Pourquoi l’incertitude de l’IA réorganise le marché des logiciels et redirige le capital

L’intelligence artificielle accélère presque toutes les étapes du processus de fusions et acquisitions. Les équipes de transaction peuvent analyser davantage de données, identifier les risques plus tôt et passer plus rapidement à la diligence que jamais auparavant. Pourtant, malgré cette rapidité, la conclusion des transactions logicielles est devenue plus sélective et, dans certains cas, plus lente.

Ceci n’est pas dû au fait que l’activité de transaction a ralenti ou que le capital s’est retiré. En fait, la formation de nouvelles transactions à l’échelle mondiale continue de croître. Les nouvelles transactions initiées sur Datasite, qui facilite annuellement environ 19 000 nouvelles transactions, ont augmenté de 9% d’une année sur l’autre en 2025, et cet élan s’est poursuivi en 2026, avec une augmentation supplémentaire de 6% des transactions mondiales au cours des deux premiers mois de l’année. Les technologies, les médias et les télécommunications restent parmi les secteurs les plus actifs. Puisque ces transactions sont à leur début, plutôt qu’annoncées, elles peuvent fournir un aperçu de ce qui est à venir.

Le changement en cours est plus subtil. L’IA modifie la façon dont les décisions sont prises. Une compréhension plus rapide révèle de nouvelles formes d’incertitude, en particulier dans le logiciel, et cette incertitude réorganise l’endroit où le capital atterrit finalement.

Compréhension plus rapide, décisions plus difficiles

Pendant des décennies, les fusions et acquisitions de logiciels ont reposé sur des cadres de valorisation relativement stables. Les acheteurs ont souscrit des revenus récurrents, la rétention des clients, les marges et les taux de croissance avec confiance que les solides fondamentaux seraient maintenus dans le temps. L’IA a compliqué la signification de ces métriques.

Le rythme de l’innovation de l’IA comprime les cycles de produits et redessine les frontières de la concurrence. Les capacités qui soutenaient autrefois des valorisations premium, y compris des fonctionnalités spécialisées, la propriété des flux de travail ou les barrières de données perçues, peuvent désormais être reproduites ou redéfinies rapidement. De nouveaux entrants émergent plus rapidement et les plateformes absorbent toute une catégorie. Les courbes de coûts peuvent changer avec peu de préavis.

La diligence basée sur l’IA met ces risques en surface plus tôt que jamais. Les outils agents peuvent analyser des milliers de documents, connecter des idées à travers les données financières, les contrats, les politiques RH et les dossiers de conformité, et mettre en évidence les problèmes. Avec l’automatisation basée sur l’IA, les équipes de transaction peuvent conclure des transactions en moyenne 22 jours plus rapidement que la norme de l’industrie, réduisant ainsi les semaines de délais de diligence et économisant potentiellement des centaines de milliers de dollars en coûts de révision seuls.

Cependant, une diligence plus rapide ne garantit pas des décisions plus rapides. Les comités d’investissement ralentissent les transactions par conception

Les comités d’investissement existent pour remettre en question les hypothèses et tester l’histoire. L’IA aide les équipes à apporter de meilleures données à ces discussions, mais elle met également en surface plus de questions plus tôt dans le processus. Les comités sont maintenant confrontés à l’incertitude stratégique plus tôt, en particulier sur la défensabilité d’une entreprise logicielle à mesure que les capacités de l’IA évoluent.

En d’autres termes, l’IA réduit l’incertitude informationnelle tout en augmentant l’incertitude stratégique. Lorsque les comités voient des risques plus tôt, ils les débattent plus longtemps. Cette dynamique n’arrête pas les transactions, mais elle ralentit les transactions marginales. Les écarts de prix s’élargissent et la conviction compte davantage.

Le résultat est une augmentation claire de la sélectivité des logiciels.

Alors que les comités d’investissement et les équipes de transaction font face à une incertitude accrue et à un examen plus rigoureux, l’attention s’est déplacée de la poursuite de toutes les opportunités à la sélection soigneuse des investissements logiciels à réaliser. Cette sélectivité accrue signifie que seules les entreprises dotées de solides fondamentaux et d’un plan crédible pour s’adapter aux perturbations de l’IA progressent dans le processus de transaction.

Le capital-investissement entre dans une période de réévaluation de portefeuille

Les sociétés de capital-investissement réagissent en réévaluant leurs portefeuilles et en donnant la priorité à la discipline du capital. Beaucoup examinent les actifs logiciels existants et suspendent les nouvelles offres pendant qu’ils évaluent comment l’IA pourrait remodeler les modèles de revenus, le pouvoir de fixation des prix et la position concurrentielle.

Le capital reste disponible, mais les sociétés exigent désormais des réponses claires à des questions critiques. Les entreprises qui tirent parti de l’automatisation sont prioritaires. Les sociétés confrontées à une compression des marges en raison de l’IA qui abaisse les barrières à l’entrée sont examinées de près. Les sociétés qui dépendent de fonctionnalités vulnérables à la commodification de l’IA sont considérées comme à haut risque. Seules les équipes de direction dotées d’un plan crédible pour s’adapter sont considérées comme viables pour investir.

Le capital se déplace vers d’autres secteurs

Face à ce contexte, il n’est pas surprenant que le capital s’oriente vers des secteurs où les perturbations sont plus faciles à modéliser et où l’alignement se produit plus rapidement. Les secteurs de l’industrie, des transports, de la défense, de la consommation et de la vente au détail connaissent un intérêt accru. En fait, les nouveaux démarrages de transactions industrielles à l’échelle mondiale sur Datasite, qui facilite annuellement environ 19 000 nouvelles transactions, ont augmenté de 16% au cours du premier trimestre de cette année, par rapport à la même période l’année précédente.

Ces secteurs sont confrontés au changement technologique, mais il est généralement progressif plutôt qu’existential. L’IA peut améliorer la prévision, la logistique ou l’engagement client, mais elle invalide rarement le modèle commercial de base du jour au lendemain. Les flux de trésorerie sont plus faciles à modéliser. Les bases d’actifs sont tangibles. Les valorisations sont plus faciles à défendre devant les comités d’investissement.

Ce déplacement reflète une préférence pour la clarté. Lorsque l’IA améliore les opérations sans forcer une réécriture complète de la thèse d’investissement, les transactions progressent de manière plus prévisible.

Pour les vendeurs de logiciels, les implications sont claires. La croissance seule ne suffit plus. Les acheteurs veulent comprendre comment l’IA réorganise l’entreprise, y compris où elle crée un avantage, où elle introduit un risque et comment la direction prévoit de rester en tête.

Pour les acheteurs, la patience est devenue une stratégie concurrentielle. Les sociétés qui réussissent sur ce marché ne sont pas celles qui bougent le plus rapidement, mais celles qui souscrivent à la résilience avec discipline et alignent les parties prenantes plus tôt.

La formation de transactions continue de croître. La diligence est plus rapide et plus efficace que jamais. Cependant, les décisions, en particulier dans le logiciel, exigent désormais une conviction plus grande. Le capital s’oriente vers les actifs et les secteurs où la valeur à long terme peut être défendue avec confiance.

Dans ce sens, l’IA fait ce que les marchés exigent finalement. Elle force à poser des questions plus difficiles plus tôt. La prochaine phase des fusions et acquisitions récompensera les équipes qui utilisent l’IA non seulement pour aller plus vite, mais pour construire de la clarté, puis exécuter avec discipline à travers toutes les parties prenantes impliquées.