Valorisation et Intelligence Artificielle : Quel Impact sur l’Évaluation des Entreprises ?

L’intelligence artificielle transforme progressivement la valorisation d’entreprise, notamment dans le Private Equity et le Venture Capital. En analysant des volumes massifs de données et en automatisant certaines tâches, les modèles prédictifs promettent une plus grande précision et objectivité.

L’IA permet d’identifier des tendances à partir de transactions passées, d’exploiter des informations issues de rapports financiers et de presse, et d’affiner les comparaisons sectorielles. Elle accélère le processus d’évaluation et réduit le biais humain, mais reste fortement dépendante des données historiques.

Ces limites rendent l’expertise humaine indispensable. Une valorisation ne se résume pas à des algorithmes, elle nécessite une analyse stratégique et une prise en compte des facteurs spécifiques à chaque entreprise.

L’avenir repose sur une approche hybride combinant outils technologiques et savoir-faire financier.

Valorisation et Intelligence Artificielle dans les Actifs Numériques

L’essor des actifs numériques et de la technologie des registres distribués (DLT) a transformé les approches traditionnelles d’évaluation financière. Contrairement aux actifs financiers classiques, les cryptomonnaies et les jetons numériques ne reposent pas sur des flux de trésorerie futurs pour leur valorisation. Leur prix est principalement influencé par l'offre et la demande, la perception du marché et des modèles prédictifs basés sur des algorithmes avancés.

1. Utilisation des modèles prédictifs et de l’IA pour la valorisation

Les modèles d’intelligence artificielle sont de plus en plus utilisés pour analyser et prévoir les tendances de marché des actifs numériques. Ces modèles exploitent :

• L'analyse de grands volumes de données transactionnelles sur la blockchain.

• L'intégration de signaux de marché provenant des médias sociaux, forums et plateformes d'échange.

• L’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour détecter les corrélations et anticiper les variations de prix.

L'IA est particulièrement utile pour estimer la volatilité des cryptomonnaies, qui est historiquement élevée. Elle peut aussi aider à identifier des anomalies de marché et prévenir la manipulation des prix.

2. Différences avec la valorisation des actifs traditionnels

Contrairement aux entreprises cotées, dont la valorisation repose sur des flux de trésorerie et des ratios fondamentaux, les actifs numériques sont souvent valorisés sur des critères technologiques et d’adoption :

• La rareté numérique (exemple de Bitcoin, limité à 21 millions d’unités).

• Les effets de réseau qui influencent la valeur perçue.

• La liquidité et la profondeur du marché, souvent analysées par des algorithmes d’IA.

3. Limites et risques des modèles automatisés

Bien que l’IA permette une meilleure anticipation des prix, elle présente des limites :

• Dépendance aux données passées, ce qui peut fausser les prévisions en cas de changements soudains.

• Faible prise en compte des facteurs macroéconomiques et réglementaires, qui jouent un rôle crucial dans l’adoption des actifs numériques.

• Problèmes d'interprétation et manque de transparence des modèles, rendant certaines évaluations difficilement explicables aux investisseurs.

4. Vers une approche hybride

L’avenir de la valorisation des actifs numériques repose sur une approche mixte, combinant modèles prédictifs basés sur l’IA et analyse humaine pour garantir une évaluation fiable. Les investisseurs doivent donc croiser ces outils avec des analyses fondamentales et des données de marché actualisées.

Source : Résumé extrait de CFA - Alternative Investments - Introduction to Digital Assets