Comment la collaboration entre Open Ownership et la GLEIF œuvrera en faveur d'une plus grande transparence sur la propriété et le contrôle des entreprises afin de dessiner un paysage financier plus sûr
Stephen Abbott Pugh, directeur des technologies chez Open Ownership, explique pourquoi la collaboration avec la GLEIF est susceptible d'améliorer les processus de sélection et de renforcer le soutien à la lutte contre le blanchiment d'argent (AML), à la lutte contre le financement du terrorisme (CTF), au devoir de diligence à l'égard des clients, ainsi qu'à l'application des sanctions à l’échelle mondiale.
Auteur: Stephen Abbott Pugh, directeur des technologies chez Open Ownership
Date: 2023-11-07
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La collaboration entre la GLEIF et Open Ownership a entraîné l'intégration pour la première fois d'identifiants d'entité légale (LEI) dans des ensembles de données produits conformément à la Norme sur les données concernant la propriété effective (BODS). Comment les utilisateurs de données bénéficieront-ils de l’intégration du LEI dans le registre d'Open Ownership ?
Le registre d'Open Ownership est un outil de démonstration indiquant comment les données sur les bénéficiaires effectifs à l'échelle internationale peuvent être mieux comprises et utilisées une fois cartographiées et transformées conformément à la Norme sur les données concernant la propriété effective. Open Ownership utilise des données ouvertes provenant du Royaume-Uni, du Danemark et de la Slovaquie pour alimenter l'outil et rapprocher les données avec la base de données d'OpenCorporates afin d'accroître la valeur globale et de dédupliquer les entrées.
Grâce à l'appariement des LEI par rapport aux identifiants OpenCorporates, assurée par la GLEIF, nous avons incorporé des LEI d'entités dont l'identifiant OpenCorporates est associé au LEI. Avec les LEI intégrés dans les ensembles de données sur la propriété effective d’Open Ownership, ces ensembles de données peuvent être associés aux ensembles de données de n’importe quel fournisseur de données dans le monde. Cela améliorera la rapidité et la facilité avec lesquelles ces données peuvent être utilisées dans le cadre de processus manuels ou automatisés de vérification des données des entreprises.
Aujourd'hui, les utilisateurs de données peuvent télécharger et réutiliser librement des données de haute qualité sur la propriété effective, y compris les LEI, associées à plus de 150 000 entités. Ce sous-ensemble important de plus de 9 millions d'entités présentes dans les ensembles de données d'Open Ownership continuera de croître au fur et à mesure que de nouvelles entités solliciteront un LEI ou recevront un identifiant OpenCorporates, intégrant ainsi les données de propriété effective dans un réseau élargi d'informations sur les entités légales.
La disponibilité d’identifiants fiables pour les entreprises et les autres véhicules juridiques dans les ensembles de données sur la propriété effective est essentielle pour faciliter les associations avec d’autres informations. Il est fondamental de disposer de données de meilleure qualité sur les bénéficiaires effectifs à l'échelle internationale pour réduire les risques tels que la corruption et l’évasion fiscale et pour renforcer la confiance et les possibilités de développement. En ajoutant des LEI à nos ensembles de données, en plus des identifiants OpenCorporates, Open Ownership aide les utilisateurs de données du monde entier.
La qualité des données disponibles constitue la base de la lutte contre le financement illicite. Pourquoi les données sur les bénéficiaires effectifs sont-elles essentielles pour renforcer les sanctions et le contrôle dans le cadre de la lutte contre le blanchiment d'argent ?
L'un des principes directeurs d'Open Ownership est que la production des données structurées et de haute qualité sur la propriété effective facilite leur analyse et leur association à d'autres ensembles de données. Cela renforce sa capacité à révéler les réseaux transnationaux de flux financiers illicites et à soutenir un devoir de diligence efficace et en temps opportun.
