Libérer le potentiel des portefeuilles Cinq leviers de création de valeur en capital-investissement grâce à l’IA

Dans un contexte en constante évolution, les sociétés canadiennes de capital-investissement voient l’intelligence artificielle (IA) et la transformation numérique s’imposer comme des moteurs centraux d’optimisation de la valeur des portefeuilles. L’analyse de projets réalisés dans divers secteurs met en lumière cinq leviers pratiques de création de valeur grâce à la technologie et à l’IA : le développement des talents, la croissance des revenus, l’expansion des marges, la différenciation des produits et la protection des actifs. Cet article présente ces constats et propose des stratégies concrètes pour aider les gestionnaires de fonds (GP) à maximiser les rendements et renforcer la résilience de leurs entreprises en portefeuille. 

1. Talents : construire des équipes prêtes pour l’IA

Le succès d’un programme d’IA repose avant tout sur le capital humain. Les sociétés de capital-investissement qui évaluent régulièrement la préparation des PDG et des équipes de direction – au moyen de tests psychométriques, d’évaluations de leadership et d’inventaires de compétences numériques et en IA – sont mieux positionnées lors de la présentation d’un dossier au comité d’investissement. Intégrer des talents numériques et spécialisés en IA au sein des équipes dirigeantes accélère l’adoption et réduit les risques d’exécution. Cela garantit que les nouvelles technologies ne sont pas seulement déployées, mais pleinement intégrées dans la feuille de route de création de valeur. 

À retenir : Une gestion du changement structurée et un engagement visible des dirigeants sont essentiels. Le parrainage par le chef de la direction et du chef des finances favorise l’alignement, tandis que la formation continue et la requalification préparent les organisations à l’avenir du travail. Seules 22 % des organisations se disent très bien préparées à gérer les enjeux liés aux talents dans le cadre de l’adoption de l’IA générative, ce qui met en évidence une occasion importante d’investir de façon proactive dans le capital humain.¹

2. Croissance des revenus : analytique prédictive et transformation 

Bien que l’adoption varie selon les entreprises en portefeuille, l’analytique prédictive alimentée par l’IA transforme déjà la priorisation des pistes commerciales et l’optimisation des prix. Les marques de consommation traditionnelles adoptent des modèles directs au consommateur, tandis que les entreprises de technologie financière utilisent des outils marketing avancés pour stimuler les ventes. Par exemple, une entreprise de distribution CE3 a mis en place la plateforme Salesforce avec un système de notation des clients éventuels alimenté par l’IA, augmentant la productivité des ventes de 15 % et réduisant considérablement le cycle de vente. De la même façon, une entreprise de vêtements soutenue par un fonds de capital-investissement a lancé un canal direct au consommateur, réalisant une croissance annuelle de 30 % des ventes en ligne. Un autre exemple est celui d’une néo-banque de taille moyenne qui a modernisé sa technologie marketing et constaté une augmentation de 25 % du taux de conversion du site web en seulement trois semaines après la mise en œuvre. 

À retenir : Même des solutions établies de longue date, comme la notation prédictive des clients éventuels, peuvent générer des gains significatifs et sont devenues peu coûteuses avec l’intensification de la concurrence dans ce domaine. Malgré leur caractère éprouvé, la plupart des entreprises de portefeuille en sont encore à un stade relativement précoce dans leur adoption de la science des données et de l’IA, comme le souligne un rapport récent de Private Equity International.²

3. Expansion des marges : automatisation et optimisation intelligentes

L’expansion des marges est de plus en plus portée par l’automatisation intelligente. L’automatisation des processus et les capacités de l’IA générative sont reconnues pour rationaliser les tâches manuelles dans les fonctions finance, RH et service client. La capacité ainsi libérée permet aux employés de se concentrer sur des travaux à plus forte valeur ajoutée. Avec l’adoption de solutions d’IA agentique et d’apprentissage automatique (« machine learning »), les entreprises sont également mieux outillées pour prévoir la demande et gérer les stocks à grande échelle. Une entreprise minière mondiale a utilisé l’IA générative pour anticiper la demande tout en optimisant les coûts logistiques et en réduisant de 20 % ses émissions de CO₂. Siemens est un exemple bien documenté du potentiel de l’automatisation. Cette multinationale technologique a automatisé sa fonction de comptes fournisseurs à l’échelle mondiale afin d’extraire des données de plus d’un million de factures, réduisant ainsi l’effort manuel de 60 % et le temps de traitement de plusieurs jours à quelques heures. Au-delà du gain de temps, Siemens a également constaté une réduction de 40 % des coûts de traitement. Ces initiatives axées sur les marges offrent un rendement sur capital investi (RCI) la même année, tout en améliorant les opérations de l’entreprise, les rendant plus efficaces et durables à long terme. 

