Pourquoi l’incertitude de l’IA réorganise la conclusion d’accords logiciels et redirige le capital

L’intelligence artificielle est en train d’accélérer presque chaque partie du processus de fusions et acquisitions. Les équipes de négociation peuvent analyser plus de données, identifier les risques plus tôt et passer plus rapidement par la diligence que jamais auparavant. Pourtant, malgré toute cette vitesse, la conclusion d’accords logiciels est devenue plus sélective, et, dans certains cas, plus lente à conclure.

Ce n’est pas parce que l’activité de négociation a ralenti ou que le capital s’est retiré. En fait, la formation de nouveaux accords à l’échelle mondiale continue de croître. Les nouveaux accords initiés sur Datasite, qui facilite environ 19 000 nouveaux accords par an, 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% de l’activité mondiale 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 accords sont à leur début, plutôt qu’annoncés, ils peuvent fournir un aperçu de ce qui se profile.

Le changement en cours est plus subtil. L’IA change la façon dont les décisions sont prises. Une compréhension plus rapide expose de nouvelles formes d’incertitude, en particulier dans les logiciels, 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 reposaient sur des cadres de valorisation relativement stables. Les acheteurs sous-estimaient les revenus récurrents, la rétention des clients, les marges et les taux de croissance avec confiance que les solides fondamentaux se maintiendraient dans le temps. L’IA a compliqué ce que ces mesures signifient.

Le rythme de l’innovation de l’IA est en train de compresser les cycles de produits et de redessiner 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 des catégories entières. 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 les 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 négociation peuvent conclure des transactions en moyenne 22 jours plus rapidement que la norme de l’industrie, en réduisant les semaines de délais de diligence et en économisant potentiellement des centaines de milliers de dollars en coûts de révision uniquement.

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

Les comités d’investissement existent pour remettre en question les hypothèses et tester la solidité de 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 façon dont une entreprise logicielle sera défendable 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 accords, mais elle ralentit les accords marginaux. Les écarts de prix s’élargissent et la conviction compte plus.

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

Alors que les comités d’investissement et les équipes de négociation sont confrontés à une incertitude accrue et à un examen plus rigoureux, l’attention s’est déplacée de la poursuite de chaque opportunité à un choix soigneux des investissements logiciels à effectuer. Cette sélectivité accrue signifie que seules les entreprises dotées de solides fondamentaux et d’un plan crédible pour s’adapter à la perturbation de l’IA progressent dans le processus de négociation.

Le capital-investissement entre dans une période de réévaluation du 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 la façon dont 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 qui subissent 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 l’investissement.

Le capital se déplace vers d’autres secteurs

Dans ce contexte, il n’est pas surprenant que le capital s’oriente vers des secteurs où la perturbation est plus facile à modéliser et où l’alignement se fait plus rapidement. Les industries, les transports, la défense, les entreprises de consommation et de détail connaissent un intérêt accru. En fait, les nouveaux démarrages d’accords industriels à l’échelle mondiale sur Datasite, qui facilite environ 19 000 nouveaux accords par an, 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 à des changements technologiques, mais ils sont généralement incrémentiels plutôt qu’existentiels. 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.

Cette rotation reflète une préférence pour la clarté. Lorsque l’IA améliore les opérations sans forcer une réécriture totale de la thèse d’investissement, les accords 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 levier, 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 sous-estiment la résilience avec discipline et alignent les parties prenantes plus tôt.

La formation d’accords continue de croître. La diligence est plus rapide et plus efficace que jamais. Pourtant, les décisions, en particulier dans les logiciels, 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 pose 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 la clarté, puis exécuter avec discipline à travers toutes les parties prenantes impliquées.