Il serait faux de penser que l’objectif de tout dirigeant est la croissance.
Comme le dit Janssen (2002), « la majorité des dirigeants de P.M.E n’intègre […] pas la
croissance parmi ses objectifs » (p.1). Dans ce cadre, les caractéristiques personnelles du
dirigeant sont supposées influencer sa motivation à la croissance. Les variables les plus
étudiées dans ce domaine sont les variables démographiques, en accord notamment avec la
théorie de l’UET (Upper Echelon Theory) développée par Hambrick & Mason (1984). L’un
des premiers critères étudiés concerne l’âge du dirigeant (Hambrick, 2007; Janssen, 2002;
Weinzimmer, 1997; Wicker & King, 1989) même si aucun consensus n’existe quant au sens
de cette relation. On peut également s’intéresser au sexe du dirigeant. Encore une fois, aucun
consensus ne semble émerger de la littérature. Certaines études montrent un lien négatif entre
le fait d’être une femme et de diriger une entreprise en croissance (Cooper, Gimeno-Gascon,
& Woo, 1994; Dahlqvist, Davidsson, & Wiklund, 2000) alors que d’autres affirment le
contraire ou ne trouvent aucune corrélation entre sexe et croissance (Kalleberg & Leicht,
1991).
Le deuxième type de facteurs renvoie aux éléments contextuels intrinsèques de chaque
entreprise. Cette idée selon laquelle des variables démographiques liées à l’entreprise auraient
un impact sur la croissance a tout d’abord été développée par les auteurs de la théorie de la
contingence comme Mintzberg (1980). Ce dernier postule que toutes les entreprises ne sont
pas organisées de la même manière selon leur histoire et les différents environnements dans
lesquels elles évoluent. En s’appuyant sur cette idée de base de la contingence, Dromby
(2000) explique que différentes variables démographiques ont une influence sur les
trajectoires de croissance des entreprises. C’est par exemple le cas de leur forme juridique
(Benslimane, Gallié, & Guichard, 2009; Fabre & Kerjosse, 2006; Kouame, 2012), de leur
marché plutôt local, national ou international (Julien, 2000) ou encore de leur modèle
économique (business model)(Petrovic, Kittl, & Teksten, 2001) au travers notamment de leur
modèle de capital qui « décrit la logique de la structure de dette et de capitaux propres »
(Redis, 2008, p. 5).
6
Le troisième type de facteurs concerne des éléments appartenant à l’environnement
économique de l’entreprise. Tout d’abord, le secteur d’activité de l’entreprise joue un rôle
important dans son développement (Dahlqvist et al., 2000). Dans son étude sur le
développement des start-up des nouvelles technologies de l’information et de la
communication (TIC), Redis (2007) montre que le positionnement dans un secteur spécifique
a une influence significative sur le montant du chiffre d’affaires, l’effectif de l’entreprise, les
montants levés auprès des investisseurs en capital risque, la rentabilité des entreprises ou
encore leur pérennité. De plus, la zone géographique dans laquelle se développe l’entreprise
est un critère important (Redis, 2007). Moati, Mazars, & Pouquet (2006) expliquent que « le
degré de munificence de l’environnement local (densité économique, niveau de revenu,
abondance des ressources cognitives…) apporte un soutien à la croissance des jeunes
entreprises » (p.2)8.
Enfin, la croissance revêt un caractère multidimensionnel (Boissin & Trometter, 2003;
Delmar, Davidsson, & Gartner, 2003; Mangematin et al., 2002) et peut être mesurée au
travers de multiples indicateurs non systématiquement corrélés. Dans une étude qui cherche à
mieux comprendre comment mesurer et caractériser le phénomène de la croissance,
Achtenhagen, Naldi, & Melin (2010) ont réalisé une revue de littérature concernant les
indicateurs les plus souvent utilisés. Ils montrent que sur cinquante-six articles publiés entre
1997 et 2008 et issus de quatre revues leaders en entrepreneuriat9, 40% utilisent le chiffre
d’affaires comme indicateur (Eisenhardt & Bird Schoonhoven, 1990; Toulouse & Bourdeau,
1994), 30% s’intéressent aux effectifs (Davidsson, 1989) et seulement 16% utilisent plusieurs
indicateurs simultanément. Certains auteurs s’intéressent par exemple à la fois aux ventes et à
l’emploi (Almus, 2002; Asquin & Chastand, 2009; Kolvereid, 1992). Pour Achtenhagen et al.
(2010), la plus grande limite de ces différentes études ne réside cependant pas dans
l’utilisation de tel ou tel critère de mesure mais plus dans le manque de justification de leur
utilisation. De plus, ils précisent qu’« une image encore moins encourageante émerge lorsque
l’on prend en compte les dates de publication des articles. […] Le pourcentage d’études sur la
croissance qui ne justifient pas leurs choix de mesure augmente avec le temps, à un taux plus
élevé que les études qui motivent et évaluent l’impact de leurs choix »10 (p.294). Ainsi, la
8
Ceci prend en compte à la fois la densité économique du territoire, le dynamisme du marché du travail, la compétence et la spécialisation des fournisseurs et
des clients, l’importance des débouchés ou encore la densité du réseau professionnel.
9
Entrepreneurship Theory and Practice, Journal of Business Venturing, Entrepreneurship and Regional Development et International Small Business Journal
1010
Traduit de l’anglais : « An even less encouraging picture emerges when we consider the articles’ publication date. […] The percentage of growth studies that
do not reflect their choice of measure increased over time, at a higher rate than those studies that motivate and evaluate the impact of their choices ».
7
justification du choix de l’indicateur semble primordiale pour étudier la croissance d’une
entreprise. En plus de cela, il semble également important de ne pas s’arrêter à l’utilisation
d’un seul indicateur. Des recherches se sont efforcées de croiser différents indicateurs de
croissance et de performance des start-up (Mangematin et al., 2002). Delmar et al. (2003)
soulignent que l’utilisation de plusieurs indicateurs est nécessaire pour capter l’hétérogénéité
de la notion de croissance. Dans un travail qui porte sur les entreprises suédoises de moins de
20 salariés, ils rappellent qu’il est important d’utiliser de multiples indicateurs comme les
actifs, l’emploi, la part de marché, les profits, les ventes ou encore « l’output » physique de
l’entreprise. En effet, une entreprise, et particulièrement une start-up, peut voir son chiffre
d’affaires ou ses actifs augmenter sans pour autant que son effectif ne se développe. Tout ceci
illustre bien le caractère multidimensionnel de la croissance et l’importance du fait « que les
recherches ultérieures s’attachent à mesurer la croissance au travers d’indicateurs multiples. »
(Janssen, 2005, p. 288). En particulier, Kouame (2012) propose d’appréhender la croissance
des jeunes entreprises innovantes françaises au travers de plusieurs indicateurs qui allient à la
fois les performances financières, la croissance économique et la performance en termes de
créations d’emplois (l’effectif, le bénéfice, l’actif, le chiffre d’affaires, l’excédent brut
d’exploitation, la valeur ajoutée, la capacité d’autofinancement, la productivité du capital
financier, le score de Conan et Holder, la rentabilité économique et la rentabilité financière).
