Fusions-acquisitions et intelligence artificielle : nouveaux critères d’évaluation et d’investissement

Le marché des technologies et des investissements est en perpétuelle transformation. Alors qu'il y a quelques années encore, l'écosystème mondial célébrait des levées de fonds astronomiques fondées sur les promesses de numérisation et de métavers, le contexte actuel exige bien plus de pragmatisme, d'efficacité opérationnelle et, surtout, de création de valeur réelle.

Dans cet article dense et analytique, nous explorerons les rouages ​​du marché des fusions-acquisitions et des investissements technologiques. Son contenu s'appuie sur les précieux éclairages d'un panel d'experts reconnus de l'écosystème tech : Bruno Salari (Fusions-Acquisitions chez Skyone) et Kaique Vega (spécialiste des investissements et des relations investisseurs chez Skyone).

Préparez-vous à comprendre le nouveau de l'évaluation, les raisons pour lesquelles le capital-risque d'entreprise (CVC) se remodèle, le rôle des infrastructures d'IA et comment le talent humain est devenu l'atout le plus précieux sur le marché financier.

1. Le pendule des évaluations : de l'irrationalité à la réalité des taux d'intérêt élevés

Ces six dernières années, le marché mondial a connu des fluctuations extrêmes. Au plus fort de la pandémie (2020-2021), l'injection massive de liquidités et les taux d'intérêt mondiaux proches de zéro ont gonflé le marché des capitaux. La valorisation des licornes, basée uniquement sur les multiples de chiffre d'affaires, a été multipliée.

Aujourd'hui, le contexte macroéconomique est tout autre. Avec des taux d'intérêt réels élevés (comme le taux Selic à 15 % au Brésil), le coût du capital a fortement augmenté.

Les mathématiques inflexibles des flux de trésorerie actualisés

le souligne avec justesse Bruno Salari:

Lorsque le taux d'intérêt directeur de l'économie est élevé, la prime de risque exigée pour investir dans une start-up technologique doit être proportionnellement beaucoup plus importante (atteignant des taux d'actualisation de 25 % à 30 %). En actualisant les flux de trésorerie futurs à ce taux d'actualisation élevé, la valorisation chute brutalement.

Ce changement crée un décalage entre les attentes des fondateurs et celles des acheteurs. Comme Kaique Vega :

2. La reconfiguration des CVC et la nouvelle dynamique du capital-risque

Face à ce contexte de coûts élevés du capital, le phénomène du capital-risque d'entreprise (CVC), les bras d'investissement des grandes entreprises dans les start-ups innovantes, a également évolué.

Durant les périodes de forte croissance, les grandes entreprises créaient des fonds de capital-risque axés sur la recherche de ruptures externes rapides. Aujourd'hui, l'efficacité et la productivité étant au cœur de la stratégie d'entreprise, les investissements sont devenus beaucoup plus sélectifs.

La baisse des coûts de construction et l'accent mis sur les économies d'échelle

Une thèse solide débattue lors de la table ronde est que l'investissement exclusivement axé sur le développement initial de produits (création d'entreprises) a perdu du terrain. Grâce au cloud computing, low-codeet no-code , et aux progrès révolutionnaires du Vibe Coding (programmation assistée par l'IA), la création d'un produit à partir de zéro est devenue extrêmement abordable.

Les barrières techniques à l'entrée ont disparu. Par conséquent, la véritable valeur marchande ne réside plus dans la conception du produit de base, mais dans à grande échelle de stratégies de commercialisation, elle aura du mal à justifier un investissement stratégique.

phénomène d'acquisition-recrutement: pourquoi le talent humain vaut-il des milliards ?

Dans un monde où l'intelligence artificielle peut répliquer du code, créer des intégrations et simuler des architectures logicielles entières en quelques minutes, une question cruciale se pose : qu'est-ce que l'IA ne peut pas encore copier ?

La réponse est simple : les gens et leur capacité à contextualiser.

