IA et automatisation : au service de l’évaluation d’entreprises?
Propulsée en tête des priorités en 2023, l’intelligence artificielle (IA) générative – qui permet de créer textes, images, musiques et codes analogues à des créations existantes – continue d’occuper une place prépondérante dans les discussions des conseils d’administration en 2024, car les entreprises passent de l’expérimentation à l’exploitation à leur avantage. En parallèle, les professionnels sont bombardés d’articles sur les risques de perdre leur emploi au détriment des GPT (Generative Pretrained Transformer – transformeur génératif pré-entraîné) et autres technologies d’IA.
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Les experts en évaluation d’entreprises (EEE), membres d’une profession canadienne réglementée par l’Institut des CBV, entendent ce refrain depuis des décennies, encore plus depuis que l’IA générative est entrée dans la culture populaire sous le nom de ChatGPT. Aux modèles d’évaluation automatisés (MEA) de biens immobiliers, créés dans les années 1950 pour faciliter des évaluations de masse assistées par ordinateur, ont succédé, dans les années 1980, des logiciels d’évaluation automatisée d’entreprises. Aujourd’hui, des logiciels réalisent des évaluations de façon autonome. Mais quelles sont les capacités et les limites de ces outils? Et dans quelle mesure sont-ils fiables?
Collecte de données. La collecte de données bénéficie grandement de l’automatisation, car la technologie permet d’extraire des données de diverses sources (états financiers, conventions entre actionnaires, contrats avec les clients, déclarations fiscales et autres documents réglementaires, procès-verbaux, etc.). Les professionnels, libérés de cette tâche fastidieuse et répétitive, peuvent passer rapidement des formalités d’accueil des clients, à des conversations constructives sur des facteurs de création de valeur.
Analyse de données. L’IA améliore considérablement l’efficacité et la solidité de l’analytique prédictive et de l’analyse de scénarios (par exemple, simulations de Monte-Carlo), deux techniques de modélisation complexes employées par les EEE. En réalisant l’analyse préliminaire de vastes ensembles de données, l’IA permet à l’évaluateur de mieux comprendre les données et de se concentrer sur des aspects essentiels, comme l’analyse du caractère raisonnable des données d’entrée, des hypothèses et de la conclusion sur la valeur.
Rédaction de rapports. Les logiciels destinés aux EEE automatisent le processus de rédaction des rapports grâce à la saisie des données dans un modèle de rapport personnalisé, conforme aux lois, règles et normes applicables, simplifient le processus d’évaluation, et permettent aux évaluateurs de communiquer plus rapidement leurs connaissances.
Évaluations en temps réel. Les marchés privés, qui devraient passer de 14 700 G$ (actifs sous gestion) à 20 000 G$ ou plus d’ici 2028, nécessitent la production fréquente de rapports solides et transparents sur la juste valeur des portefeuilles comprenant parfois des centaines de placements privés dans différentes catégories d’actifs. Des évaluateurs chevronnés, en collaboration avec des experts en IA, ont créé divers outils pour répondre à un besoin pressant du marché.
L’exactitude des évaluations est garante de l’intégrité des marchés publics et privés, qu’il s’agisse d’évaluations d’entreprises, d’information financière ou de résolution de litiges. Les gains d’efficacité que procure l’IA amènent toutefois bien souvent une dépendance excessive qui pose des risques. Une évaluation n’est pas un simple processus mécanique; elle exige une formation spécialisée, un jugement professionnel éclairé, ainsi qu’une intégrité et une précision hors pair.
Le terme « automatisé » semble peut-être faire référence à un processus complet, mais il n’en est rien. Les MEA et autres outils d’IA ont des capacités variables et, bien qu’ils simplifient les processus, ils requièrent une supervision humaine et un jugement professionnel.
Le jugement professionnel est indispensable, par exemple, pour choisir les bonnes méthodes d’évaluation, normaliser les états financiers, ajuster les paramètres d’évaluation selon les risques, évaluer les immobilisations incorporelles et valider ou ajuster les évaluations réalisées à l’aide de différentes méthodes.
Une supervision humaine est de mise, compte tenu des limites actuelles de l’automatisation et de l’IA. Les algorithmes fonctionnent bien en théorie, mais dans une vraie entreprise, c’est une autre histoire. En outre, la qualité des outils automatisés dépend des données qu’ils traitent : si elles sont inexactes, incomplètes ou biaisées, elles mèneront à des évaluations erronées qui peuvent entraîner des conséquences potentiellement graves. En tant que membres d’une profession réglementée, les EEE sont responsables de l’intégrité des données qu’ils utilisent dans leurs analyses.
En somme, même si les avancées technologiques comme l’IA et les MEA sont désormais incontournables dans le processus d’évaluation, les EEE demeurent essentiels pour préserver la solidité et l’intégrité du processus et des conclusions qui en découlent.
Il ne fait aucun doute que la technologie peut être transformatrice, et que l’IA et l’automatisation transforment l’évaluation de toutes les catégories d’actifs. Elles permettent à l’évaluateur de se concentrer sur les tâches stratégiques. Compte tenu de la forte concurrence dans le secteur, il n’est pas surprenant qu’une demande existe pour de tels outils.
L’IA est là pour de bon et vient changer de façon permanente les méthodes de travail. Les EEE demeurent des précurseurs en matière d’IA et leurs compétences en matière d’évaluation d’entreprises, de titres ou d’actifs sont reconnues à l’échelle mondiale.