Nous venons de montrer, à travers plusieurs aspects, que la croissance constitue un
phénomène complexe. De cette complexité résultent certaines difficultés qu’un dispositif
d’accompagnement peut aider à surmonter.
1.2
L’accompagnement comme soutien à la croissance des start-up
Comme expliqué précédemment, les jeunes entreprises de technologies innovantes ont à jouer
un rôle important dans le dynamisme économique d’un pays. Or, la complexité du processus
d’émergence et de développement d’une entreprise innovante nécessite souvent l’appui d’un
système d’accompagnement efficace (Ben Salah, Ben Salah, Belkacem, & Fayolle, 2009),
synonyme de pérennisation des sociétés accompagnées (Berger-Douce, 2005). Une étude
administrée au niveau européen souligne par exemple que le taux de mortalité des entreprises
est deux à quatre fois inférieur lorsque ces sociétés sont suivies par des incubateurs ou des
pépinières (CSES, 2002). « En effet, si de la qualité de l’entrepreneur dépend largement le
succès de l’entreprise, le meilleur des créateurs pourra difficilement s’imposer, s’il ne peut
mobiliser un ensemble de ressources » (Albert, Fayolle, & Marion, 1994, p. 100) : accès à
l’information, argent, logistique, savoirs faires de consultants, accès aux technologies et aux
8
marchés…. Et ce sont donc ces ressources que les systèmes d’accompagnement ont pour
mission d’apporter. De plus, l’isolement est souvent l’une des difficultés principales du
créateur d’entreprise ; or, un accompagnement suivi peut permettre de rompre cette spirale
d’isolement et donc de favoriser la motivation et l’efficacité du dirigeant pour le
développement de son entreprise (Messeghem & Sammut, 2010). Dans notre recherche,
l’accompagnement renvoie à un dispositif ayant pour but de favoriser la longévité des jeunes
entreprises, en permettant la mobilisation de soutiens financiers, stratégiques et commerciaux.
Au sens large, ce dispositif doit permettre de « saisir les diverses phases de développement
des jeunes entreprises au-delà de l’acte même de création » (Berger-Douce, 2005, p. 5). Pour
être efficace, cet accompagnement doit être « pertinent », ce qui impose de « dépasser la
logique actuelle fondée sur les seuls accès à l’information et à une formation standardisée »
(Sammut, 2003, p. 162). Il faut alors développer un accompagnement « ancré dans la durée »,
synonyme d’une relation étroite voir fusionnelle entre l’accompagnant et le dirigeant. La
formation du créateur doit être basée sur des interactions avec son accompagnant et celui-ci
ne doit pas se contenter de le former sur le savoir explicite de base : « Telle l’abeille qui
butine ici et là, l’accompagnant doit s’imprégner d’informations qu’il transformera, par son
savoir, en connaissance et qu’il retransmettra au créateur. Celui-ci, en l’intégrant, développera
ses compétences ou en acquerra d’autres » (Sammut, 2003, p. 157). Finalement, au travers
d’un processus de légitimation, ces structures d’accompagnement sont à la fois là pour offrir à
l’entreprise une notoriété importante dès la création (Berger-Douce, 2005) mais surtout
l’accès à un réseau social développé (Chabaud, Ehlinger, & Perret, 2003; Nosella & Grimaldi,
2009). Les incubateurs et les pépinières offrent par exemple à la fois l’accès à un réseau
interne (autres entreprises hébergées, gestionnaires de la structure, compétences internes) et à
un réseau externe (organismes financiers privés ou publics, consultants, chambres de
commerce et d’industrie, laboratoires de recherche, universités, organismes de subventions
etc.)(Chabaud et al., 2003).
Dans cette étude, nous nous intéressons spécifiquement aux systèmes portés par l’Etat et plus
précisément par le MESR. En effet, « les firmes de haute technologie sont dépendantes des
savoirs et connaissances techniques récentes et des opportunités de marché et ce savoir peut
plus facilement être acquis dans une structure ou une université active dans cette technologie
donnée »11(Feeser & Willard, 1989, p. 431). Le MESR, au travers du Concours et des
11
Traduit de l’anglais : «« high technology firms are dependent upon current knowledge of technical and market opportunities and this knowledge is more
likely to be acquired in a corporation or university active in a given technology »
9
incubateurs universitaires12, joue bien un rôle d’accompagnateur entrepreneurial puisqu’il
fournit les différents types de soutiens décrits ci-dessus tout au long du cycle de création et de
démarrage des jeunes entreprises de technologies innovantes. Tout d’abord, en plus d’offrir
des subventions financières, le Concours, « par la qualité de son expertise et sa réputation
d’excellence […] offre aux lauréats un label précieux pour la recherche de financements
complémentaires »13. Il agit bien comme accompagnant en fournissant un signal pour l’accès
à un réseau social plus développé que celui que pourrait avoir seul le créateur. Les
incubateurs, quant à eux, offrent un appui en matière de formation, de conseil et de recherche
de financement. Evidemment, ils sont aussi un signal positif pour la construction d’un
meilleur réseau et d’une notoriété plus importante. Enfin, ils jouent aussi un rôle
d’intermédiation, c'est-à-dire « d’introduction délibérée du processus entrepreneurial d’une
structure, ici l’incubateur, destinée à faciliter le rapprochement entre université et
entrepreneuriat » (Schmitt, Berger-Douce, & Bayad, 2004). On retrouve ici comme idée sousjacente l’objectif de transfert des technologies développées à l’université vers la sphère
économique.