Ce facteur explique l'essor des d'acquisition-recrutement (rachats d'entreprises visant principalement à intégrer leurs talents techniques et spécialisés). Dans l'écosystème mondial de l'IA et de la cybersécurité, les grands acteurs déboursent des milliards de dollars pour acquérir des entreprises dans le but principal de recruter des data scientists ou des équipes hautement spécialisées.

Kaique Vega détaille cette dynamique stratégique :

Au lieu de passer des années à structurer, former et certifier une équipe interne à partir de zéro pour travailler sur des sujets complexes liés à la sécurité de l'information ou à la science des données, les entreprises réalisent des acquisitions axées sur le capital humain afin d'accélérer la génération de liquidités en valeur actuelle.

4. Les défis liés à l'écosystème et à l'infrastructure de l'IA

Contrairement au cycle du métavers, l'intelligence artificielle s'est révélée être une technologie transformatrice, durable et capable de redéfinir la productivité des entreprises. Cependant, une IA performante exige une infrastructure solide, souvent négligée par les entreprises .

• Puissance de calcul et GPU : les modèles de langage avancés (LLM) nécessitent des centres de données robustes et des semi-conducteurs spécialisés (tels que ceux de Nvidia).
• La course aux investissements : les géants de la technologie (hyperscalers) investissent des centaines de milliards de dollars à l’échelle mondiale dans l’expansion de leurs infrastructures physiques et l’acquisition de participations dans des sociétés de langages de programmation afin de garantir leur souveraineté technique.
• Le défi énergétique : l’IA est très consommatrice d’électricité, ce qui fait des infrastructures d’énergie propre une priorité pour soutenir les centres de données mondiaux.

La réponse se trouve dans la couche application : Skyone Studio

Pour la grande majorité des entreprises, tenter de concevoir ou d'entraîner des modèles d'IA fondamentaux à partir de zéro représente une stratégie coûteuse et inefficace. Le principal moteur de création de valeur et d'innovation réside dans la couche applicative, c'est-à-dire dans la manière dont l'IA est connectée aux problématiques métiers concrètes grâce à l'utilisation sécurisée des données.

C’est là que des plateformes comme Skyone Studio font la différence. Skyone Studio s’intègre de manière unifiée :

1. iPaaS (Intégration intelligente) : Connexion de plus de 400 systèmes (ERP, CRM) et automatisation des flux de travail sans nécessiter de programmation complexe.
2. Lakehouse (Gestion des données) : Centralisation et structuration des données brutes pour alimenter les outils de BI et l'analyse en temps réel.
3. Agents IA : Création d’agents autonomes personnalisés et de flux de travail intelligents capables de planifier et d’exécuter des actions à partir de données privées.

5. Astuces pratiques pour les projets de grande envergure : comment les experts utilisent l’IA

Pour conclure les discussions axées sur la productivité réelle, les participants ont partagé leurs petites astuces personnelles qui génèrent des résultats opérationnels significatifs dans leur travail quotidien :

Relations humaines et prospection accélérée

ses e-mails de suivi et ses premiers contacts avec les vendeurs potentiels. Sur le plan opérationnel, il exploite des outils intelligents pour constituer des listes de prospects B2B qualifiés en fonction du trafic web, du chiffre d'affaires estimé et des structures organisationnelles, réduisant ainsi des heures de recherches manuelles sur Google à quelques minutes seulement.

Conclusion : la technologie donne du pouvoir, les humains décident

L'ère de l'intelligence artificielle et du cloud computing ne vise pas à remplacer le jugement humain, mais plutôt à optimiser notre capacité d'exécution. Qu'il s'agisse d'adapter l'infrastructure d'un système ERP existant via le cloud chez Skyone, ou d'orchestrer plusieurs agents d'IA chez Skyone Studio, la différenciation concurrentielle durable continuera de reposer sur des personnes résilientes et cohérentes, attachées à la gouvernance d'entreprise.

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Écrit par Skyone