L'IA deviendra un moteur de valeur et non plus une exigence de diligence raisonnable de base en 2026.

En 2025, l'IA a démontré sa valeur tout au long du cycle de vie des transactions. En 2026, les attentes changent. L'IA n'est plus un facteur de différenciation, mais une condition sine qua non. Les acquéreurs la considèrent comme une infrastructure essentielle, et non plus comme un outil optionnel. Ce changement redéfinit le fonctionnement des équipes en charge des transactions, la préparation des fondateurs et l'évaluation des risques et de la valeur par les investisseurs. Il modifie également la répartition des acquisitions et détermine qui risque d'être laissé pour compte.

L'IA comme nouvelle référence

Pendant des années, les équipes chargées des transactions ont testé l'IA dans des contextes contrôlés et restreints. Elles l'utilisaient pour résumer, étiqueter et automatiser des flux de travail simples.

Aujourd'hui, les acteurs du marché s'attendent à ce que l'IA soit intégrée à leurs opérations quotidiennes. Les investisseurs partent du principe qu'elle influence la valorisation et le risque. Les autorités de réglementation exigent des contrôles et des garde-fous clairs. Et les équipes qui accusent un retard en subissent les conséquences : perte de réactivité, frictions accrues et confiance amoindrie dans les résultats.

Ce changement n'est pas dû à une soudaine amélioration des performances technologiques, mais à une évolution des comportements. L'IA s'est généralisée et est devenue partie intégrante des pratiques commerciales. Le secteur a franchi un cap, passant de l'expérimentation à la dépendance.

IA défendable vs. fonctionnalités superficielles

Ce changement de comportement oblige les acheteurs à redéfinir la frontière entre l'IA réelle et l'illusion qu'elle représente. Le marché devrait constater… 200 à 300 introductions en bourse en 2026Nombre de ces solutions seront basées sur l'IA. Toutes ne résisteront peut-être pas à une analyse approfondie. Les acheteurs posent désormais des questions encore plus pointues concernant les données propriétaires, les modèles d'entraînement, leur caractère essentiel au produit, la capacité de l'entreprise à démontrer leurs performances, leur exactitude et leur fiabilité, ainsi que la reproductibilité de l'IA à grande échelle.

Les réponses déterminent si une cible mérite une prime ou si elle est écartée. Une IA robuste repose sur des données propriétaires, des modèles éprouvés et les talents nécessaires à leur maintenance. Une IA superficielle s'appuie sur des API génériques ou des fonctionnalités ajoutées que n'importe qui peut reproduire.

Les fondateurs qui ne se préparent pas à cette distinction risquent de voir leurs projets échouer avant même d'avoir commencé. Les investisseurs en sont déjà conscients et incitent les entreprises de leur portefeuille à constituer des actifs de données pérennes, à documenter la performance de leurs modèles et à renforcer leur gouvernance. Sans ces mesures, une entreprise aura du mal à satisfaire aux exigences de diligence raisonnable désormais attendues en 2026.

Comment la diligence évolue

C’est dans la diligence que le nouveau niveau de référence de l’IA devient le plus visible. L'IA prépare désormais les fichiers, organise les données, signale les anomalies et accélère les contrôles de conformité.Cette partie est connue. La nouveauté réside dans le niveau d'examen approfondi des affirmations de la cible concernant son IA. Les équipes chargées des transactions cartographient désormais l'ensemble de la pile technologique en matière d'IA, notamment :

• Sources de données et droits sur les données
• Lignée du modèle et précision du modèle
• Évolutivité de l'infrastructure
• Architecture de sécurité
• Gouvernance et auditabilité de l'IA
• Exposition réglementaire

Les équipes testent également l'intégration de l'IA cible à leurs propres systèmes. Elles évaluent les risques plus tôt, quantifient la création de valeur plus rapidement et détectent les signaux d'alerte en quelques jours, là où il fallait auparavant des semaines.

Cet examen plus approfondi a des conséquences concrètes. Il modifie les personnes impliquées dans la vérification préalable, les questions posées, le rythme et le ton des discussions relatives à une transaction. Enfin, il accroît les exigences en matière de divulgation d'informations par les fondateurs, bien avant la signature de l'accord.

