À l'ère de l'IA, comment valoriser les actifs digitaux d'une entreprise ? Quand la Due Diligence technique change ses red flags !

le 26/06/2026 par Sylvain Fagnent, Pierre-jean Dousset
Tags: Software Engineering, Data & AI, Stratégie, Delivery

Introduction

Jusqu’ici, la valorisation des entreprises technologiques reposait largement sur leur capacité à développer des logiciels complexes. Le coût du développement, la rareté des compétences et le temps nécessaire à la mise sur le marché constituaient des barrières à l'entrée importantes.

L'IA générative remet en cause une partie de ces hypothèses. Produire du code devient plus rapide, moins coûteux et plus accessible. Comment alors évaluer la valeur réelle d'un actif technique/digital ? Où se trouvent les véritables différenciants ? Et comment un investisseur peut-il s'assurer que l'avantage concurrentiel affiché est réellement durable ? Les Due Diligence techniques comme nous le faisions jusqu’ici sont à repenser.

La valeur d'un actif ne peut plus être estimée uniquement à partir du coût historique nécessaire à sa construction.

Tous les actifs digitaux ne se valent plus

Pour les éditeurs, qu’ils développent des logiciels simples, intermédiaires ou même très complexes, le risque de disruption par de nouveaux entrants s’appuyant sur l’IA générative est bien réel. La barrière technologique liée à la production du code s’abaisse progressivement et de plus en plus vite : l’IA permet aujourd’hui de générer rapidement un code fonctionnel, testable et maintenable. Ce qui nécessitait hier des équipes importantes et des cycles de développement longs peut désormais être réalisé avec une efficacité et une vitesse inédites. La valeur ne réside donc plus uniquement dans la capacité à produire du logiciel « pur et dur ». La production de code devient progressivement une commodité.

Par conséquent, la valeur de certains actifs technologiques tend à diminuer, car facilement réplicables comme par exemple les interfaces utilisateur, les applications métier simples, les workflows standards ou les solutions SaaS peu différenciées. A l’inverse certains actifs sont difficilement réplicables et une partie de la valeur sera plus portée par eux comme par exemple les données propriétaires, les modèles métiers complexes, les écosystèmes de partenaires, les intégrations nombreuses avec des tiers ou les communautés utilisateurs et les effets réseau.

Les véritables actifs technologiques différenciants se déplacent et il faut par ailleurs évaluer dans quelle mesure ces actifs peuvent être maintenus, renforcés et protégés face à de nouveaux entrants. Quelle est donc l’avance réelle et combien de temps cette avance peut-elle être préservée ?

Dès lors qu’il y a un actif technique identifié dans le haut de la pyramide des actifs (cf schémas ci-après), il faut évaluer le risque de réplication rapide. Auparavant, si le TTM de l’IT était un frein pour la concurrence, désormais il est potentiellement réduit. Si l’actif technique est facilement réplicable alors il est déprécié, même si à une époque pourtant il a pu être considéré comme différenciant.

L’utilisation de l’IA générative peut faciliter la réplication et déprécie des actifs techniques pourtant considérées à une époque comme différenciants

L’utilisation de l’IA générative peut faciliter la réplication et déprécie des actifs techniques pourtant considérées à une époque comme différenciants

Le véritable actif stratégique : le savoir-faire collectif

Rien n'est perdu encore faut il que l'équipe en place soit à la hauteur pour maintenir son avance. L’actif est il duplicable par l’intermédiaire de l’IA. Si oui est ce que l'équipe a pris le virage de l’argentique dans leur développement logiciel ? Quelle est leur maturité agentique vs la criticité de l’actif ? Voir chapitre : *“*Les équipes maîtrisent-elles l'IA et l'organisation est-elle capable de conserver son avance ?” Sur toute la chaîne de production logicielle les équipes ont-elles mis en place de nouvelles pratiques grâce à l’IA ? La chaîne est-elle exempte de goulet d’étranglement en aval ou en amont de l’équipe de développement ? Car n’oublions pas que l’accélération de la production de code grâce à l’IA met en évidence un principe fondamental : la vitesse globale reste contrainte par le maillon le plus lent. En augmentant fortement la production de code, de nouveaux goulets d’étranglement apparaissent notamment dans les phases de revue, de validation, de test ou de mise en production. Enfin, l'IA agit comme un amplificateur des dynamiques existantes. Sous IA, une équipe dysfonctionnelle ne le reste pas simplement elle tend à devenir plus chaotique, plus rapidement, et à plus grande échelle. À l'inverse, une équipe disciplinée et bien organisée verra ses forces décuplées. L'actif principal n'est plus le logiciel mais la capacité d’une équipe à le faire évoluer vite et dans la bonne direction. L'excellence opérationnelle devient alors une barrière à l'entrée plus prépondérante.