Le contrôle des sanctions est devenu de plus en plus difficile étant donné la rapidité avec laquelle de nouvelles sanctions ont été imposées aux particuliers et aux entreprises depuis l’invasion de l’Ukraine par la Russie en 2022. À partir des données les plus récentes et les plus complètes, les entreprises et les particuliers peuvent éviter les transactions avec des entités sanctionnées en comprenant mieux leurs réseaux et la manière dont elles apparaissent dans les chaînes de propriété effective.
Comme nous l'avons souligné, cette initiative de données ouvertes constitue une étape clé dans la lutte contre la criminalité financière. Quels problèmes sensibles permet-elle d'aborder ?
L'exposition, puis l'analyse des informations sur la propriété effective sont largement reconnues comme un élément essentiel du processus de lutte contre la corruption, de prévention et d'enquête sur l'évasion fiscale, de protection de la sécurité nationale et de création d'environnements commerciaux durables. Les inégalités mondiales en matière de richesse et de pouvoir sont exacerbées par les personnes qui tentent d'utiliser des structures d'entreprises internationales afin de dissimuler leurs activités à des fins illégales ou illicites. La transparence de la propriété effective peut aider les acteurs mondiaux à lutter contre la criminalité économique en s’attaquant à ces abus.
Quels progrès ont été réalisés depuis le début du partenariat relatif à l'appariement ?
Chez Open Ownership, nous actualisons régulièrement nos ensembles de données sur la propriété effective et, chaque fois que nous le faisons, nous exploitons les ensembles de données croissants d'OpenCorporates et de la GLEIF pour enrichir nos données et proposer des LEI à un nombre croissant d'entités. Notre équipe va bientôt publier des conseils techniques destinés aux responsables de la mise en œuvre de la propriété effective concernant l'importance de l'utilisation d'identifiants fiables lors de la publication de données, et ces conseils recommandent l'utilisation du LEI. Les analystes de données et les développeurs d'Open Ownership ont également examiné les processus de la GLEIF liés à l'évolution des données des LEI au fil du temps. Ils utilisent les enseignements tirés de cette analyse pour améliorer la façon dont nous republions les données de la GLEIF conformément à notre norme sur les données et pour tester nos futurs plans de développement faisant appel à la version 0.4 de la norme.
Selon vous, quel est le potentiel à long terme des collaborations sur les données ouvertes ?
La création et la connexion de données ouvertes sur les entités légales permettent de mieux comprendre la structure et le fonctionnement de l’économie mondiale. Cela peut apporter une valeur significative à un grand nombre d’utilisateurs de données au sein des gouvernements, de la société civile et du secteur privé.
Lorsque les données sur la propriété effective sont publiées sous forme de données publiques ouvertes, elles peuvent être associées à d’autres types de données ouvertes sur les entreprises, qu'il s'agisse d'informations de base, de données sur les sanctions ou de cotations. Même dans les pays où l'utilisation des données sur les bénéficiaires effectifs est réservée aux gouvernements, aux autorités compétentes ou à d'autres cas d'utilisation non publics, les données ouvertes - en particulier les ensembles de données mondiaux - peuvent fournir de précieuses informations et des pistes d'exploration supplémentaires concernant les particuliers ou les véhicules juridiques apparaissant dans la divulgation d'informations sur la propriété effective.
Récemment, une initiative conjointe entre la GLEIF, Open Ownership et Open Sanctions a été reconnue dans la liste restreinte du G20 TechSprint 2023. Pouvez-vous décrire brièvement l'objectif du « Transparency Fabric » et votre rôle au sein de celui-ci ?
Le projet Transparency Fabric regroupe des données ouvertes de haute qualité sur les entités légales, les bénéficiaires effectifs et les sanctions et les associe à des informations supplémentaires, grâce à l'appariement des LEI. Cela démontre comment acquérir facilement une compréhension approfondie du riche réseau d'informations relatif aux structures d’entreprise. Le projet a montré comment ce niveau d'interconnectivité entre les ensembles de données peut apporter un éclairage précieux sur les liens obscurs entre les personnes ou les entreprises sanctionnés et les réseaux d'entreprise plus larges.
