Dans le cadre de la conférence annuelle de l’Association tunisienne des investisseurs en capital (ATIC), le panel “Sourcing & Due Diligence 2.0” a exploré la transformation profonde des métiers de l’investissement sous l’effet de l’intelligence artificielle. Entre exploitation des données, détection des signaux faibles et automatisation des processus, les experts ont dessiné les contours d’un nouveau paradigme où la décision devient plus prédictive, continue et augmentée.
Après plusieurs années d’absence, l’ATIC a consacré un panel central aux mutations du capital-investissement, marqué par l’essor de l’IA dans les processus de sourcing et de due diligence.
La donnée, nouvel actif stratégique de l’investissement
Pour Louay Salti, Head of Product chez Axe Finance, les modèles traditionnels de décision atteignent aujourd’hui leurs limites face à la complexité et au volume croissant des données. La donnée n’est plus uniquement interne aux institutions financières : elle provient désormais de multiples sources externes, souvent non structurées, issues d’écosystèmes digitaux variés. Cette évolution impose un travail de structuration et de normalisation afin de transformer ces flux en signaux exploitables. Ces signaux alimentent ensuite les systèmes de scoring et les outils d’aide à la décision, permettant de passer d’une analyse descriptive à une logique prédictive. L’intelligence artificielle générative accélère ce mouvement en automatisant l’extraction, l’analyse et la synthèse des informations financières et non financières.
Dans un contexte économique instable et face à des modèles d’entreprises de plus en plus complexes, Nejla Mejri Ep Hedriche, associée chez Deloitte, souligne que la due diligence est devenue un exercice stratégique central. Elle ne se limite plus à l’analyse financière et fiscale, mais intègre désormais des dimensions juridiques, sociales, environnementales et technologiques, notamment la cybersécurité.
L’intelligence artificielle permet aujourd’hui une analyse plus exhaustive des données, notamment issues des data rooms, tout en améliorant la détection d’incohérences et le benchmarking sectoriel. Elle contribue ainsi à renforcer la rapidité et la précision des analyses. Cependant, cette transformation s’accompagne d’une exigence de transparence: la majorité des investisseurs soutient l’usage de l’IA, à condition que la décision finale reste humaine et pleinement responsable. Pour Anis Laadhar, associé chez EY Parthenon, le capital-investissement vit une transformation structurelle profonde. Le sourcing ne repose plus uniquement sur les réseaux relationnels, mais sur des systmes d’agents intelligents capables d’analyser en continu des volumes massifs de données. Le rôle du conseil évolue également : il ne s’agit plus seulement de mettre en relation, mais de concevoir des cadres d’analyse et des “règles d’investissement” permettant d’industrialiser la détection d’opportunités.
Dans ce modèle, les signaux faibles deviennent centraux: recrutements accélérés, changements de gouvernance ou arrivée de profils seniors sont interprétés comme des indicateurs avancés de transformation. L’IA permet aussi une personnalisation des approches commerciales en fonction des profils identifiés.
Vers une vigilance continue des investissements
Pour Haikel Drine, CEO d’Afrikanda, l’intelligence artificielle marque le passage d’une logique de due diligence ponctuelle à une “continuous diligence”.
Le suivi des entreprises devient permanent, automatisé et basé sur des flux de données en temps réel. Cette évolution permet d’identifier plus tôt les opportunités et de mieux anticiper les dynamiques de marché.
Mais cette transformation s’accompagne de défis majeurs: sécurité des données, formation des équipes et responsabilité éthique. Si l’IA automatise de nombreuses tâches, la décision finale et la contextualisation stratégique restent humaines.
Toutefois, l’adoption de l’IA dans le capital-investissement reste encore limitée, freinée par des contraintes budgétaires et une gouvernance encore peu structurée. La plupart des acteurs ne constatent pas encore de valeur immédiate, même si les usages se concentrent sur l’optimisation des processus et l’analyse de données. Au-delà des outils, les intervenants soulignent un changement profond : l’IA transforme le métier sans remplacer l’humain, qui reste responsable des décisions. L’enjeu n’est plus la technologie elle-même, mais sa bonne intégration dans les stratégies d’investissement.