2
Design de la recherche et caractérisation des jeunes entreprises innovantes
Le dispositif d’accompagnement déployé par le MESR, avec d’une part le Concours et d’autre
part les incubateurs, prend tout son sens étant donné la complexité qui caractérise le
phénomène de croissance des start-up. L’étude empirique qui suit est destinée à obtenir une
meilleure compréhension des caractéristiques des jeunes entreprises accompagnées par le
ministère, et éventuellement à pouvoir identifier certaines tendances communes.
2.1
2.1.1
Descriptif de l’étude
Constitution et description de l’échantillon
Notre population de base se compose de 2703 entreprises innovantes, toutes accompagnées
par le MESR soit dans le cadre du Concours, soit dans le cadre des incubateurs, soit dans les
deux dispositifs à la fois. Les incubateurs dont nous parlons ici sont ceux créés dans le cadre
de la loi sur l’innovation de 1999. Leur objectif est de « favoriser la diffusion d’innovations
en mettant à la disposition d’entreprises ou de personnes physiques des locaux, des
équipements, des matériels, la connaissance [et] le savoir-faire de la recherche publique »
12
Trente incubateurs sont aujourd’hui en activité, presque tous sont multisectoriels et leur mission est de favoriser la création d'entreprises innovantes à partir
des résultats de la recherche publique ou en liaison avec la recherche publique.
13
Source : http://cache.media.enseignementsuprecherche.gouv.fr/file/Fiches_pratiques_Innovation/08/9/concours_206089.pdf
10
(Marion, Philippart, & Verstraete, 2000, p. 116). Ainsi, ils ont un rôle de facilitateur, d’aide à
l’accès à des ressources et de diminution des risques. Pour être incubé, le projet de création
d’entreprise doit nécessairement être développé en collaboration avec un laboratoire
académique (universités, grandes écoles, organismes de recherche type CNRS, INSERM,
INRIA, CEMAGREF…). Le public d’entreprises lauréates du Concours est quant à lui plus
large car la collaboration avec le milieu académique n’est pas un critère de sélection14. Pour
participer, un projet doit porter sur une technologie innovante. « Dans le cadre du concours, il
s’agit d’un projet de développement d’un nouveau produit ou service préalablement à sa mise
sur le marché et qui nécessite pour l’entreprise en création une activité intense de recherche et
développement […]. Un projet de service innovant n’est éligible au concours que lorsque le
service est associé ou s’appuie sur une technologie innovante. »15 L’objectif est de détecter et
de faire émerger des projets de création d’entreprises innovantes en soutenant les plus
prometteurs grâce à une aide financière et à un accompagnement adapté. Les lauréats du
Concours « Emergence » peuvent bénéficier d’une subvention allant jusqu’à 45 000€ et ceux
du Concours « Création-Développement » peuvent obtenir jusqu’à 450 000€.
Notre population de base était donc composée de 2703 entreprises créées entre 1999 et 2012.
Parmi elles, seulement 1752 entreprises étaient renseignées dans la base de données Diane.
Une recherche documentaire a alors été effectuée s’agissant des 951 entreprises non
renseignées dans Diane et nous a conduit à identifier différents statuts (clôture pour
insuffisance d’actifs, jugement de clôture après cession, liquidation judiciaire, plan de
continuation, plan de sauvegarde, redressement judiciaire, entreprises radiées, entreprises
fermées mais pour lesquelles nous ne connaissons pas le motif de la défaillance et enfin,
entreprises qui ne publient pas leurs comptes). La synthèse de ces informations est contenue
dans le tableau 2.
14
15
Seuls 63 % des projets récompensés mettent en œuvre les résultats de la recherche publique.
Source : http://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/cid20549/foire-aux-questions-concours-national.html#q1
11
Tableau 2 : Situation des entreprises accompagnées par le MESR
Entreprises défaillantes
Clôture pour insuffisance d'actif (1)
178
Jugement de clôture après cession (1)
3
Liquidation judiciaire (1)
146
Plan de cession (1)
5
Plan de continuation (1)
7
Plan de sauvegarde (1)
3
Redressement judiciaire (1)
9
Entreprises radiées (2)
251
Fermées (on ne connait pas le motif) (2)
118
Sous-total
720
Entreprises en activité
Entreprises pour lesquelles on dispose d'informations financières dans Diane (3)
Entreprises pour lesquelles on ne dispose pas d'informations financières (3)
1525
458
Sous-total 1983
TOTAL 2703
On peut noter que 351 entreprises ont vraiment échoué (1). En ce qui concerne les 369 autres
entreprises fermées (2), nous ne sommes pour l’instant pas en mesure de distinguer celles qui
ont réellement échoué de celles qui ont par exemple été rachetées. Nous pouvons simplement
dire qu’elles n’existent plus. Nous sommes ensuite en présence de 1983 entreprises encore en
activité (3), ce qui porte à 73% le taux de pérennité de ces entreprises. Ceci est un résultat très
favorable pour ces entreprises accompagnées par le MESR puisque le taux moyen pour les
entreprises classiques est de 48% (Jourdaa, 2012). Parmi ces 1983 entreprises, il faut
distinguer :
-
1525 pour lesquelles nous disposons d’informations financières
-
et 458 pour lesquelles nous ne disposons pas d’informations financières et qui ne
publient donc apparemment par leurs comptes annuels.
La recherche décrite dans ce papier traite donc des 1525 entreprises pour lesquelles nous
disposions d’informations financières. Nous avons fait le choix d’étudier la situation des ces
entreprises après cinq années pleines d’existence puisque cette période est souvent considérée
comme un seuil critique pour les créations. En France, près de la moitié des entreprises ne
12
franchissent pas ce cap fatidique des cinq ans (INSEE)16. De plus, la base de données Diane
(version internet) fournit des données financières uniquement sur les dix dernières années.
Ainsi, nous avons décidé d’étudier les entreprises créées entre 2002 et 2006 avec pour année
de référence l’année N+5 (voir tableau 3).
Tableau 3 : Année de création des 1525 entreprises avec des données financières
Année de création Nombre d'entreprises créées
Année de référence pour notre étude
(N+5)
1999
35
2000
93
2001
95
2002
97
2007
2003
124
2008
2004
106
2009
2005
138
2010
2006
128
2011
2007
164
2008
173
2009
181
2010
151
2011
40
TOTAL
1525
Les critères que nous venons de présenter nous ont amenés à sélectionner 593 entreprises.
