L’IA au service de la Market Due Diligence en M&A

Qu’est-ce que la Market Due Diligence (MDD) ?

La Market Due Diligence (MDD), souvent appelée due diligence commerciale, désigne le processus d’évaluation indépendante du positionnement de marché et du plan d’affaires d’une entreprise cible dans une opération de fusion-acquisition (emerton.co). Elle est réalisée en parallèle des audits financiers et juridiques classiques, généralement à la demande de l’acquéreur qu’il s’agisse d’un grand groupe ou d’un fonds de capital-investissement (emerton.co).

L’objectif est d’identifier les risques stratégiques et le potentiel de croissance du marché de la cible, afin d’étayer la décision d’investissement sur des faits solides. Concrètement, la MDD couvre l’analyse du marché cible, du paysage concurrentiel, de la demande client et de la viabilité du business model, pour vérifier que la cible évolue dans un contexte favorable et que son plan d’affaires est réaliste (emerton.co).

Ce travail, souvent confié à des cabinets de conseil en stratégie ou à des experts sectoriels, constitue un volet essentiel de la due diligence : il aide l’acheteur à déterminer la véritable valeur de la cible, à confirmer les synergies potentielles et parfois à décider s’il faut renoncer à l’opération en cas de découvertes négatives majeures (oliverwyman.com). Comme le souligne BCG, une due diligence rigoureuse permet non seulement d’éviter les mauvaises surprises, mais aussi de créer plus de valeur post-acquisition – leurs recherches indiquent par exemple que les fusions-acquisitions accompagnées par BCG génèrent en moyenne +9 % de valeur pour les actionnaires sur deux ans par rapport à la moyenne du marché (bcg.com). À l’inverse, une diligence insuffisante peut détruire significativement la valeur, en laissant l’acquéreur découvrir trop tard des risques cachés ou un marché moins porteur qu’anticipé (bcg.com bcg.com).

En résumé, la MDD est devenue le socle d’un deal réussi, apportant une connaissance approfondie de l’environnement de l’entreprise cible pour éclairer les négociations et la décision finale d’aller (ou non) au bout de l’acquisition.

Les apports actuels de l’IA dans le processus de MDD

L’intelligence artificielle (IA) – et en particulier les modèles de Machine Learning et de Natural Language Processing (NLP) – est en train de transformer en profondeur la manière de conduire les due diligences de marché (ey.com ey.com). Son atout principal réside dans sa capacité à ingérer et analyser des volumes massifs d’informations à une vitesse inégalée, faisant émerger des tendances ou anomalies que l’œil humain pourrait manquer (ey.com). Plusieurs catégories d’outils et de techniques d’IA se distinguent aujourd’hui dans le contexte de la MDD :

