Le capital-investissement entre dans une nouvelle ère de transformation accélérée, portée par l'intelligence artificielle. Dans cet entretien pour The Bridge, Elina Ashkinazi-Ildis, associée et responsable du pôle Capital-investissement, et Jérôme Petit, Managing Partner, examinent comment l'intelligence artificielle redéfinit la création de valeur des portefeuilles, le fonctionnement des fonds et les stratégies d'investissement.
Elina Ashkinazi-Ildis a débuté sa carrière dans le conseil en stratégie, où elle s'est spécialisée dans l'accompagnement des opérations, avant de rejoindre le pôle Capital-investissementArtefact, où elle se consacre à la due diligence, data et à la transformation par l'IA au sein des fonds et de leurs portefeuilles.
Jérôme Petit travaille depuis plus de 25 ans au service de sociétés mondiales de capital-investissement et dirige Artefactdans ses relations avec les fonds de premier plan à travers le monde.
Déployer l'IA tout au long du cycle de vie des investissements
Les sociétés de capital-investissement ne considèrent pas l'IA comme une technologie expérimentale, mais comme un levier structurel pour renforcer leur compétitivité. data du secteur data l'ampleur de cette évolution : les trois quarts des sociétés de capital-investissement ont déjà réalisé des investissements importants dans la transformation numérique, l'IA représentant la majeure partie de ces investissements. La dynamique est évidente, mais de nombreux fonds peinent encore à traduire leurs ambitions en actions concrètes.
Cette opportunité couvre l'ensemble du cycle de vie de l'investissement. Avant la signature des contrats, l'IA facilite la recherche et la sélection des cibles en identifiant les opportunités d'acquisition pertinentes et en les comparant à des actifs similaires. Elle permet également de détecter les signaux du marché plus rapidement que les méthodes de recherche traditionnelles.
Dans le cadre d'une due diligence, les grands modèles linguistiques accélèrent l'analyse de documents complexes, automatisent data et améliorent l'analyse comparative financière et opérationnelle. Cela permet de raccourcir les délais de transaction tout en améliorant la profondeur de l'analyse.
Une fois les actifs intégrés au portefeuille, l'IA continue de créer de la valeur. Les équipes ESG s'en servent pour suivre les indicateurs de performance, les équipes d'investissement s'appuient sur elle pour surveiller les marchés et rechercher des opportunités d'acquisition complémentaires, tandis que les services chargés des relations avec les investisseurs l'utilisent pour répondre aux demandes des investisseurs avec plus de rapidité et de précision.
Il ne s'agit pas d'un cas d'utilisation isolé, mais d'une couche d'intelligence intégrée qui facilite la prise de décision à tous les niveaux du fonds.
Placer la sécurité de l'IA au cœur du fonds
Le déploiement de l'IA dans le secteur du capital-investissement implique de naviguer dans un environnement particulièrement sensible. Les fonds gèrent data hautement confidentielles, qu'il s'agisse des performances du portefeuille, du pipeline de transactions, des indicateurs opérationnels propriétaires ou des rapports destinés aux investisseurs. La sécurité, la traçabilité et la gouvernance deviennent donc des exigences fondamentales, et non de simples compléments techniques.
Elina illustre cet équilibre en prenant l'exemple d'Ardian, où des capacités d'IA générative sécurisées ont été déployées au sein de cloud du fonds.
« La sécurité est absolument primordiale dans ce secteur », explique-t-elle. « Nous déployons des solutions au sein de l'environnement du client afin de garantir un contrôle total sur data, les accès et la traçabilité. »
Les architectures sur mesure permettent également d'améliorer les performances. Des infrastructures de recherche avancées garantissent que les modèles fournissent des réponses précises et vérifiables, plutôt que des résultats génériques. L'optimisation des coûts est un autre facteur déterminant : les déploiements sur mesure peuvent réduire les coûts d'exploitation de l'IA de quatre à dix fois par rapport aux modèles de licence standard, en fonction de l'intensité d'utilisation.
Il en résulte un environnement d'IA à la fois contrôlé et évolutif, conçu pour répondre aux exigences de rigueur institutionnelle plutôt que pour l'expérimentation.
Au-delà des outils : repenser le fonctionnement des fonds
Si l'on accorde beaucoup d'attention au déploiement des technologies, la véritable transformation réside ailleurs. L'adoption de l'IA met inévitablement en évidence les inefficacités structurelles des processus existants : les chaînes de reporting manuelles, data fragmenté data et les analyses redondantes deviennent des goulots d'étranglement dès lors que l'automatisation est mise en place.
Comme l'explique Jérôme, « la technologie n'est plus le plus difficile. Le véritable défi consiste à repenser les processus de bout en bout pour tirer pleinement parti de l'IA. »
C'est pourquoi de nombreux programmes de transformation accordent autant d'importance à la refonte du modèle opérationnel qu'aux moyens techniques. Ces initiatives couvrent les équipes chargées des transactions, les questions ESG, les relations avec les investisseurs, l'administration des fonds et le marketing, en les harmonisant autour de flux de travail optimisés par l'IA.
Les effets peuvent être rapides. Dans certains cas, la refonte complète d'un modèle opérationnel peut être menée à bien en l'espace de trois mois, transformant en profondeur la manière dont les associés commandités accèdent aux informations, collaborent et prennent des décisions. Ainsi, l'IA devient un catalyseur de la réinvention organisationnelle, et ne se limite pas à un simple gain de productivité.
