L’intelligence artificielle n’est plus un simple complément futuriste pour les transactions d’entreprise, elle redéfinit la manière dont les transactions sont recherchées, évaluées et intégrées. Pour les entreprises engagées dans des fusions et acquisitions, se préparer à l’IA ne consiste pas seulement à rechercher l’efficacité : il s’agit de préserver la valeur des transactions, de gérer les risques réglementaires et liés aux données, et de se positionner pour assurer un succès à long terme.
1. Pourquoi l’IA est-elle importante aujourd’hui dans les fusions-acquisitions et les transactions commerciales ?
L’intelligence artificielle transforme le cycle de vie des fusions-acquisitions en permettant une prise de décision plus rapide et mieux informée. Au début du processus, l’IA peut analyser les tendances du marché, l’activité des concurrents et les données financières afin d’identifier des cibles intéressantes, tout en mettant en évidence les risques potentiels qui pourraient échapper à un examen classique. Les modèles d’analyse avancée et d’apprentissage automatique permettent aux équipes chargées des transactions de prévoir les performances post-fusion, de simuler des scénarios d’intégration et de quantifier les synergies potentielles, fournissant ainsi une base plus précise pour l’évaluation.
Les outils de traitement du langage naturel réduisent la charge de travail manuelle liée à l’examen des contrats et des documents réglementaires, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur les questions stratégiques plutôt que sur des tâches répétitives. Au-delà de la transaction elle-même, l’IA peut surveiller les indicateurs de performance, l’efficacité opérationnelle et le comportement des clients pendant l’intégration post-fusion, ce qui permet une réalisation plus rapide de la valeur et un alignement opérationnel plus harmonieux.
2. Considérations juridiques, réglementaires et relatives à la protection des données
Le déploiement de l’IA dans les transactions commerciales exige plus qu’une simple compréhension commerciale. Les équipes juridiques et de conformité doivent vérifier si les données utilisées par l’IA, en particulier les données personnelles ou sensibles, ont été collectées, traitées et conservées de manière légitime, conformément à la réglementation applicable en matière de protection des données.
Les autorités chargées de la protection des données soulignent que les entreprises qui intègrent l’IA doivent suivre des pratiques transparentes, responsables et fondées sur les risques, en veillant à ce que les modèles fonctionnent de manière équitable, sécurisée et dans le respect des droits des personnes.
De nouveaux cadres réglementaires voient le jour, en plus des préoccupations liées aux données. Par exemple, en vertu de la loi européenne sur l’intelligence artificielle (loi européenne sur l’IA, 19 février 2025), certains systèmes d’IA seraient soumis à des responsabilités accrues, telles que la surveillance humaine, la transparence, la documentation et les exigences en matière de responsabilité, en particulier s’ils sont considérés comme « à haut risque ».
Pour les équipes chargées des transactions, ces évolutions sont importantes même lorsque les parties ne sont pas basées dans l’UE : lorsque les activités d’une cible desservent ou touchent les marchés de l’UE, des obligations de conformité peuvent s’appliquer. Cela signifie que l’évaluation des systèmes d’IA, des flux de données et de l’exposition réglementaire devrait devenir une partie intégrante de la diligence raisonnable, et non une réflexion après coup.
3. À quoi ressemble concrètement le fait d’être « prêt pour l’IA » ?
Une transaction compatible avec l’IA est une transaction dans laquelle les acheteurs et les vendeurs traitent l’IA comme ils traiteraient tout autre actif ou passif matériel. Avant de signer, les acheteurs doivent demander un inventaire clair de tous les modèles d’IA, des ensembles de données associés, des droits de propriété ou de licence, des performances historiques et des enregistrements de validation. Les vendeurs doivent préparer une documentation transparente, comprenant des registres de provenance des données, des inventaires des données d’entraînement et des preuves de la légalité de la collecte et du traitement des données.
De plus, des mécanismes de gouvernance doivent être mis en place pour assurer la conformité et la gestion des risques des systèmes d’IA après la conclusion de la transaction. Il s’agit notamment de déterminer clairement qui exploitera, entretiendra et surveillera les outils d’IA, en particulier lorsque ces outils ont une incidence sur les données personnelles, génèrent des revenus ou sous-tendent des opérations commerciales clés.
Les contrats doivent également refléter les risques et les facteurs de valeur spécifiques à l’IA. Les déclarations et garanties concernant la provenance des données et des modèles, les indemnités en cas de violation des données ou de non-conformité réglementaire, ainsi que les dispositions relatives à la transition ou au dépôt fiduciaire des modèles et des données d’entraînement deviennent essentielles lorsque la valeur d’une cible est étroitement liée à ses capacités en matière d’IA.
4. Conclusion : l’IA est une opportunité, mais seulement si elle est abordée de manière responsable.
L’IA a le potentiel d’améliorer les activités commerciales et les opérations de fusion-acquisition en renforçant l’efficacité, la perspicacité et la création de valeur. Mais pour libérer ce potentiel, il ne suffit pas d’adopter de nouveaux outils, il faut également mettre en place une gouvernance claire, des bases juridiques solides et une intégration réfléchie dans les processus existants.