Malheureusement, pour certaines, nous ne disposions pas de toutes les données nécessaires et
une fois la base nettoyée des données manquantes, nous avons obtenu un échantillon de
254 sociétés sur lequel se base notre recherche.
2.1.2
Choix des variables et caractérisation de la croissance des jeunes entreprises
innovantes
Comme l’a illustré la revue de la littérature, les indicateurs de croissance de l’entreprise sont
variés mais les plus utilisés sont tout de même l’activité économique (avec les ventes, le
chiffre d’affaires) et les créations d’emploi. Il est possible d’intégrer d’autres variables
16
Source : http://www.france-stats.fr/Entreprise-taux-de-survie-des-entreprises.htm
13
comme la croissance du patrimoine de l’entreprise. Ce patrimoine peut être approché par la
valeur de l’actif de la société. La valeur des capitaux propres donne également une première
approche de la valeur patrimoniale pouvant revenir à l’actionnaire. Le montant du capital
social, les fonds propres et la dette financière sont quant à eux des indicateurs du mode de
financement de la croissance des actifs. En complément, des indicateurs de profitabilité
(soldes intermédiaires de gestion) et de rentabilité économique (par exemple le résultat
d’exploitation rapporté à l’actif net, RONA) ou financière (par exemple le résultat net ou
bénéfice rapporté aux capitaux propres, ROE) peuvent enfin être utilisés.
Cette recherche s’appuie sur la construction d’une base de données de différentes variables :
•
des variables qualitatives sur l’entreprise, notamment sociodémographiques
(incubation, participation au Concours, zone géographique de création, secteur
d’activité…) et sur le dirigeant (âge et sexe)
•
des variables quantitatives : six variables décrivent la taille de l’entreprise et son
mode de financement (chiffre d’affaires, effectif, actif net, capitaux propres, dettes
financière et primes d’émission ; nous donnons également la valeur du capital
social) ; quatre autres variables décrivent la performance de l’entreprise (deux
relatives à la profitabilité (résultat d’exploitation et bénéfice) et deux relatives à la
rentabilité (rentabilité économique et rentabilité financière). Nous présentons aussi
pour l’échantillon les valeurs de la valeur ajoutée et de l’excédent brut
d’exploitation.
2.2
Analyse de l’échantillon et discussion des résultats
Nous allons tout d’abord procéder à une description globale de l’échantillon. Nous proposons
ensuite de faire un focus sur les deux classes extrêmes à partir de la répartition des entreprises
en fonction du chiffre d’affaires, c’est-à-dire les 20% d’entreprises qui n’ont pas décollé ou
qui connaissent un cycle de croissance long et les 20% qui ont généré le chiffre d’affaires le
plus élevé en N+5.
2.2.1
Le caractère atypique des informations comptables des jeunes entreprises de
technologies innovantes
Les données de l’échantillon (année N+5) sont présentées dans l’annexe 117. La dispersion des
effectifs a nécessité de passer par une décomposition en cinq classes regroupant chacune 20%
17
Tableau de synthèse des 5 classes ; 5x20% des effectifs
14
des effectifs sur la base de leur chiffre d’affaires. Pour chaque entreprise figurent les valeurs
des 11 autres indicateurs (minimum, maximum, moyenne et médiane).
Globalement, ces résultats amènent à souligner que les jeunes entreprises innovantes ne
connaissent pas une croissance fulgurante au bout de six exercices (5 années pleines). En
effet, comme le montre l’annexe 1, les classes 1 à 4 qui regroupent 80% de l’échantillon ont
un chiffre d’affaires de 0 à 732 K€ après 6 exercices (N+5). La dispersion intra-classe est
faible hormis pour la classe 5 (entreprises avec la plus forte croissance). Les classes 1 à 4 ont
aussi un résultat d’exploitation négatif en valeur moyenne ou en valeur médiane avec une plus
forte dispersion (écart médiane et moyenne). Les valeurs de l’actif notamment pour les classes
1 à 4 montrent que ce n’est pas nécessairement dans les classes avec la plus faible activité
(classe 1) que l’actif est le plus bas. Ce cas de figure est fréquemment rencontré lorsqu’on est
en présence de start-up qui sont sur des cycles longs de recherche-développement comme
c’est par exemple le cas dans le secteur des biotechnologies.
2.2.2
Les 20% d’entreprises au chiffre d’affaires le plus faible en N+5 (classe 1)
Il apparait que la composition de la classe 1 est proche de la composition de l’échantillon
global concernant l’année de création (graphique 1), avec néanmoins une légère
surreprésentation des entreprises incubées (graphique 2) ainsi que des entreprises locales et
nationales (versus internationales) (graphique 3). Cette faiblesse des entreprises
internationales est logique puisque ces sociétés n’ont pas encore décollé. Cette information
permet de valider la qualité et la cohérence des informations de la base de données « Diane ».
Sur le plan de la zone géographique (annexe 2), notons que les régions Rhône-Alpes et
PACA18 sont surreprésentées avec respectivement 11 et 6 entreprises. La région Ile de France
est sous représentée avec 9 entreprises. Il est également intéressant de noter que la classe 1 est
proche de l’échantillon global en ce qui concerne le sexe des dirigeants (seulement 10% sont
des femmes)(graphique 4). Enfin, les dirigeants de plus de 55 ans sont légèrement
surreprésentés dans la classe 1 (27% contre 20% dans l’échantillon global) (graphique 5).
18
Provence-Alpes-Côte-D’azur
15
Graphique 1 : Composition de la classe 1 – Date de création
Nombre d'entreprises
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
2002
2003
2004
2005
2006
Echantillon global
19%
26%
22%
26%
7%
Classe 1
14%
20%
33%
27%
6%
Graphique 2 : Composition de la classe 1 – Concours et Incubateur
Nombre d'entreprises
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Concours
Incubateur
Concours
et
Incubateur
Echantillon global
10%
37%
42%
Classe 1
12%
43%
45%
Graphique 3 : Composition de la classe 1 – Marché
Nombre d'entrepr(ises
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Local
National
International
Echantillon global
22%
58%
20%
Classe 1
29%
67%
4%
Graphique 4 : Composition de la classe 1 – Sexe du dirigeant
Nombre d'entrepr(ises
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Hommes
Femmes
Sans info
Enchantillon global
86%
9%
5%
Classe 1
90%
8%
2%
16
Graphique 5 : Composition de la classe 1 – Age du dirigeant
40%
35%
Nombre d'entreprises
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
-35 ans
35-45
ans
45-55
ans
55-65
ans
+ 65
ans
Sans
info
Echantillon global
5%
33%
33%
13%
7%
8%
Classe 1
4%
31%
31%
14%
14%
6%
Rappelons que la classe 1 concentre les entreprises qui n’ont pratiquement pas de chiffre
d’affaires après 6 exercices (N+5) (tableau 4). Cette quasi absence d’activité n’est pas
nécessairement un échec. Si tel était le cas, ces entreprises auraient disparu. Il est davantage
probable que le processus de lancement des activités soit plus long ou ait pris du retard depuis
l’immatriculation, forme de mise en sommeil. En effet, certains secteurs nécessitent un
processus long de mise sur le marché, comme par exemple dans les biotechnologies avec des
contextes d’innovation de rupture et/ou dans le cadre de d’introduction de nouveaux
médicaments (Autorisation de Mise sur le Marché, AMM).
