Décider dans l’incertain : l’achat d’UraMin par Areva

Anne Lauvergeon (ici en février 2012), présidente du directoire d'AREVA de 2001 à 2011. Tangi Bertin/Flickr, CC BY

En 2007, le groupe Areva investit 1,8 milliard d’euros pour prendre possession d’UraMin, une société canadienne détentrice de trois gisements d’uranium : Bakouma en Centrafrique, Trekoppje en Namibie, et Ryst Kuil en Afrique du Sud.

Cette opération s’annonçait à l’époque particulièrement stratégique dans un contexte de croissance de la demande et d’augmentation des prix de l’uranium dans le monde. Fin 2011, la décision d’exploiter les trois gisements miniers est reportée. L’achat d’UraMin se révèle financièrement une impasse.

Revenons un peu en arrière pour rappeler qu’au moment de l’offre publique d’achat, en juin 2007, le prix de vente de l’uranium sur le marché se situait autour de 102€ la livre, qu’un an avant (juin 2006) il se situait à 35€ la livre, un an après (juin 2008) à 38€ et aujourd’hui (mai 2016) à 28€ la livre ! La richesse des sous-sols ne correspond en rien à celle promise par UraMin initialement, ce qui complique la situation. On retrouve ici le constat simple que dans une situation de faible teneur en minerai, l’exploitation ne peut devenir rentable que si le prix de ce minerai est suffisamment élevé sur le marché.

La théorie peut-elle apporter un éclairage ? Cette affaire est une occasion pour revenir sur les fondamentaux de la décision dans l’incertain : peut-on décider de manière rationnelle face à l’incertain ? Sur la base de quelle information ? Face à l’incertitude, comment les décideurs et les entreprises prennent-ils leurs décisions ?

La formalisation d’un problème de décision est la description des choix possibles par des valeurs, des fonctions, des graphes utilisant le plus souvent des théories et des résultats mathématiques développés depuis le XVIIIe par Bernoulli, l’Abbé Bayes, Von Neumann et Morgenstern, Raïffa…

Les investissements pétroliers et plus largement l’exploration des gisements impliquent un haut degré d’incertitude et constituent une application classique de la théorie de la décision. Celle-ci est censée formaliser le comportement d’un décideur en présence d’informations incertaines. Selon cette théorie, la prise de décision proprement dite utilise un ou plusieurs critères et notamment l’arbre décision-hasard : une arborescence qui représente la séquence dynamique des choix en cause et des événements susceptibles de survenir.

Ce processus est une exploration simultanée de deux dimensions : une dimension de croyances qui contient des probabilités calculées ou estimées pour décrire et quantifier les évènements futurs et un espace de valeurs qui présente les prix, les utilités ou les gains futurs. À partir de l’information sur la qualité des gisements et les deux dimensions croyances/valeurs, la décision retenue est celle qui maximise l’espérance de rentabilité ou d’utilité.

Réduction de l’incertitude et rôle de l’information : la teneur en minerai d’un gisement est un point sensible

Au-delà du cas d’Areva, les ressources et réserves sont avant tout des estimations et des interprétations. L’incertitude porte tout d’abord sur le potentiel et la qualité du gisement et, sur les résultats des campagnes de carottage. La vraisemblance de ces événements est quantifiée à partir de données du terrain et d’avis d’experts. Une telle quantification peut être a priori jugée difficile, plus ou moins fiable ou tout simplement sans intérêt. Les prix de vente futurs et le rendement des exploitations sont une seconde source d’incertitude qui affectent l’opportunité financière des investissements. Ces estimations ne sont pas déterminées avec le même degré de confiance selon la quantité et la qualité de l’information acquise sur le gisement. La rentabilité de l’exploration dépend ensuite fortement du degré de confiance dans l’information géologique disponible à propos du gisement et de l’interprétation des données acquises.

