Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle (IA) se positionne comme un moteur de transformation radicale dans le monde des affaires, automatisant des tâches complexes et permettant des analyses plus précises et rapides. Déployée dans divers secteurs, elle propose des solutions innovantes pour accroître l’efficacité, optimiser les processus et faciliter des prises de décision plus éclairées. Dans ce contexte, il est pertinent d’examiner l’utilisation de l’IA dans les fusions et acquisitions (M&A), un domaine où la précision, la rapidité d’exécution et la capacité à traiter de grandes quantités de données sont essentielles.
I. L’Intelligence Artificielle et son rôle dans les processus de fusions-acquisitions
a) Définition et fonctionnalités de l’IA
Avant de commencer, il est important de définir l’Intelligence Artificielle (IA). Il s’agit d’une technologie permettant aux ordinateurs d’effectuer des tâches nécessitant habituellement des compétences liées à l’intelligence humaine, telles que l’apprentissage, la résolution de problèmes et la prise de décision. L’IA repose sur des algorithmes avancés et l’exploitation de vastes quantités de données pour automatiser des processus complexes, s’améliorer continuellement et s’adapter à de nouvelles informations. Ces capacités lui permettent de trouver des applications dans de nombreux domaines, améliorant l’efficacité des opérations, offrant une meilleure prédictibilité des résultats et permettant un gain de temps significatif.
b) Intégration de l’IA dans les processus de fusions et acquisitions
Avant d’explorer comment l’IA peut intervenir dans un processus de fusion/acquisition, il est nécessaire de comprendre les différentes étapes d’une opération M&A. Tout d’abord, il y a une phase de prospection et de recherche de cibles. Cette phase préliminaire consiste à présenter à l’entreprise acheteuse une sélection d’entreprises pertinentes en accord avec sa stratégie de croissance, en vue de générer des synergies. Cela implique des démarches commerciales et des analyses financières (valorisations, préparation de mémorandums d’informations).
Une fois que deux entreprises sont prêtes à collaborer, la phase de due diligence commence. Elle vise à examiner minutieusement tous les aspects de l’entreprise cible. L’objectif principal est d’éliminer tout doute concernant d’éventuels risques, qu’ils soient financiers, fiscaux, légaux ou opérationnels.
Ensuite, la phase de négociation et de signature s’installe. À ce stade, les deux parties définissent les conditions de l’acquisition, telles que le prix d’achat, les modalités de paiement, les clauses de non concurrence et les garanties. La transaction est officialisée par la signature d’un contrat. Le banquier d’affaires joue également un rôle crucial en conseillant son client tout au long de cette démarche.
Enfin, le processus se termine par l’intégration post acquisition. Cette phase consiste à fusionner les opérations, les finances, les cultures d’entreprise et les employés des deux entités pour former une organisation intégrée. Une phase d’accompagnement est nécessaire pour garantir la pérennité de l’entreprise et assurer que l’opération ait un impact positif.
Dans ce long processus qui peut prendre plusieurs mois, l’IA peut jouer un rôle déterminant en renforçant l’expertise et en améliorant l’efficience à chaque étape. Concrètement, lors de la phase d’identification des cibles (vendeurs) ou des acheteurs, l’IA peut automatiser l’analyse des marchés en suivant les tendances sur internet et les réseaux sociaux, en surveillant les fluctuations des marchés boursiers et en tenant compte des changements politiques, économiques et sociaux. Cette automatisation permet de gagner un temps précieux. Grâce à ses capacités d’analyse des performances futures des entreprises, l’IA peut également aider à identifier des cibles plus pertinentes, favorisant ainsi la création de synergies optimales dans un contexte économique incertain.
De plus, dans les étapes de due diligence, qui sont chronophages par nature, l’IA peut simplifier le processus en détectant d’éventuelles anomalies ou fraudes, réduisant ainsi les erreurs humaines et améliorant l’efficacité globale. L’automatisation des analyses permet aux équipes de conseil de se concentrer sur l’interprétation des résultats et la formulation de stratégies futures, augmentant ainsi la productivité et la qualité de la prise de décision. Par la même occasion, elle renforce les arguments lors de la négociation entre les parties.
II. La sécurité et la régulation de l’Intelligence Artificielle
L’essor des nouvelles technologies, en particulier de l’IA, suscite des préoccupations légitimes concernant la sécurité et la confidentialité des données. Comme avec l’arrivée d’internet et des réseaux sociaux, l’IA engendre des débats sur la protection des données personnelles et le respect de la vie privée. Il est essentiel de noter que les données collectées par l’IA peuvent être stockées et sont nécessaires dans les processus d’apprentissage automatique, ce qui améliore continuellement la précision des analyses. Plus les bases de données sont alimentées, plus les résultats sont cohérents avec la réalité, ce qui peut s’avérer précieux dans certains cas, comme pour détecter des activités suspectes ou inhabituelles, contribuant ainsi à renforcer la sécurité des transactions.
Cependant, à l’instar d’internet, des réglementations commencent à faire leur apparition, notamment des lois issues de l’Union Européenne, comme la mise en place de l’« AI Act », qui établit quatre niveaux de risque pour l’utilisation de l’IA, allant du « risque minimal » (comme les chatbots) au « risque inacceptable » (tel que la surveillance de masse dans les lieux publics). Ces lois visent à réguler et limiter la collecte de données à des fins malveillantes tout en protégeant la vie privée et les données personnelles, en garantissant la non-discrimination, la transparence et la responsabilité.
III. Les limites de l’Intelligence Artificielle dans le M&A
Malgré ses avantages, l’IA présente également certaines limites. Bien qu’elle puisse automatiser de nombreuses tâches analytiques, elle ne peut (pour le moment en tout cas) remplacer l’humain dans des domaines tels que la négociation, la gestion des relations de confiance ou la compréhension des dynamiques culturelles et contextuelles, qui sont souvent déterminantes dans les transactions de M&A. Une étude menée par Deloitte en 2024 à l’échelle européenne révèle que les entreprises utilisent l’IA de manière limitée en raison d’un manque de connaissances pratiques et culturelles, plutôt que de contraintes réglementaires ou législatives.
De plus, pour des raisons de confidentialité, de grandes banques d’investissement interdisent à leurs analystes d’utiliser l’IA dans leur travail pour diverses raisons, telles que la collecte de données confidentielles et les risques de fuite d’information.
Conclusion
Ainsi, l’intelligence artificielle représente un levier stratégique important dans le domaine des fusions et acquisitions, offrant des avantages significatifs en matière de productivité, de précision et de conformité. Cependant, son utilisation soulève des questions de sécurité et de réglementation, et elle ne peut pas encore remplacer l’expertise humaine dans des domaines où la compréhension de la culture des entreprises et la confiance sont essentielles.
À l’avenir, le défi résidera dans l’intégration harmonieuse de l’IA dans les processus de M&A, en veillant à ce qu’elle complète les compétences humaines sans les remplacer, tout en respectant les régulations en vigueur et en garantissant la confidentialité des données.