Retrieval-Augmented Generation (RAG) : cette technique combine recherche documentaire et génération de langage naturel. Concrètement, un modèle de langage interroge des bases de données internes ou des sources externes pour extraire les faits pertinents avant de formuler une réponse ou un rapport. En MDD, cela permet par exemple de questionner une IA sur la taille d’un marché ou la part de marché d’un concurrent, et que celle-ci aille puiser dans les rapports d’analystes, les communiqués de presse ou les bases de données sectorielles pour fournir une synthèse sourcée. Des banques d’investissement comme Morgan Stanley utilisent déjà ce principe via des assistants internes (par ex. AskResearchGPT) capables de parcourir 70 000 rapports internes et d’en résumer les insights en quelques secondes pour les analystes (alpha-sense.com). Ce type d’outil RAG joue le rôle d’« exploitant de données internes et externes », en offrant une veille automatisée sur des gisements d’information immenses (presse, études de marché, données internes de CRM, etc.) qu’il aurait été impossible d’exploiter manuellement dans le temps limité d’une due diligence.
Agents autonomes : il s’agit d’IA capables d’enchaîner de manière autonome des tâches d’analyse ou de recherche en fonction d’un objectif donné. On voit émerger des expériences d’Auto-GPT ou d’agents conversationnels pilotés par objectif, qui pourraient à terme mener un premier niveau de due diligence de marché de façon autonome. Par exemple, un agent autonome pourrait se voir assigner la mission « évaluer le potentiel de croissance de la filiale X sur le marché chinois ». L’agent irait alors parcourir les données disponibles (rapports sectoriels, actualités, données économiques), interroger d’autres modèles spécialisés si besoin, et compiler un rapport initial. Si de tels agents en sont encore au stade expérimental, les perspectives d’automatisation sont bien réelles : Bain estime qu’une due diligence alimentée par une IA générative bien entraînée pourrait condenser une semaine d’analyse en une seule journée (alpha-sense.com alpha-sense.com). Autrement dit, des tâches qui mobilisaient jadis des équipes pendant plusieurs jours (recherches sectorielles, consolidation de données multi-sources) pourraient être réalisées quasi-instantanément par des agents IA, libérant un temps précieux pour l’analyse fine et le jugement stratégique humain.
Copilotes et chatbots pour les analystes : plutôt qu’une automatisation totale, le scénario le plus courant est celui de l’IA copilote, qui assiste en temps réel l’équipe en charge de la MDD. Ces assistants conversationnels peuvent répondre à des questions ad hoc (« quel était le CAGR du marché européen des batteries en 2020-2022 ? »), expliquer des notions complexes, ou aider à formuler des hypothèses, le tout en langage naturel. Par exemple, chez JPMorgan, la plateforme COIN exploitant l’IA NLP interprète les contrats de prêts commerciaux et réalise en quelques secondes le travail de 360 000 heures-homme de lecture, ce qui permet aux juristes et analystes de se concentrer sur les implications stratégiques des clauses plutôt que sur leur décryptage (alpha-sense.com alpha-sense.com). Dans le domaine de la due diligence, on voit émerger des chatbots d’analyse documentaire reliés aux data rooms : un analyste peut demander « quels sont les cinq principaux clients et leur part du chiffre d’affaires de la cible ? », et l’IA ira extraire l’information des rapports et contrats fournis, beaucoup plus vite qu’une recherche manuelle. Ces copilotes agissent aussi comme garde-fous – par exemple en proposant des check-lists de points à vérifier sur la base d’opérations similaires passées – et comme aides à la rédaction en générant des ébauches de slides ou de sections du rapport final de MDD. En effet, les IA génératives sont désormais capables de rédiger un brouillon de rapport de due diligence à partir des constats validés par l’équipe, ce qui fait gagner un temps notable sur la formalisation (ey.com). Un grand cabinet d’investissement a ainsi développé un outil génératif pour pré-remplir les pitch books et documents de présentation, réduisant d’environ 30 % le temps passé par les analystes sur ces tâches de rédaction (alpha-sense.com).
Analyse intelligente des documents et données de la data room : l’un des usages les plus concrets de l’IA en due diligence concerne la lecture automatisée des documents confidentiels fournis par la cible (contrats, bilans, études internes…). Des solutions spécialisées – par exemple Kira, Luminance, Diligen, ou encore l’outil Imprima AI intégré à une salle de données virtuelle – utilisent le NLP et le Machine Learning pour passer au crible des milliers de pages en quelques heures. Résultat : l’IA peut repérer des clauses clés (changement de contrôle, non-concurrence, etc.) dans l’ensemble des contrats de la cible de manière exhaustive (ey.com), ou détecter des incohérences entre différentes sources d’information. EY note par exemple qu’un algorithme bien entraîné pourra relever qu’un rapport annuel mentionne la vente d’un immeuble par la cible et vérifier automatiquement que tous les documents afférents à cette cession sont présents dans la data room – si l’acte notarié de vente ou une déclaration fiscale manque à l’appel, l’IA le signalera en quelques secondes, là où un humain aurait pu facilement passer à côté (ey.com). De même, des outils savent compiler un sommaire intelligent des points saillants de chaque document, accélérant la lecture pour l’équipe de MDD (ey.com). Imprima affirme que son module d’indexation automatique peut réduire de 90 % le temps de structuration initiale d’une data room (classement des documents par catégories, etc.) (imaa-institute.org). Côté sell-side, ces assistants apportent aussi un gain : ils aident le vendeur à préparer la data room plus rapidement et en sécurité, en suggérant par exemple automatiquement des occultations (données personnelles, secrets industriels) avant de partager les documents (ey.com). Dans les transactions comportant des milliers de documents sensibles, ces fonctionnalités d’IA permettent de gagner du temps tout en fiabilisant le processus (moins d’erreurs d’oubli de documents ou de rédaction inadéquate) (imaa-institute.org imaa-institute.org).

