Le capital-investissement entre dans une nouvelle ère de transformation accélérée sous l'impulsion de l'IA. Dans cette conversation pour Le pont, Élina Ashkinazi-Ildis, Associé & Directeur Private Equity, et Jérôme Petit, Dans le cadre de l'atelier de formation à l'IA, Managing Partner, découvrez comment l'IA redéfinit la création de valeur des portefeuilles, les opérations des fonds et les stratégies d'investissement.
Elina Ashkinazi-Ildis a commencé sa carrière dans le conseil en stratégie et s'est spécialisée dans l'appui transactionnel avant de rejoindre l'équipe d'experts de la Commission européenne. La pratique du Artefact en matière de capital-investissement, où elle se concentre sur la diligence raisonnable, le data et la transformation de l'IA dans les fonds et leurs portefeuilles.
Jérôme Petit a passé plus de 25 ans au service de sociétés de capital-investissement internationales et dirige le groupe de travail sur le capital-investissement. Artefact’avec des fonds de premier plan dans le monde entier.
L'IA à l'échelle du cycle de vie de l'investissement
Les sociétés de capital-investissement n'abordent pas l'IA comme une technologie expérimentale, mais comme une technologie de pointe. levier structurel pour la compétitivité. L'industrie data confirme le rythme du changement : les trois quarts des sociétés de capital-investissement ont déjà investi de manière significative dans la transformation numérique, L'IA représente la majorité de ces investissements. La dynamique est claire, mais de nombreux fonds peinent encore à traduire l'ambition en exécution.
L'opportunité s'étend à l'ensemble du cycle de vie des investissements. Avant la signature des contrats, L'IA facilite le sourcing et la sélection en identifiant des cibles d'acquisition pertinentes et en les comparant à des actifs comparables. L'IA révèle aussi plus rapidement les signaux du marché que les méthodes de recherche traditionnelles.
Au cours de l'audit préalable, les modèles linguistiques étendus accélèrent l'analyse de documents complexes, automatisent l'extraction de data et améliorent l'analyse comparative financière et opérationnelle. Cela permet de raccourcir les délais des transactions tout en améliorant la profondeur de l'analyse.
Une fois les actifs entrés dans le portefeuille, l'IA continue à créer de la valeur. Les équipes ESG l'utilisent pour suivre les indicateurs de performance, les équipes d'investissement s'en servent pour le suivi du marché et la recherche d'acquisitions complémentaires, et les fonctions de relations avec les investisseurs l'exploitent pour répondre aux demandes des investisseurs individuels avec plus de rapidité et de précision.
Il ne s'agit pas d'un cas d'utilisation unique, mais d'une couche d'intelligence intégrée qui soutient la prise de décision dans l'ensemble du fonds.
Sécuriser l'IA au cœur du fonds
Le déploiement de l'IA dans le secteur du capital-investissement nécessite de naviguer dans un environnement particulièrement sensible. Les fonds gèrent des données hautement confidentielles data, qu'il s'agisse de la performance du portefeuille, du pipeline de transactions, des mesures opérationnelles exclusives ou des rapports destinés aux investisseurs. La sécurité, la traçabilité et la gouvernance deviennent donc des exigences fondamentales plutôt que des compléments techniques.
Elina met en évidence cet équilibre à travers l'exemple de Ardian, où des capacités d'IA générative sécurisées ont été déployées au sein de l'infrastructure cloud du fonds.
“La sécurité est absolument primordiale dans ce secteur”.” explique-t-elle. “Nous déployons des solutions dans l'environnement du client afin de garantir un contrôle total sur data, l'accès et la traçabilité”.”
Les architectures personnalisées permettent également des gains de performance. Des cadres de recherche avancés garantissent que les modèles fournissent des réponses précises et vérifiables plutôt que des résultats génériques.. L'optimisation des coûts est un autre facteur : 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 de l'utilisation.
Il en résulte un environnement d'IA contrôlé mais évolutif, conçu pour la rigueur institutionnelle plutôt que pour l'expérimentation.
Au-delà des outils : Réorganiser le fonctionnement des fonds
Bien que l'on accorde beaucoup d'attention au déploiement de la technologie, la transformation profonde se situe ailleurs. L'adoption de l'IA expose inévitablement les inefficacités structurelles des flux de travail existants : les chaînes de reporting manuelles, l'accès data fragmenté et les analyses redondantes deviennent des goulets d'étranglement une fois que l'automatisation est introduite.
Comme l'explique Jérôme, “La technologie n'est plus la partie la plus difficile. Le vrai travail consiste à repenser les processus de bout en bout pour tirer pleinement parti de l'IA.”
C'est pourquoi de nombreux programmes de transformation se concentrent autant sur la refonte du modèle opérationnel que sur l'habilitation technique. Les initiatives couvrent les équipes chargées des transactions, l'ESG, les relations avec les investisseurs, l'administration des fonds et les fonctions de marketing, en les alignant sur les flux de travail augmentés par l'IA.
