Quand un fonds d'investissement décide de se mettre à l'intelligence artificielle, il fait presque toujours le même choix, et il le fait sans s'en rendre compte. Il commence par lui-même. Les équipes d'investissement se forment, les mémos vont plus vite, les modèles sortent en une après-midi. C'est le bon premier pas. C'est aussi le plus petit des deux.
Tandem accompagne des fonds et leurs participations sur l'IA appliquée aux opérations. Cet article décrit les deux étages du sujet, ce que chacun rapporte réellement, et l'ordre dans lequel les ouvrir. Il ne parle pas de la finance en général, il parle du capital-investissement.
Les deux étages de l'IA dans un fonds
Le premier étage, c'est le fonds. Les analystes, les directeurs de participations, les operating partners. L'IA y accélère le travail de trouver, d'évaluer et de suivre des deals. Le second étage, ce sont les sociétés détenues. L'IA y change la façon dont l'entreprise tourne vraiment.
Confondre les deux est l'erreur la plus fréquente, et elle est coûteuse. Un associé qui traite ses board decks plus vite gagne des heures. Une participation dont les équipes construisent leurs propres outils et réécrivent leurs process est une autre entreprise au moment de la vendre. Les deux méritent d'être faits. Un seul se voit dans le prix de sortie.
Où en est vraiment le capital-investissement sur l'IA ?
Le marché français reste solide et sélectif. En 2025, les acteurs du capital-investissement ont investi 36,4 milliards d'euros dans 2 904 entreprises et projets d'infrastructure, levé 42,9 milliards d'euros, en hausse de 10 %, et cédé pour 14,0 milliards d'euros au coût historique (France Invest et Grant Thornton, étude publiée en mars 2026). Le nombre d'opérations, lui, recule. Dans un marché où les sorties se négocient plus durement, la question de ce qui justifie un multiple devient centrale.
Sur l'IA, la profession part pourtant de loin. L'étude de l'Autorité des marchés financiers publiée en février 2026 observe que l'adoption est surtout portée par les acteurs de la gestion traditionnelle, et que les sociétés de gestion spécialisées dans le capital-investissement commencent seulement à s'y intéresser. Chez les sociétés de gestion en général, l'effort budgétaire consacré à l'IA reste sous 1 % des dépenses informatiques.
Du côté des participations, le chiffre qui compte est le suivant. Près de 20 % des sociétés de portefeuille ont opérationnalisé un cas d'usage d'IA générative et en constatent des résultats concrets. La donnée vient du Global Private Equity Report 2025 de Bain & Company, sur une enquête menée auprès d'investisseurs institutionnels en septembre 2024. Une majorité d'autres sociétés en sont au test.
Autrement dit, quatre participations sur cinq n'ont encore rien de mesuré. Pour un fonds qui détient vingt sociétés, c'est seize dossiers ouverts et un avantage encore disponible.
Ce que l'IA prépare à chaque étape du cycle d'investissement
Au deal desk, les gains sont immédiats et faciles à sentir, ce qui explique que tout le monde commence par là. L'IA lit une data room, rédige une note d'investissement, résume un management call, construit une première version de modèle et teste les hypothèses. Ce qui prenait une semaine d'analyste tient dans une après-midi.
Le gain le plus intéressant à l'échelle du fonds n'est pas la vitesse, c'est la portée. Un fonds qui examine quelques centaines de dossiers par an et en écarte la grande majorité peut braquer l'IA sur le haut de son entonnoir. Voir plus de cibles à coût constant, quand la contrainte est le capital et non le flux de deals, c'est un effet direct sur la sélection.
Le fonds suédois EQT tient cette logique depuis longtemps. Son outil interne, Motherbrain, a été lancé en 2016 et couvre aujourd'hui l'ensemble du cycle, du sourcing à la due diligence et à la création de valeur (tech.eu, novembre 2025). Alexander Fred-Ojala, responsable de l'IA chez EQT Ventures, résume l'objectif de ces outils maison en une phrase, se donner un avantage et augmenter la productivité. Dix ans d'avance sur ce sujet, ce n'est pas un détail.