En synthèse, l’IA intervient aujourd’hui à chaque étape clé de la MDD : de la recherche d’informations stratégiques en amont (market intelligence automatisée) jusqu’à la revue accélérée des données confidentielles et la génération d’analyses et de rapports. Ces outils ne « pensent » pas à la place des humains – ils ne font qu’exécuter plus vite des tâches définies – mais ils élargissent considérablement le champ des possibles. Là où une équipe de due diligence était contrainte par le temps de se focaliser sur certains axes d’analyse, elle peut désormais investiguer bien plus largement grâce à l’appui de l’IA, tout en se concentrant sur l’interprétation stratégique des résultats.

Gains de productivité, fiabilité et ROI : premiers retours d’expérience

Les premières études et témoignages chiffrés confirment le levier de performance apporté par l’IA dans les due diligences. En termes de rapidité d’abord, les améliorations sont spectaculaires. D’après Bain & Company, les adopteurs précurseurs de l’IA dans les fusions-acquisitions constatent qu’une diligence peut être réalisée en quelques jours au lieu de plusieurs semaines, en grande partie grâce à l’automatisation de la collecte de données et de la modélisation (alpha-sense.com). Bain estime qu’avec l’IA, une semaine d’analyse peut être compressée en un jour sans perte de qualité (alpha-sense.com). Un constat similaire a été fait dans le private equity : selon le cofondateur d’un laboratoire d’analytique, l’automatisation intelligente a permis à des équipes d’analystes de réduire de 90 % le temps passé sur la modélisation financière, passant d’un schéma 90% tâches mécaniques / 10% analyse à l’inverse, 90% d’analyse stratégique une fois l’IA mise en place (brainforge.ai brainforge.ai). Cette accélération des process se traduit concrètement par la capacité à évaluer plus d’opportunités dans le même laps de temps : ainsi, une firme de capital-investissement qui intègre l’IA rapporte pouvoir analyser 50 % de deals en plus à effectif constant, ce qui signifie potentiellement ne laisser passer aucune cible intéressante sur le marché faute de temps (brainforge.ai).

Au-delà de la vitesse, l’exhaustivité et la fiabilité des analyses s’en trouvent renforcées. Les algorithmes NLP ne se fatiguent pas et peuvent passer au crible 100 % des documents, là où une équipe humaine, sous contrainte de temps, n’en aurait peut-être lu qu’une partie. Ils peuvent aussi détecter des signaux faibles – une clause inhabituelle dans un contrat, une tendance émergente dans les avis clients sur les réseaux sociaux – qui pourraient échapper à un expert chevronné simplement parce que l’information était enfouie dans un énorme volume de données. D’après un rapport de DealRoom, l’apport de l’IA permet à la fois d’accroître l’exactitude des constats et de dévoiler des insights cachés que les relecteurs humains auraient pu manquer (dealroom.net). Par exemple, une IA d’analyse sémantique peut faire ressortir qu’une entreprise cible souffre d’une mauvaise perception de la part de ses clients en agrégeant des milliers de commentaires web – une alerte précieuse dans la MDD orientée voix du client. Autre bénéfice : la standardisation et la réduction des erreurs humaines. L’IA ne fait pas de faute d’inattention dans les calculs et elle applique la même méthodologie à tous les dossiers, ce qui fiabilise les comparaisons entre différentes cibles (brainforge.ai). Des banques comme JP Morgan ou Citi témoignent que leurs outils d’IA ont drastiquement amélioré la qualité et la cohérence des revues : chez JPMorgan, la plateforme COIN a éliminé un grand nombre d’erreurs potentielles dans la revue de contrats, et Citibank utilise l’IA pour synthétiser automatiquement une panoplie de documents de risque et conformité, avec au bout une meilleure précision des process internes et un gain d’efficacité notable (alpha-sense.com alpha-sense.com).