Tableau 4 : Taille des 51 entreprises les plus petites (classe 1)
Chiffres
Capitaux
d'affaires (en M€)
propres (en M€)
Total Actif (en M€)
Total
Emploi19
dettes financières
(effectif moyen)
(en M€)
0,050-0,075
14
27%
3-4,4
2
4%
4,5-5
2
4%
0,6-1,1
5
10%
0
25
49%
0,02-0,050
11
22%
1-3
5
10%
2-4,5
7
14%
0,2-0,6
11
22%
1-5
12
24%
0-0,020
26
51%
0,3-0,7
6
12%
0,750-2
12
24%
0,1-0,2
8
16%
6-10
3
6%
0,14-0,24
10
20%
0,1-0,750
14
27%
0,02-0,1
6
12%
>10
6
11%
0-0,14
15
29%
0,05-0,1
5
10%
0-0,1
21
41%
n.d.
5
10%
négatif
13
25%
0-0,05
11
22%
51
100%
51
100%
Total
51
100%
Total
Total
Total
51 100%
Total
51
(1) Les bornes des classes ne sont pas nécessairement continues afin de gagner en précision
19
L’indicateur concernant l’emploi est à prendre avec précaution. En effet, l’information n’est pas toujours renseignée de manière totalement fiable dans la base
de données Diane et quand l’information est transmise dans les déclarations fiscales, il s’agit rarement de l’effectif moyen mais plutôt au 31 décembre. De plus, il
n’intègre que les emplois directs dans l’entreprise et omet les emplois extérieurs dans le cadre de recours à des intérimaires. Il ne prend pas non plus en compte
les emplois indirects chez les fournisseurs notamment du fait d’une stratégie d’externalisation.
17
100%
De plus, le tableau 4 amène à souligner que les cinq dimensions de la taille (Chiffre d’affaires,
Capitaux propres, Total Actif, Total dettes financières, Effectif) ne sont pas nécessairement
corrélées. Malgré l’absence de chiffre d’affaires, près de 20% des entreprises ont un actif
supérieur à 2M€. Les chiffres recensés au niveau de l’actif s’expliquent probablement par le
fait que les entreprises de la classe 1, alors qu’elles n’ont toujours quasiment pas d’activité six
ans après leur création, financent leur activité en partie par de la dette financière mais surtout
par du financement externe (actionnaires). L’étude des primes d’émissions qui sont un
indicateur d’augmentation de capital auprès des actionnaires permet de confirmer ce point. En
effet, le montant moyen des primes d’émission de la classe 1 est de 730 000 €, ce qui est
largement supérieur à la moyenne de l’échantillon global qui est de 567 000 €. De plus, ces
primes d’émissions représentent plus de 80% du montant de l’actif de ces entreprises. Notons
que l’entreprise qui a l’actif le plus important dans cette classe 1 (5,4M€) et qui a 14 salariés
ne fait pas de chiffre d’affaires et perd un million d’euros. Appartenant au secteur de la
biotechnologie, elle est quasi exclusivement financée par les fonds propres des actionnaires
(tours de table) puisque le montant de ses primes d’émission s’élève à près de 6,6 M€. Ces
capitaux sont destinés à payer les charges de l’entreprise dans l’attente de la preuve du
concept (rupture technologie) : il s’agit du « cash burnt ». Au bout de 10 ans (2011), on
constate que cette entreprise ne fait toujours quasiment pas de chiffre d’affaires et réalise des
pertes générant des capitaux propres négatif. C’est dire si dans ce secteur les informations
comptables et financières (notamment historiques) sont d’une faible portée pour aider
l’investisseur dans ses choix.
On remarquera pour les deux premières lignes du tableau 5 ci-dessous que des entreprises
semblent avoir des taux de rentabilité financière élevés, qui représentent de 20% à 13 fois les
fonds propres. Nous avons deux cas de figure :
•
Des entreprises avec de très faibles capitaux propres et de très faibles bénéfices en
valeur absolue (moins de 10 000 euros) mais le taux de rentabilité financière peut-être
élevé.
•
Des entreprises qui ont des pertes d’exploitation mais ont des subventions et/ou des
produits exceptionnels et/ou du Crédit Impôt Recherche.
Deux entreprises ont un bénéfice significatif (plus de 100 K€) : pour l’une, il est lié à un
important produit exceptionnel ; pour l’autre, il s’agit d’un bénéfice issu à 50% des produits
exceptionnels et à 50% du Crédit Impôt Recherche (CIR). Une entreprise peut ainsi avoir été
18
constituée avec peu de capitaux propres, faire des pertes d’exploitation avec une absence de
chiffre d’affaires mais avoir un bénéfice relativement élevé du fait du CIR.
