La ruée des grands laboratoires vers les partenariats avec les sociétés de capital-investissement occulte l'enjeu principal de l'adoption de l'IA. Les sociétés de capital-investissement ont commencé à utiliser l'IA pour améliorer la productivité des entreprises de leur portefeuille, mais la plupart des déploiements ne traitent encore qu'une seule partie de l'équation de création de valeur.
Aujourd'hui, le cas d'usage dominant de l'IA dans le capital-investissement est l'efficacité opérationnelle : automatiser le travail manuel, réduire les coûts et ainsi élargir les marges d'EBITDA. L'amélioration de l'efficacité opérationnelle génère directement des rendements pour le capital-investissement grâce à l'augmentation des bénéfices, mais deux autres leviers critiques restent généralement inexploités : le multiple de sortie et la période de détention au cours de laquelle la valeur est réalisée.
Déployée correctement, l'IA ne se contente pas d'automatiser le travail ; elle standardise la manière dont le travail est effectué. Ce processus de standardisation produit une entreprise de portefeuille plus facile à développer, à gérer et à souscrire - une entreprise qui peut être cédée plus tôt, à un multiple plus élevé. Les sociétés de capital-investissement les plus performantes considèrent donc la transformation par l'IA comme un levier agissant sur les trois moteurs de rendement, et non pas seulement comme un jeu d'efficacité des flux de travail. Avec cette approche, l'IA commence à affecter les moteurs plus larges des rendements du capital-investissement au-delà de la marge.
Déployer l'IA dans un portefeuille
Les transformations par l'IA dans le capital-investissement sont contraintes par une fenêtre limitée de 5 à 7 ans pour créer de la valeur, ce qui signifie que les transformations lentes laissent une part significative de l'opportunité de l'IA non réalisée. Cette pression temporelle pour les transformations est exacerbée par le fait que les entreprises ne déploient pas dans des environnements opérationnels propres ; elles déploient dans un désordre opérationnel. Le même flux de travail s'exécute différemment selon, par exemple, les régions, les équipes, les produits/SKU, les lignes de service et les systèmes au sein d'une même entreprise - ce qui crée des dizaines de flux de travail nécessitant une transformation pour chaque département d'une entreprise de portefeuille donnée.
Aggrégé sur l'ensemble des entreprises du portefeuille d'une société de capital-investissement, cela se traduit par des centaines de processus nécessitant une transformation par l'IA. La figure 1 illustre comment un simple portefeuille de capital-investissement avec seulement 4 sociétés de portefeuille entraîne plus de 100 déploiements d'IA nécessaires.
Lorsque la fragmentation des flux de travail crée des centaines de variantes distinctes dans un portefeuille, les sociétés de capital-investissement sont confrontées à un défi de déploiement - chaque variante doit être définie, construite, gouvernée et validée séparément pour sa valeur.
Face à ce niveau de fragmentation, les entreprises peuvent soit transformer les flux de travail séquentiellement, soit en parallèle. C'est exactement le défi auquel les sociétés de capital-investissement sont confrontées aujourd'hui.
Exécuter des centaines de transformations par l'IA de manière séquentielle est trop lent pour une période de détention limitée de 5 à 7 ans dans le capital-investissement.
Les exécuter en parallèle est plus rapide en théorie, mais expose le fonds à un risque de coordination et à des problèmes de capacité plus larges, car il tente de gérer plusieurs fournisseurs, déploiements et migrations de systèmes.
Dans les deux cas, le portefeuille est transformé variante par variante, plutôt que par un ensemble plus restreint de modèles de déploiement reproductibles.
La stratégie de transformation par l'IA de Varick pour le capital-investissement
Avant d'essayer de déployer l'IA sur chaque variante, l'approche la plus efficace consiste à appliquer une méthode de consolidation en deux étapes : 1) standardiser les flux de travail au sein de chaque entreprise, et 2) identifier les entreprises du portefeuille de capital-investissement qui partagent des flux de travail similaires. Cela réduit des centaines d'efforts de transformation sur mesure à un ensemble plus restreint de modèles de déploiement reproductibles qui peuvent être étendus à l'ensemble du portefeuille.
Nous considérons la première étape comme une consolidation opérationnelle. Cette standardisation réduit la complexité opérationnelle au sein de l'entreprise en transformant plusieurs variantes internes de flux de travail en un modèle opérationnel standardisé unique. La figure 2 illustre cela à travers le prisme d'une entreprise de portefeuille avec 5 processus AP distincts.
Une fois que chaque entreprise du portefeuille dispose d'une version normalisée de ses processus, les sociétés de capital-investissement peuvent regrouper les entreprises qui exécutent la même logique de flux de travail et les transformer ensemble - compressant ce qui aurait été des dizaines de déploiements séparés en un nombre beaucoup plus restreint de transformations reproductibles. La figure 3 montre un exemple d'une telle consolidation transformationnelle.
