L’analyse de rentabilité
Un fonds dispose de quatre arguments en faveur de l’IA,
et l’efficacité est le plus faible.
La plupart des analyses de rentabilité de l’IA pour une société d’investissement s’arrêtent aux économies de coûts. Ces économies sont réelles et elles représentent la plus petite des quatre valeurs des heures récupérées. Voici les calculs, les sources qui les fondent et les cellules où ils sont fragiles.
Les mêmes heures récupérées se lisent de quatre façons.
Un fonds qui intègre l’IA à son travail documentaire récupère des heures. Ce que valent ces heures dépend entièrement de ce que le fonds en fait, et les quatre réponses diffèrent d’un ordre de grandeur.
Un | Efficacité
La ligne de coûts baisse.
Une équipe en capital récupère environ 335 heures documentaires par an et une équipe en dette environ 550, selon la modélisation présentée ci-dessous. C’est l’argument le plus facile à démontrer et le plus faible en valeur, et c’est le plus exposé à la question du coût des outils eux-mêmes.
Deux | Croissance
Les mêmes heures se lisent comme de la capacité.
Un fonds ne se sépare pas d’un analyste quand il récupère des heures. Il fait davantage d’affaires. Une opération en capital supplémentaire coûte environ 318 heures documentaires une fois comptés les processus qui entrent en due diligence et n’aboutissent pas, de sorte que 335 heures récupérées représentent environ une opération conclue de plus par an, ce qui fait passer un fonds de 3,5 conclusions à 4,6. Une position en dette supplémentaire coûte environ 60 heures, de sorte que 552 heures récupérées permettent environ neuf positions de plus, un portefeuille de 73 au lieu de 64.
La croissance, c’est aussi le prochain fonds. Chaque gérant en lève un, et la même capacité sert à l’étude de marché qui fonde la thèse, à la cartographie des co-investisseurs et au ciblage des investisseurs (LP).
Trois | Nouveaux instruments
Les petits tickets deviennent viables.
Quand la due diligence et le suivi coûtent moins cher par opération, le ticket minimum viable baisse. Cela ouvre la voie à des structures mixtes comportant davantage de tranches, à des instruments liés aux résultats et fondés sur les résultats, et à des tickets plus petits dans des entreprises plus petites.
Nous n’attribuons pas de chiffre à cette colonne. Le coût fixe des transactions est la raison pour laquelle les tickets ne peuvent pas baisser, et la taille du ticket détermine quelles entreprises sont accessibles, mais aucune source publiée ne permet d’avancer un chiffre et nous n’en inventerons pas.
Quatre | Preuves
Les données d’impact deviennent exploitables.
Les données d’impact arrivent tard, sous des formes différentes, et sont consolidées à la main. Dans une enquête de référence que nous avons menée en juillet 2026, huit participants issus de cinq fonds d’impact ont évalué leur propre usage de l’IA dans la collecte et le reporting des données d’impact à 2,88 sur 5.
Un investisseur institutionnel qui demande comment l’impact est mesuré pose une question sur le prochain fonds. Les preuves y répondent, le récit non, c’est pourquoi cet argument et celui de la croissance vont ensemble.
Le premier argument couvre le coût des outils. Les deux derniers décident s’il y aura un prochain fonds.
Le travail documentaire est le seul qu’un flux de travail IA touche.
Le modèle ci-dessous porte sur un fonds de 200 millions USD. Les visites de terrain et les déplacements sont exclus partout, car ce n’est pas un travail qu’un flux de travail peut prendre en charge. En capital, la valeur se trouve dans la due diligence, qui représente 69 % de la charge documentaire. En dette, elle se trouve dans le suivi du portefeuille, qui en représente 63 %. Les deux métiers sont suffisamment différents pour que les fondre en un seul chiffre masque le résultat.
Fonds propres
1 458 heures documentaires par an
| Due diligence sur les opérations conclues | 490 h |
| Due diligence sur les opérations jamais conclues | 518 h |
| Suivi du portefeuille | 270 h |
| Reporting aux investisseurs et LP | 180 h |
Sur la base de 3,5 conclusions par an à 140 heures de travail de bureau et d’un entonnoir de quatre pour un. La due diligence sur les opérations qui n’aboutissent pas est la plus importante des deux lignes, et un fonds qui ne les compte pas sous-estime sa propre charge.
Dette
2 402 heures documentaires par an
| Analyse de crédit, nouveaux emprunteurs | 420 h |
| Analyse de crédit, renouvellements | 476 h |
| Suivi des covenants et du portefeuille | 896 h |
| Revue de crédit annuelle | 430 h |
| Reporting aux investisseurs et LP | 180 h |
Sur la base d’environ 64 positions à un taux de déploiement de 0,9, renouvelées en trois ans environ, soit 20 à 30 transactions par an. Un portefeuille de dette compte bien plus de positions qu’un portefeuille en capital, et bien plus de travail documentaire récurrent.
Sources. Les heures de due diligence et les taux de conversion proviennent de Gompers, Gornall, Kaplan et Strebulaev, document de travail NBER 22587, une enquête auprès de 885 investisseurs institutionnels en capital-risque faisant état d’environ quatre processus complets de due diligence par opération conclue et de 118 heures de due diligence par conclusion, revues ici à la hausse pour les volets intégrité et critères environnementaux, sociaux et de gouvernance propres aux marchés émergents, et à la baisse pour la composante sur site. Le nombre de positions et la taille des tickets proviennent de l’enquête de Symbiotics sur les véhicules d’investissement en microfinance, qui fait état d’une moyenne de 39 participations pour une position directe en dette moyenne de 2,8 millions USD. Les heures d’analyse de crédit proviennent du cadre de due diligence à niveaux du CGAP, dans lequel une revue de niveau II représente 10 à 14 jours-personne.