Les ensembles de données sur la propriété effective d'Open Ownership ont été exploités dans le cadre de la solution Transparency Fabric. Notre équipe de développeurs a également effectué un travail distinct pour proposer les LEI associés à des identifiants OpenCorporates dans nos propres ensembles de données. Ainsi, tous les utilisateurs peuvent exploiter les LEI ou les identifiants OpenCorporates pour connecter nos données de haute qualité sur les bénéficiaires effectifs à d’autres ensembles de données du monde entier. Cela améliorera la qualité des données disponibles et réduira les frictions concernant les paiements transfrontaliers.
Comment la suppression des obstacles au partage de données normalisées permettra-t-elle de lutter contre la criminalité financière ?
L’échange international d’informations ou de données sur les bénéficiaires effectifs est fragmenté. En 2021, le Groupe d’action financière (GAFI) l'a identifié comme l’une des principales causes de frictions dans les contrôles liés à la lutte contre le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme.
L’amélioration de la qualité, de l'utilité, de la normalisation et de l’interopérabilité des données sur les bénéficiaires effectifs accélérera le temps nécessaire à la lutte contre la criminalité financière pour obtenir des informations clés pour mener les enquêtes. À l’heure actuelle, les organismes internationaux tels que l’Union européenne, les Nations Unies (ONU) et le GAFI ne recommandent ni n’imposent de normes particulières pour garantir l’interopérabilité et la normalisation des informations sur les bénéficiaires effectifs produites par les pays. Si de tels organismes décident de le faire à l’avenir, les organisations existantes, telles que le Groupe Egmont, pourraient intensifier leurs efforts et réduire considérablement la durée nécessaire au partage des données sur les bénéficiaires effectifs dans le cadre d’enquêtes transfrontalières.
Quels sont les futurs projets d'Open Ownership ?
Depuis 2017, Open Ownership a travaillé avec près de 40 pays pour faire progresser la mise en œuvre des réformes de la propriété effective et pour soutenir la création de plus de 15 nouveaux registres centraux et sectoriels. Notre équipe en plein essor continuera à collaborer avec les pays du monde entier dans le cadre de la mise en œuvre des réformes sur la propriété effective.
Au niveau international, nous continuerons à mobiliser les organismes de normalisation pour soutenir la création de données normalisées et de haute qualité sur la propriété effective. Ces organismes comprennent le GAFI, l'ONU, la Banque mondiale et l'Organisation de coopération et de développement économiques. Notre équipe technique continue de faire évoluer la Norme sur les données concernant la propriété effective vers la version 0.4, que nous lancerons en 2024. Nous travaillons également à cartographier et à transformer de nouveaux ensembles de données nationales pour les ajouter au registre Open Ownership, en enrichissant le plus possible les données des entités avec des LEI.
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Stephen Abbott Pugh est le directeur des technologies chez Open Ownership. Il gère la feuille de route technique globale de l'organisation et fournit une assistance technique aux gouvernements dans le cadre de la mise en œuvre de réformes technologiques visant à faire progresser la transparence de la propriété effective. Il occupe le poste de responsable de produit de la Norme sur les données concernant la propriété effective et du Registre Open Ownership, ainsi que de plusieurs autres produits techniques.
Avant de rejoindre Open Ownership, Stephen était responsable du développement du contenu pour l'Open Knowledge Foundation, où il dirigeait des projets de données ouvertes, notamment Open Data Day et Open Data for Tax Justice. Il a également travaillé pour le Code for Africa, le Parlement britannique et le Guardian. Stephen vit à Londres, au Royaume-Uni, et a vécu auparavant au Rwanda, en Tanzanie et au Zimbabwe.