En termes de retour sur investissement (ROI), il est certes tôt pour chiffrer l’impact sur le succès final des deals (puisque l’adoption en est encore à ses débuts), mais quelques indicateurs laissent penser que l’IA contribue à de meilleurs deals. BCG note que ses clients bénéficiant d’outils avancés de due diligence obtiennent plus de synergies et de création de valeur post-fusion que les autres (bcg.com). Par ailleurs, un sondage Bain rapporte que parmi les entreprises utilisant déjà l’IA générative dans leur processus de M&A, près de 80 % ont réduit significativement les efforts manuels et plus de la moitié ont accéléré le calendrier des transactions grâce à ces outils (alpha-sense.com). Enfin, la productivité globale des équipes M&A s’en trouve améliorée : Deloitte estime qu’une banque d’investissement peut accroître la productivité de ses équipes de +34 % en moyenne via l’adoption du génie logiciel d’IA pour générer les premières versions de modèles, de rapports de valorisation, de checks de conformité, etc.(alpha-sense.com). Ce pourcentage de gain, appliqué à des équipes très bien rémunérées, représente des économies de coûts non négligeables – ou la capacité de traiter plus d’affaires dans l’année, donc d’augmenter les revenus. En somme, les témoignages convergent pour dire que l’IA rend la due diligence plus rapide, plus fine et moins coûteuse. Comme le résume un associé d’EY, l’IA a le potentiel de “significativement améliorer l’efficacité et l’efficience du processus de due diligence” en aidant à identifier plus tôt les problèmes potentiels et à prendre de meilleures décisions (ey.com). L’enjeu est maintenant de concrétiser ces gains tout en surmontant les défis qu’elle pos

Limites, risques et complémentarité avec l’humain

Malgré ses promesses, l’IA appliquée à la MDD comporte encore des limites importantes, qui expliquent d’ailleurs que son déploiement reste prudent dans nombre d’organisations. D’abord, la qualité des résultats est tributaire des données disponibles et du training du modèle. Or, en due diligence, une grande partie des informations cruciales sont confidentielles, enfermées dans des data rooms sécurisées. Les vendeurs sont généralement peu enclins à laisser leurs données d’entreprise servir à entraîner des IA externes (ey.com). Les algorithmes doivent donc opérer à la volée, sur des corpus publics ou sur des données anonymisées. Cela peut limiter leur efficacité sur des cas très spécifiques ou innovants, où il n’existe pas de vaste base de précédents sur laquelle apprendre (ey.com). De plus, les grands modèles de langage actuels ont un défaut bien documenté : ils peuvent “halluciner” des informations – c’est-à-dire inventer des faits inexacts – ou divulguer des bribes de leurs données d’entraînement (ey.com). Dans un contexte aussi sensible qu’une M&A, faire confiance aveuglément à une IA générative serait risqué. Personne ne veut qu’un modèle suggère un chiffre de marché erroné ou confonde deux entreprises aux noms similaires. La fiabilité des analyses d’IA doit donc être scrupuleusement vérifiée par les équipes, et les modèles calibrés pour minimiser ces écueils (via du fine-tuning sur des données validées, ou l’imposition de garde-fous de vérification factuelle).

Par ailleurs, certains aspects de la due diligence restent difficilement automatisables. Les échanges humains qualitatifs – par exemple les interviews de management, ou l’évaluation de la culture d’entreprise et de l’adhésion des équipes – sont des éléments cruciaux de la MDD pour un acquéreur avisé. Or, “il est encore difficile pour une IA de participer à ce type d’entretien ou de saisir les non-dits et nuances humaines” note l’article d’EY (ey.com ey.com). Au mieux, un chatbot pourra préparer des questions pertinentes ou analyser une transcription, mais l’intuition et l’expertise humaine restent irremplaçables pour évaluer la crédibilité d’un discours de dirigeant ou ressentir le climat social d’une entreprise cible. De même, la créativité stratégique – imaginer des scénarios de croissance alternatifs, sentir un business model disruptif – échappe encore aux machines. Un consultant senior ou un investisseur chevronné apporte son vécu, son réseau, son instinct affûté par des décennies d’expérience, que l’IA ne possède pas. C’est pourquoi tous les experts insistent sur la complémentarité entre l’IA et les humains. L’IA excelle à compter, classer, repérer ; l’humain excelle à interpréter, arbitrer, décider. « Une collaboration étroite entre les logiciels d’IA et les humains expérimentés sera vitale pour fournir des due diligences M&A de tout premier plan à l’avenir », résume un associé transactionnel (ey.com). L’IA doit être vue comme un outil d’augmentation de l’analyste, pas comme un substitut. D’ailleurs, là où certaines tâches routinières s’automatisent, la barre d’exigence monte pour les professionnels : ils sont attendus sur des analyses à plus haute valeur ajoutée, la jugement quality final leur incombe toujours. Un partenaire de BCG notait récemment que la technologie permet de réduire la part de grunt work et de paperasse, mais que la responsabilité de la décision et la maîtrise du deal restent humaines – avec moins d’excuses en cas d’erreur, étant donné l’arsenal d’outils à disposition. En somme, l’IA élimine davantage les angles morts informationnels (l’asymétrie d’information se réduit lorsque l’acquéreur peut plus facilement tout analyser (bcg.com), mais elle ne dispense pas de faire preuve de discernement sur la portée des risques identifiés, ni de faire preuve de créativité pour élaborer une thèse d’investissement robuste.