Le mémo d'investissement n'est pas un problème de prompt
Beaucoup d'équipes butent au même endroit. Elles écrivent des instructions de plus en plus longues pour obtenir un mémo au bon format, et le résultat reste générique. Le problème n'est pas la formulation de la demande. C'est le contexte que l'équipe met à disposition.
Le vrai levier consiste à déposer une fois pour toutes votre thèse d'investissement, vos critères de sélection, vos mémos passés et vos modèles de documents dans un espace que l'outil peut lire. À partir de là, la demande tient en deux lignes. J'ai détaillé ce basculement dans mon édition de newsletter consacrée à Claude Cowork, et le site en garde une version complète dans notre guide pratique de Cowork.
Le niveau au-dessus s'appelle un skill, et c'est le format qui rend un fonds vraiment efficace. Un skill décrit la procédure maison pour un type de livrable, le mémo de comité par exemple, avec sa structure, ses rubriques obligatoires et ses interdits. Écrit une fois, il s'applique à tous les dossiers. C'est le sujet de notre article sur la fin du prompt comme unité de travail, et de ma publication sur les quatre niveaux.
Sur une data room, le périmètre compte plus que le modèle
C'est la question qui arrive toujours en premier chez un fonds, et elle est légitime. Vous manipulez des mémorandums confidentiels, des modèles, des pactes d'actionnaires et des données de sociétés détenues. Confier ces documents à un outil ne s'improvise pas.
La bonne réponse n'est pas de choisir le modèle le plus rassurant, c'est de définir le périmètre. Un agent qui lit des documents a des droits sur un dossier précis, et ces droits se décident avant la première session. Trois dossiers suffisent, et deux d'entre eux sont en lecture seule.
- Ce qui se décide avant la première session. L'offre professionnelle retenue, la localisation d'hébergement, et l'engagement écrit de l'éditeur sur la non-réutilisation de vos données pour l'entraînement.
- Ce qui se décide dossier par dossier. Quels documents entrent dans le périmètre, qui les y dépose, et quand ils en sortent. Une data room close est une data room qu'on retire de l'espace de travail.
- Ce qui ne se délègue jamais. La qualification juridique des clauses signalées. L'outil remonte les écarts au standard, l'avocat tranche. Cette frontière est la même que celle décrite dans notre article sur l'IA dans la finance.
Pourquoi le vrai gisement est dans les participations
Accélérer le deal desk mérite d'être fait. Cela ne déplace pas le multiple. La valeur qui apparaît à la sortie se crée à l'intérieur des sociétés détenues, et les fonds qui prennent de l'avance l'ont compris.
Le contraste est net dès qu'on le nomme. Prenez une participation dont les responsables de process construisent eux-mêmes leurs outils. Ils automatisent leur propre travail et livrent sans attendre une file d'attente informatique. Cette société ne ressemble plus à celle achetée trois ans plus tôt. C'est une capacité à l'échelle du portefeuille, pas un confort de siège.
Les modèles d'organisation observés sur le marché varient, et c'est instructif. Le rapport 2025 de Bain & Company décrit trois façons de mobiliser un portefeuille, chez Vista Equity Partners, Apollo Global Management et Hg. Le point commun n'est pas l'outil retenu. C'est que le fonds pousse une capacité commune plutôt qu'un projet isolé par société.
Optimiser avant d'automatiser, la discipline qui sépare la valeur du théâtre
Il existe un mode d'échec qui mérite d'être nommé avant tout déploiement. Une équipe s'enthousiasme, choisit un process, et l'automatise tel quel, désordre compris. Automatiser un process cassé ne fait qu'accélérer le désordre.
La discipline consiste à réparer d'abord. Demander si l'étape sert encore à quelque chose, supprimer ce qui ne sert plus, simplifier ce qui reste, et automatiser seulement ensuite. Ce travail n'a rien de spectaculaire. Il fait la différence entre une participation qui tourne réellement plus léger et une participation qui accumule des automatisations fragiles que plus personne n'ose toucher.
