La technologie transforme déjà l’origination en M&A ; apprendre à l’utiliser rapidement devient une nécessité concurrentielle

En M&A, l’attention se porte naturellement sur l’exécution : négociation, financement, due diligence et capacité à conclure des opérations complexes. Ce sont, bien sûr, des étapes critiques du processus. Mais pour de nombreux professionnels du secteur, le véritable goulet d’étranglement se situe bien plus tôt : l’origination. Identifier des opportunités pertinentes, différenciées et réellement actionnables reste l’une des parties les plus difficiles du métier.

Pendant des années, l’origination s’est largement appuyée sur l’expérience, les réseaux personnels, la connaissance sectorielle et un processus très manuel de recherche et de filtrage. C’est encore vrai aujourd’hui. Mais quelque chose change manifestement. Les nouvelles technologies ne sont plus une perspective lointaine ni un débat théorique. Elles s’intègrent déjà aux workflows quotidiens et transforment la manière dont les opportunités sont identifiées, hiérarchisées et travaillées. Début 2025, Bain indiquait que 21 % des praticiens du M&A interrogés utilisaient déjà l’IA générative en M&A, les cas d’usage les plus courants portant sur la recherche et la validation d’opérations.

L’évolution a suivi un chemin logique, même si les étapes se sont souvent chevauchées. La première vague est venue de solutions plus packagées et standardisées : des plateformes conçues pour améliorer la recherche de sociétés, la cartographie de marché, l’analyse de comparables et le premier filtrage. Ces outils ont aidé les équipes à élargir leur couverture, à organiser l’information plus efficacement et à réduire le travail manuel. Au fil du temps, à mesure que les cabinets se sont familiarisés avec ce que ces technologies permettaient réellement, le marché a commencé à s’orienter vers des applications plus spécifiques : solutions de scouting ciblées, workflows analytiques plus sur mesure et, de plus en plus, outils d’IA intégrés à des étapes précises de l’origination et de la recherche. En janvier 2026, McKinsey indiquait que, parmi les répondants ayant une adoption modérée à élevée de l’IA générative, une majorité l’utilisait déjà pour l’identification de cibles et la due diligence.

Ce basculement compte, car l’origination est une fonction où même de faibles améliorations peuvent avoir un effet significatif. Élargir l’univers de cibles, repérer plus efficacement les signaux pertinents, hiérarchiser avec plus de précision ou réduire le temps consacré aux tâches répétitives : tout cela peut se traduire par un avantage tangible. Et en M&A, cet avantage se joue souvent sur le timing. Approcher une société en premier, formuler une thèse d’investissement en premier, ouvrir une conversation en premier ou détecter un changement de cap avant les autres peut faire la différence entre l’origination d’une opportunité propriétaire et l’entrée dans un processus déjà concurrentiel. Bain est explicite sur ce point : les cabinets qui maîtrisent l’IA générative en M&A devraient identifier des cibles plus vite que leurs concurrents.

Sur ce chemin, différents types d’outils jouent déjà des rôles distincts. Comparables.ai se présente comme une plateforme d’intelligence de marché et d’analyse de sociétés propulsée par l’IA, avec des applications spécifiques en valorisation et en sourcing M&A. Inven se définit comme une plateforme de deal sourcing nativement IA pour les marchés privés, incluant des signaux prédictifs d’« intention de vendre » destinés à repérer les sociétés susceptibles de préparer une cession. Tracxn offre une large couverture des sociétés privées par secteurs et par géographies, ainsi que des cartographies de marché, de l’intelligence sectorielle et des données de transactions. Quant à Claude, sans être en soi une plateforme de deal sourcing, il peut constituer un outil utile de recherche et d’analyse pour synthétiser l’information et examiner plus efficacement de gros volumes de documents. Ces outils ne sont pas interchangeables, mais ils illustrent à quel point une grande partie de la proposition de valeur initiale a d’abord été délivrée par des produits plus standardisés.

Il existe désormais aussi des exemples plus nets d’adoptions plus spécifiques. En avril 2025, le Financial Times rapportait que Rogo, une start-up d’IA fondée par l’ancien analyste de Lazard Gabriel Stengel, était déjà utilisée par des maisons telles que Moelis, Nomura, Tiger Global et GTCR. Selon l’article, la plateforme pouvait évaluer rapidement la position de marché d’une société, extraire des comparaisons de valorisation de base et analyser des concurrents. Ce sont précisément le type de tâches susceptibles de soutenir l’origination et le filtrage en amont lorsqu’elles sont combinées au jugement de professionnels expérimentés.

McKinsey a également décrit (dans son article de janvier 2026) un cas où une société de logiciels en forte croissance a utilisé une plateforme de scouting tierce dopée à l’IA pour accélérer l’identification de cibles, en filtrant plus de 500 cibles potentielles en moins d’une journée et en les ramenant à une short list d’opportunités prioritaires.

Rien de tout cela ne supprime la complexité de l’origination, mais cela répond à certaines de ses inefficacités les plus tenaces. Et c’est précisément là que l’avantage du primo-adoptant devient le plus visible. Sur un marché où de nombreux acteurs s’appuient encore sur des méthodologies similaires, les premières équipes à intégrer correctement ces outils ne gagnent pas seulement en efficacité interne. Elles gagnent aussi la capacité de couvrir un marché plus large, d’atteindre certains profils plus tôt et d’allouer leur effort commercial plus efficacement. Avec le temps, ces capacités se généraliseront. Mais d’ici là, les cabinets qui apprennent plus vite devraient bénéficier d’un avantage réel, même s’il est temporaire.

Naturellement, il serait erroné d’interpréter cette évolution comme le début d’une origination entièrement automatisée. Les relations, le jugement, la compréhension des motivations des actionnaires, le sens du timing et la capacité à créer de la confiance restent irremplaçables. La technologie ne remplace pas ces qualités ; elle les amplifie lorsqu’elle est utilisée avec discernement. C’est pourquoi le véritable risque, aujourd’hui, n’est probablement pas de surestimer ces outils, mais de les sous-utiliser ou de les adopter de manière trop superficielle.

Chez CDI GLOBAL, nous intégrons déjà de nouvelles procédures avec un succès notable, générant des gains d’efficacité significatifs à la fois en recherche de marché et en origination. L’expérience confirme un point essentiel : le rythme de développement dans ce domaine est extrêmement rapide. Ce qui paraît innovant aujourd’hui peut devenir standard en quelques mois. C’est pourquoi l’enjeu n’est plus de savoir s’il faut s’emparer de ces outils, mais comment les intégrer de manière pragmatique, intelligente et avec le bon accompagnement. En origination, la technologie n’est pas là pour remplacer le jugement ou les relations, mais elle peut considérablement étendre les capacités de ceux qui apprennent à bien l’utiliser. Et dans une activité où l’accès à des opportunités différenciées reste décisif, cette courbe d’apprentissage peut encore constituer une véritable source d’avantage concurrentiel.

Par : Eduardo González-Gallarza