LE POTENTIEL DES VARIABLES QUALITATIVES DANS LA PRÉVISION DE LA DÉFAILLANCE DES PME MAROCAINES: VERS DE NOUVEAUX MODÈLES INNOV ANTS

La prévision de la défaillance financière est un sujet très important et largement étudié au niveau des recherches académiques internationales. Au Maroc, les travaux qui ont porté sur le volet prédiction de la défaillance se sont basés sur des méthodes de modélisation par des techniques traditionnelles, encore la nature des variables utilisées est restreinte aux variables quantitatives financières. Il est quasiment indispensable de rappeler que ces variables ont été largement critiquées pour deux raisons : le caractère statique de l’information financière et comptable et la crédibilité de l’information présentée aux preneurs de décision. Ce papier représente une revue de littérature autour de l’importance des variables qualitatives dans le développement de modèles de prévision innovants et plus performants. Il souligne clairement l’importance des variables non-financières dans le processus de développement de modèles de prévision plus pertinents. Encore, il présente une liste non-exhaustive des variables microéconomiques et macroéconomiques, à partir desquels on déduit certains paramètres principaux et puis des variables explicatives de la défaillance. A travers ce papier, on cherche de répondre à deux questions centrales qui s’articulent autour des variables de prévision de la défaillance, et autour du potentiel de ces variables dans l’amélioration des modèles de prévision existants sur deux niveaux : l’horizon de prévision et la précision de prédiction

LA COMPTABILITE AGRICOLE MAROCAINE: ETUDE COMPARATIVE AVEC LES PRATIQUES COMPTABLES INTERNATIONALES

De nos jours, l’agriculteur ne peut se passer de la comptabilité agricole, sans elle ; on ne peut pas déterminer le coût de chaque produit, ni calculer le chiffre de ses produits et charges ou donner avec précision son profit ou perte. Les pratiques des entreprises agricoles en matière d’évaluation de leurs actifs productifs ne sont pas conformes aux règles d’évaluation globales prévues par le CGNC. Une telle situation n'est pas satisfaisante et risque de placer notre pays en retard par rapport à ses partenaires économiques, en matière de développement de la comptabilité et de gestion des exploitations agricoles. Dans cet article, nous proposerons une analyse du cadre comptable de l’entreprise agricole au Maroc avec une comparaison à l’international. Nous proposons une solution à la problématique de valorisation des biens vivants agricoles. A cet effet, nous évoquerons dans un premier lieu, les dispositions préconisées par le code général de normalisation comptable en la matière ; ainsi qu’on s’intéressera aux pratiques utilisées par les entreprises marocaines pour valoriser les biens vivants agricoles aussi bien à l’entrée au bilan, à l’inventaire et à l’arrêté des comptes

LA CONTRIBUTION DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE AU DEVELOPPEMENT DE LA DIRECTION GENERALE DES IMPOTS AU MAROC

Ces dernières années, grâce aux percées dans la recherche sur l'intelligence artificielle, les administrations fiscales ont acquis de nouveaux outils analytiques et statistiques, offrant une commodité et améliorant l'efficacité des contrôles. Ces outils ont constitué une base systématique qui réduit la complexité du traitement et de l'analyse des données. Également et dans une autre perspective, l'intelligence artificielle peut également aider à détecter la fraude, en contribuant à son contrôle et à sa surveillance par le gouvernement. Mais malgré ce développement, l'intelligence artificielle présente tout de même certaines limites et risques qu’il faut reconnaitre.Le présent article vise à éclairer le cadre contextuel de l'intelligence artificielle en général dans un premier temps. Ensuite, évaluer la situation du Maroc par rapport aux avancées en matière d'intelligence artificielle et mettre en relief ses apports pendant la crise sanitaire et enfin proposer de nouvelles pistes visant la réconciliation quelques failles qui l’entrave une utilisation optimale de l’intelligence artificielle dans notre système fiscal

L’INDUSTRIE DU TEXTILE À L’ÈRE DU COVID-19 : APERÇU SUR L’ÉCONOMIE MAROCAINE ET INTERNATIONALE

Ce papier récapitule les résultats d’une étude menée sur l’industrie du textile et de l’habillement à l’ère de la pandémie Covid-19. Il traite l’impact de la pandémie sur ce secteur et les mesures communes prises par les autorités compétentes au niveau national et international pour atténuer l’impact de cette crise sur l’économie, et présente les différents actes à prendre en considération pour relancer le secteur de l’habillement et du textile en particulier

Diagnostic financier de l’entreprise : par où commencer ?

L’analyse financière de l’entreprise est basée sur l’étude des documents comptables produits par les entreprises. Il s’agit notamment d’analyser en détail la liasse fiscale d’une société. L’analyse financière n’est pas obligatoire et ne suit donc aucune réglementation ou trame imposée légalement. Chaque analyste suit sa propre méthode. Le but de cet article est de présenter une ligne de conduite inspirée du plan comptable marocain et la résultante de la pratique de la communauté financière

Why is the winner the best?

International benchmarking competitions have become fundamental for the comparative performance assessment of image analysis methods. However, little attention has been given to investigating what can be learnt from these competitions. Do they really generate scientific progress? What are common and successful participation strategies? What makes a solution superior to a competing method? To address this gap in the literature, we performed a multi-center study with all 80 competitions that were conducted in the scope of IEEE ISBI 2021 and MICCAI 2021. Statistical analyses performed based on comprehensive descriptions of the submitted algorithms linked to their rank as well as the underlying participation strategies revealed common characteristics of winning solutions. These typically include the use of multi-task learning (63%) and/or multi-stage pipelines (61%), and a focus on augmentation (100%), image preprocessing (97%), data curation (79%), and postprocessing (66%). The "typical" lead of a winning team is a computer scientist with a doctoral degree, five years of experience in biomedical image analysis, and four years of experience in deep learning. Two core general development strategies stood out for highly-ranked teams: the reflection of the metrics in the method design and the focus on analyzing and handling failure cases. According to the organizers, 43% of the winning algorithms exceeded the state of the art but only 11% completely solved the respective domain problem. The insights of our study could help researchers (1) improve algorithm development strategies when approaching new problems, and (2) focus on open research questions revealed by this work