Actifs Immatériels (AI) et Intelligence Artificielle (IA) ne sont-ils pas amenés à se rapprocher comme des aimants, comme semblent le montrer leurs jolis diminutifs? Quand AI rencontre IA, que se passe-t-il? Et dire que l’IA est un AI en puissance… Passons le sujet philosophique !
Si vous nous connaissez, vous le savez, la valeur des entreprises repose de plus en plus sur des éléments intangibles : marques, brevets, logiciels, savoir-faire, et données. Ces actifs immatériels peuvent représenter entre 60 % et 90 % de la valeur d’une entreprise (et même davantage encore…oui!). Leur évaluation précise est devenue un enjeu stratégique majeur, notamment dans les contextes de fusion-acquisition, de levée de fonds ou de conformité fiscale (le mot qui fait peur…). L’émergence de l’Intelligence Artificielle (IA) promet de révolutionner ce domaine, mais jusqu’où peut-elle aller?
1. Le Rôle de l’IA dans l’Évaluation Financière des Actifs Immatériels : Aujourd’hui et Demain
L’Intelligence Artificielle est déjà un catalyseur de transformation dans l’évaluation des actifs immatériels, offrant des capacités d’analyse sans précédent.
Aujourd’hui, l’IA excelle dans :
- L’analyse de données massives : L’IA peut traiter d’énormes volumes de données, y compris la présence sur les réseaux sociaux, les citations scientifiques, l’état de l’art, les transactions comparables et les tendances du marché. Elle identifie des modèles et des corrélations que l’œil humain pourrait manquer.
- L’analyse prédictive : Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent prévoir les fluctuations futures de la valeur des actifs immatériels en fonction des dynamiques du marché, des avancées technologiques et des évolutions réglementaires.
- L’optimisation de la due diligence : L’IA peut automatiser et rationaliser le processus de due diligence en identifiant les risques et responsabilités potentielles (litiges de contrefaçon, problèmes de licence).
- Le traitement du langage naturel (NLP) : Elle peut analyser des documents juridiques complexes, des brevets et d’autres textes pour en extraire des concepts clés et leurs liens, sans programmation explicite pour chaque détail.
- La génération d’ébauches de rapports : L’IA générative peut rationaliser les tâches répétitives comme la rédaction de mémos d’évaluation ou l’interprétation de documents d’actionnaires, en produisant des premières ébauches conformes aux standards.
Demain, l’IA continuera d’évoluer vers :
- L’augmentation de l’expertise humaine : Le consensus est que l’IA va augmenter, et non remplacer, les professionnels de la finance. Elle deviendra une assistance indispensable, permettant aux experts de se concentrer sur l’analyse à forte valeur ajoutée.
- Des modèles dynamiques et auto-apprenants : Les modèles d’IA avancés pourront apprendre automatiquement de nouvelles données, faisant évoluer leurs résultats au fil du temps.
- Un catalyseur d’innovation : L’IA est perçue comme un moteur pour une nouvelle ère de création de valeur et d’investissement dans la propriété intellectuelle.
2. Les Limites des Évaluations 100% Faites par IA via un Algorithme
Malgré ses prouesses, une évaluation financière d’actifs immatériels réalisée à 100 % par un algorithme d’IA présente des limites significatives qui la rendent insuffisante et potentiellement risquée :
- Qualité et biais des données : L’IA est aussi fiable que les données sur lesquelles elle est entraînée. Si ces données sont biaisées, incomplètes ou de mauvaise qualité, les résultats de l’IA le seront également.
- Nature « boîte noire » des modèles : La complexité de certains modèles d’IA peut rendre difficile l’interprétation et la traçabilité de leurs décisions, soulevant des problèmes de transparence et de confiance.
- Difficulté à saisir les facteurs qualitatifs : L’IA peine à quantifier des éléments intangibles comme la vision d’une entreprise, la culture d’entreprise, la réputation de la marque, la fidélité des clients ou la confiance dans le management. Ces facteurs, pourtant cruciaux, sont souvent absents des bilans comptables.
- Nuances juridiques et cadres évolutifs : Le langage des brevets est complexe, et le droit de la propriété intellectuelle est en constante évolution. L’IA peut avoir du mal à interpréter correctement ces nuances sans supervision humaine, et à évaluer la nouveauté ou l’activité inventive.
- Subjectivité et incertitude : La prédiction des flux de trésorerie futurs pour les actifs immatériels est intrinsèquement difficile, et la sélection des paramètres dans les modèles d’évaluation peut être subjective. L’IA peut même « halluciner » ou présenter des arguments plausibles mais erronés lorsque les données sont rares.
- Manque de comparables de marché : Contrairement aux actifs tangibles, de nombreux actifs immatériels n’ont pas de marchés publics actifs ou de transactions comparables standardisées, ce qui rend l’approche par le marché difficile pour l’IA.
3. Ce que l’Humain Expert Apporte Concrètement comme Valeur dans les Évaluations Financières d’Actifs Immatériels
Face à ces limites, l’expert humain reste indispensable et apporte une valeur irremplaçable :
- Jugement et interprétation : L’expert humain est capable d’interpréter les nuances, de valider les résultats de l’IA et d’intégrer les facteurs qualitatifs qui échappent aux algorithmes. Il réalise un diagnostic approfondi de l’environnement de l’entreprise.
- Gestion de la subjectivité et des situations uniques : Chaque évaluation est unique. L’expert adapte le processus aux circonstances spécifiques et aux objectifs du client, ce que l’IA ne peut pas faire de manière autonome.
