Introduction
L’émergence des start-ups dans les économies mondiales et l’arrivée massive de fonds d’investissement ont bouleversé le monde des affaires depuis les années 2000, posant de manière aiguë le défi de l’information.
Dans ce monde prolifique et mouvant, le réseau personnel et les bases de données manuelles ne suffisent plus : les nouvelles technologies, en particulier l’intelligence artificielle, révolutionnent la recherche de cibles dans le cadre d’une stratégie d’acquisition d’entreprises (M&A).
Le monde des fusions et acquisitions : les réseaux personnels et les bases de données élaborées manuellement face aux nouvelles technologies de l’information
Jusqu’à présent, la profession reposait essentiellement sur deux piliers : un solide réseau relationnel, souvent très personnel, de cadres supérieurs de grandes entreprises ; et des bases de données d’entreprises élaborées manuellement par une armée d’opérateurs téléphoniques dont les coûts d’abonnement sont souvent très élevés pour les bases de données jouissant d’une solide réputation.
De manière très simplifiée, le premier pilier crée les missions, le second permet d’identifier les cibles.
Le métier d’exécution requiert de solides compétences en matière juridique, comptable et fiscale ainsi qu’un talent de négociateur, voire un sens très aigu de la diplomatie, car la fusion de deux entreprises est toujours une opération extrêmement délicate.
Au cours des vingt dernières années, le réseau personnel du banquier d’affaires s’est enrichi des bases de données clients des grandes banques commerciales et du partage d’informations locales entre opérateurs indépendants regroupés au sein de partenariats ou de franchises.
Dans cet univers discret, voire secret, dont les opérateurs sont pourtant très variés, du géant bancaire généraliste mondial à la « boutique » très spécialisée et parfois locale, les choses auraient pu durer longtemps.
Deux événements ont changé la donne :
- L’arrivée massive de fonds d’investissement de toutes sortes, qui sont eux-mêmes en quelque sorte des « acheteurs » d’entreprises, mais pour leur propre compte, et qui n’ont pas nécessairement besoin de banquiers d’affaires en raison de leurs compétences dans ce domaine.
- L’émergence des startups dans les économies mondiales. Elles sont en effet à l’origine de la plupart des innovations technologiques. Certaines licornes deviennent des champions mondiaux, d’autres restent indépendantes, mais la plupart finissent leur vie (parfois très peu de temps après leur création) soutenues par un grand groupe qui trouve un moyen efficace de dynamiser son offre ou d’enrichir sa Recherche & Développement.
Le défi d’obtenir des informations utiles et stratégiques
Le monde des startups est incroyablement prolifique, florissant, changeant, et même les produits ou services qu’elles développent font parfois l’objet d’un engouement qui peut évoluer d’une année sur l’autre.
Pour comprendre ce monde, il faut non seulement avoir accès à une grande quantité d’informations tant il existe d’entreprises, mais aussi être à jour car leur situation évolue souvent : un investisseur financier entre au capital de l’entreprise, un partenariat stratégique est signé, de nouvelles fonctionnalités innovantes sont introduites, un industriel entre au capital de l’entreprise, un contrat important est signé, etc…. Tout est important.
Le réseau personnel d’un individu ou même les bases de données payantes ne sont plus à la hauteur de ce défi. C’est là que l’Intelligence Artificielle remplace les techniques traditionnelles et que la plateforme présentée ici prend tout son intérêt.
Si les bases de données structurées sont toujours utiles, l’information disponible sur Internet, presque toujours gratuite, dépasse en quantité de plusieurs ordres de grandeur les premières et surtout elle est toujours beaucoup plus récente.
Il est donc essentiel de pouvoir accéder à cette formidable source d’information, dont le principal défaut est d’être très bruyante, c’est-à-dire de contenir des données qui ne correspondent pas à l’objet de la recherche.
C’est là que l’intelligence artificielle intervient pour la première fois dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP).
La plateforme Sealk : une solution basée sur l’IA opérationnelle
Par exemple, la plateforme Sealk effectue un crawling systématique et ciblé de l’internet pour obtenir des informations essentielles sur toutes les entreprises suivies (startups, PME, etc.).
Pour chaque entreprise, il est nécessaire de connaître, par exemple, ses activités principales et secondaires, les services ou produits qu’elle commercialise, ses canaux de distribution, son modèle d’entreprise, le nom de ses principaux clients, la localisation de ses marchés, etc.
Pour ce faire, la plateforme utilise la solution logicielle développée par Kairntech, qui permet de créer des ensembles de données d’entraînement et des modèles d’IA personnalisés et de les appliquer aux documents collectés afin d’en extraire les informations pertinentes.
Toutes ces informations sont agrégées avec celles que Sealk possède déjà, très souvent acquises par abonnement, et qui concernent les changements d’actionnaires, les acquisitions, les levées de fonds, ou les investissements réalisés par des opérateurs institutionnels ou des grands groupes.
Cette première étape permet donc de créer une base documentaire unique et considérable sur les startups ou PME du monde entier, et simultanément sur toutes les opérations d’investissement ou d’achat dont ces entreprises ont été la cible.
L’intelligence artificielle intervient à nouveau, dans un deuxième temps.
La deuxième étape consiste à soumettre ces informations à de nouveaux algorithmes dont l’objectif est cette fois de découvrir si ces acquisitions ou opérations d’actionnariat suivent des schémas, des logiques et donc des stratégies, et lesquelles.
Il s’agit donc d’un outil dont l’objectif est d’être prédictif : En effet, en analysant l’historique récent d’un grand nombre d’acquisitions, le modèle d’apprentissage obtenu avec ses algorithmes permet de répondre aux questions suivantes :
- Pour une startup : qui est susceptible d’investir dans mon entreprise ou de me racheter ?
- Pour une entreprise : dans quelles technologies mes concurrents investissent-ils ?
- Pour les fonds d’investissement : quelles sont les entreprises intéressantes pour mon fonds ?
D’un corpus d’apprentissage à un modèle prédictif
La principale caractéristique de l’IA est de pouvoir prédire un comportement à partir d’un ensemble d’exemples (l’ensemble de données d’apprentissage), en créant ensuite, grâce à des algorithmes, un modèle prédictif (le modèle d’apprentissage).
C’est l’utilisation de ce modèle sur de nouvelles données (celles qui sont explorées en permanence) qui permet de faire des prédictions de désambiguïsation et d’acquisition.
Des informations actualisées et exhaustives, décrivant les stratégies d’acquisition
Avec une telle plateforme, les banquiers d’affaires, les fonds d’investissement, les grands groupes industriels ou commerciaux peuvent avoir accès à une information exhaustive et récente, constamment mise à jour, et décrivant éventuellement toutes les stratégies d’acquisition déployées dans les principales économies du monde.
Ceci est principalement le résultat d’une utilisation pertinente de l’intelligence artificielle.
Bien entendu, la plateforme Sealk décrite ici comprend également des outils qui vous permettent d’interpréter ces résultats, c’est-à-dire les prédictions d’acquisition, et donc de comprendre les stratégies sous-jacentes. Ces outils sont principalement statistiques. Ils exploitent les métadonnées collectées lors de la première phase, celle de la recherche et de la désambiguïsation de l’information, et établissent des relations entre les cibles acquises grâce à ces métadonnées. Ce sont ces relations qui permettent au banquier d’affaires ou à l’investisseur de comprendre les stratégies d’acquisition mises en œuvre dans un secteur économique particulier.
Enfin, il est important de rappeler que tout ceci est obtenu à un prix bien inférieur à celui pratiqué par les acteurs traditionnels.