Valoriser le potentiel des sociétés du portefeuille
Si l'IA améliore le fonctionnement des fonds, c'est au sein même des sociétés de portefeuille que réside son plus grand potentiel de création de valeur. Les sociétés de capital-investissement considèrent de plus en plus la maturité en matière d'IA comme un facteur déterminant pour la valorisation. Historiquement, cependant, les capacités d'analyse avancée étaient concentrées dans les grandes entreprises disposant de ressources techniques importantes. Ce paradigme est en train de changer.
« L’IA était autrefois considérée comme un luxe réservé aux grandes entreprises. Aujourd’hui, même les entreprises de taille moyenne peuvent mettre en œuvre des cas d’utilisation ciblés et à fort impact », fait remarquer Elina.
La première étape est de nature diagnostique : elle consiste à évaluer le niveau de maturité de chaque entreprise data d'IA, son exposition aux bouleversements du marché et son potentiel de création de valeur. Cette évaluation porte généralement sur les éléments suivants :
- data opérationnelles et commerciales
- Exposition concurrentielle aux bouleversements liés à l'IA
- Capacités numériques internes
- Priorités stratégiques en matière de croissance
Ensuite, les cas d'utilisation prioritaires sont identifiés en fonction de leur faisabilité et de leur impact commercial. Parmi les opportunités communes à l'ensemble du portefeuille, on peut citer :
- Des copilotes GenAI internes pour automatiser la création de rapports, les e-mails et les mises à jour du CRM
- Génération de prospects et veille marketing B2B
- Accélération du traitement des appels d'offres et des réponses aux appels d'offres
- Gestion des connaissances commerciales et rédaction d'offres
Ces initiatives sont souvent complétées par des actions spécifiques à certains secteurs, adaptées à l'industrie manufacturière, à la santé, aux services ou à des contextes industriels. La rapidité est essentielle. Les premières évaluations de maturité peuvent être réalisées en moins d'un mois, et les déploiements pilotes lancés peu après. Ce modèle de mise en œuvre rapide permet aux fonds de tester leurs hypothèses de création de valeur avant de s'engager dans des investissements à grande échelle.
Mettre en place les data
Que ce soit au niveau des fonds ou des portefeuilles, l'intelligence artificielle repose sur une condition préalable commune : des data unifiées et accessibles. Comme le dit Jérôme : « Sans data, pas d'IA. »
De nombreux fonds investissent donc dans data centralisées qui regroupent les informations provenant des sociétés de leur portefeuille, de fournisseurs tiers et de leurs systèmes de reporting internes. Chez Ardian , cela s'est traduit par la mise en place d'une data analytiques cloud, conçue pour :
- data financières et opérationnelles agrégées
- Automatiser les processus de génération de rapports
- Améliorer la vitesse de calcul et réduire la latence
- Améliorer data et la gouvernance data
Ces plateformes fonctionnent comme des écosystèmes dynamiques. De nouveaux ensembles de données, outils et applications y sont progressivement intégrés, permettant ainsi une expansion continue des capacités d'analyse. Data accélèrent encore davantage cette adoption en offrant un accès direct à des sources d'informations externes sans nécessiter d'intégrations API complexes. Pour les fonds, cette infrastructure devient le pilier de l'évolutivité de l'IA, garantissant que les informations ne restent pas cloisonnées mais soient partagées entre les équipes d'investissement et les équipes opérationnelles.
De l'expérimentation à l'adoption au quotidien
L'une des évolutions les plus marquantes dans l'adoption de l'IA par les sociétés de capital-investissement est d'ordre culturel plutôt que technique : ce qui a commencé comme une expérimentation menée par des consultants se transforme aujourd'hui en une innovation pilotée par les équipes.
Une fois que des environnements d'IA sécurisés sont mis en place, les équipes chargées des transactions, les spécialistes ESG et les professionnels des relations avec les investisseurs identifient rapidement de nouvelles applications adaptées à leurs défis quotidiens.
Comme le fait remarquer Elina, « l'IA n'est plus un simple gadget. Elle s'intègre désormais au quotidien. Les équipes elles-mêmes trouvent de nouvelles façons de l'utiliser auxquelles nous n'avions pas pensé. »
Cette adoption par la base reflète une évolution plus large : l'IA passe d'une compétence spécialisée à un réflexe institutionnel, intégré dans la manière dont les fonds fonctionnent, analysent et communiquent.
Conclusion : un nouvel impératif stratégique pour le capital-investissement
L'impact de l'IA sur le capital-investissement n'est plus une simple hypothèse. Il est désormais concret, mesurable et en pleine accélération. Les fonds qui adoptent l'IA améliorent non seulement leur efficacité, mais redéfinissent également la manière dont la valeur est créée tout au long du cycle d'investissement. De la recherche d'opportunités et de la due diligence à la croissance du portefeuille et à la préparation à la sortie, l'IA devient un catalyseur tant en termes de rapidité que de perspicacité.
Les entreprises qui mèneront cette transformation sont celles qui considèrent l'IA comme une infrastructure et non comme un simple ensemble d'outils. En investissant dans data sécurisées, en repensant leurs modèles opérationnels et en déployant leurs capacités à l'échelle de l'ensemble de leurs activités, elles redéfinissent les mécanismes mêmes de la création de valeur.
Dans un secteur où le timing détermine les rendements, la capacité à exploiter les données à grande échelle pourrait bien devenir le prochain facteur clé de l'avantage concurrentiel.
