Introduction
Le marché des acquisitions dans le secteur des données gagne en importance, malgré l'impact des tarifs et de l'incertitude géopolitique.Contexte
Les entreprises qui traitent les données utilisées pour créer des modèles d'IA avancés sont devenues des cibles très recherchées pour les entreprises technologiques traditionnelles telles que Meta, Salesforce et ServiceNow, dans leur quête de compétitivité face à des entreprises comme OpenAI, Google et Anthropic. Selon Brian Marshall, co-responsable mondial de la banque d'investissement en logiciels chez Citi, « l’IA sans données est comme la vie sans oxygène, cela n'existe pas ». Il souligne que les données connaissent actuellement un moment de virage en raison de l’IA.Développements
Les transactions technologiques constituent l'un des rares points positifs, représentant $421 milliards des $1,67 trillion d'accords mondiaux annoncés au cours des cinq premiers mois de l'année, soit environ 25% du total des fusions-acquisitions, selon des données préliminaires de Dealogic. Cela représente une augmentation par rapport à environ 20% l'année dernière et 17% en 2023. Parmi ces transactions, celles impliquant des éditeurs de logiciels d'IA représentent presque les trois quarts de la valeur globale.Matthew Lucas, directeur général chez Goldman Sachs et expert en fusions-acquisitions, a déclaré que les données d'entreprise relatives à l'IA sont le secteur « le plus dynamique » en matière de fusions-acquisitions. « Il y a une perception très forte que la rapidité est cruciale, être le premier à atteindre un objectif est important, et cela favorise les fusions-acquisitions », a-t-il ajouté.
Les entreprises d'infrastructure et d'analytique des données, telles que Confluent, Collibra, Sigma Computing, Matillion, Dataiku, Fivetran, Boomi et Qlik, pourraient devenir des cibles pour les anciens fournisseurs de technologie. Ces entreprises sont perçues comme susceptibles d'aider les compagnies à mieux intégrer, analyser et stocker les informations.
Les dirigeants de Boomi, Dataiku, Fivetran et Qlik ont indiqué qu'ils n'étaient pas surpris par cet intérêt. Selon Florian Douetteau, co-fondateur et PDG de Dataiku, « des données désordonnées et cloisonnées ont longtemps sapé les efforts des entreprises pour libérer le potentiel transformateur de l'analytique ».
Plusieurs accords de plusieurs milliards de dollars concernant des entreprises d'infrastructure de données ont été conclus récemment. Vendredi, un accord a été signé pour une participation de 49% dans la société de labellisation de données Scale AI. Salesforce a annoncé le mois dernier son intention d'acheter la société d'intégration de données Informatica pour $8 milliards.
L'intelligence artificielle entraîne une transformation sans précédent dans le secteur technologique, obligeant plusieurs des plus grandes plateformes de médias sociaux et éditeurs de logiciels à acquérir des sociétés qui contribuent au bon fonctionnement des systèmes soutenus par l'IA. À l'échelle mondiale, les dépenses en IA générative devraient atteindre $644 milliards en 2025, soit une augmentation de 76.4% par rapport à 2024, selon une prévision de Gartner.
Début mai, un fournisseur de gestion informatique a annoncé l'acquisition de la plateforme de catalogue de données Data.world, ce qui permettra à ServiceNow de mieux comprendre le contexte commercial des données. Salesforce a également annoncé que l'achat facilitera l'analyse et l'assimilation des données dispersées dans ses systèmes internes et externes.
IBM a finalisé son acquisition du fournisseur de gestion des données DataStax le lendemain. Cet accord, annoncé en février, permettra à IBM de gérer et de traiter des données non structurées avant de les intégrer à sa plateforme d'IA.
Ces acquisitions soulignent l'importance stratégique pour les fournisseurs de logiciels traditionnels de posséder tous les aspects de la gestion des données, et les fusions-acquisitions sont souvent le moyen le plus rapide d'y parvenir. Au lieu de développer des systèmes de données complexes à partir de zéro, ils acquièrent des spécialistes capables d'organiser, de nettoyer et de relier les données.
Cependant, les experts en fusions-acquisitions mettent en garde : les entreprises ne peuvent pas simplement acheter n'importe quel type de données et les importer dans un système d'IA en espérant de bons résultats. Par exemple, Air Canada a été jugée responsable après qu'un de ses chatbots d'IA ait donné de mauvais conseils à un client. Ces types d'erreurs peuvent survenir si des données non filtrées sont introduites dans un moteur d'IA.
Brian Mangino, partenaire chez Latham & Watkins, a affirmé : « Beaucoup d'entreprises disposent d'un immense volume de données, mais elles apprennent qu'il est préférable de ne pas injecter n'importe quelles données dans un moteur d'IA sans organisation, en espérant qu'il produise la bonne réponse. »