- Crédibilité et confiance : La relation de confiance entre un client et un expert humain, basée sur l’intelligence émotionnelle et l’empathie, est irremplaçable. L’expert garantit l’objectivité, l’indépendance et la confidentialité de l’évaluation.
- Défendabilité du rapport : Un expert humain est capable de défendre son rapport d’évaluation dans des contextes complexes (transactions de M&A, litiges, audits fiscaux), en expliquant les hypothèses et les méthodologies.
- Conseil stratégique : Au-delà du chiffre, l’expert fournit des insights stratégiques, identifie les leviers de croissance et aide à optimiser la gestion des actifs immatériels.
- Éthique et conformité : L’expert assure le respect des considérations éthiques et la conformité avec les cadres juridiques en constante évolution.
4. Quelles Compétences cet Expert Doit-il Cumuler pour se Prévaloir d’une Bonne Légitimité?
Pour être un expert légitime et reconnu dans l’évaluation des actifs immatériels, un professionnel doit cumuler un ensemble de compétences pointues :
- Expertise en évaluation financière : Maîtrise des méthodes d’évaluation reconnues telles que les flux de trésorerie actualisés (DCF), les comparables, la méthode des redevances (Relief from Royalty), la méthode des surprofits (Excess Earnings), le coût de remplacement, et la méthode With & Without.
- Connaissance approfondie des actifs immatériels : Une compréhension fine des spécificités de chaque type d’actif (brevets, marques, logiciels, savoir-faire, bases de données, secrets commerciaux) et de leur contribution à la valeur de l’entreprise.
- Expertise sectorielle : La capacité à intégrer les facteurs clés qui influencent la valeur dans une industrie spécifique est cruciale pour des évaluations pertinentes.
- Compétences juridiques et de propriété intellectuelle : Une solide compréhension des cadres légaux de la PI, des mécanismes de protection et des enjeux de litige est indispensable.
- Certifications reconnues : Des certifications comme le Certified Valuation Analyst (CVA) sont des gages de rigueur, d’objectivité et de respect des normes internationales. La certification CPVA est également pertinente.
- Capacité d’analyse critique et de jugement : L’expert doit pouvoir interpréter les données, y compris celles générées par l’IA, et formuler des conclusions défendables et nuancées.
- Pédagogie et communication : La capacité à expliquer des concepts complexes de manière claire et à collaborer étroitement avec le client est essentielle pour bâtir la confiance.
- Maîtrise des outils technologiques : L’expert doit savoir utiliser et interpréter les résultats des outils d’IA pour augmenter sa propre expertise, et non pour être remplacé par eux.
5. Vigilance à Observer pour s’Assurer d’Avoir Face à Soi un Véritable Expert
Dans un marché de niche où l’expertise est rare, il est essentiel de savoir distinguer un véritable expert capable de défendre son rapport :
- Transparence de la méthodologie : L’expert doit être en mesure d’expliquer clairement les méthodes utilisées (par exemple, approche multicritères, DCF, comparables, Relief from Royalty, Excess Earnings) et de justifier leur pertinence pour votre cas spécifique.
- Défense des hypothèses : Un expert légitime doit pouvoir justifier chaque hypothèse clé (taux d’actualisation, taux de croissance, taux de redevance) et expliquer son impact sur la valeur finale.
- Compréhension du contexte : L’expert doit démontrer une compréhension approfondie de votre secteur d’activité, de ses spécificités, de votre modèle d’affaires et de l’environnement concurrentiel.
- Intégration des facteurs qualitatifs : Méfiez-vous des rapports qui se limitent aux chiffres. Un véritable expert intègre l’analyse des facteurs immatériels non comptabilisés (réputation, culture, relations clients, etc.) et explique comment ils influencent la valeur.
- Indépendance et impartialité : L’expert doit faire preuve d’une objectivité totale et d’une absence de conflit d’intérêts.
- Expérience et références : Demandez des références, des études de cas (anonymisées si nécessaire) et vérifiez les certifications professionnelles de l’expert et de son cabinet.
- Capacité à répondre aux questions complexes : Un expert qui maîtrise son sujet ne se contente pas de livrer un rapport ; il est capable de le défendre, d’expliquer les nuances et de répondre de manière claire et convaincante aux questions des parties prenantes (investisseurs, avocats, auditeurs).
- Transparence sur l’IA : Si l’IA est utilisée, l’expert doit pouvoir expliquer comment elle a été intégrée, quelles données ont été utilisées pour l’entraîner, et comment les résultats de l’IA ont été validés et interprétés par l’humain.
Conclusion : La Synergie Humain-IA, Clé d’une Valorisation Optimale
L’IA est sans conteste un outil puissant qui transforme l’évaluation des actifs immatériels, en apportant rapidité, précision et capacité d’analyse de données massives. Elle peut apporter aussi une forme d’exhaustivité dans certaines approches qui assurent d’éviter les angles morts. Cependant, elle ne rend pas l’expertise humaine caduque. Au contraire, elle la rend plus précieuse. Les évaluations les plus fiables et défendables sont celles qui résultent d’une synergie intelligente entre la puissance de calcul de l’IA et le jugement critique, l’expérience, la compréhension contextuelle et l’éthique de l’expert humain.
Dans un marché où la valeur de l’immatériel est prépondérante, choisir un expert qui maîtrise cette synergie intelligence humaine (IH) & IA est la clé pour transformer vos actifs invisibles en capital mesurable, actionnable et défendable. Même notre service IP’Nuts se prévaut de ça !
Chez Finantis Value, nous croyons fermement en l’IH ! L’humain peut se mouiller alors que l’IA n’est pas très friande des milieux humides… Et oui, l’humour est le propre de l’Homme 😉
