En bref : Le capital-investissement a adopté l'IA plus rapidement qu'elle n'a pu démontrer sa rentabilité. Environ deux tiers des fonds européens utilisent désormais l'IA pour créer de la valeur, tandis qu'environ 8% font état d'un impact significatif sur le résultat avant intérêts, impôts, dépréciation et amortissement (EBITDA) ou sur la valeur de sortie. Les promoteurs qui parviennent à transformer l’IA en multiplicateur de rendement la cibleront sur les leviers opérationnels qui génèrent désormais la majeure partie du rendement, et ils commenceront à le faire avant même la clôture de l’opération.
L'adoption a pris le pas sur les données factuelles
En l'espace d'une seule année, l'intelligence artificielle (IA) est passée des marges du capital-investissement au cœur du débat sur la création de valeur. Dans la cinquième enquête annuelle européenne menée par Alvarez & Marsal, 63% de fonds ont désormais recours à l'IA dans le cadre de leur activité de création de valeur, contre 41% l'année précédente. Environ 39% indiquent l'avoir déployé dans plusieurs fonctions des sociétés de leur portefeuille et d'en tirer une valeur mesurable.
L'optimisme est de mise. Une autre enquête menée en mai auprès de 100 dirigeants du secteur du capital-investissement, dont les résultats ont été publiés par PitchBook, a révélé que 73% des dirigeants s'attendent à ce que l'IA augmente la valeur de leur portefeuille au cours des douze prochains mois. Les résultats ne sont pas à la hauteur de l’enthousiasme. Seules 81 entreprises du classement 8% se décrivent comme « pionnières », c’est-à-dire que l’IA influence leur EBITDA ou redéfinit leur stratégie de sortie de manière significative.
Les domaines où l'IA a un impact réel sur les résultats financiers
Les cas d'utilisation courants concernent principalement l'analyse et les services administratifs. L'analyse des données et l'élaboration de conclusions permettent de 69% de personnes interrogées, suivie par l'efficacité opérationnelle (60%) et les activités liées à la fonction financière (55%). Parmi les entreprises interrogées par PitchBook, l'application la plus couramment utilisée est planification et analyse financières, la fonction la plus administrative de la liste.
C’est cette distinction qui sous-tend tout le raisonnement. Comme le formule Anil Kumar, d’A&M, l’IA est aujourd’hui “ un levier d’efficacité ”. Christy Carter, du BCG, trace une ligne de démarcation plus nette : utiliser un chatbot pour faciliter le travail d’un analyste et utiliser l’IA pour recouvrer plus rapidement les créances et libérer du fonds de roulement sont deux choses très différentes. La première améliore la productivité individuelle. Un moteur de gestion des créances a quant à lui un impact direct sur le compte de résultat.
La distance entre le pilote et le compte de résultat
La majeure partie du secteur en est encore au stade de l'expérimentation. Le coût et le rendement incertain constituent le principal obstacle, cité par 60% de fonds, la qualité et la disponibilité des données suivant de près avec 45%. Les projets pilotes se multiplient, les tableaux de bord s'améliorent et les résultats financiers évoluent à leur propre rythme.
Les données d'exécution confirment cette tendance. Les fonds concentrent leurs efforts en début de mandat : 58% ont déployé des ressources destinées à la création de valeur au cours des 100 premiers jours, soit le double de la part enregistrée un an plus tôt. Malgré cela, 65% reconnaissent n'avoir capturé que moins de la moitié de la valeur visée dans les plans élaborés au cours des deux dernières années. L'ambition est bien réelle. Les taux de conversion ont encore une marge de progression.
Pourquoi cela touche particulièrement le segment des moyennes entreprises ?
Voici l'aspect structurel sur lequel il convient de s'attarder. C'est désormais l'amélioration opérationnelle qui génère le rendement. L'analyse réalisée par A&M sur les sorties de capitaux en Europe montre que L'amélioration de la marge EBITDA a représenté 51% de la croissance de l'EBITDA des entreprises cédées en 2025, contre 21,51 TP3T avant 2023. La contribution de la croissance du chiffre d'affaires est passée de 78,51 TP3T à 491 TP3T sur la même période.
Lorsque la marge joue un rôle déterminant, l’IA fait ses preuves dans les domaines où elle influe sur celle-ci : tarification, approvisionnement, prévision de la demande, automatisation des processus financiers. Pour les entreprises de taille intermédiaire situées en Suisse, en Europe occidentale et aux États-Unis, c’est à la fois une opportunité et un défi. Les petites sociétés en portefeuille disposent de bases de données plus restreintes et d’équipes techniques plus réduites, ce qui rend le rapport coût-bénéfice d’autant plus délicat. Mais la récompense se trouve de l’autre côté de cet obstacle. Un seul cas d’utilisation bien ciblé, qu’il s’agisse d’un moteur de tarification ou d’une clôture de fin de mois automatisée, peut faire évoluer la marge d’une entreprise dont le chiffre d’affaires dépasse 100 millions d’euros d’une manière qui se répercutera au moment de la sortie.
La discipline qui permet de multiplier les applications de l'IA
Les fonds qui se démarquent adoptent une approche opérationnelle. Ils identifient le levier de rentabilité avant d’acquérir l’outil, mettent en place la base de données nécessaire au cas d’utilisation et mesurent le résultat en points de base de marge, l’unité qui apparaît au moment de la sortie. Bob Rajan, d’A&M, exprime clairement cette même idée : les cas d’utilisation les plus efficaces se concentrent sur la tarification, les achats, les prévisions et l’automatisation financière, où des données de meilleure qualité se traduisent directement par une marge accrue et des décisions plus rapides.
Pour les acheteurs et les vendeurs du marché intermédiaire, cela redéfinit la notion de diligence raisonnable. Une feuille de route en matière d’IA est jugée crédible lorsqu’elle s’articule autour de leviers spécifiques liés à la trésorerie et aux marges, chacun doté d’un niveau de référence et d’un responsable. Elle est perçue comme un projet pilote lorsqu’elle se contente d’énumérer des outils et des aspirations. Le même écart qui distingue le modèle 8% du reste du marché va de plus en plus séparer les actifs qui se négocient avec une prime de ceux qui se vendent avec une décote. La preuve en sera apportée dans le compte de résultat, et le marché a déjà commencé à refléter cette différence dans les cours.
Références
- Alvarez & Marsal. Les sociétés de capital-investissement se tournent vers la création de valeur opérationnelle alors que les chocs géopolitiques freinent la reprise des opérations de fusion-acquisition (Rapport 2026 sur la création de valeur dans le secteur européen du capital-investissement), 19 mai 2026. https://www.alvarezandmarsal.com/press-release/private-equity-firms-turn-to-operational-value-creation-as-geopolitical-shocks-derail-deal-recovery
- PitchBook. Le capital-investissement n'a pas encore réussi à convaincre les investisseurs du bien-fondé de ses investissements dans l'IA, juin 2026. https://pitchbook.com/news/articles/pe-has-yet-to-prove-its-ai-bets-to-investors
