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La GenAI est-elle le facteur X pour accélérer les fusions-acquisitions ?

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De nombreux DSI sont convaincus de l'intérêt de la GenAI pour simplifier et accélérer les processus de fusions-acquisitions. Certains pionniers utilisent déjà la technologie lors des phases d'intégration des systèmes et données.

PublicitéL'une des principales difficultés des fusions-acquisitions réside dans l'intégration des systèmes et des données des différentes entités concernées. Reprendre l'architecture informatique d'une entreprise implique d'assimiler un ensemble complexe de plateformes et de processus. Selon de premières études, l'IA peut aider à surmonter certains obstacles liés aux fusions-acquisitions.

Selon une étude de McKinsey, 42% des dirigeants d'entreprise estiment que l'IA générative a le potentiel pour transformer le processus de conclusion d'accords. Les répondants à cette étude qui utilisent la GenAI dans leurs fusions-acquisitions ont fait état de réductions de coûts moyennes d'environ 20%. Et 40% d'entre eux ont assuré que cette technologie permet d'accélérer les cycles de transaction d'un facteur allant jusqu'à 50%. McKinsey suggère également que la prochaine ère des fusions-acquisitions sera marquée par des équipes exploitant pleinement l'IA.

Un brouillon de la feuille de route de consolidation

Pour Brett Wilson, associé du cabinet, deux tendances se dessinent. Premièrement, certaines entreprises utilisent l'IA comme alternative à l'intégration de systèmes traditionnelle. « Elles comblent les lacunes afin de pouvoir répondre aux questions métiers clés sans tout centraliser sur une seule et même plateforme », explique-t-il. Cette approche remplace les coûteux programmes pluriannuels de consolidation de systèmes et permet d'obtenir des informations clés beaucoup plus tôt, généralement à moindre coût. La seconde approche, visant une intégration complète, consiste à exploiter l'IA pour accélérer le travail en cartographiant les données des différents systèmes, en créant des interfaces, en générant des jeux de test et en réduisant les interventions manuelles. L'IA permet également d'élaborer un plan d'intégration initial ou une feuille de route du projet de consolidation beaucoup plus rapidement qu'auparavant.

« Combinées, ces améliorations progressives commencent à se traduire par des économies de temps bien réelles, souligne Brett Wilson. Concrètement, l'impact potentiel de ces deux approches ne se limite pas à une définition du paysage des systèmes intégrés, mais permet également une création de valeur plus rapide. »

Une meilleure façon d'intégrer les données

Mark Davis, vice-président du cabinet de conseil en transformation d'entreprise Egremont Group, est conscient de l'ampleur des opérations IT liées aux fusions-acquisitions. Après une acquisition, les DSI doivent intégrer rapidement les systèmes et les données, souvent pendant que l'organisation définit sa stratégie, sa gouvernance et ses opérations. L'IA peut apporter une valeur ajoutée en facilitant les prises de décision lors de cette phase.

Publicité« Plutôt que de se contenter de cartographier les systèmes, les entreprises peuvent exploiter l'IA pour synthétiser de grands volumes d'informations fragmentées issues des modèles opérationnels et de la documentation des processus afin d'en extraire des données essentielles à la performance, explique-t-il. Cette approche aide les équipes dirigeantes, notamment les DSI, à mieux comprendre comment le travail est effectué au sein des deux organisations et à identifier les véritables points de friction et de dépendance. »

Faire évoluer l'approche lift-and-shift

Même s'il n'a pas encore utilisé la technologie à cette fin, Richard Corbridge, DSI du spécialiste immobilier Segro, reconnaît le potentiel de l'IA pour faciliter le processus de fusions-acquisitions. « L'IA est un excellent outil pour fédérer les organisations, et nous étudions comment l'utiliser pour unifier nos ensembles de données géographiques disparates. Il semble donc logique d'en dire autant des fusions-acquisitions », dit-il.

Nick Pearson, DSI de Ricoh Europe, a acquis une solide expérience en fusions-acquisitions dans son poste actuel mais aussi grâce à ses fonctions précédentes au sein de grandes entreprises comme PepsiCo et Vodafone. Selon lui, l'approche « lift-and-shift », autrement dit sans transformation, est le modèle traditionnel d'intégration des systèmes juste après une fusion. Sauf que, désormais, au lieu de standardiser les données ERP sur une période de six mois, les entreprises disposent d'une alternative. « L'IA, n'est que la touche finale, explique-t-il. Nous commençons à observer un changement, non pas d'ordre informatique, mais de mentalité. Au lieu d'attendre six ou douze mois, on reconnaît désormais qu'il est possible d'utiliser l'IA pour accéder plus rapidement aux données. Il s'agit donc d'une évolution de la logique des équipes d'intégration, autant que d'une transformation liée à l'IA. »

Barry Panayi, directeur data du groupe Howden, une compagnie d'assurance, lui aussi de l'intérêt de l'IA dans les opérations de fusions-acquisitions. L'entreprise emploie environ 23 000 personnes, contre environ 10 000 il y a cinq ans, et les données et la technologie sont au coeur de sa stratégie de croissance. « Acquérir des entreprises et se développer devrait être un avantage concurrentiel, et non un handicap, or nous devons désormais ingérer une quantité considérable de données, et c'est extrêmement complexe, explique-t-il. L'IA doit être perçue comme une formidable opportunité, car chaque nouvelle donnée que nous récupérons peut être triangulée. Cela implique d'utiliser des graphes de connaissances et de réfléchir à la génération d'informations pertinentes, plutôt que de simplement agréger des données dans un datawarehouse. »

