Dans le premier épisode de cette série consacrée à l’intelligence artificielle dans le capital-risque, la question était celle de l’adoption. Pourquoi les fonds doivent-ils s’intéresser à l’IA ? Quels risques prennent-ils à rester spectateurs ? Qui doit piloter le sujet en interne ?
Dans le deuxième épisode, nous avons exploré les usages. Les outils se multiplient, les agents se spécialisent, les workflows s'automatisent. De la veille sectorielle à la préparation des mémos d’investissement, en passant par le suivi du portefeuille ou le reporting aux investisseurs, l’intelligence artificielle commence à s’intégrer dans les opérations quotidiennes des équipes d’investissement.
Le débat se déplace désormais vers un sujet plus sensible : celui de la gouvernance.
Car après les démonstrations de productivité et les promesses d’automatisation, une question fondamentale apparaît. Que se passe-t-il lorsque les fonds commencent à connecter leurs bases de données, leurs CRM, leurs espaces documentaires, leurs outils de portfolio management ou leurs échanges avec les entrepreneurs à des systèmes d’intelligence artificielle externes ?
Pour Adrien Chaltiel, le véritable enjeu n’est plus technologique, mais organisationnel, juridique et stratégique. L’intelligence artificielle oblige les sociétés de gestion à repenser des sujets qui semblaient jusqu’ici relativement maîtrisés : la confidentialité des données, la protection du secret des affaires, la traçabilité des décisions, la conformité réglementaire ou encore la responsabilité en cas d’erreur.
Le sujet est d’autant plus important que les fonds manipulent parmi les données les plus sensibles de l’économie numérique. Valorisations, performances financières, due diligences, stratégies de croissance, négociations avec les LPs, projets d’acquisition ou de refinancement : ces informations constituent le cœur de leur avantage concurrentiel. À mesure que l’IA devient une couche opérationnelle de plus en plus présente dans les processus d’investissement, la question n’est plus seulement de savoir ce qu’elle permet d’accomplir, mais ce qu’elle expose.
Cette évolution intervient alors que l’AI Act européen entre progressivement en application et que les premières obligations de documentation, de traçabilité et de gouvernance commencent à concerner un nombre croissant d’organisations. Pour les fonds, le défi ne consiste plus simplement à adopter les bons outils. Il consiste à construire un cadre permettant de bénéficier des gains de productivité de l’IA sans perdre le contrôle des données, des décisions et des responsabilités qui fondent leur métier.
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