Le scandale du gisement Bre-X est un exemple connu des dérives d’interprétation voire de la tricherie dans l’information communiquée au marché. En effet, au cours de l’année 1995, les bourses s’emballent pour une jeune compagnie minière de Bre-X, le patron de cette petite société affirme avoir estimé un exceptionnel gisement d’or sur le territoire de Busang, en Indonésie. Mais en mars 1997, le rêve de milliers d’investisseurs s’écroule : il n’y a pas, et il n’y a jamais eu, d’or à Busang.

De nombreux codes et guides (code australien JORC ou canadien par exemple CIM Ni-43-101) ont été établis pour édicter des normes d’estimation et de description de l’état des ressources et réserves afin d’homogénéiser les pratiques dans ce domaine, citons aussi l’initiative du Committee for Mineral Reserves International Reporting Standards (CRIRSCO).

Une typologie internationale classe les ressources minérales en ressources « présumées », « indiquées » et « mesurées », et les réserves minérales en réserves « probables » et « prouvées » suivant l’ordre croissant de confiance géologique. Dans ces conditions, une décision d’exploitation suppose que l’on décrive toutes les conséquences possibles : les résultats envisageables pour les gisements en question, les décisions qui succèdent à ces résultats, les événements qui finalement vont apporter les sanctions des choix effectués. Inversement, un changement important de l’environnement économique pourrait amener à réactualiser l’information disponible.

Dynamique des croyances : l’aversion à la perte

La théorie de la décision nécessite l’estimation des probabilités d’occurrence des informations indisponibles. Depuis Knight (1921), il est d’usage de considérer que lorsque les probabilités associées aux différents états de la nature sont inconnues, le décideur se trouve en situation d’incertitude, par opposition au risque, où elles sont connues. Dans ce cadre, l’approche traditionnelle suppose que le décideur rationnel attribue des probabilités subjectives aux événements et opère ensuite suivant une règle d’utilité espérée (Savage, 1954). L’arrivée de nouvelles informations suppose naturellement une révision des croyances et une réduction de l’incertitude. Alors, la nature des informations, la séquence de leur arrivée et la manière de les présenter sont des facteurs importants. Cette vision classique repose sur une conception bayésienne de l’évolution des croyances qui obéit à un calcul formel inscrit dans le temps sous forme de probabilités conditionnelles.

La théorie des perspectives ou prospect theory de Tversky et Kahneman (1992), issue de l’économie expérimentale, postule que les décisions ne sont pas prises de façon identique selon qu’elles impliquent des gains ou des pertes par rapport au point de référence qui peut être subjectif. Les décisions dans une situation d’incertitude peuvent être influencées par la façon dont les choix sont présentés au décideur ainsi que par la situation dans laquelle il se trouve. Plusieurs travaux dans le domaine de la finance ont montré qu’une hausse importante des cours incite les investisseurs à prendre plus de risques. La prospect theory met l’accent également sur les mécanismes inconscients qui poussent les décideurs à surestimer les probabilités d’occurrence des informations les plus saillantes. Les informations facilement disponibles seront davantage prises en compte que des informations plus importantes mais difficilement accessibles. Lorsque vient le moment d’attribuer des probabilités d’occurrence, les décideurs se basent leur expérience passée. Les probabilités des évènements seront surévaluées.

L’autre mécanisme est l’aversion aux pertes. Le décideur a tendance à attribuer plus de valeur à l’objet qu’il possède et exigera une forte compensation pour s’en séparer généralement supérieure au prix qu’il aurait proposé pour acquérir ce même objet s’il ne le possédait pas. Renoncer ou perdre cet objet est alors plus fortement ressenti.

L’acquisition en mars 2007 de 5,5 % du capital d’UraMin par Areva suivie d’une opération publique d’achat de la totalité en juin 2007 pour un montant de 1,8 milliard d’euros malgré l’incertitude sur la qualité du gisement constitue-t-elle une illustration de ce mécanisme ? La présentation de l’opération par le directoire d’Areva est optimiste, les réserves de minerai en cause sont affectées d’une probabilité élevée, constitue-t-il une autre illustration ?