Simplifier la phase de cartographie des données

Ankur Anand, DSI de Nash Squared, fournisseur de solutions technologiques et de gestion des compétences, a accompagné son entreprise dans l'intégration des données et des systèmes après l'acquisition du spécialiste de la gestion des compétences et des recrutements Het Flexhuis en 2022. Un an plus tard, l'entreprise a racheté Knoldus, fournisseur de solutions cloud et de données. L'une des principales difficultés a consisté à unifier des systèmes financiers et CRM disparates. Chaque entreprise avait son propre modèle opérationnel, avec ses plateformes, taxonomies et politiques de sécurité associées. Ces modèles favorisaient une culture interne qui n'était pas nécessairement en phase avec celle de l'entreprise hôte. Le DSI s'est donc chargé d'intégrer les systèmes et processus pour s'aligner sur le modèle de Nash Squared.

Grâce à BlueGecko, une plateforme de gestion de données basée sur l'IA et développée par Nextgenlytics, l'équipe IT a automatisé les processus fastidieux de cartographie des données. Le système a permis de réduire les efforts et d'obtenir des résultats plus précis. « La technologie comprend les systèmes grâce à quelques traitements à base d'IA, explique-t-il. De cette manière, BlueGecko réalise environ 80% de la cartographie des données. Mon équipe examine ensuite les résultats, les valide, et ce processus réduit d'environ 30% l'effort consacré à ce volet. »

Joel Hron, directeur technique de Thomson Reuters, spécialiste des services d'information aux entreprises, souligne l'importance d'être proactif face aux lacunes en matière de sécurité et de conformité, et que le traitement de ces problèmes dès les premières étapes de l'acquisition est crucial, car il est plus difficile de combler ces lacunes par la suite, notamment lorsque les entreprises intégrées commencent à déployer de nouvelles fonctionnalités ou produits.

Pour faciliter les processus post-fusion, Joel Hron explique que les équipes de développement de Thomson Reuters travaillent à la mise au point d'un système d'IA destiné à faciliter les vérifications préalables. Cet outil, qui fonctionnera avec la plateforme de productivité HighQ de l'entreprise, permettra d'harmoniser les méthodes d'évaluation des transactions, d'identification des risques et de gestion des problèmes. « Comme on peut s'y attendre, les méthodes d'évaluation des fusions-acquisitions peuvent varier d'une équipe à l'autre au sein de l'entreprise, précise-t-il. Une plus grande cohérence, une meilleure évaluation et une gestion plus efficace des risques permettent de conclure de meilleures transactions. »

Pour l'instant, des gains incrémentaux

Comme le souligne Brett Wilson de McKinsey, il n'existe pas encore de solution unique gérant une intégration de bout en bout et basée sur l'IA. Les entreprises constatent plutôt des améliorations progressives grâce aux outils existants, souvent dans des segments spécifiques du processus. Si ces améliorations sont réelles, elles ne se traduisent pas par des résultats concrets et tangibles, comme une transaction conclue plus rapidement ou une mise en service immédiate. « De ce fait, de nombreuses organisations n'opèrent pas encore d'améliorations globales de leurs méthodes et processus d'intégration, explique-t-il. Elles se contentent de gains d'efficacité marginaux au sein des processus existants, au lieu de les repenser entièrement pour tirer pleinement parti du potentiel de l'IA. Cela limite l'impact à quelques bénéfices apportés par les technologies existantes, au lieu de permettre un véritable bond des performances en matière de planification de l'intégration. »

L'étude de McKinsey indique que seulement 30% des répondants utilisent l'IA de manière intensive lors de leurs opérations de fusions-acquisitions. Brett Wilson affirme que la réussite de l'adoption de l'IA dans ce cadre nécessite de prendre le temps de repenser les workflows, d'aligner les équipes sur les nouvelles méthodes et de renforcer la confiance dans les nouvelles approches avant de passer à la vitesse supérieure.

Accès simplifié aux politiques et processus internes

Pour Ankur Anand, DSI de Nash Squared, plusieurs règles doivent être respectées pour espérer tirer des bénéfices de l'IA : définir le modèle opérationnel, incluant la gouvernance, les politiques de sécurité et la définition des indicateurs clés de performance (KPI), investir dans la standardisation et l'harmonisation des données, avec des taxonomies claires et cohérentes, et, enfin, se concentrer sur le nettoyage des données. Des écueils importants, tels que des doublons dans les informations clients, peuvent passer inaperçus si l'on ne fait pas appel à une équipe d'experts inter-métiers pour s'assurer que les outils d'IA éliminent bien les anomalies.

Il ajoute que les employés d'une entreprise acquise peuvent avoir du mal à comprendre une documentation volumineuse détaillant les politiques et processus internes, mais que l'IA peut justement leur apporter une aide précieuse. Nash Squared utilise ainsi Microsoft Copilot pour synthétiser les règles et réglementations. « Évitez une intégration brutale, conclut-il. Définissez une séquence basée sur des standards, qui tient compte de la complexité et de la sécurité, et procédez à la migration technologique en suivant cette séquence. Cette approche progressive est importante, car il faut impliquer les personnes et ne pas se contenter d'intégrer l'entreprise acquise. »

Article rédigé par

Mark Samuels, CIO US (adapté par Reynald Fléchaux)

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