Tableau 5 : Performance des 51 entreprises les plus petites (classe 1)
Résultat
d'exploitation (en
M€)
0,07
Bénéfice
Taux de rentabilité
Taux de rentabilité
(en M€)
économique (en %)
financière (en %)
1
2% 0,03-0,1
6
12% 15-40%
5
10% 100%-*13
3
6%
0-0,02
11
22% 0,01-0,02
9
18% -2%-6%
8
16% 23%-58%
8
16%
-01-0
17
33% 0
6
12% -30%--7%
10
20% 0-7%
5
10%
23
45% -50%-0
13
25%
10% *-2--50%
13
25%
9
18%
51
100%
-0,150-0,8-0,1
17
-2-1
5
-80%--
33% 0,02
14
27% 30%
10% -0,6-0,15
11
22% -18--80%
-1,5-1
Total
51
100%
Total
5
10%
51
100%
5
*-75-*-2
Total
51
100%
Total
(1) Les bornes des classes ne sont pas nécessairement continues afin de gagner en précision
2.2.3
Les 20% d’entreprises au chiffre d’affaires le plus élevé en N+5 (classe 5)
La composition de la classe 5 est proche de la population en termes de date de création et de
participation au Concours et/ou incubation. Certes, il y a une légère surreprésentation des
entreprises issues du concours versus des incubateurs, mais il serait probablement excessif
d’en conclure que l’accompagnement des incubateurs est moins efficace en matière de
croissance des jeunes entreprises innovantes, car 1/ L’écart n’est que de quelques unités ; 2/
Les incubateurs ont vocation à porter les entreprises innovantes technologiques et non
technologiques alors que le concours ne sélectionne que des projets innovants
technologiques ; 3/ La part des entreprises incubées et lauréates du concours est proche de
l’échantillon dans son ensemble.
Nous pouvons donc conclure à une relativement faible discrimination des performances en
termes de chiffre d’affaires selon que la création d’entreprise soit passée par un incubateur
versus le concours (graphique 6). De même, l’année de création n’est pas discriminant
(graphique 7).
19
Graphique 6 : Composition de la classe 5 – Concours et Incubateur
Nombre d'entreprises
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Concours
Incubateur
Concours et
Incubateur
Echantillon globale
22%
37%
42%
Classe 5
30%
26%
44%
Graphique 7 : Composition de la classe 5 – Date de création
Nombre d'entreprises
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
2002
2003
2004
2005
2006
Echantillon global
19%
26%
22%
26%
7%
Classe 5
22%
24%
18%
30%
6%
En ce qui concerne le sexe des dirigeants (graphique 8), on constate une légère
surreprésentation des femmes dans la classe 5 (12%) par rapport à la classe 1 (8%) et à
l’échantillon total (9%). Même si ces différences sont faibles, ceci tendrait à aller à l’encontre
d’une partie de la littérature selon laquelle les entreprises dirigées par des femmes seraient de
plus petite taille et moins performantes que celles de leurs homologues masculins (Bosma,
Van Praag, Thurik, & De Wit, 2004; Cooper et al., 1994; Du Rietz & Henrekson, 2000;
Janssen, 2011).
Graphique 8 : Composition de la classe 5 – Sexe du dirigeant
Nombre d'entrepr(ises
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Hommes
Femmes
Sans info
Enchantillon global
86%
9%
5%
Classe 5
82%
12%
6%
20
Sur le plan de la zone géographique couverte, des divergences importantes peuvent être
notées (graphique 9). La prépondérance d’entreprises évoluant sur un marché international
(52% pour la classe 5 versus 20% pour l’échantillon) est logique puisqu’il s’agit des
entreprises les plus importantes avec la plus forte croissance. Enfin, 14 des 50 entreprises sont
issues d’Ile de France ; 5 de Bretagne ; 5 des Pays de Loire ; 5 de PACA ; 4 de Rhône Alpes
et 4 de Midi-Pyrénées (annexe 3). 6 des 10 premières entreprises sont d’Ile de France.
Graphique 9 : Composition de la classe 5 – Marché
70%
Nombre d'entreprises
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Local
National
International
Echantillon global
22%
58%
20%
Classe 5
6%
42%
52%
Il est finalement important de noter une sous représentation des dirigeants de plus de 55 ans
dans la classe 5 (graphique 10). Seulement 12% sont dans cette tranche d’âge alors qu’ils
représentaient 28% dans la classe 1 et 20% dans l’échantillon global. Les entreprises les plus
dynamiques semblent donc être le plus souvent dirigées par de jeunes entrepreneurs.
Graphique 10 : Composition de la classe 5 – Age du dirigeant
Nombre d'entrepr(ises
45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
- 35 ans
35-45 ans
45-55 ans
55-65 ans
+ 65 ans
Sans info
Enchantillon global
2%
33%
33%
13%
7%
8%
Classe 5
4%
34%
42%
10%
2%
8%
Concernant la taille de l’entreprise, la classe 5 regroupe les 20% d’entreprises avec les plus
forts chiffre d’affaires en valeur absolue (tableau 6).
21
Tableau 6 : Taille des 50 entreprises les plus grandes (classe 5)
Chiffres
Capitaux
d'affaires (en M€)
propres (en M€)
+17
1
7,5-17
8
2% 20
Total Actif (en M€)
Total
Emploi
dettes
(effectif moyen)
financières (en M€)
1
2% 42
1
2% 14
1
2%
0
20
40%
16% 7
1
2% 7-10
4
8% 1-1,5
5
10%
1-5
4
8%
6
12% 5-7
4
8% 0,4-1
10
20%
6-10
5
10%
9
18%
>10
21
42%
100% Total 50
100%
2-4
10
20% 3-4
1-2
18
36% 0,5-3
19
38% 2-5
18
36% 0,2-0,4
0,7-1
13
26% 0-0,5
20
40% 1-2
11
22% 0,05--0,2
12
24%
12
24% 0 à 0,05
13
26%
négatif
Total
50
100%
Total
3
50
6% 0,3-1
100%
Total
50
100%
Total
50
(1) Les bornes des classes ne sont pas nécessairement continues afin de gagner en précision
On remarquera qu’à la fin du sixième exercice (N+5), plus de 80% ne dépassent pas les 2M€
de ventes annuelles ou seulement près de 20% ont un chiffre d’affaires au-dessus de 2M€.
Ramenées à l’ensemble de l’échantillon, moins de 4% des jeunes entreprises de technologies
innovantes accompagnées par le MESR ont un profil de start-up avec plus de 2M€ en N+5.
