L'IA agentique pour une intégration post-fusion réussie

Les professionnels de premier plan spécialisés dans les transactions ont de plus en plus recours aux technologies de nouvelle génération, notamment l'IA générative, à chaque étape du cycle des fusions-acquisitions.

Dans une récente étude d'Accenture, 82 % des acteurs affirment que l'IA et les analyses avancées accélèrent déjà leurs connaissances préalables aux transactions. Les nouvelles technologies aident les équipes chargées des transactions à identifier et évaluer les objectifs plus rapidement, à affiner les offres avec plus de précision et à élaborer des plans de création de valeur plus efficaces. Cependant, l'adoption de l'IA accuse un retard dans l'intégration post-transaction.

Les acteurs capables d'intégrer l'IA générative à grande échelle tout au long du cycle de vie des transactions sont 4 fois plus susceptibles de déclarer qu'ils acquièrent systématiquement de la valeur suite à une acquisition. Une grande entreprise de médias et de télécommunications, par exemple, a utilisé l'automatisation basée sur l'IA générative pour rationaliser l'intégration de données post-fusion, ce qui a considérablement augmenté la productivité et amélioré la précision des données clients.

L'IA agentique est un levier puissant, mais encore largement inexploité, qui permet de transformer les futurs modèles opérationnels dans les fusions et acquisitions.

Application de l'IA agentique pour transformer les futurs modèles opérationnels

Pour les fusions ou acquisitions de grande envergure, l'intégration post-transaction peut s'étaler sur une période de 9 à 24 mois. Or l'intégration des systèmes conduit souvent les entreprises à perdre de vue leur feuille de route stratégique, freinant ainsi l'innovation.

Pourtant, nombreux sont les dirigeants qui ne réalisent pas que l'intégration des fusions et acquisitions représente une opportunité unique de stimuler l'innovation. La question étant posée, le moment est venu d'apporter des changements immédiats pour optimiser l'efficacité et les performances.

L'IA agentique peut faciliter la mise en œuvre de ces améliorations en déployant des « agents d'IA » autonomes capables de gérer des processus complexes, sans interruption. Comme l'explique Justin Boitano, vice-président chargé des logiciels d'entreprise chez NVIDIA : « L'IA agentique permet aux entreprises d'améliorer leur productivité en s'appuyant sur des agents intelligents capables de gérer des défis complexes à plusieurs niveaux. » En tirant parti de l'IA agentique, les entreprises peuvent aller au-delà de simples ajustements et réinventer leurs processus d'intégration post-transaction. Au lieu de cela, elles peuvent créer un environnement opérationnel tourné vers l'avenir, parfaitement adapté à leurs besoins et générant une réelle valeur ajoutée.

Nos recherches révèlent que la proportion d'entreprises ayant adopté des processus entièrement modernisés et basés sur l'IA a presque doublé, passant de 9 % en 2023 à 16 % en 2024. L'IA agentique permet d'optimiser les processus de bout en bout, notamment ceux liés aux achats et à la facturation, ce qui améliore la rentabilité et accélère l'intégration. Par ailleurs, elle renforce les capacités commerciales, telles que la tarification, entraînant ainsi une augmentation du chiffre d'affaires.

L'application de l'IA agentique dans l'intégration des fusions-acquisitions présente trois avantages principaux : une intégration plus rapide des systèmes, une meilleure synergie des coûts et de revenus et une capacité d'innovation exceptionnelle. Par rapport à leurs concurrentes, nous constatons que les entreprises ayant développé des opérations intelligentes enregistrent une croissance de leur chiffre d'affaires 2,5 fois supérieure, une productivité 2,4 fois plus élevée et un taux de réussite 3,3 fois plus important dans le déploiement de cas d'utilisation de l'IA générative.

Exemple de processus de bout en bout : Processus d'achat et de facturation

Au cours du processus de planification, l'IA agentique peut analyser les processus d'approvisionnement et de paiement des deux entreprises afin d'identifier les doublons, les inefficacités et les opportunités d'optimisation. Cette analyse permet de concevoir un nouveau processus d'achat et de facturation rationalisé qui intègre les meilleures pratiques des deux organisations.

Après une fusion, l'IA agentique peut être utilisée pour automatiser le flux de travail du processus d'achat et de facturation en acheminant intelligemment les tâches, en détectant les anomalies et en anticipant les problèmes potentiels. Elle peut également améliorer la gestion des fournisseurs en surveillant en permanence leurs performances et en suggérant des améliorations ciblées. Cette approche accélère non seulement l'intégration, mais améliore également les avantages économiques et opérationnels.

Défis communs

Les acteurs sont confrontés à plusieurs défis courants lors de l'intégration de l'IA agentique dans le cadre de fusions-acquisitions. Il s'agit notamment de volumes importants de données dispersées et/ou incomplètes, du choix de la technologie et des partenaires appropriés, ainsi que des différences de maturité technologique et de culture entre les deux entreprises. Les acteurs sont souvent confrontés à la question fondamentale de savoir s'il est préférable de développer, d'acheter ou de s'associer à des solutions technologiques.

Pour relever ces défis, les principaux acteurs du marché adoptent une approche structurée. Ils s'assurent que leurs équipes disposent de la formation et de l'expérience pratique nécessaires pour utiliser efficacement les outils d'IA agentique. Ils intègrent également l'IA agentique dans les activités clés liées aux transactions, telles que la sélection, la diligence raisonnable et la planification de la création de valeur. Cela leur permet de standardiser et de centraliser les données relatives aux transactions afin d'obtenir des informations plus pertinentes. En outre, ils expérimentent de nouvelles technologies dans les processus de transaction en cours pour tester et affiner leur impact avant le déploiement complet. En créant une culture d'innovation et d'apprentissage continu, ils peuvent mieux gérer les complexités et générer davantage de valeur à partir de leurs transactions. L'IA agentique est une solution relativement peu coûteuse et rapide à concevoir, à développer et à déployer. Vous pouvez commencer à en tirer profit dès le début du processus de planification.

Relier les fusions et acquisitions aux modèles opérationnels futurs

Lors d'une fusion-acquisition, l'effort d'intégration est déjà considérable. Il peut donc être avantageux de tirer parti de l'IA agentique pour apporter des changements significatifs, car cela permet de réduire les coûts et d'améliorer la rentabilité globale de l'opération. Cela permet non seulement rationaliser les processus, mais également de créer un environnement opérationnel plus intégré et tourné vers l'avenir qui renforce la résilience et prépare la nouvelle entreprise à une réussite à long terme.

Nous vous recommandons de tirer parti de l'IA agentique pour optimiser l'innovation du modèle opérationnel lors de la phase d'intégration de votre prochaine fusion ou acquisition, et de générer de la valeur tout au long du processus.

Rédigé en collaboration avec Austin Corbett et J. Neely.