Une fois qu'un modèle de transformation réutilisable a été construit pour les entreprises qui partagent la même logique opérationnelle, les agents d'IA peuvent être déployés sur ce cluster simultanément plutôt qu'entreprise par entreprise. Cette approche en deux étapes réduit le nombre de transformations dans un portefeuille de plus d'une centaine à une poignée. La figure 4 illustre l'approche de transformation optimisée ne nécessitant que 3 agents AP réutilisables.
Comment la consolidation affecte les rendements du capital-investissement
La valeur de la consolidation par l'IA dans le capital-investissement ne provient pas uniquement de l'automatisation. Elle provient de la modification à la fois de l'économie de la façon dont le travail est effectué au sein d'une entreprise et de la vitesse à laquelle cette transformation peut être répétée dans l'ensemble d'un portefeuille.
Le résultat se manifeste à trois endroits : l'expansion de l'EBITDA au niveau de l'entreprise, des multiples de sortie plus élevés lors de la vente à un acheteur axé sur la croissance, et des périodes de détention plus courtes au niveau du fonds.
Pris ensemble, ces 3 effets augmentent la valeur de l'entreprise, permettent de la réaliser plus tôt et, par conséquent, augmentent le TRI :
1. L'EBITDA s'élargit lorsque les flux de travail deviennent plus rapides, moins chers et plus simples
La consolidation opérationnelle élargit l'EBITDA en supprimant les coûts, les frictions et la charge de coordination créés par des flux de travail fragmentés. Lorsque le même processus n'est plus exécuté de trois ou cinq manières différentes selon les régions, les équipes ou les systèmes, les entreprises peuvent éliminer les efforts en double, réduire les transferts et simplifier la pile logicielle qui soutient le travail.
L'impact va au-delà des économies d'ETP : les flux de travail standardisés raccourcissent les délais d'exécution, réduisent les dépenses SaaS, améliorent la qualité du contrôle et débloquent des avantages en matière de fonds de roulement, car les encaissements, les approbations et les rapprochements avancent plus rapidement avec moins d'exceptions.
2. Le multiple s'élargit lorsque la croissance devient plus facile à souscrire
À première vue, un nettoyage opérationnel peut sembler supprimer le potentiel de hausse de l'acheteur : si la simplification crée de la valeur, une entreprise avec moins de choses à réparer devrait valoir moins pour le prochain propriétaire. Mais ce n'est pas ainsi que la complexité est valorisée.
Un acheteur qui hérite de cette opération intègre dans son prix le coût, le temps et le risque de la réparer, et conserve la valeur que la réparation crée. C'est pourquoi les sociétés de capital-investissement actionnent elles-mêmes le levier des coûts avant la sortie : laisser la complexité en place n'augmente pas le prix de vente, elle le diminue.
La consolidation convertit ce levier de coûts épuisable en un modèle opérationnel standardisé qui évolue. Ce faisant, elle change la nature de l'acheteur. Pour un acheteur axé sur les coûts, l'amélioration est entièrement valorisée par l'EBITDA : le même multiple, appliqué à un chiffre de bénéfices plus élevé. Le prix de sortie augmente, mais pas le multiple.
Un acheteur axé sur les revenus paie un multiple plus élevé, car des opérations plus propres rendent la croissance plus facile à souscrire - les clients s'intègrent plus rapidement, les approbations et les transferts tiennent bon lorsque le volume augmente, et chaque nouveau dollar de revenus se traduit par une marge incrémentielle plus élevée, car l'opération ne se brise plus sous l'effet d'une augmentation de la demande.
Dans ce cas, l'acheteur ne paie pas pour une entreprise moins chère. Il paie pour une entreprise où la croissance est plus reproductible, plus évolutive et moins susceptible de rester piégée dans la complexité opérationnelle. C'est ce qui justifie un multiple plus élevé.
3. Les périodes de détention se raccourcissent lorsque les transformations deviennent reproductibles
La consolidation des transformations crée de la valeur différemment. Son effet principal porte sur la vitesse à laquelle la transformation peut atteindre le portefeuille. Une fois les entreprises regroupées par logique opérationnelle partagée, le fonds n'a plus à gérer des dizaines ou des centaines de déploiements d'IA ponctuels.
Un ensemble beaucoup plus restreint de modèles de transformation réutilisables peut être déployé sur plusieurs entreprises à la fois, réduisant ainsi le délai de réalisation de la valeur des gains de l'IA. Cette accélération du délai de réalisation de la valeur favorise une fenêtre de détention plus courte, car l'entreprise peut créer des améliorations opérationnelles plus tôt dans la période de détention, prouver les gains plus rapidement et amener l'actif sur le marché avec un modèle opérationnel plus propre et plus évolutif. Lorsque la valeur est créée plus tôt, l'actif peut être cédé plus tôt, et le même dollar de valeur réalisé sur une période plus courte produit un TRI plus élevé.
Ensemble, ces trois effets font passer la thèse de l'IA dans le capital-investissement de l'automatisation des flux de travail à la création de valeur d'entreprise. Les entreprises qui consolident leurs opérations avant de déployer l'IA réaliseront la valeur plus rapidement, tout en créant les bases d'une sortie avec des actifs plus propres et plus évolutifs.
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