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Les technologies de l'intelligence artificielle transforment rapidement les industries permettant de se différencier sur le marché grâce à des produits innovants, en améliorant l'efficacité opérationnelle et en ouvrant de nouveaux marchés. Alors que l'IA devient un catalyseur technologique clé pour les entreprises, conduire une AI Tech due diligence devient de plus en plus important. Négliger les implications de l'IA peut entrainer une perte de valeur substantielle ou exposer votre organisation à des risques. Dans cet article, nous analysons l'importance d'examiner le paysage de l'IA dans les transactions de fusion et acquisition, en vous apportant des éclairages clés pour une acquisition réussie.
Bien que les opportunités offertes par l'IA soient significatives, elles s'accompagnent de défis spécifiques qui doivent être pris en compte, comme souligné ci-dessous.
- Manque de compréhension des limitations des modèles d'IA
De nombreux acheteurs peinent à comprendre les limitations de l'IA en raison d'un manque de connaissances techniques et de la complexité des systèmes d'IA. Cela peut conduire à une surestimation des capacités de l'IA, en particulier dans les secteurs en contact direct avec la clientèle ou dans les domaines réglementés, entrainant des investissements inappropriés dans des entreprises susceptibles de ne pas livrer la valeur attendue. - Manque de sensibilisation au potentiel de création de valeur offert par l'IA
Une société de capital-investissement ou une entreprise traditionnelle pourrait négliger des opportunités clés de création de valeur grâce à l'IA, telles que : 1) des expériences client personnalisées ; 2) des fonctionnalités d'IA sur mesure pour se différencier sur le marché ; 3) l'analyse prédictive ; et 4) l'automatisation intelligente - toutes pouvant considérablement renforcer l'avantage compétitif de l'entreprise. Les acquéreurs doivent évaluer l'art du possible et la manière dont l'IA peut les aider à atteindre leurs objectifs. - Incapacité à exprimer clairement la différenciation technologique
Le fait qu'une entreprise utilise l'IA ne signifie pas que sa solution est unique ni que les concurrents ne peuvent pas facilement la copier. Les acheteurs ont besoin de preuves solides montrant que les fonctionnalités d'IA de l’entreprise cible sont réellement uniques et innovantes. Cela nécessite souvent une compréhension approfondie des processus propres à l'entreprise, de la valeur de ses données propriétaires et des efforts de recherche et développement investis (par exemple dans la propriété intellectuelle). De plus, la capacité de l'acquéreur à poursuivre l’innovation et l'expertise en IA de son équipe interne sont également des éléments déterminants.
Questions essentielles à aborder
Découvrir ce qui se cache réellement derrière l'IA est complexe et implique bien plus que de simples considérations technologiques. Pour réussir et atténuer les risques liés à l'IA, les entreprises doivent développer une compréhension globale de l'IA sur plusieurs dimensions. Voici les domaines clés et les questions qui doivent être prises en compte :
Stratégie IA
- La stratégie IA de l’entreprise est-elle claire et bien alignée avec l’ensemble des objectifs de fusion-acquisition et de création de valeur ?
- L'entreprise visée risque-t-elle d'être perturbée par le marché ou bénéficie-t-elle d’un avantage compétitif grâce à l'IA ?
- Les composants fondamentaux requis (par exemple, les compétences d'équipe, la maturité des données, l'infrastructure) sont-ils pris en compte avant le lancement de projets d’IA après l’acquisition ?
- Les initiatives sont-elles structurées de façon à permettre une évolution progressive de la complexité (par exemple, étapes, validation et ajustement des cas d'investissement IA) et à ce que la valeur puisse être confirmée avant d'investir davantage ?
Écueil :
Sachant que l'IA est un domaine en constante évolution, les entreprises cibles et les acheteurs peuvent ne pas mesurer l’ampleur de l’effort requis et des exigences potentielles, ce qui augmente le risque de dépassement des délais et/ou du budget. Si la direction ne coordonne pas et ne planifie pas soigneusement les initiatives, les projets risquent d’être planifiés de manière inefficace, entraînant un délai plus long avant de générer de la valeur, des retours sur investissement réduits, une perte d'avantage compétitif voire l’abandon pur et simple des investissements en IA.
Équipe et Talents
- Quelles sont les compétences d’IA déjà présentes en interne ? Ont-elles été développées en interne ou les ressources ont-elles été recrutées avec une expérience préalable ?
- Les ressources existantes peuvent-elles mettre en œuvre efficacement les initiatives liées à l‘IA ?
- Quelle est la structure organisationnelle de la cible et comment facilite-t-elle la collaboration interfonctionnelle ?
- Quel niveau de soutien pédagogique ou formatif est disponible et comment contribue-t-il à la montée en compétences des employés en IA ?
Écueil :
Il se peut que les entreprises sous-estiment la rapidité des avancées réalisées en intelligence artificielle. Celles qui ne suivent pas les derniers développements risquent de consacrer du temps à des solutions dépassées. De plus, si la structure organisationnelle ne favorise pas la collaboration entre les différentes fonctions de l’entreprise, le développement de solutions risque de ne pas apporter autant de valeur aux utilisateurs qu’espéré.
Données
- Quels sont les actifs de données uniques de l'entreprise et comment sont-ils exploités dans la stratégie d’IA pour obtenir un avantage compétitif ?
- Est-il clair si les données sont partagées ou dédiées ? Sont-elles accessibles et disponibles ?
- Quelles intégrations de données existent et comment peuvent-elles être utilisées pour générer de nouvelles informations exploitables ?
- L'organisation dispose-t-elle d'actifs de données suffisants pour soutenir les initiatives d’IA prévues ?
