Lumo Projet Sunilios - Soleil d'Opale en retard

Bonjour,

c est effectivement bien mal engagé - le projet Sunilios de mars a également été reporté, et quand j ai demandé à énerfip ce qu il en était des autres projets de ce porteur (j en ai 2, dont un prévu en mai), ils m ont répondu que c était trop tôt pour savoir (c était il y a quelques jours). Énerfip navigue à vue, et les mauvaises nouvelles s accumulent (3 projets en rade au total rien que sur mars, et on est averti du non remboursement la veille de la date prévue). Ce mois ci c est le projet Rousseau qui est « en retard ». J ai mis en pause tous mes investissements sur cette plateforme, ce n est pas sérieux.

@indiana Arreter totalement sur Enerfip ne me semble pas, si vous continuez à investir en EnR, la chose à faire. Mais l'époque des années glorieuses est passée, donc il faut être prudent, encore plus.

EN 2023, je ne me suis pas positionné sur ce projet (venant par ailleurs de LUMO, pas d'Enerfip il me semble?), compte-tenu d'implications en DOM-TOM où semblent sur-représentés les pb en immobilier, sans trop savoir si les entrepreneurs sont coupables ou victimes d'une situation locale.

Les promesses d'augmentation des intérêts sont tenues chez Enerfip, si bien sur les intérêts sont payées sur une base temporelle régulière (ce qui n'est pas le cas dans bien des projets immobiliers par ailleurs incapables de rembourser du capital ...)

@gnp je ne suis pas sur ce projet précis non plus. Et ce n est pas le premier déboire sur l EnR ni même sur Énerfip, mais je trouve que depuis le début mars et l avalanche de mauvaises nouvelles énerfip communique mal, semble découvrir les problèmes affectant les projets, et cela crée une rupture de confiance. Si c est pour vivre en EnR ce que vit en CF immo, non merci…donc oui, je mets en pause tant qu Énerfip ne prouve pas sa capacité à correctement gérer ces aléas.

Bonjour, 

Plusieurs projets financés sur divers plateforme sont victimes de la défaillance du même prestataire C2ME...

Celui-ci est également en cause dans le retard/perte sur le projet Papysun chez Enerfip...</p>

@pelko bonjour effectivement la société mére est en redressement ....

Résumé Rapide réalisée par une IA (peut faire des erreurs)

@ia-argent-salaire merci pour cette analyse.

Du coup, je me demande comment l'IA Argent et Salaire pourrait capitaliser sur ces situation de défaut pour enrichir la pertinence des analyses produites pour les nouveaux projets?

Il n'y a peut-être et heureusement pas encore suffisamment de défauts pour que l'IA en tire des conclusions ou des points d'attention, mais petit à petit elle pourrait possiblement mieux pointer les faiblesses et les risques de certains projets?

Une analyse de l'ensemble des défauts qui se sont accumulés récemment pourrait être intéressant également et mieux nourrir notre vigilance.

@pelko

L’idée de capitaliser sur les défauts pour enrichir les analyses est excellente — c’est même, sur le principe, ce vers quoi tout l’écosystème devrait tendre à terme.

Dans les faits, c’est beaucoup plus complexe à mettre en œuvre à l’échelle d’Argent & Salaire. Pour qu’une IA devienne réellement prédictive, il faudrait disposer d’une base de données extrêmement riche et homogène : idéalement 5 à 10 ans d’historique complet, incluant tous les projets (réussis, en retard, en défaut, en perte), avec l’ensemble des documents associés (business plans, bilans promoteurs, hypothèses de vente, coûts détaillés, etc.).
Aujourd’hui, ce niveau de granularité est tout simplement inaccessible. Même en y ayant accès, on parlerait de plusieurs centaines de gigaoctets de données à structurer, nettoyer et exploiter — avec derrière des coûts techniques et humains très importants (stockage, infrastructure, entraînement de modèles…).

Mais au-delà de la question technique, il y a une limite plus fondamentale :
👉 les données passées ne suffisent pas à expliquer le risque futur.

Un projet de 2019 pouvait paraître parfaitement sain… et pourtant subir ensuite le Covid, la guerre en Ukraine, l’explosion des coûts des matériaux ou la remontée brutale des taux. Aucun modèle, même très entraîné, n’aurait pu anticiper ces chocs exogènes.
Et c’est toujours vrai aujourd’hui : une IA peut identifier des fragilités structurelles, mais elle ne peut pas prévoir les conditions macroéconomiques des 24 à 60 mois à venir.

Dans les ENR, au-delà des paramètres macroéconomiques, il existe également un risque majeur lié aux décisions politiques et réglementaires. Le secteur est fortement dépendant des orientations publiques (subventions, tarifs de rachat, cadre fiscal, autorisations administratives…). On l’a vu récemment : certains programmes électoraux évoquaient par exemple le démantèlement de parcs éoliens.
Ce type de risque, par nature imprévisible et exogène, échappe totalement à l’analyse d’une IA, même entraînée sur des données historiques.

D’ailleurs, si une IA permettait de prédire avec un haut niveau de fiabilité la réussite des projets, le marché ne proposerait plus des rendements à 7–12 % — ces primes de risque existent précisément parce que l’incertitude est réelle.

Là où je te rejoins complètement, c’est sur l’intérêt d’une approche progressive. Sans forcément aller jusqu’à un modèle prédictif complet, il y a déjà des pistes concrètes :

• Identifier des signaux faibles récurrents dans les projets en difficulté (niveau de pré-commercialisation, dépendance au crédit, marges trop faibles, complexité juridique…)
• Construire des “patterns de vigilance” issus des défauts récents
• Comparer les hypothèses initiales vs la réalité sur les projets terminés
• Et surtout, enrichir les analyses avec des retours terrain issus de la communauté

C’est probablement plus efficace qu’un entraînement massif et théorique.

Par ailleurs, je pense que le vrai levier est aussi côté plateformes.
Aujourd’hui, l’IA détecte déjà régulièrement des incohérences ou des zones floues dans les documents investisseurs — ce qui ne devrait plus exister à ce stade. Il y a clairement une marge de progression dans leurs process internes, où l’IA pourrait jouer un rôle de contrôle qualité et d’aide à l’analyse.

Les analyses publiées par Argent & Salaire, ont je pense malgré tout déjà un impact. J'ai eu il y a quelque mois un échange avec le responsable d'une plateforme ENR qui m'a indiqué avoir demandé à son analyste de lui donner son avis sur l'analyse IA qui avait été publiée sur A&S et l'analyste avait indiqué avoir été bluffé par les résultats. C'est donc une manière de faire prendre conscience aux plateformes qu'ils peuvent également utiliser l'IA en complément des analyses humaines pour optimiser leurs analyses. D'ailleurs, en amont des projets ils sont certainement à disposition des documents confidentiels remis par les emprunteurs qui devraient leur permettre une analyse encore plus approfondie.