Les cinq dimensions décrites dans le tableau 6 sont fortement corrélées. Parmi les 20
entreprises qui ont créé le plus d’emplois à N+5 (de 17 à 81), 15 entreprises (75%)
appartiennent à la classe 5 (plus forte génération de chiffre d’affaires sur 6 exercices). Cette
corrélation n’est pas totalement tautologique : le coefficient de corrélation est plus faible pour
la dette financière. Sur les 10 premières entreprises par la taille du chiffre d’affaires : 6 sont
issus d’incubateurs, 2 d’incubateurs et du concours et 2 du seul concours. Enfin, nous
remarquons que les entreprises de la classe 5 se financent de manière importante par des
augmentations de capital. Toutefois, comme nous l’avons dit précédemment, les entreprises
de la classe 1 ont aussi recours à ce mode de financement. En effet, si le montant moyen des
primes d’émission de la classe 5 est de 1,2M€ (alors qu’il est de 730 000€ pour les entreprises
de la classe 1), il ne représente que 34% du montant de leur actif moyen alors que ce chiffre
s’élève à 81% pour les sociétés de la classe 1. En d’autres mots, ce ne sont pas les entreprises
à la plus forte croissance qui sont les plus dépendantes du financement par ouverture de
capital.
Parmi les 50 entreprises, nous identifions une très belle réussite. En N+5, l’entreprise a des
ventes de 17M€, un actif de 42M€ financé pour partie par 20M€ de capitaux propres et 17 M€
de dettes financières et compte 70 salariés. On remarquera que cette entreprise qui a la taille la
plus importante est financée pratiquement autant par dettes que fonds propres. Ce mode de
22
financement va à l’encontre du financement essentiellement par des actionnaires pour un
projet à risque. De surcroît, les fonds propres ne proviennent que marginalement des
actionnaires mais surtout du bénéfice de l’entreprise (16 M€ sur les deux derniers exercices
étudiés).
En matière de performance (tableau 7), il est possible de distinguer les six premières
entreprises par un résultat d’exploitation supérieur à 1M€. Quatre des six premières par le
résultat d’exploitation figurent aussi dans les six premières par le chiffre d’affaires. La
sixième entreprise par le résultat d’exploitation est 18ème par le chiffre d’affaires. La situation
est la même pour le bénéfice.
Tableau 7 : Performance des 50 entreprises les plus grandes (classe 5)
Résultat
Bénéfice(en M€)
d'exploitation
(en M€)
Taux de rentabilité
Taux de rentabilité
économique(en %)
financière(en %)
6
1
2% 7
1
2% 30-50%
4
8% 50-70%
4
8%
1-3
5
10% 1-2
4
8% 20-30%
5
10% 40-50%
4
8%
0-0,5
25
50% 0,3-1
8
16% 8-20%
15
30% 30-40%
12
24%
-1-0
13
26% 0-0,3
21
42% 0-2%
9
18% 15-30%
6
12%
-4-1
6
12% -0,7-0
12
24% -30%-0
22% 0-7%
8
16%
16
32%
50
100%
-4-2
Total
50
100%
Total
4
50
8% -1,3-30%
100%
Total
11
6
50
12% *-5-0%
100%
Total
(1) Les bornes des classes ne sont pas nécessairement continues afin de gagner en précision
Dans cette classe, 40% des entreprises ont des taux de rentabilité financière de plus de 30%,
c’est-à-dire en phase avec les exigences des capital-risqueurs. 12% ont des forts taux de
rentabilité financière (entre 15 et 30%) mais 48% des entreprises de cette classe à la plus forte
croissance ont des taux de rentabilité financière faibles ou négatifs.
Nous retrouvons le cas unique de l’entreprise qui a de très belles performances tout en ayant
connu une très forte croissance. Elle a de loin les meilleures performances en valeur absolue
avec en N+5 un taux de rentabilité économique de 30% et un taux de rentabilité financière de
30% également.
Finalement, il apparaît que la trajectoire de croissance des start-up n’est pas homogène. Le
cycle de croissance est plus long dans certains contextes notamment sectoriels. En effet,
23
l’annexe 4 montre la prépondérance des entreprises de R&D20 (en biotechnologie ou sciences
physiques et naturelles) dans la classe 1 alors que les entreprises informatiques et de
commerce sont prépondérantes dans la classe 5. Les anticipations des investisseurs sont
nécessairement différenciées par secteur. Ainsi, dans les activités de R&D de biotechnologies
ou de sciences physiques et naturelles, il sera difficile de sortir au bout de 7 ans pour les
investisseurs.
CONCLUSION
Cette recherche a permis de réaliser un premier état des lieux, une première description de la
situation d’une partie des start-up accompagnées par le MESR dans le cadre du Concours
et/ou des incubateurs. Nous travaillons actuellement à rechercher les informations qui nous
manquent encore pour obtenir une base de données plus complète. Néanmoins, ce papier
permet déjà d’obtenir des premiers résultats.
Tout d’abord, dans la lignée des travaux sur la croissance centrés sur le chiffre d’affaires et
l’emploi (Achtenhagen et al., 2010), force est de constater que ces indicateurs restent
fondamentaux comme l’illustre le descriptif de la classe 5 où l’on trouve les entreprises en
hyper-croissance (Chanut-Guieu & Guieu, 2010). Néanmoins, dans la continuité des travaux
de Mangematin et al. (2002), Delmar et al. (2003) ou Kouame (2012), cette recherche
souligne l’importance d’utiliser d’autres indicateurs pour saisir la diversité des trajectoires de
croissance. Dans la classe 1 par exemple, certaines caractéristiques des entreprises ont une
importance majeure : cycle long d’émergence d’activité de R&D de biotechnologie ou
sciences physiques et naturelles (effet d’environnement, Dahlqvist et al. (2000)), quasi
absence d’activité mais certaines ont un bénéfice lié au crédit impôt-recherche avec un actif
important financé par des capitaux propres et des levées de capitaux (poids des primes
d’émission). Cependant, il s’agit ici d’une étude descriptive et des analyses plus approfondies
devront par la suite être menées. Elles permettront, à l’aide de méthodes mathématiques et
statistiques plus développées, de mieux comprendre quels indicateurs caractérisent réellement
la croissance des jeunes entreprises innovantes accompagnées par le MESR.
Ensuite, corroborant une partie de la littérature sur le sujet, nous constatons que ces
entreprises semblent bénéficier des effets de l’accompagnement avec de bons résultats de
survie sur des activités risquées. Au-delà du strict accompagnement (Sammut, 2003) d’un
incubateur, être lauréat du Concours semble être un véritable signal qui donne notoriété
20
Recherche et Développement
24
(Berger-Douce, 2005) ou accès à des réseaux sociaux (Chabaud et al., 2003). Ces derniers
éléments participeraient ainsi à la pérennité des entreprises. Toutefois, dans cette recherche, la
comparaison des taux de pérennité a été réalisée grâce à des chiffres portant sur l’ensemble
des entreprises françaises. Il serait donc intéressant de poursuivre ce travail en réalisant une
étude comparative entre des jeunes entreprises innovantes accompagnées par le MESR et le
même type de sociétés qui n’ont pas été accompagnées. Enfin une dernière piste de recherche
serait de réaliser une étude qualitative sur un échantillon d’entreprises suivies par le MESR.