C'est aussi pour cela que le jugement compte plus que l'outillage. Savoir quoi automatiser, et surtout quoi laisser tranquille, est la compétence qui se transfère. Nous détaillons les quatre niveaux d'automatisation et le moment où chacun devient pertinent dans notre article sur les workflows, assistants et agents, et le mode d'échec général dans notre retour sur les entreprises qui ne voient aucun retour sur leur IA.
En combien de temps un déploiement se rembourse dans une participation
Sur nos missions dans des fonds et leurs participations, le retour sur l'investissement initial se joue en général sous six mois, et parfois en moins de deux. Je donnais cet ordre de grandeur dans un échange pour le podcast La Reprise, au printemps 2026. Il vaut pour des chantiers d'augmentation bien choisis, pas pour une refonte de système d'information.
| Avant le déploiement | Après le déploiement | |
|---|---|---|
| Volume | Nombre d'actes traités sur un mois type | Nombre d'actes passés par le flux |
| Temps | Durée moyenne par acte, chronométrée | Durée résiduelle sur les cas repris |
| Qualité | Taux d'erreur constaté aujourd'hui | Taux de reprise après contrôle |
| Coût | Coût horaire chargé de la fonction | Coût de run, inférence et supervision |
La colonne de gauche est celle que presque personne ne remplit, et c'est la seule qui rende le gain démontrable. Une semaine de relevé sur un échantillon suffit. Après le déploiement, ce point de départ ne se reconstitue plus, et le débat en comité devient une affaire d'opinions.
Ce que l'IA ne fera pas à la place d'un investisseur
Un article honnête sur le sujet dit aussi où le sujet s'arrête. Quatre choses ne bougent pas, et aucune ne se règle par un meilleur modèle.
- La conviction d'investissement. C'est le produit que le fonds vend à ses souscripteurs. Une synthèse bien faite ne la remplace pas, elle libère du temps pour la construire.
- La relation avec les équipes de management. Un management meeting ne se prépare pas tout seul et ne se délègue pas. C'est là que se joue une bonne partie des deals gagnés.
- La négociation. Un outil peut lister les écarts au standard de marché et proposer une rédaction alternative. Il ne tient pas un rapport de force dans une salle.
- La responsabilité. Elle reste entière du côté du fonds et de la personne habilitée, quel que soit l'outil qui a préparé le document.
Une cinquième limite est plus dure à accepter. Il n'existe pas de manuel de transformation prêt à l'emploi qu'un fonds pourrait acheter et dérouler sur son portefeuille. Ce n'est pas une raison d'attendre, c'est une raison de commencer. Les équipes qui deviennent bonnes le deviennent en pratiquant sur des dossiers réels. Les autres cherchent une méthode qui n'arrivera pas.
Par où commencer dans un fonds qui détient vingt participations ?
Trois mouvements, dans cet ordre, et aucun ne demande de mandat général. Formez d'abord l'équipe d'investissement sur le travail réel, diligence, mémos, modélisation. C'est rapide, peu risqué, et cela vous donne la légitimité pour la suite.
Choisissez ensuite une seule participation volontaire, et braquez la même capacité sur ses opérations. Une équipe de direction qui demande le sujet vaut infiniment mieux qu'une équipe qu'il faut convaincre. Le premier cas doit être un succès que vous pourrez montrer aux dix-neuf autres.
Traitez enfin le sujet comme une capacité que vous construisez, pas comme un projet que vous terminez. Conservez ce qui marche sous forme de procédures réutilisables, formez des personnes plutôt que des outils, et étendez à partir des succès. La démarche complète est décrite sur notre page agence IA pour les fonds d'investissement, et la méthode de cadrage dans notre méthode d'audit IA.
Deux articles complètent celui-ci sans le répéter. Pour le cadre sectoriel large, l'état de l'adoption en France et le calendrier réglementaire applicable, voyez notre article sur l'IA dans la finance. Pour le versant conseil, du teaser au signing, celui consacré à l'IA dans un mandat de fusion-acquisition.
Une dernière règle, valable partout. Le fonds qui gagne n'est pas celui qui lit ses deals le plus vite, c'est celui dont les participations se vendent mieux. Tout le reste est de la préparation.