La Due Diligence (DD) technique doit changer de paradigme

A sa liste de red flag classiques s’ajoute (en détail : La due diligence technique est plus que jamais incontournable pour sécuriser son investissement) l’évaluation du risque de copie technologique en six mois et à une évaluation de l’équipe dans sa capacité à maintenir son avance. La question centrale pour les investisseurs est désormais : “ Dans combien de temps un concurrent pourrait-il reproduire cette technologie ? Et que faire pour garder son avance ? ”

Différenciants, barrière à l’entrée, vitesse de réplication, coût de reproduction sont les nouveaux critère d’évaluation

Face à cette potentielle cannibalisation par un nouvel entrant il convient d’évaluer, les barrières à l’entrée dont elle pourrait bénéficier ou si inversement il est facile de répliquer puis déployer ce qu’elle a développé ?

questions évaluatives

Note : Nous avions abordé ce sujet par le prisme de la cannibalisation d’éditeurs de logiciel dans un contexte réglementé dans cet article précédent : AI eats software vendor for breakfast : l’IA cannibalise t-elle le modèle de l’édition logicielle ?

Cannibalisation : l’IA générative peut accélérer l’émergence de nouveaux entrants

Cannibalisation : l’IA générative peut accélérer l’émergence de nouveaux entrants (illustration réalisée avec ChatGPT)

Les équipes maîtrisent-elles l'IA et l'organisation est-elle capable de conserver son avance ?

Avec la remarque précédente on peut alors aller plus loin et justement demander à l’entreprise auditée : avez vous, et si oui comment, intégré dans votre chaîne de développement logiciel des solutions d’IA générative ? Il faut évaluer la maturité et l’avancée des équipes vis-à-vis de ces usages.

Contexte d’utilisation de l'IA dans le développement logiciel - on peut réaliser :

Pourquoi la Due Diligence technique devient indispensable

Les résultats de cette analyse peuvent donc aller jusqu’à remettre en question tout un business plan de l'entreprise et des investisseurs. Pour les entreprises qui se valorisent en partie sur des actifs technologiques, l'exécution d’une DD classique n’est plus suffisante. Enfin, le risque de surévaluer l’entreprise est élevé et s’en apercevoir ne se fera pas dans 2 ou 3 ans mais bien avant ! Le corollaire est que si des chantiers de refactoring ont été identifiés lors de l’audit ils doivent obligatoirement s’intégrer dans une roadmap resserrée.

  • Sans DD, on risque de surévaluer un actif facilement réplicable, de sous-estimer les risques concurrentiels et de surestimer une barrière à l'entrée devenue obsolète.
  • Avec une DD “nouvelle formule” on évalue la valeur réelle des actifs digitaux, en évaluant la vitesse potentielle de copie des actifs technologiques, la maturité IA des équipes et la capacité à conserver l'avantage concurrentiel.

Conclusion

À l’ère de l’IA, la question n’est plus de savoir combien il a coûté de construire un actif digital, mais à quel point il est facile ou difficile de le reproduire. La véritable interrogation porte désormais sur la capacité de l’entreprise à conserver une longueur d’avance : quelle est sa défendabilité face à un nouvel entrant capable de copier son produit à un instant donné, et sa capacité à continuer d’innover plus vite que lui ?

La valeur se déplace progressivement du code vers les données, les processus, les savoir-faire et l'excellence opérationnelle. Plus l'IA réduit les barrières techniques, plus la qualité des équipes devient déterminante.

Dans ce contexte, la Due Diligence technique ne consiste donc plus seulement à rechercher des red flags habituelles. Elle devient un exercice stratégique visant à mesurer la solidité des actifs digitaux, la maturité des équipes et la capacité de l'entreprise à conserver son avance dans un monde où le time-to-market se compte désormais en mois plutôt qu'en années.

Références