Ceci permettrait notamment de dresser un panorama plus approfondi des apports de ce type
d’accompagnement.
25
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28
ANNEXES
Annexe 1 : Tableau de synthèse des cinq classes (base chiffre d’affaires ; 5x20% de l’effectif total de 254 entreprises)
Chiffre
d'affaires
Valeur
ajoutée
EBE
Résultat
d'exploitation
Bénéfice
Total
Actif
Capital
social
Capitaux
propres
Dette financière
Rentabilité économique
Rentabilité financière
0
-1 166
-1 873
-2 089
-1 589
2
1
-708
0
-18,15
-75,84
Maximum
74
531
76
70
112
5 411
950
4 457
1 124
0,41
13,17
Moyenne
26
-60
-216
-286
-211
904
141
375
172
-0,68
-3,43
Médiane
17
-2
-61
-90
-38
439
60
51
64
-0,34
-0,28
Minimum
75
-298
-701
-911
-846
16
1
-839
-23
-1,25
-29,71
Maximum
202
371
144
49
82
1 386
1 100
558
1 325
0,67
1,52
Moyenne
130
45
-82
-107
-71
349
121
98
94
-0,21
-1,46
Médiane
120
59
-10
-28
-6
258
48
91
25
-0,12
-0,06
Classe 1
Minimum
Classe 2
Classe 3
Minimum
209
-821
-2 148
-2 250
-2 133
93
5
-547
0
-1,25
-4,4
Maximum
357
573
316
138
153
7 000
964
5 892
1 107
0,67
122,33
Moyenne
283
126
-114
-155
-88
745
136
315
157
-0,13
2,13
Médiane
287
166
3
-20
9
395
60
126
65
-0,05
0,02
Classe 4
Minimum
360
-1 215
-2 640
-2 639
-2 401
212
7
-1 761
0
-1,71
-5,73
Maximum
732
694
232
273
361
3 846
1 087
1 939
2 090
0,45
0,77
Moyenne
518
208
-161
-203
-127
1 059
208
415
224
-0,12
-0,27
Médiane
496
257
20
-35
21
738
95
330
89
-0,07
0,08
Minimum
739
-574
-112
-3 639
-3 445
358
8
-2 044
0
-1,34
-4,95
Maximum
17737
7 250
2 021
6 357
6 837
42 410
2 710
20 920
14 605
0,52
0,70
Moyenne
2 552
1 148
-33
10
89
3 417
313
1 589
597
-0,03
0,12
Médiane
Moyenne
totale
Médiane
totale
1 536
664
98
66
100
2 097
111
626
192
0,02
0,17
695
290
-121
-149
-82
1 286
183
554
247
-0,24
-0,63
285
127
-7
-28
4
589
73
183
74
-0,08
0,008
Classe 5
29
Annexe 2 : Zone géographique – Concours et Incubateur – Classe 1
Classe 1
Région Concours et Incubateur
Aquitaine
Auvergne
Bretagne
Centre
Champagne-Ardenne
Franche-Comté
Haute Normandie
Ile de France
Languedoc
Limousin
Midi-Pyrénées
Nord Pas de Calais
Pays de la Loire
PACA
Picardie
Rhône-Alpes
TOTAL
Nombre d'entreprises
3
1
3
1
1
1
1
9
2
3
3
2
3
6
1
11
51
Annexe 3 : Zone géographique – Concours et Incubateur – Classe 5
Classe 5
Région Concours et Incubateur
Alsace
Aquitaine
Bretagne
Corse
Franche-Comté
Ile de France
Languedoc
Limousin
Midi-Pyrénées
Nord Pas de Calais
Pays de la Loire
PACA
Rhône-Alpes
TOTAL
Nombre d'entreprises
2
3
5
1
1
14
3
2
4
1
5
5
4
50
30
Annexe 4 : Primes d’émission pour les 5 classes
TOTAL
Nombre
Prime d'émission n+5 en k€ d'entreprises
Classe 1
Nombre
d'entreprises
%
Classe 2
Nombre
d'entreprises
%
Classe 3
Nombre
d'entreprises
%
%
Classe 4
Nombre
d'entreprises
0
158
62%
29
57%
38
75%
35
69%
31
<200
33
13%
4
8%
5
10%
6
12%
10
<1000
33
13%
10
20%
6
12%
6
12%
5
>1000
30
12%
8
16%
2
4%
4
8%
5
TOTAL
254
100%
51
100%
51
100%
51 100%
51
Classe 5
Nombre
%
d'entreprises
25
61%
8
20%
6
10%
11
10%
100%
50
Moyenne des primes en k€
567
730
124
384
449
1158
Médiane des primes en k€
0
0
0
0
0
1
%
49%
16%
12%
22%
98%
Annexe 5 : Secteurs d’activité par classe
TOTAL
Secteur d'activité
R&D (Biotechnologie)
Nombre
Classe 1
%
Nombre
Classe 2
%
Nombre
Classe 3
%
Nombre
Classe 4
%
Nombre
Classe 5
%
Nombre
%
26
10%
7
14%
6
12%
4
8%
6
12%
5
10%
R&D (Sciences physiques et naturelles)
34
13%
12
24%
4
8%
5
10%
5
10%
6
12%
Ingénierie et analyses techniques
37
15%
2
4%
12
24%
9
18%
10
20%
4
8%
Informatique
64
25%
11
22%
8
16%
12
24%
16
31%
16
31%
Industrie Manufacturière (chimie, électrique,
transport…)
Edition de logiciel
29
11%
7
14%
7
14%
4
8%
8
16%
4
8%
20
8%
3
6%
2
4%
6
12%
3
6%
6
12%
Conseil
6
2%
1
2%
2
4%
3
6%
0
0%
0
0%
Commerce
10
4%
2
4%
1
2%
3
6%
0
0%
4
8%
Autre
28
11%
6
12%
9
18%
5
10%
3
6%
5
10%
TOTAL
254 100%
51 100%
51 100%
51 100%
51 100%
50 100%
31