Quantification de la valeur espérée et opportunité de l’investissement

La seconde dimension est la valeur. La vision dominante aujourd’hui consiste à construire une relation entre la répartition estimée du minerai (c’est-à-dire l’information et les croyances) et les flux financiers (les valeurs). L’objectif est de générer, à partir du gisement, une rentabilité maximale, sur l’horizon le plus court possible. De ce fait, les données économiques sont mobilisées très tôt dans le processus de valorisation des choix. Au-delà d’Areva, en imposant un horizon court, cette approche présente le gisement de manière avantageuse et permet implicitement de présenter sous un bon jour les projets en vue de leur financement. Toute modification des paramètres ou de l’environnement conduira à leur évolution, à la hausse ou à la baisse…

En effet, qu’en est-il si le prix de vente augmente ? Certaines parties du gisement économiquement non rentables le deviendront, ce qui augmentera d’autant la valeur des réserves. En revanche, si les coûts d’exploitation augmentent, certains gisements initialement rentables ne le seront plus et seront délaissés. Ainsi, un gisement n’a de réalité « économique » que dans un contexte donné. On a souvent tendance à l’oublier !

Ces évaluations peuvent être contrebalancées par d’autres opportunités complémentaires ou connexes non moins risquées : des promesses de revenus par exemple, la cession d’une partie du gisement à un autre partenaire ou d’autres projets futurs afin d’atténuer le risque et de compenser la faible rentabilité d’un gisement donné. L’idée de payer pour voir ou payer pour avoir accès à d’autres marchés peut expliquer certains choix cherchant des synergies industrielles ; dans ce cas, il est nécessaire de procéder à une valorisation globale de projets interdépendants.

Renforcer l’interaction information, croyances et valeurs

Sans aborder les autres aspects de cette affaire, devant la justice aujourd’hui, le cas de l’achat d’UraMin est riche d’enseignements pour les spécialistes de la décision.

Dans un environnement industriel concurrentiel, le cas illustre l’arbitrage difficile entre décider rapidement pour devancer la concurrence ou attendre d’avoir le maximum d’information pour décider, ce qui comporte le risque d’être rattrapé par les autres. Prendre le temps de réfléchir et chercher plus d’informations est souvent concurrencé par la nécessité d’aller vite. Dans un tel contexte, la prise de décisions nécessite aussi une certaine dose d’agilité car décider dans un environnement incertain ne permet pas toujours de garantir les résultats et donne par conséquent le droit à l’erreur mais on doit le savoir vite.

Le cas montre également l’importance de l’expertise mobilisée pour mieux quantifier les croyances futures. La confrontation de l’expertise et de la contre-expertise est une voie à privilégier avant d’assigner des probabilités aux évènements futurs et accepter d’arrêter le projet assez tôt si ça tourne mal. Dans le cas d’Areva, au moment du rachat, la seule expertise privilégiée attestant de la quantité d’uranium, était celle de l’entreprise de géologues, SRK, travaillant pour le compte d’UraMin donc pour le vendeur. L’ex-vice-président exécutif d’Areva, soulignait que

Areva a repris à son compte l’étude de faisabilité de SRK sans pouvoir la revoir et a repris les hypothèses SRK comme fiables.

En même temps, d’autres déclarations soulignaient que

des réserves sont émises sur la valeur et les conditions d’exploitations des gisements.

Dans de telles situations, les instances de décision n’ont-elles pas intérêt à constituer et à mobiliser une task force composée de l’essentiel de ses capacités d’expertise pour affiner l’information ? Et débattre plus largement de la teneur du gisement en minerai, du coût de revient des mines, du prix de vente de l’uranium qui sera extrait et l’impact sur la planification de l’exploitation des mines. La théorie de la décision peut, à certains moments, être un cadre formaté et temporisé pour produire des résultats robustes et pour inviter à la lucidité : une entreprise confrontée à l’incertain et au risque ne doit-elle pas s’interroger aussi sur les biais implicites qui s’introduisent dans ses choix ?

The Conversation is a non-profit + your donation is tax deductible. Help knowledge-based, ethical journalism today.