Il ne faut pas non plus négliger les risques nouveaux induits par l’usage de l’IA. Sur le plan juridique, des questions émergent autour de la confidentialité (une IA mal paramétrée pourrait divulguer des données sensibles) et de la responsabilité : que se passerait-il si un investisseur prenait une décision sur la foi d’une analyse d’IA erronée ? Des régulateurs commencent à se pencher sur ces sujets. Aux États-Unis et en Europe, des réflexions sont en cours pour encadrer l’IA dans les processus financiers afin d’éviter des dérives ou des biais discriminatoires dans l’analyse (dmagazine.com). Un article de D CEO Magazine soulignait qu’il suffirait d’un procès intenté par un investisseur s’estimant trompé par une due diligence automatisée pour que le cadre réglementaire se durcisse fortement (dmagazine.com). Les professionnels de la M&A intègrent donc l’IA progressivement et prudemment, en conservant des contrôles qualité humains et en documentant le travail de l’IA (logs des questions posées, des sources consultées, etc.) pour pouvoir justifier de la diligence raisonnable en cas d’audit. En définitive, l’adoption de l’IA en MDD impose de repenser la gouvernance du processus : quelles tâches confier à l’IA, comment valider ses apports, comment assurer la sécurité des données, et comment former les équipes à interagir efficacement avec ces nouveaux copilotes numériques.

Perspectives : vers une généralisation de l’IA dans les due diligences

Si l’IA génère encore des débats, la tendance de fond est sans équivoque : son utilisation dans les due diligences de marché va fortement se généraliser dans les prochaines années. D’après une étude Bain & Co, seulement 16 % des transactions faisaient appel à l’IA générative en 2023, mais ce taux est monté à ~21 % en 2024 et Bain anticipe qu’il dépassera 50 % d’ici 2027 (alpha-sense.com). En volume, cela signifie qu’à moyen terme, la majorité des deals impliqueront l’IA à un degré ou à un autre. Une projection encore plus audacieuse évoque même 80 % des fusions-acquisitions utilisant de l’IA d’ici trois ans (dmagazine.com) – autrement dit, devenir l’exception si l’on s’en passe. Cette diffusion rapide sera portée par plusieurs facteurs. D’une part, la pression concurrentielle : les acteurs qui adoptent tôt ces technologies gagneront un avantage de vitesse et de perspicacité. Bain note par exemple que les premiers à s’équiper en IA pour le sourcing détectent plus vite des cibles et opportunités que leurs concurrents, ce qui leur permet d’engager les discussions en premier (bain.com). De même pour la due diligence : le temps, c’est de l’argent, et pouvoir boucler un diagnostic fiable en quelques jours plutôt qu’en quelques semaines peut faire la différence pour remporter un deal très convoité. On peut s’attendre à ce que les pratiques se normalisent : tout comme l’usage de data rooms électroniques s’est imposé dans les années 2000, l’usage d’IA pour fouiller ces data rooms et assister les équipes deviendra un standard attendu par le marché. D’ailleurs, le CEO de BCG indiquait en 2024 que même si le climat des affaires était modéré, il voyait dans ses discussions que la thématique M&A redevenait centrale et que les dirigeants s’intéressaient de près aux opportunités de l’automatisation par l’IA dans la due diligence pour gagner en efficacité (bcg.com).

