En M&A, le temps est devenu un facteur déterminant dans la réussite d’une transaction. Et c’est précisément sur ce terrain que l’IA est en train de rebattre profondément les cartes, sans doute plus que toute autre technologie récente.

Markus Schiller, Head of Continental Europe chez Datasite, partage son point de vue sur les cas d’usages où l’IA crée déjà une vraie valeur.

Aujourd’hui, pour les équipes M&A, l’IA n’est plus un sujet prospectif : c’est un outil concret. D’après Deloitte, 86 % des entreprises américaines ont déjà intégré de l’IA générative dans leurs processus M&A, contre 65 % en 2024.

La vraie question n’est donc plus “faut-il y aller ?”, mais plutôt “où est-ce que ça change vraiment la donne ?”. Et la réponse est assez nette : le sourcing de cibles, la due diligence et la gestion des data rooms. Autrement dit, les étapes historiquement les plus lourdes et les plus consommatrices en ressources. On voit clairement à quelle vitesse les pratiques évoluent.

Reste un point clé côté entreprises : choisir les bons outils. L’offre est pléthorique, mais peu de solutions sont réellement adaptées aux spécificités du M&A. Beaucoup peinent sur des sujets critiques comme l’intégration, la sécurité ou la compréhension fine des logiques transactionnelles. À l’inverse, s’appuyer sur un acteur qui connaît vraiment ces enjeux permet d’accélérer les processus tout en gagnant en qualité.

Cas d’usage n°1 : accélérer le screening des cibles

C’est dès les premières étapes que l’IA révèle toute sa valeur. Quand un COMEX veut identifier rapidement des cibles sur une zone géographique ou un segment donné, il n’est plus obligé d’y passer des jours.

Jusqu’à récemment, cela impliquait de croiser de multiples bases de données, maintenir des listes, comparer des profils d’entreprises… avec beaucoup de travail manuel à la clé. Un processus long et assez peu agile.

Aujourd’hui, l’IA fait une grande partie du travail en un temps record. Elle croise des critères précis (géographie, chiffre d’affaires, rentabilité, secteur) avec de larges bases de données, enrichit les listes et fait ressortir les cibles les plus pertinentes. Selon Deloitte, 35 % des entreprises utilisent déjà l’IA pour cette étape.

Mais le vrai bénéfice ne se limite pas au gain de temps. Le fait de pouvoir chercher plus vite et plus largement change la qualité des discussions stratégiques, et réduit le risque de passer à côté d’opportunités qu’on n’aurait tout simplement pas vues auparavant.

Cas d’usage n°2 : remettre de l’ordre dans la due diligence

Quand un deal se précise, les volumes de documents explosent : contrats, données financières, organigrammes, RH, Q&A… Ceux qui font de la due diligence savent ce que ça représente : beaucoup d’heures, beaucoup d’équipes mobilisées, et une masse d’informations à digérer.

C’est là que l’IA devient particulièrement utile. Elle permet d’exploiter les data rooms de manière beaucoup plus efficace : résumer les documents, faire ressortir les points sensibles, donner accès rapidement aux informations clés.

Là encore, environ 35 % des entreprises ont déjà franchi le pas. Et au-delà du temps gagné, c’est surtout la qualité de lecture qui progresse. Une meilleure structuration de l’information permet d’identifier plus tôt les risques et de prioriser plus clairement. On passe d’un flot d’informations difficilement exploitable à une vision beaucoup plus claire.

Cas d’usage n°3 : simplifier la gestion du closing

L’intérêt de l’IA est particulièrement perceptible lorsque le deal entre dans sa phase la plus intense. Quand des centaines de questions arrivent en parallèle, souvent redondantes, la gestion du Q&A devient vite lourde pour les vendeurs et leurs conseils : retrouver l’information, coordonner les réponses, répéter plusieurs fois le même travail.

Aujourd’hui, l’IA peut structurer ce processus de manière beaucoup plus fluide. Les investisseurs posent leurs questions directement via une interface intégrée à la data room. L’outil identifie les doublons, regroupe les demandes similaires et va chercher les bonnes informations dans la documentation.

Résultat : des réponses plus rapides, plus cohérentes, surtout dans les transactions complexes avec des milliers de documents.

Mais là encore, l’enjeu dépasse l’efficacité pure. Un Q&A mieux structuré, c’est moins de friction, des échanges plus fluides, et un processus globalement mieux maîtrisé.

Malgré l’automatisation, l’humain reste au cœur du deal

Même si les processus s’accélèrent, l’essentiel d’une transaction demeure profondément humain. L’IA peut enrichir des listes, structurer des volumes massifs de documents ou faciliter les échanges. Elle permet surtout aux équipes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur.

Mais elle ne remplace pas le jugement. Elle ne décide pas si une cible est stratégique, quels risques sont acceptables ou comment négocier une transaction..

Un responsable du corporate development doit toujours évaluer l’adéquation stratégique d’une cible. Un banquier d’affaires doit juger de la solidité réelle d’une equity story. Et un avocat ne s’en remettra jamais uniquement à une machine pour interpréter une clause critique. En revanche, chacun peut se concentrer davantage sur ce qui fait la valeur de son expertise, à condition de savoir tirer pleinement parti de l’IA.

En résumé

L’IA intervient aujourd’hui là où le M&A était le plus lourd : sourcing, due diligence, data room. Elle simplifie, accélère et fiabilise les processus, sans jamais se substituer à la prise de décision.

La vraie transformation ne tient pas à une automatisation des décisions, mais à une meilleure utilisation de l’intelligence humaine, là où elle fait réellement la différence.