AI : De l’Exigence de Diligence de Base à un Moteur de Valeur en 2026
En 2025, l’IA a prouvé sa valeur tout au long du cycle de vie des transactions. En 2026, les attentes évoluent. L’IA n’est plus un facteur de différenciation ; elle est désormais considérée comme un élément essentiel. Les acheteurs la perçoivent comme une infrastructure de base pour les transactions, et non comme un outil optionnel. Ce changement redéfinit la manière dont les équipes de transaction travaillent, comment les fondateurs se préparent et comment les investisseurs évaluent le risque et la valeur.
L’IA comme Nouvelle Norme
Pendant des années, les équipes de transaction ont testé l’IA dans des environnements contrôlés et restreints, l’utilisant pour résumer, taguer et automatiser des workflows simples.
Aujourd’hui, les acteurs des transactions s’attendent à ce que l’IA soit intégrée dans l’exécution quotidienne. Les investisseurs supposent qu’elle influence la valorisation et le risque. Les régulateurs insistent sur des contrôles clairs et des garde-fous. Les équipes qui prennent du retard ressentent des pertes de vitesse, une friction accrue et une confiance diminuée dans les résultats.
Ce changement ne s’est pas produit parce que la technologie est soudainement devenue plus performante. Il est le résultat d’un changement de comportement : l’IA est devenue normale, intégrée au rythme des transactions. L’industrie a franchi une étape, passant de l’expérimentation à la dépendance.
IA Défendable vs. Caractéristiques Superficielles
Cette évolution comportementale oblige les acheteurs à redéfinir la distinction entre l’IA véritable et son illusion. Le marché devrait voir de 200 à 300 introductions en bourse en 2026, dont beaucoup seront propulsées par l’IA. Cependant, toutes ne résisteront pas à la diligence. Les acheteurs posent désormais des questions plus précises concernant les données propriétaires, les modèles de formation des données, et s’ils sont essentiels au produit. La capacité d’une entreprise à prouver sa performance, son exactitude et sa fiabilité, ainsi que la répétabilité de l’IA à grande échelle, devient cruciale.
Les réponses à ces questions détermineront si une cible mérite une prime ou un refus. L’IA défendable repose sur des données détenues, des modèles éprouvés et le talent nécessaire pour les maintenir. À l’inverse, l’IA superficielle s’appuie sur des API génériques ou des fonctionnalités annexes facilement reproductibles.
Évolution de la Diligence
La diligence est l’endroit où la nouvelle norme de l’IA devient la plus visible. L’IA prépare désormais les fichiers, organise les données, signale les anomalies et accélère les examens de conformité. Ce qui est nouveau, c’est le niveau de scrutin autour des propres revendications d’IA de la cible. Les équipes de transaction cartographient désormais l’ensemble de la pile d’IA, y compris :
- Données sources et droits de données
- Lignage et exactitude des modèles
- Scalabilité de l’infrastructure
- Architecture de sécurité
- Gouvernance et auditabilité de l’IA
- Exposition réglementaire
Les équipes évaluent également comment l’IA d’une cible s’intègre à leurs propres systèmes. Elles évaluent le risque plus tôt, quantifient la création de valeur plus rapidement, et découvrent les signaux d’alerte en quelques jours, là où cela prenait auparavant des semaines.
Nouvelle Approche de la Planification d’Intégration
Une fois la transaction conclue, l’IA continue de façonner la phase suivante. L’intégration, autrefois réactive, est désormais proactive. Les équipes utilisent l’IA pour suivre la livraison des synergies en temps réel, tester rapidement des scénarios futurs, surveiller les risques d’intégration tôt, et aligner les équipes autour d’une source unique de vérité.
L’IA agentique va encore plus loin, apprenant des transactions passées et apportant des insights sans y être invité. Elle surveille les marchés pour déceler des changements affectant la valeur, agissant comme un membre d’équipe numérique, plutôt que comme un simple outil.
Impact sur les Valorisations et les Délais
Avec l’IA au centre de l’exécution, les valorisations évoluent. Les entreprises disposant d’actifs d’IA solides, y compris des données propriétaires, des modèles entraînés et des cas d’utilisation prouvés, voient une demande accrue et des processus accélérés. Ces entreprises obtiennent des primes car les acheteurs estiment que la valeur est durable.
En revanche, les entreprises sans ces actifs font face à des discussions plus difficiles. Leurs valorisations dépendent davantage des fondamentaux traditionnels, leurs délais s’allongent alors que les acheteurs enquêtent sur le risque, et leur probabilité de conclure une transaction diminue si l’exposition à l’IA crée de l’incertitude.
La réglementation affecte également les délais. De nombreux acteurs de transactions souhaitent une supervision gouvernementale plus claire pour l’IA, avec des cadres qui établissent des attentes et réduisent l’incertitude. La gouvernance a désormais un poids dans les discussions de valorisation. Les entreprises qui respectent les normes émergentes gagnent en crédibilité auprès des acheteurs et des régulateurs.
Conclusion : Ce que Cela Signifie pour les Fondateurs et les Investisseurs
Les fondateurs qui se dirigent vers 2026 doivent s’adapter, car les exigences sont plus élevées. L’IA ne peut plus être une addition tardive ; elle doit être une capacité fondamentale avec des preuves claires à l’appui. Cela implique de construire tôt des avantages en matière de données propriétaires, de conserver une documentation pour l’entraînement et la performance des modèles, d’investir dans la gouvernance et l’auditabilité, et de préparer une diligence technique approfondie.
Les investisseurs doivent guider leurs entreprises en portefeuille avec urgence. Le marché suppose maintenant que l’IA influencera la valorisation et le risque. Les investisseurs doivent insister pour un renforcement des infrastructures de données, un alignement précoce avec les normes de gouvernance, ainsi qu’un reporting clair sur la création de valeur de l’IA et sur des talents qui comprennent à la fois l’IA et les affaires.
En fin de compte, deux scénarios pourraient définir 2026 : une accélération rapide du volume des transactions ou une croissance plus stable façonnée par la complexité réglementaire. Dans les deux cas, l’IA restera l’infrastructure centrale des transactions.
La question n’est plus de savoir si l’IA redéfinira les fusions et acquisitions, mais plutôt à quelle vitesse les équipes s’adapteront et comment elles géreront les risques en cours de route. L’année 2025 a montré ce qui était possible ; 2026 le rendra attendu.