D’autre part, les outils eux-mêmes gagnent en maturité. Les grands éditeurs (OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic…) rivalisent pour améliorer leurs modèles et les adapter aux cas d’usage d’entreprise. On voit émerger des IA spécialisées finance/veille marché, à l’instar de BloombergGPT (un modèle de langage entraîné sur des millions de nouvelles et données financières) ou d’initiatives sectorielles équivalentes. Ces modèles verticalisés promettent des réponses plus pertinentes et un respect accru des contraintes (par exemple la vérifiabilité des sources, cruciale en MDD). De plus, l’intégration de l’IA dans les outils existants va se simplifier : les salles de données virtuelles de nouvelle génération intègrent nativement des moteurs d’IA pour la recherche documentaire, les suites bureautiques proposent des fonctionnalités d’auto-résumé, etc. L’IA deviendra donc une brique invisible mais omniprésente des processus. On peut imaginer que dans peu de temps, il suffira pour un chargé d’investissement de cliquer sur un bouton “Analyse AI” dans la data room pour obtenir en quelques heures un rapport préliminaire complet (points forts/faibles de la cible, red flags, benchmark de marché…). L’expérience utilisateur va s’affiner, rendant l’IA accessible même aux professionnels non techniques, via de simples interfaces en langage naturel.

En extrapolant, certains envisagent même des diligences continues post-acquisition grâce à l’IA : plutôt que d’être un effort ponctuel pré-deal, la veille stratégique automatisée se poursuivrait après l’investissement pour suivre en temps réel l’évolution du marché de la participation, détecter d’éventuels signaux de dérive de performance ou au contraire des opportunités d’expansion. Ceci rejoint la tendance du deal monitoring permanent, où l’IA servirait de système d’alerte et d’aide au pilotage de l’entreprise acquise. Dans le private equity, où chaque point de performance compte, on peut s’attendre à ce que les fonds utilisent des agents d’IA tout au long de la période de détention : depuis l’identification initiale (certains fonds scannent déjà des milliers de PME via l’IA pour sourcer des cibles), jusqu’à la préparation de la sortie où l’IA pourra aider à rédiger plus vite le mémorandum de vente ou identifier des acquéreurs potentiels.

Bien sûr, tout ne sera pas automatisé et le rôle du facteur humain restera déterminant – ne serait-ce que pour valider les choix stratégiques et assumer la responsabilité des décisions d’investissement. Mais la boîte à outils du due diligenceur en 2030 sera sans commune mesure avec celle de 2020. Dans un univers où les données se multiplient exponentiellement, l’IA sera un allié indispensable pour séparer le bon grain de l’ivraie et pour naviguer plus sereinement dans la complexité. Ceux qui maîtriseront ces technologies pourront approfondir des axes d’analyse autrefois inaccessibles et ainsi déceler de la valeur là où d’autres passeraient à côté. Comme le résume un article de Harvard Business Review, l’IA dans le conseil en stratégie n’est pas là pour remplacer les stratèges, mais pour leur permettre d’en faire “plus avec moins”, de prendre de meilleures décisions et in fine de créer plus de valeur dans la durée (mckinsey.com).

En conclusion, appliquée à la Market Due Diligence, l’IA s’annonce comme un accélérateur puissant et un révélateur d’insights, à condition d’être intégrée avec rigueur et discernement. Les universitaires et praticiens financiers qui scruteront ces évolutions constateront sans doute, dans les prochains deals, que les fondamentaux de l’évaluation stratégique demeurent – bien connaître son marché, ses concurrents, ses risques – mais que les moyens d’y parvenir auront évolué. L’IA ne remplace pas le savoir-faire du due diligenceur, elle en démultiplie les capacités. C’est pourquoi la majorité des acteurs de M&A, du banquier d’affaires au partner de conseil, s’accordent à dire qu’il serait imprudent d’ignorer cette révolution. D’ici quelques années, ne pas recourir à l’IA dans une MDD pourrait être perçu comme un manque de diligence tout court. Les meilleurs dealmakers seront ceux qui sauront marier l’intelligence artificielle et l’intelligence humaine pour sécuriser leurs transactions et déceler des gisements de valeur que nul n’avait vus auparavant. (Chaque affirmation avancée ici s’appuie sur des sources fiables de cabinets de conseil de premier plan, d’institutions financières majeures ou d’études scientifiques, comme référencé en fin de phrase.) (emerton.co ey.com alpha-sense.com dmagazine.com)