Les signaux juridiques apparaissent souvent avant les difficultés financières — qu’il s’agisse de factures impayées, de conflits commerciaux ou de sanctions réglementaires. Pourtant, ces informations sont éclatées entre registres publics et presse, et restent invisibles dans un CRM ou un suivi fournisseurs classique.
Les équipes de conseil, de SaaS ou de stratégie ont besoin d’une vue claire et explicable des litiges pour agir tôt. Ce radar unifie les dépôts légaux, enrichit avec les actualités presse, classe les typologies de cas, et score l’exposition en fonction de la gravité, de la récence et du type de contrepartie.
Normalisation des dépôts et décisions de justice en variables structurées.
Enrichissement avec mentions presse et analyse de sentiment.
Scoring de l’exposition par gravité, récence, typologie et type de contrepartie.
Ce segment est activé grâce à un mélange de sources fiables et de vos propres données.
AI reasoning
User Input
APIs qualifiées
Web intelligence
Dossiers juridiques : volumes, dates, typologies de litiges, contreparties.
Signaux presse : mentions et tonalité des contentieux.
Score d’exposition : indice composite combinant sévérité, récence et risque d’escalade.
Synthèses sectorielles et pays : cartographies de risque pour prioriser vos actions.
Les réponses à vos questions sur ce segment
Les réponses à vos questions sur ce segment
Comment les équipes de conseil ou de prospective utilisent-elles ce jeu de données ?
En quantifiant l’exposition juridique par secteur ou pays, elles identifient les risques systémiques, comparent les industries et alimentent leurs modèles prospectifs avec des preuves juridiques tangibles.
Quelle est la fraîcheur et la fiabilité des données juridiques ?
Les dépôts et la couverture presse sont mis à jour en continu. Chaque champ inclut un score de confiance basé sur la qualité et la fraîcheur des sources, garantissant l’auditabilité.
Est-ce utile pour évaluer des fournisseurs ou des cibles d’acquisition ?
Oui. La détection précoce des litiges permet d’évaluer partenaires et cibles d’acquisition, et d’anticiper les risques financiers ou réputationnels avant qu’ils ne s’aggravent.
Quelle est la valeur ajoutée par rapport aux registres bruts ?
Plutôt que des dépôts épars, vous disposez de variables normalisées, d’un score d’exposition et de cartographies sectorielles/pays, prêtes à intégrer vos outils BI ou CRM.
Comment est calculé le score d’exposition juridique ?
Il agrège le volume d’affaires, leur gravité, leur fraîcheur et les signaux issus de la presse dans un indice unique de 0 à 100.
Quels types de litiges ce radar couvre-t-il ?
Nous collectons et classons les litiges commerciaux, sociaux, réglementaires et de propriété intellectuelle, en les reliant aux contreparties : fournisseurs, clients, salariés, autorités ou concurrents.
Pourquoi les litiges comptent-ils dans la gestion des risques ?
Parce que les contentieux apparaissent souvent avant les difficultés financières. Ils révèlent des problèmes tels que factures impayées, sanctions réglementaires ou litiges commerciaux, bien avant que les comptes n’en portent la trace.
{ "_meta": { "dictionaryColumns": ["Variable", "Data_Type", "Sample_Value", "Description"] }, "data": [ { "Variable": "company_name", "Description": "Registered name of the company", "Business_Rules": "UTF-8 string, registry standard", "Source_System": "Open Data", "Data_Type": "VARCHAR", "Sample_Value": "EuroBuild Contractors GmbH" }, { "Variable": "website_domain", "Description": "Primary website domain for enrichment", "Business_Rules": "Valid domain string", "Source_System": "Web Intelligence", "Data_Type": "VARCHAR", "Sample_Value": "eurobuild.de" }, { "Variable": "litigation_case_count", "Description": "Number of legal cases filed against company", "Business_Rules": "Integer ≥ 0", "Source_System": "Open Data", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "5" }, { "Variable": "case_typology", "Description": "Classification of litigation type", "Business_Rules": "ENUM: {Commercial dispute, Employment dispute, Regulatory fine, IP litigation}", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "ENUM", "Sample_Value": "Commercial dispute" }, { "Variable": "counterparty_type", "Description": "Type of counterparty in litigation", "Business_Rules": "ENUM: {Supplier, Customer, Employee, Government, Competitor}", "Source_System": "Web Intelligence", "Data_Type": "ENUM", "Sample_Value": "Supplier" }, { "Variable": "case_severity_index", "Description": "Normalized severity score of the case(s)", "Business_Rules": "0–100 index", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "72" }, { "Variable": "press_mentions_count", "Description": "Number of litigation-related press mentions", "Business_Rules": "Integer ≥ 0", "Source_System": "Web Intelligence", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "12" }, { "Variable": "press_sentiment", "Description": "Sentiment of litigation-related press", "Business_Rules": "ENUM: {Negative, Neutral, Positive}", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "ENUM", "Sample_Value": "Negative" }, { "Variable": "legal_exposure_score", "Description": "Composite exposure score (filings + press + severity)", "Business_Rules": "0–100 index", "Source_System": "Web+AI Reasoning", "Data_Type": "INTEGER", "Sample_Value": "84" } ] }