Écueil :
Avant d'acheter une entreprise, l'acheteur doit comprendre la valeur des données afin d'évaluer l’opportunité de les exploiter pleinement. Les solutions d’IA doivent intégrer cette information pour favoriser une différenciation concurrentielle.
Gouvernance et Processus
- Quels comités (centres d'excellence et autres structures) existent pour superviser les initiatives en IA et garantir que les aspects relatifs à la sécurité, à la conformité et à la confidentialité soient pris en compte ?
- Quels processus d’IA responsable sont en place pour s’assurer que les grands modèles de langage (LLM) utilisés sont exempts de biais potentiels ?
- Quels dispositifs de sécurité sont en place pour prévenir les attaques par injection de prompt et les réponses pouvant causer des dommages ?
Écueil :
Les organisations intégrant des solutions IA orientées client sans gouvernance et processus appropriés s’exposent à des risques et dommages réputationnels, des sanctions légales et des violations de conformité.
Technologie et Infrastructure
- Quels choix technologiques ont été faits et comment impactent-ils le profil des coûts et la scalabilité ? (par exemple, cloud, sur site, hybride, etc.)
- L'entreprise utilise-t-elle des solutions appropriées pour améliorer l'automatisation des pipelines / processus de travail ?
- Le modèle de données est-il construit pour faciliter l'utilisation par l'IA ?
- L'entreprise utilise-t-elle des outils de requête en langage naturel (NLQ) pour réaliser des analyses ?
Écueil :
Les entreprises qui n'ont pas une infrastructure solide pour leurs données ne pourront pas capitaliser sur des solutions IA susceptibles d’apporter une valeur significative.
Propriété intellectuelle et modélisation
- Comment la cible définit-elle et intègre-t-elle l'IA dans l'architecture de ses produits ? S'appuie-t-elle sur des services IA tiers ou sur sa propre propriété intellectuelle ?
- Qui détient les droits de propriété intellectuelle (PI) pour tout logiciel développé par des tiers ?
- Existe-t-il des obligations ou restrictions contractuelles pouvant impacter la transaction ?
- Quels processus l'entreprise utilise-t-elle pour gérer le machine learning (ML) et les grands modèles de langage (LLM), notamment pour l'évaluation et la mise à jour des modèles ?
Écueil :
Les investisseurs pourraient surestimer la valeur réelle des solutions IA présentées par le vendeur. De plus, les entreprises cibles qui n'exploitent pas leurs données pour ajuster les LLM de base s’exposent au risque que les concurrents reproduisent facilement les solutions de GenAI et captent des parts de marché.
Résultats d'études de cas
Pour vous aider à comprendre l'impact concret que l'IA peut avoir dans les transactions de fusions et acquisitions, nous vous présentons une série d'études de cas illustrant les résultats obtenus grâce à la due diligence technologique basée sur l’IA. Ces exemples montrent comment nous avons aidé des organisations à identifier des économies significatives, à accroître leur productivité et à révéler de nouvelles opportunités de revenus.
Études de cas
Anticiper et se préparer à l'avance pour vos prochaines acquisitions
Compte tenu de l’évolution rapide du domaine de l'IA, avec de nouvelles avancées survenant en quelques mois plutôt qu'en plusieurs années, les entreprises engagées dans des fusions et acquisitions doivent évaluer l’état actuel des progrès en IA d'une société ainsi que les caractéristiques permettant de prédire sa capacité à s'adapter dans un avenir proche.
Pour accroître l'efficacité et la capacité à exploiter le potentiel de l’IA dans les acquisitions à venir, certaines mesures clés peuvent être mises en oeuvre :
1. Clarifier les objectifs stratégiques de la due diligence technologique en IA
Une définition claire des objectifs stratégiques pour réaliser une due diligence technologique en IA est primordiale afin de garantir que la stratégie de fusion-acquisition s’aligne sur les objectifs globaux de l'entreprise. Les sociétés devraient définir les résultats spécifiques attendus ainsi que l'impact de l'IA sur la transaction. Il est également essentiel d'évaluer comment les actifs et compétences en IA de la société cible peuvent s'intégrer ou compléter l’infrastructure technologique et les modèles commerciaux existants.
2. Évaluer et renforcer les capacités internes en IA
En préparation de potentielles acquisitions, les organisations réaliser une évaluation approfondie de leurs propres capacités en IA, y compris la capacité de l'équipe de l'acheteur à comprendre les cas d'investissement fondés sur la stratégie IA de l’entreprise cible. Comprendre les forces et faiblesses internes peut aider à identifier les lacunes et à déterminer la capacité à intégrer les opportunités liées à la transaction.
3. Implication en amont du leader Data & IA :
Impliquer un leader Data & IA dès la phase de due diligence garantit que les opportunités liées à l’IA s’alignent sur les objectifs commerciaux stratégiques visés dans le cadre de la transaction. Son expertise permettra une mise en œuvre plus efficace et une réalisation plus rapide du retour sur investissement.
Ces actions renforceront la préparation des acquéreurs avant d'examiner le paysage IA d'une cible dans une acquisition potentielle.
En conclusion, l'IA ne peut plus être négligée, car elle représente un potentiel important de création de valeur tout en comportant des risques commerciaux majeurs. En évaluant la maturité de l’IA d'une cible, en alignant les solutions avec les objectifs commerciaux et en abordant les risques potentiels dès le départ, vous pourrez distinguer l’enthousiasme de la réalité, identifier les opportunités clés et évaluer si l'entreprise peut rester compétitive à l'ère de l’IA.
Bien que l'IA puisse être évaluée lors de la phase de due diligence, il est également pertinent pour les sociétés de capital-investissement d’examiner la maturité de l’IA lorsqu'elles évaluent leurs entreprises de portefeuille.
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