À retenir : La création de valeur par l’automatisation exige une gouvernance des données solide et des contrôles de cybersécurité rigoureux afin de protéger la valeur de l’entreprise et la confiance des investisseurs. Des approches agiles, allant du pilote au déploiement à grande échelle avec des indicateurs clés de performance clairs (RCI sous 12 à 18 mois), permettent de démontrer l’effet sur la période de détention typique du capital-investissement et contribuent à renforcer la résilience du compte de résultat en cas de ralentissement de la dynamique commerciale.³

4. Différenciation : monétisation des données et nouveaux modèles d’affaires

Les entreprises en portefeuille exploitent de vastes ensembles de données clients pour créer de nouveaux produits d’abonnement ou d’analytique, migrer leur infrastructure héritée vers le nuage afin de gagner en évolutivité, et saisir des occasions de ventes croisées grâce à des analyses prédictives. Un fournisseur logistique mondial a transformé des données sur les routes d’expédition en un produit SaaS par abonnement, créant ainsi une nouvelle source de revenus. Les fabricants spécialisés qui ont migré leur PGI vers le nuage ont réduit de manière significative leurs dépenses informatiques tout en obtenant une visibilité en temps réel. 

Exemple : Lors de la conférence Super Return 2025, au sein d’un panel consacré à la technologie comme levier de création de valeur, Aurelius a expliqué que l’une de ses entreprises en portefeuille, Sky Chefs, avait utilisé des capteurs alimentés par l’IA pour optimiser les menus servis en vol, améliorant ainsi la rentabilité des repas et réduisant les coûts de 25 %. Parallèlement, cette nouvelle exploitation des données a permis au prestataire de lier plus clairement sa proposition de valeur à l’amélioration de la satisfaction client, lui offrant ainsi un avantage concurrentiel significatifs lors des discussions contractuelles au moment du renouvellement.⁴

À retenir : Savoir par où commencer est souvent le plus grand défi. S’inspirer de cas d’usage éprouvés peut catalyser le processus de conception menant à une stratégie personnalisée de création de valeur.⁵

5. Protection des actifs : cybersécurité et gestion des risques

L’environnement cyber évolue rapidement, et l’IA rend les données sensibles ainsi que les processus financiers encore plus vulnérables. Les systèmes hérités et les partenaires utilisant des technologies dépassées peuvent devenir des facteurs de risque si la gestion proactive des risques est retardée. La segmentation du réseau et des protocoles de cybersécurité robustes ont permis à de nombreuses entreprises de se protéger contre la propagation de logiciels malveillants. Ces mesures contribuent à préserver leur valeur et leur réputation. Selon Infosecurity Magazine, les entreprises cotées en bourse ont subi une baisse moyenne de 5 % de la valeur de leurs actions lors de la divulgation de violations de données.⁶ Un rapport récent du Réseau canadien de cybersécurité (CCN) souligne que les technologies émergentes, telles que l’IA générative, renforcent les capacités défensives, mais facilitent également des attaques plus sophistiquées, notamment la fraude par hypertrucage (« deepfake ») et le vol d’identité. La détection et la réponse aux menaces liées à l’identité (ITDR-Identity Threat Detection and Response) s’impose désormais comme une stratégie essentielle pour contrer ces risques, en traitant les vulnérabilités liées à l’identité dans les environnements infonuagiques et hybrides.⁷

À retenir : L’intégration précoce de la diligence technologique permet de distinguer le discours promotionnel de la réalité et d’aligner les initiatives en IA sur la thèse d’investissement. Des cadres structurés de gestion des risques – incluant la gouvernance des données et l’explicabilité – sont essentiels alors que les régulateurs internationaux renforcent leur surveillance.

Considérations pratiques et risques 

Bien que le potentiel de l’IA soit considérable, les sociétés de capitalinvestissement doivent composer avec plusieurs risques, notamment des dépenses technologiques sans adoption réelle, une sousestimation de la gestion du changement, des vulnérabilités en cybersécurité, un sousinvestissement dans les talents, des décalages dans l’échéancier et une surestimation des capacités de l’IA. La supervision humaine demeure essentielle pour atténuer les risques d’inexactitude, de biais, d’atteinte à la propriété intellectuelle et de nonconformité en matière de protection de la vie privée.

À peine un quart des organisations se sentent très bien préparées à gérer les enjeux de gouvernance et de risques liés à l’IA générative.⁸

Conclusion

L’IA et la transformation numérique sont désormais des leviers essentiels de création de valeur en capital-investissement – favorisant la croissance, l’efficacité, la différenciation et la réduction des risques. En investissant dans les talents, en adoptant l’analytique prédictive, en automatisant les opérations, en monétisant les données et en renforçant la protection des actifs, les gestionnaires de fonds peuvent atteindre de nouveaux niveaux de performance de portefeuille. À mesure que la concurrence s’intensifie et que les attentes en matière de création de valeur augmentent, ceux qui agiront avec détermination mèneront la prochaine vague d’innovation dans le secteur du capitalinvestissement.

End notes

1. Deloitte State of AI 2024, Q1 Report (en anglais)
2. Private Equity International | PEI | Global Private Equity News & Analysis (en anglais)
3. Créer de la valeur grâce à la technologie | Deloitte Canada
4. Deloitte at SuperReturn International | Deloitte Global (en anglais)
5. AI use cases by industry, function and type | Deloitte US (en anglais)
6. Stock Prices Average Significant Drops After a Breach | Infosecurity Magazine (en anglais)
7. The State of Cyber Security in Canada, 2025 | Canadian Cybersecurity Network and Security Architecture Podcast (en anglais)
8. The State of AI in the Enterprise - 2026 AI report | Deloitte US (en anglais)