Apollo : David Sambur a déclaré que AI a compliqué l'évaluation des sociétés de logiciels

L'intelligence artificielle change non seulement les produits eux-mêmes, mais aussi la logique des transactions sur le marché des logiciels. David Sambur, co-responsable de la division du capital-investissement chez Apollo, affirme qu'à cause de l'IA, il est devenu plus difficile d'évaluer les entreprises de logiciels, bien que l'activité de fusion-acquisition n'ait pas disparu malgré la nouvelle turbulence géopolitique.

Pourquoi c'est plus difficile à compter

La thèse de Sambur est simple : les anciens repères d'évaluation ne donnent plus la même confiance. Dans le modèle classique, un investisseur pouvait s'appuyer sur la croissance des revenus, la rétention des clients, les marges et la prévisibilité des abonnements SaaS. Mais l'IA change rapidement la structure des dépenses, la vitesse du lancement des fonctionnalités et le paysage concurrentiel lui-même. Une entreprise qui semble chère aujourd'hui pourrait dans un an devenir soit un nouveau leader, soit un produit sans protection notable. C'est pourquoi les mêmes chiffres se lisent maintenant différemment qu'il y a deux ans.

Le problème n'est pas seulement l'engouement autour des modèles génératifs. L'IA crée simultanément de nouvelles sources de revenus et exerce une pression sur les anciens avantages : les fonctions basiques deviennent moins chères, elles sont copiées plus rapidement et les clients commencent à attendre plus pour le même argent. Par conséquent, comparer les entreprises de logiciels selon les anciens multiples devient plus risqué : les résultats passés expliquent moins bien la valeur future. Surtout quand le marché n'a pas encore décidé qui capturera la valeur principale — les plateformes, les applications ou l'infrastructure.

Les transactions n'ont pas gelé

Pendant ce temps, le marché des transactions lui-même, selon le cadre supérieur d'Apollo, ne s'est pas arrêté. Dans une interview avec Bloomberg dans le programme The Close, Sambur a noté que même l'incertitude liée au conflit autour de l'Iran n'a pas tué le désir de conclure des transactions. Oui, les marchés se sentent plus à l'aise dans un environnement calme et clair, mais le capital-investissement ne peut pas attendre indéfiniment une fenêtre idéale. Il y a de l'argent sur le marché, mais la tolérance à l'incertitude est distribuée de manière inégale, et cela affecte en soi le rythme des négociations.

« Les fortunes se font sur la volatilité », a déclaré Sambur, expliquant pourquoi la turbulence ne ralentit pas toujours les acheteurs.

Pour les fonds, cela signifie une sélection plus stricte et un processus de vérification des actifs plus long. Quand il y a beaucoup de bruit — de la géopolitique aux attentes en matière d'IA — le coût de l'erreur augmente. Mais en même temps, la probabilité d'acheter un actif solide quand le marché ne peut pas rapidement se mettre d'accord sur une valorisation juste augmente également. C'est dans ces zones, selon les paroles de Sambur, qu'il reste de l'espace pour les grandes transactions. C'est ici que les fonds essaient de voir le prix avant que le consensus n'apparaisse sur l'ensemble du marché.

Ce qu'ils regardent maintenant

Si nous traduisons les paroles de Sambur en termes pratiques, les investisseurs en logiciels ne regardent maintenant plus seulement les métriques SaaS familières. Il est beaucoup plus important de comprendre si l'IA donne à l'entreprise un avantage durable ou ajoute simplement une couche à la mode à un ancien produit. Il y a plus de questions, et presque toutes se résument à la qualité du modèle économique sur plusieurs années. L'acheteur doit comprendre ce qui restera exactement dans l'entreprise quand l'intérêt initial pour le sujet s'estompera.

• L'IA peut-elle réellement améliorer le produit et la rétention des clients, et pas seulement la présentation au marché ?
• Quelles fonctions commerciales risquent de devenir rapidement des produits de base en raison de modèles bon marché et de nouveaux concurrents ?
• Comment la marge et l'économie unitaire changeront-elles si le coût de l'inférence et du développement de produits continue de diminuer ?
• L'entreprise pourra-t-elle protéger son prix quand les concurrents lancent des fonctionnalités d'IA similaires plus rapidement ?
• Qu'est-ce qui dans la croissance des revenus est lié à la demande réelle et qu'est-ce qui est du battage temporaire ?

Pour les acheteurs, ce n'est plus seulement une question de technologie. Il s'agit de la rapidité avec laquelle l'équipe restructure le produit, les ventes et la tarification pour la nouvelle réalité. Si l'IA réduit les barrières à l'entrée, alors la prime ne va pas à chaque entreprise avec un label d'IA bruyant, mais à celle qui transforme la technologie en un résultat financier répétable. Cela nécessite non pas un positionnement à la mode, mais une discipline d'exécution démontrable et une économie claire de la mise en œuvre dans chaque segment de clientèle.

Ce que cela signifie

Le marché des transactions de logiciels entre dans une phase où les formules d'évaluation standard ne suffisent pas. Les gagnants seront les investisseurs qui peuvent séparer les véritables effets de l'IA des attentes surévaluées, et les entreprises qui peuvent le prouver par les chiffres. Pour les fondateurs, c'est un signal : un seul mot « IA » dans une présentation ne suffit plus — vous devez montrer comment la technologie change les revenus, la marge et la position sur le marché. C'est probablement ici que passera la nouvelle frontière entre un actif cher et une histoire surévaluée.