Les défis juridiques des fusions-acquisitions transfrontalières data-driven

Legal challenges of data-driven international M et As

• Auteur / Autrice : Iga Kurowska
• Direction : Michel Menjucq
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Droit
• Date : Soutenance le 20/07/2021
• Etablissement(s) : Paris 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de droit de la Sorbonne (Paris ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Institut de recherche juridique de la Sorbonne (Paris ; 2001-....)
• Jury : Président / Présidente : Christophe Roquilly
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Michel Menjucq, Aurélien Raccah, Thomas Mastrullo
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Edmond Schlumberger, Benoît Lecourt

Mots clés

Mots clés contrôlés

Transformation de société

Protection de l'information (informatique) -- Droit

Droit

Données massives

Fusion d'entreprises -- Droit

Mots clés libres

Big data

Intelligence artificielle

Fusions-acquisitions

Legaltech

Données massives

Informatiques juridiques

Droit numérique

Droit computionnel

Protection des données

Droit des technologies de l'information et de la communication

Algorithmes

Droit international et européen

Big data

Artificial intelligence

Mergers and acquisitions

Legaltech

Data

Legal informatics

IT law

Law of new technologies

Computational law

Data protection

Algorithms

International and European law

Résumé

L'ère numérique n'est plus une nouveauté et elle interfère avec les transactions transfrontalières. La croissance de la quantité de données brutes disponibles bat des records. Grâce à une puissance de calcul sans cesse intensifiée et une amélioration continue de la qualité des algorithmes, le nombre de traitements effectués augmente également. Cette thèse étudie l’impact de ces transformations sur la pratique juridique et le cadre réglementaire des opérations internationales des sociétés. Avant d’aborder les défis juridiques, l'auteur souligne la nécessité pour les acteurs du droit de comprendre le fonctionnement, les opportunités et les limites des technologies data-driven et les entreprises datacentric. Cette compréhension est essentielle pour tirer parti des développements technologiques existants et assurer la sécurité juridique des fusions-acquisitions transfrontalières dans un environnement commercial et technologique en mutation constante et rapide. Plus précisément, la Première Partie (I) examine comment le Machine Learning, les Legal analytics, et d'autres techniques centrées sur les données peuvent être appliquées aux tâches juridiques effectuées dans le cadre des opérations de fusions-acquisitions transfrontalières. Après avoir étudié leurs applications potentielles et actuelles, l'auteur présente les problèmes juridiques et technologiques liés à leur usage, analyse les difficultés et étudie les solutions possibles. Dans la Deuxième Partie (II), l'auteur examine le phénomène croissant des fusions-acquisitions transfrontalières portant sur les données, cherche à savoir si et comment il perturbe le cadre juridique multidisciplinaire existant des fusions-acquisitions transfrontalières, et donne des orientations pour l’élaboration d’un régime juridique cohérent avec les exigences actuelles.

The digital era is no longer a novelty, and it interferes strongly with cross-border deal making. The recent growth in the amount of raw data available marks records. Due to improvements in both computing power and the quality of the algorithms, as well as related technological advances, we observe a rapidly increasing capacity of data computation use. This thesis researches how these transformations have disrupted the legal practice and the regulatory framework of international corporate transactions. Before shedding light on legal difficulties, the author emphasizes the need for the legal ecosystem to apprehend the functioning, capacities, and limits of data-driven technologies and data-centric companies. Such comprehension is essential in order to take advantage of existing technological developments and assure the legal certainty of cross-border M&A in a rapidly shifting business and technological environment. More precisely, in the First Part (I), it examines how Machine Learning, Legal Analytics, and other unprecedented data-centric techniques can be applied to the legal tasks performed within the M&A transactions. After auditing their potential and current applications, the author detects legal and technological issues, analyses the difficulties, and investigates the possible solutions. In the Second Part (II), the author examines the expanding phenomenon of technology-driven M&A, investigates whether and how it disrupts the existing multidisciplinary legal framework of crossborder M&As and intends to give guidelines for designing a regulatory regime coherent with the present-day requirements.