Dans l’univers des marchés publics et privés, l’essor de l’intelligence artificielle a été fulgurant. Un nombre restreint de sociétés technologiques représente à présent près de 40 % de l’indice S&P 500, tandis que les startups axées sur l’IA dominent les investissements en capital-risque et les valorisations. Face à cette dynamique, une question cruciale se pose: comment les investisseurs peuvent-ils faire la différence entre le signal et le bruit et identifier des valeurs durables au sein des portefeuilles de capital-risque orientés vers l’IA?
Pour aider les investisseurs institutionnels et les conseillers à naviguer dans cette complexité, un cadre d’évaluation peut être mis en place. Ce cadre doit permettre de déterminer la qualité des fonds en mettant l’accent sur la distinction entre les gestionnaires et les technologies émergentes à différents stades de développement.
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Distinguer le vrai du faux: questions clés à poser
Les investisseurs et conseillers intéressés par les fonds axés sur l’IA doivent d’abord se poser des questions fondamentales. Quelles sont les barrières à l’entrée sur le marché et comment les entreprises ciblées se positionnent-elles face à l’innovation actuelle?
Barrières à l’entrée et confiance des consommateurs
Les entreprises qui évoluent dans des domaines avec de fortes barrières à l’entrée sont généralement mieux placées pour résister à la concurrence et tirer profit des innovations simultanées. Par exemple, des startups développant des solutions dans des secteurs sensibles, comme la sécurité des données, bénéficient d’un avantage concurrentiel notoire. La confiance joue un rôle essentiel dans l’adoption des produits, se construisant par le biais de relations solides et d’une expertise démontrée.
Certaines entreprises réussissent à instaurer cette confiance grâce à une utilisation ciblée de l’IA, qui sert d’accélérateur pour des cycles de développement plus courts et plus réactifs aux besoins des clients. À l’opposé, des pratiques comme le vibe coding, qui privilégient la rapidité au détriment de la qualité, peuvent nuire à cette confiance.
Stratégies d’évaluation des entreprises d’IA
Il est également crucial de considérer comment les entreprises peuvent s’adapter à plusieurs cycles d’innovation. En élargissant le champ d’investissement au-delà des cas d’utilisation strictement liés à l’IA, les investisseurs augmentent leurs chances de créer des moats compétitifs et d’attirer une clientèle variée.
Exemples concrets d’entreprises innovantes
Un exemple pertinent est celui de Wiz, une startup de sécurité dans le cloud, fondée en, que Google envisage d’acquérir pour 32 milliards de dollars. Wiz a su établir des barrières à l’entrée substantielles en créant un environnement de confiance autour de ses solutions, essentielles pour la gestion des données sensibles. En s’engageant auprès de ses clients et en leur offrant des preuves concrètes de son efficacité, Wiz a pu se positionner favorablement dans un marché en constante évolution.
Les clients qui ont choisi Wiz pour leurs besoins initialement liés à la migration vers le cloud ont également fait face à de nouveaux défis en matière de sécurité, particulièrement avec l’émergence de l’IA. En répondant à ces besoins, Wiz a non seulement renforcé sa crédibilité, mais a également attiré l’attention de Google, générant ainsi des retours substantiels pour ses investisseurs.
La prolifération des fonds de capital-risque axés sur l’IA exige une diligence accrue de la part des investisseurs et conseillers. En appliquant ce cadre d’évaluation, il devient possible de distinguer les gestionnaires qui soutiennent des entreprises avec de réelles barrières à l’entrée et un positionnement stratégique à long terme de ceux qui se laissent séduire par l’enthousiasme du moment. Les investisseurs capables de faire cette distinction seront ceux qui prospéreront dans les années à venir.