Résumé
Cette fiche est destinée aux sociétés de gestion pour optimiser leurs performances tout en reconnaissant les dangers de l’intelligence artificielle. Il analyse comment l’IA, en s’intégrant dans le cycle complet d’investissement, de la création du pitch deck au reporting aux LP (Limited Partners), peut amplifier divers biais cognitifs. L’auteur souligne que le principal danger de l’IA n’est pas l’erreur manifeste, mais l’illusion de rigueur et la cohérence parfaite qui masquent un raisonnement biaisé. La fiche explore six étapes spécifiques du cycle d’investissement, identifiant les biais amplifiés (comme le biais d’ancrage ou l’effet halo) et les points de vigilance associés à chaque phase. Pour conclure, le document plaide pour une IA de confiance et explicable, non pas une IA de confort, insistant sur la nécessité d’une formation active à l’esprit critique et de contres-analyses non automatisées
NB : le podcast de BODIC est généré par l’outil d’IA NotebookLM à partir du contenu de cette fiche PDF écrite par l’équipe Bodic
Quand l’IA augmente la productivité… mais peut aussi amplifier nos biais
L’IA s’installe désormais à toutes les étapes du cycle d’investissement.
Elle écrit, synthétise, analyse, compare, prépare, rassure…
Le risque n’est pas l’erreur grossière.
Le risque est l’illusion de rigueur, la cohérence parfaite,
le raisonnement fluide… mais biaisé.
C’était un des sujets évoqués à de la conférence #SIAI2025 lors de l’échange entre François Véron (Newfund) et Mickael Clavier (Andera Partners) dont le replay sera disponible bientôt sur Bodic Connect.
Cette fiche suit un cycle d’investissement complet, en montrant comment les biais cognitifs peuvent être introduits, amplifiés ou masqués par l’IA.
Etape #1 – Génération du deck par la société cible
IA comme outil de sur-valorisation narrative
Ce que fait l’IA
➢ Génération d’un pitch deck “best-in-class”
➢ Storytelling fluide, métriques mises en avant
➢ Comparables choisis intelligemment
➢ Zones grises atténuées ou reléguées en annexe
Biais amplifiés
● Biais de présentation : tout est “propre”, logique, convaincant
● Biais de sélection : seuls les indicateurs favorables sont mis en avant
● Biais d’autorité artificielle : “ça sonne juste, donc ça doit être solide”
Point de vigilance
★ L’IA ne ment pas, elle optimise un récit.
★ Un deck IA-généré est souvent plus persuasif que sincère.
Etape #2 – Réception du deck côté fonds & One-Pager auto-généré
IA comme accélérateur de biais d’ancrage
Ce que fait l’IA
➢ Lecture automatique du deck
➢ Synthèse en one-pager
➢ Mise en exergue des points “clés”
➢ Scoring implicite ou explicite
Biais amplifiés
● Biais d’ancrage : la première synthèse structure toute la suite
● Biais de confirmation : l’IA renforce la narration initiale
● Effet halo : un point fort contamine la perception globale
Point de vigilance
★ Le one-pager IA devient une vérité de référence, rarement remise en cause ensuite.
Etape #3 – Les réunions de rencontre target <> fonds
IA comme optimiseur de séduction… et de confrontation biaisée
Ce que fait l’IA
➢ Analyse du fonds, de son historique, de ses deals
➢ Préparation des messages “qui plaisent” / anticipation des objections
➢ Préparation des questions “qui challengent”
➢ Résumé automatique des échanges et questions complémentaires
Biais amplifiés
● Désirabilité sociale : dire ce que le fonds aime entendre
● Adaptation stratégique : la société “devient ce que le fonds attend”
● Illusion de profondeur analytique : questions pertinentes mais attendues
Point de vigilance
★ La rencontre devient trop fluide, trop alignée. Le désaccord réel disparaît.
Etape #4 – Due diligence financière & juridique
IA comme normalisateur de conclusions
Ce que fait l’IA
➢ Lecture de contrats, comptes, data room
➢ Comparaison avec des patterns “standards”
➢ Synthèses de risques
Biais amplifiés
● Biais de normalisation : “c’est courant dans ce secteur”
● Biais d’automatisation : confiance excessive dans l’analyse machine
● Biais de dilution du risque : beaucoup de petits signaux → pas d’alerte forte
Point de vigilance
★ L’IA excelle à expliquer pourquoi ça passe, moins à dire pourquoi ça ne doit pas passer.
Etape #5 – Suivi post-investissement
IA comme stabilisateur de décisions passées
Ce que fait l’IA
➢ Harmonisation des KPI (Financiers, ESG, RH…)
➢ Reporting automatique
➢ Commentaires explicatifs sur la performance
➢ Analyse sectorielle
Biais amplifiés
● Biais d’engagement : justification a posteriori des décisions
● Biais de statu quo : tendance à confirmer la trajectoire choisie
● Biais de narration continue : tout événement trouve une explication logique
Point de vigilance
★ L’IA aide à rendre cohérent ce qui a déjà été décidé, pas forcément à remettre en cause.
Etape #6 – Reporting aux LP
IA comme générateur de storytelling institutionnel
Ce que fait l’IA
➢ Synthèse portefeuille
➢ Mise en récit de la stratégie
➢ Harmonisation du discours
Biais amplifiés
● Biais de framing : même réalité, récit plus positif
● Biais d’opacité douce : complexité bien formulée = acceptabilité
● Effet tunnel : les LP voient ce que le fonds voit
Point de vigilance
★ Le risque n’est pas la manipulation, mais la perte de diversité d’analyse.
Vers une IA de confiance, pas une IA de confort
La réponse n’est pas “moins d’IA”.
La réponse est :
★ une IA explicable et traçable
★ des points de friction volontairement humains
★ une formation active à l’esprit critique
★ des contre-analyses non automatisées
★ une gouvernance claire des usages IA
Une IA mature n’est pas celle qui décide mieux que nous.
C’est celle qui nous aide à mieux douter.
*** Bonus *** Quels sont les biais de cette fiche ?
Une IA responsable commence par reconnaître ses propres angles morts.
L’esprit critique ne s’automatise pas. Il se cultive.
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