Un fonds récupère plus qu’il ne dépense en outils, dans les deux cas.
Les heures sont valorisées à un taux moyen chargé de 50 USD, calculé à partir de la rémunération totale en numéraire des analystes d’investissement dans quatorze villes, chargée à 1,5 fois pour couvrir les charges sociales, les locaux, l’informatique et les abonnements de données, sur 1 800 heures productives. Un fonds aux grilles de New York, de Londres ou des institutions de financement du développement se situe à peu près au double. La récupération est modélisée à 23 %, le point médian d’une fourchette de 10 à 35 % que nous avons délibérément fixée en dessous de la fourchette publiée.
Fonds propres
Fonds de 200 millions USD, équipe internationale à 50 USD de l’heure
| Ligne | USD |
|---|---|
| Heures récupérées à 23 % | 335 h |
| Valeur brute de ces heures | 16,800 |
| Moins le coût de fonctionnement de l’IA | (11,160) |
| Gain net sur l’année | 5,600 |
C’est la cellule la plus fragile de tout le modèle, et c’est la réponse honnête pour une petite équipe en capital sur les marchés émergents. À 100 USD de l’heure, le même fonds dégage environ 19 400 nets.
Dette
Portefeuille de 200 millions USD, équipe internationale à 50 USD de l’heure
| Ligne | USD |
|---|---|
| Heures récupérées à 23 % | 552 h |
| Valeur brute de ces heures | 27,600 |
| Moins le coût de fonctionnement de l’IA | (11,160) |
| Gain net sur l’année | 16,500 |
Le seul travail récurrent de portefeuille récupère plus que le coût total de fonctionnement de l’IA, avant même qu’un nouveau prêt soit accordé. À 100 USD de l’heure, le même portefeuille dégage environ 41 100 nets.
Ce que coûte l’exploitation de l’IA
Régime de croisière, une équipe de six, à 50 USD de l’heure
| Licences, six personnes | 2,160 |
| Usage des modèles, environ 1 500 exécutions documentaires | 6,000 |
| Maintenance, 60 heures | 3,000 |
| Total | 11,160 |
Coût de licence de 30 USD par mois et par personne, conforme aux tarifs publiés des assistants pour entreprises. Usage des modèles estimé sur la base des tarifs de tokens publiés. La première année est plus lourde, avec environ 160 heures de développement, et n’est pas comprise dans ce chiffre. Dites-le à toute personne à qui vous présentez le dossier, car le chiffre de la première année est moins bon et le passer sous silence appelle la contestation.
Pourquoi la fourchette est prudente
10 à 35 %, au regard des données publiées
L’enquête 2025 de McKinsey auprès de 200 praticiens des fusions et acquisitions a montré que 40 % des utilisateurs de l’IA générative faisaient état de cycles de transaction raccourcis de 30 à 50 %, et 46 % d’une due diligence plus rapide. L’enquête d’Apex Group de mars 2026 auprès de 105 dirigeants du crédit privé a montré que 30 % faisaient état d’une réduction du temps de traitement dans les opérations de middle office, ce qui relève de preuves d’adoption plutôt que d’heures mesurées.
Les deux bornes de la fourchette retenue ici se situent en dessous de ces chiffres. Nous préférons qu’un fonds trouve le modèle prudent en faisant ses propres calculs plutôt qu’optimiste.
Les cellules fragiles sont signalées ici plutôt que découvertes plus tard.
Une analyse de rentabilité qui ne montre que ses cellules solides est un document commercial. Voici les quatre points sur lesquels celle-ci peut être contestée, et nous préférons les exposer plutôt qu’un directeur financier les découvre lors de la deuxième réunion.
- Le coût des tokens est la ligne la plus incertaine. L’usage des modèles est estimé à 1 500 exécutions par an. Les flux de travail agentiques qui tournent en boucle peuvent multiplier ce chiffre plusieurs fois, et doubler la ligne d’usage fait basculer le cas en capital au taux le plus bas dans une petite perte. Faites votre propre estimation d’usage plutôt que de reprendre la nôtre.
- Les heures par processus relèvent du jugement, fondé sur des références publiées. Elles n’ont été mesurées dans aucun fonds en particulier. La première chose à faire est de compter les vôtres, ce qui demande deux semaines de rigueur dans le suivi des temps et tranche la question dans un sens ou dans l’autre.
- Le troisième argument ne porte aucun chiffre. Le volet coûts se modélise, le volet opportunités non. Si quelqu’un demande un chiffre sur les nouveaux instruments, la réponse honnête est que les deux premiers arguments couvrent déjà le coût des outils sans lui.
- Le cofinancement par les institutions de développement n’entre pas dans le modèle. Plusieurs institutions prennent en charge une partie du coût du renforcement de capacités externe. Lorsqu’un dispositif s’applique, la dépense propre du fonds diminue et tous les chiffres ci-dessus s’améliorent. Les taux doivent être vérifiés pour chaque dispositif, aucun n’est donc retenu ici.
Faites les calculs pour votre propre fonds.
Le modèle est conçu pour être vérifié. Envoyez-nous votre nombre de transactions, la taille de votre portefeuille et votre estimation du taux moyen, et nous vous montrerons où se situe votre fonds sur les quatre arguments et lesquels votre équipe devrait défendre en interne.