L’Intelligence Artificielle, désormais un actif stratégique en M&A

L’Intelligence Artificielle et le Machine Learning ont définitivement quitté le registre de la promesse technologique pour s’imposer comme des actifs stratégiques structurants des opérations de fusions-acquisitions. Selon le dernier rapport sectoriel de M&A Worldwide, le marché mondial de l’AI & ML, estimé à 173 milliards d’euros en 2024, pourrait atteindre près de 777 milliards d’euros à horizon 2030, porté par un taux de croissance annuel moyen d’environ 28 % !
Cette trajectoire de fond explique pourquoi l’AI & ML occupent désormais une place centrale dans les stratégies M&A des groupes industriels, des acteurs technologiques et des fonds d’investissement, bien au-delà des seuls effets de mode liés à l’émergence des modèles génératifs.

Cycle M&A en AI & ML : de l’euphorie à la reprise sélective

L’analyse des transactions sur la période récente met en évidence un cycle M&A particulièrement lisible.

• L’année 2021 marque un point haut historique, avec 369 transactions pour une valeur cumulée d’environ 45 milliards d’euros, dans un contexte de liquidité abondante et de valorisations élevées.
• La phase suivante, entre 2022 et 2023, est marquée par une correction nette : hausse des taux d’intérêt, incertitudes géopolitiques et réévaluation des multiples ont conduit à un ralentissement significatif de l’activité.
• L’année 2024 apparaît en revanche comme un point d’inflexion, avec un retour de transactions de taille significative et une valeur cumulée avoisinant 32 milliards d’euros. Cette reprise traduit un regain de confiance des investisseurs, dans un marché désormais plus mature… et plus sélectif.

Qui sont les acquéreurs les plus actifs dans l’AI & ML ?

Le paysage des acquéreurs reste dominé par des acteurs disposant d’une forte capacité financière et industrielle.
L’Amérique du Nord concentre environ 55 % des transactions sur la période analysée, portée par les grands groupes technologiques et un écosystème de Private Equity particulièrement actif. Les fonds représentent à eux seuls près de 35 % des opérations recensées, confirmant l’intérêt soutenu du capital-investissement pour ce segment.
Le rapport souligne également une forte concentration de la valeur, les dix plus importantes transactions représentant près de la moitié de la valeur totale des deals : cette polarisation illustre un marché où les opérations les plus créatrices de valeur sont souvent le fait d’acteurs capables d’absorber simultanément risque technologique, complexité d’intégration et intensité capitalistique…

Les principaux drivers M&A dans l’Intelligence Artificielle

• Accéder rapidement à des talents rares et critiques : dans un contexte de pénurie mondiale de profils spécialisés, l’accès au talent constitue l’un des moteurs majeurs des acquisitions en AI & ML. De nombreuses opérations ont pour objectif principal d’acquérir des équipes spécialisées, afin de sécuriser rapidement des compétences clés en intelligence artificielle (chercheurs, ingénieurs, data scientists) capables de développer et de déployer des solutions à grande échelle.
• Accélérer le time-to-market via l’IP et la technologie : le coût et la durée de développement de modèles propriétaires, d’algorithmes avancés ou de jeux de données spécialisés incitent de plus en plus d’acteurs à privilégier la croissance externe. L’acquisition de technologies éprouvées permet de réduire le risque d’exécution et d’accélérer l’intégration de solutions AI dans des offres existantes.
• Réaliser des économies d’échelle et des synergies industrielles : les opérations de consolidation visent également à capter des synergies opérationnelles : mutualisation des infrastructures cloud, rationalisation de la R&D, élargissement des canaux de distribution. Dans un secteur à forte intensité capitalistique, la taille critique devient un levier clé de compétitivité.

Valorisation des entreprises AI & ML : retour à des niveaux élevés… mais plus exigeants

Les multiples de valorisation ont suivi une trajectoire étroitement corrélée aux cycles macroéconomiques. Après un pic observé en 2021, avec des multiples EV/Revenue et EV/EBITDA particulièrement élevés, le marché a connu une correction significative en 2022 et 2023.
La détente monétaire observée en 2024 a permis un retour à des niveaux de valorisation plus proches des sommets, sans pour autant renouer avec l’euphorie passée. Les investisseurs se montrent désormais plus attentifs à la qualité des actifs, à la récurrence des revenus et à la capacité d’intégration post-acquisition.

Régulation, data et intégration : des risques devenus centraux en M&A

Au-delà des considérations financières, le rapport met en évidence trois zones de vigilance majeures. La pression réglementaire s’intensifie, notamment sur les sujets d’antitrust et de concentration des technologies critiques. Les enjeux de data privacy, de gouvernance des algorithmes et d’IA responsable s’imposent désormais comme des éléments clés de la due diligence. Enfin, la post-merger integration apparaît comme un facteur déterminant de création de valeur, dans un environnement technologique en évolution rapide.

Quelles perspectives M&A pour l’AI & ML ?

Les perspectives restent globalement favorables. La poursuite de la baisse des coûts de financement pourrait soutenir un nouvel élan transactionnel, avec une accélération de la consolidation autour d’acteurs disposant de bilans solides et d’une vision industrielle claire.
Dans ce contexte, l’AI & ML s’affirment comme un terrain privilégié pour des stratégies M&A sélectives, où la création de valeur repose autant sur la pertinence stratégique de la cible que sur la capacité d’exécution post-acquisition…