DiligenceSquared remplace les consultants par des agents vocaux d'IA dans les fusions-acquisitions

Dans les fusions-acquisitions, une étape coûte traditionnellement aux investisseurs des centaines de milliers de dollars et dure des semaines, parfois des mois. C'est la due diligence : une vérification approfondie de l'entreprise avant son rachat. La startup DiligenceSquared estime qu'il est temps de changer les règles et propose de remplacer une armée de consultants par des agents vocaux d'IA capables de mener seuls des entretiens avec les clients des entreprises cibles.

Pour mesurer l'ampleur du problème, il faut regarder comment le processus fonctionne aujourd'hui. Quand un fonds de capital-investissement (private equity) envisage de racheter une entreprise, il engage une équipe de McKinsey, de Bain ou de BCG pour réaliser ce qu'on appelle la due diligence commerciale. L'essentiel de ce travail consiste en des dizaines, parfois des centaines d'entretiens avec les clients, fournisseurs et partenaires de l'entreprise cible.

Les consultants cherchent à savoir si l'activité est solide, si les clients sont satisfaits et s'il existe des risques cachés. Pour un seul projet, un cabinet de conseil peut facturer de 200 000 à 1,5 million de dollars. Or un fonds qui étudie des dizaines d'opérations potentielles par an doit mener une due diligence pour chacune, et la plupart de ces opérations ne se concluront pas.

DiligenceSquared s'attaque précisément à ce point douloureux. Au lieu de consultants humains, l'entreprise déploie des agents vocaux d'IA qui appellent les clients de l'entreprise cible et mènent des entretiens structurés. Les agents posent des questions sur la qualité du produit, le niveau de service, le positionnement concurrentiel et les projets de collaboration future : tout ce que demanderait habituellement un consultant titulaire d'un MBA facturé 1 000 dollars de l'heure. Les données recueillies sont structurées et analysées automatiquement, puis transformées en un rapport sur lequel le comité d'investissement du fonds fonde sa décision.

Sur le plan technique, plusieurs briques se combinent : les grands modèles de langage actuels rendent le dialogue naturel, les systèmes de reconnaissance et de synthèse vocales rendent l'échange indiscernable d'une conversation avec un humain, et une couche d'analyse tire des enseignements quantitatifs et qualitatifs de réponses non structurées. Point crucial, les agents savent s'adapter au fil de la conversation : ils posent des questions de relance, réagissent aux réponses inattendues et mettent fin à l'échange avec tact si l'interlocuteur n'a pas envie de parler.

Les sceptiques poseront à juste titre la question de la qualité. Un agent d'IA peut-il saisir les nuances que perçoit un consultant expérimenté, comme les silences, les intonations ou les non-dits ? Pour l'instant, probablement pas. Mais DiligenceSquared ne prétend pas remplacer entièrement l'expertise humaine. La startup vise un autre segment : le tri préliminaire, quand un fonds doit évaluer vite et à moindre coût des dizaines d'opérations potentielles avant de dépenser beaucoup pour analyser en profondeur deux ou trois finalistes. C'est une logique d'entonnoir : l'IA travaille en haut, écarte les options peu prometteuses, et les humains interviennent là où les enjeux sont les plus élevés.

Pour l'industrie du conseil en management, c'est un signal inquiétant, mais pas fatal. Le marché de la due diligence pour les fonds de PE se chiffre en milliards de dollars, et les grands cabinets de conseil déploient déjà activement leurs propres outils d'IA. Reste que DiligenceSquared illustre le schéma classique de la disruption : un nouvel acteur propose un produit de moindre qualité, mais radicalement moins cher et plus rapide, et commence à conquérir le bas du marché. Avec le temps, la technologie s'améliore et remonte la chaîne de valeur.

Il y a aussi une dimension éthique. Quand le client d'une entreprise parle à un agent d'IA, doit-il savoir qu'il ne s'adresse pas à un humain ? Les exigences varient selon les juridictions et, à mesure que ces technologies se répandront, les régulateurs s'y intéresseront très probablement. Par ailleurs, les données recueillies lors de ces entretiens peuvent contenir des informations commercialement sensibles, et leur stockage et leur protection deviennent critiques.

DiligenceSquared n'est pas seulement une énième startup d'IA qui cherche à automatiser des tâches routinières. C'est une tentative de repenser l'un des processus les plus conservateurs de la finance. Si les agents vocaux peuvent réellement mener des entretiens de qualité pour une fraction du coût, ils ouvriraient la due diligence professionnelle aux fonds moyens et petits, qui n'avaient tout simplement pas les moyens d'y accéder. Cela pourrait à son tour modifier la dynamique de l'ensemble du marché des fusions-acquisitions et le rendre plus concurrentiel et plus transparent.