L'impact peut être rapide. Dans certains cas, une refonte complète du modèle opérationnel peut être réalisée dans un délai de trois mois, Les partenaires généraux de l'Union européenne peuvent ainsi modifier radicalement la manière dont ils accèdent à des informations, collaborent et prennent des décisions. De cette manière, L'IA devient un catalyseur de la réinvention organisationnelle, et pas seulement des gains de productivité.
Activation de la valeur au sein des entreprises du portefeuille
Si l'IA améliore les opérations des fonds, son plus grand potentiel de création de valeur réside dans les entreprises du portefeuille elles-mêmes. Les sociétés de capital-investissement considèrent de plus en plus la maturité de l'IA comme un facteur d'évaluation. Historiquement, cependant, les capacités d'analyse avancée étaient concentrées dans les grandes entreprises disposant d'importantes ressources techniques. 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 déployer des cas d'utilisation ciblés et à fort impact”.” note Elina.
La première étape est le diagnostic : évaluer la maturité de chaque entreprise en matière de data et d'IA, son exposition aux perturbations et son potentiel de création de valeur. Cette évaluation prend généralement en compte
- Disponibilité opérationnelle et commerciale du data
- Exposition concurrentielle à la perturbation de l'IA
- Capacités numériques internes
- Priorités stratégiques de croissance
Ensuite, les cas d'utilisation prioritaires sont identifiés en fonction de la faisabilité et de l'impact sur l'entreprise. Les possibilités communes de croisement des portefeuilles sont les suivantes :
- Copilotes internes GenAI pour automatiser les rapports, les courriels et les mises à jour du CRM
- Génération de leads et intelligence marketing B2B
- Accélération des réponses aux appels d'offres et aux demandes de propositions
- Gestion des connaissances en matière de vente et rédaction de propositions
Ces initiatives sont souvent complétées par des initiatives sectorielles, adaptées à l'industrie manufacturière, aux soins de santé, aux services ou aux contextes industriels. La vitesse est essentielle. Les évaluations initiales de maturité peuvent être réalisées en moins d'un mois, et les déploiements pilotes lancés peu de temps après. Ce modèle d'activation rapide permet aux fonds de tester des hypothèses de création de valeur avant de s'engager dans des investissements à grande échelle.
Construction du data foundations
L'IA au niveau des fonds et des portefeuilles repose sur une condition préalable commune : unifié, accessible data. Comme le dit Jérôme, “Pas de data, pas d'IA.”
De nombreux fonds investissent donc dans data platforms centralisée qui consolide les informations provenant des sociétés de portefeuille, des fournisseurs tiers et des systèmes de reporting internes. Ceci a été mis en œuvre chez Ardian par la création d'un data platform analytique basé sur le cloud et conçu pour :
- Agrégat financier et opérationnel data
- Automatiser la production de rapports
- Améliorer la vitesse de calcul et la latence
- Améliorer la précision et la gouvernance de data
Ces plateformes fonctionnent comme des écosystèmes vivants. De nouveaux ensembles, outils et applications data sont progressivement intégrés, ce qui permet une expansion continue des capacités d'analyse. Les places de marché Data accélèrent encore l'adoption en permettant un accès direct aux sources de renseignements externes sans intégration complexe d'API. Pour les fonds, cette l'infrastructure devient l'épine dorsale de l'évolutivité de l'IA, garantissant que les connaissances ne sont pas cloisonnées mais partagées dans les équipes d'investissement et d'exploitation.
De l'expérimentation à l'adoption au quotidien
L'une des évolutions les plus frappantes dans l'adoption de l'IA par les fonds d'investissement privés est d'ordre culturel plutôt que technique : ce qui était à l'origine une expérimentation menée par des consultants devient une innovation menée par l'équipe.
Une fois les environnements d'IA sécurisés déployés, les équipes chargées des transactions, les spécialistes ESG et les professionnels des relations avec les investisseurs identifient rapidement de nouvelles applications alignées sur leurs défis quotidiens.
Comme l'observe Elina, “L'IA n'est plus un gadget. Elle fait désormais partie du travail quotidien. Les équipes elles-mêmes trouvent de nouvelles façons de l'utiliser que nous n'avions pas anticipées.”
Cette adoption par la base est le reflet d'une évolution plus large : L'IA passe d'une capacité spécialisée à un réflexe institutionnel, intégrée 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 théorique. Il est opérationnelle, mesurable et accélérée. Les fonds qui adoptent l'IA ne se contentent pas d'améliorer leur efficacité, ils remodèlent la façon dont la valeur est créée tout au long du cycle de vie de l'investissement. Du sourcing et de la diligence à la croissance du portefeuille et à la préparation à la sortie, l'IA devient un multiplicateur de vitesse et d'intelligence.
Les entreprises qui mèneront cette transformation sont celles qui considèrent L'IA, une infrastructure et non un ensemble d'outils. En investissant dans le data foundations sécurisé, en redéfinissant les modèles d'exploitation et en étendant les capacités à l'ensemble de leurs portefeuilles, elles redéfinissent les mécanismes mêmes de la création de valeur.
Dans un secteur où le choix du moment est déterminant pour le rendement, la capacité à opérationnaliser l'intelligence à l'échelle pourrait bien devenir la prochaine frontière de l'avantage concurrentiel.