Une nouvelle approche de la planification de l'intégration

Une fois la transaction conclue, L'IA continue de façonner la prochaine phaseL’intégration était autrefois réactive. Les équipes peinaient à identifier les synergies, à gérer les talents et à suivre les performances à long terme.

L'IA aide désormais les équipes à suivre la réalisation des synergies en temps réel, à tester rapidement des scénarios futurs, à surveiller les risques d'intégration en amont, à aligner les équipes autour d'une source unique de vérité et à maintenir les décisions liées à la stratégie d'investissement.

L'IA agentique va encore plus loin. Elle tire des enseignements des transactions passées. Elle propose des analyses pertinentes sans qu'on le lui demande. Elle surveille les marchés afin de détecter les évolutions susceptibles d'affecter la valeur. Elle se comporte comme un membre à part entière de l'équipe numérique, et non comme un simple outil.

Cela change le Les équipes de négociation de compétences ont besoinLe jugement des experts prend de la valeur, au lieu de s'en trouver diminué. Les équipes qui savent orienter, questionner et gouverner l'IA acquièrent un avantage structurel.

Impact sur les évaluations et les échéanciers

L'IA étant désormais au cœur des opérations, les valorisations évoluent. Les entreprises disposant d'atouts importants en IA, tels que des données propriétaires, des modèles entraînés et des cas d'usage éprouvés, bénéficient d'une demande accrue et de processus plus rapides. Ces entreprises obtiennent des primes car les acheteurs croient en la pérennité de leur valeur.

Les entreprises dépourvues de ces actifs font face à des négociations plus ardues. Leur valorisation repose davantage sur des fondamentaux traditionnels. Leurs délais s'allongent à mesure que les acheteurs évaluent les risques. La probabilité qu'une transaction se concrétise diminue si l'exposition à l'IA crée de l'incertitude.

La réglementation influe également sur les délais. De nombreux acteurs du secteur des affaires souhaitent un contrôle gouvernemental plus clair de l'IA. Ils souhaitent des cadres qui définissent les attentes et réduisent l'incertitude. La gouvernance est désormais un élément important des discussions sur l'évaluation. Les entreprises qui respectent les normes émergentes gagnent en crédibilité auprès des acheteurs et des organismes de réglementation..

Il en résulte un marché qui valorise la préparation et sanctionne l'opacité. Des données fiables, des modèles transparents, des contrôles rigoureux et des performances documentées ne sont plus de simples atouts, mais des conditions indispensables à un processus fluide et serein.

Ce que cela signifie pour les fondateurs et les investisseurs

Les fondateurs qui abordent l'année 2026 doivent s'adapter. Les exigences sont plus élevées. L'IA ne peut plus être une fonctionnalité de dernière minute. Elle doit être une compétence fondamentale, solidement étayée. Cela implique de développer rapidement des avantages concurrentiels liés aux données propriétaires ; de conserver la documentation relative à l'entraînement et aux performances des modèles ; d'investir dans la gouvernance et l'auditabilité ; d'aligner la conception du produit sur des cas d'usage concrets ; et de se préparer à une analyse technique approfondie.

Les investisseurs doivent accompagner leurs sociétés en portefeuille avec diligence. Le marché part du principe que l'IA influencera la valorisation et le risque. Les investisseurs doivent donc exiger une infrastructure de données plus robuste, une harmonisation rapide avec les normes de gouvernance, une communication transparente sur la création de valeur par l'IA et des talents maîtrisant à la fois l'IA et les enjeux commerciaux.

La voie à suivre

Deux scénarios pourraient marquer l'année 2026 : une accélération rapide du volume des transactions ou une croissance plus stable, influencée par la complexité réglementaire. Ces deux scénarios reposent sur un élément constant : l'IA comme infrastructure essentielle des transactions.

La question n'est plus de savoir si l'IA va redéfinir les fusions-acquisitions. La véritable question est de savoir à quelle vitesse les équipes s'adapteront et comment elles géreront les risques en cours de route. L'année 2025 a montré ce qui était possible.
L'année 2026 le rend prévisible. Il est temps d'agir avec détermination, de renforcer la confiance au sein de l'écosystème et de bâtir un avenir plus intelligent pour la conclusion d'accords.