Dans le cadre de la conférence annuelle de l’Association tunisienne des investisseurs en capital (ATIC), le panel “Sourcing & Due Diligence 2.0” a exploré la transformation profonde des métiers de l’investissement sous l’effet de l’intelligence artificielle. Entre exploitation des données, détection des signaux faibles et automatisation des processus, les experts ont dessiné les contours d’un nouveau paradigme où la décision devient plus prédictive, continue et augmentée.

Après plusieurs années d’absence, l’ATIC a consacré un panel central aux mutations du capital-investissement, marqué par l’essor de l’IA dans les processus de sourcing et de due diligence.

La donnée, nouvel actif stratégique de l’investissement

Pour Louay Salti, Head of Product chez Axe Finance, les modèles traditionnels de décision atteignent aujourd’hui leurs limites face à la complexité et au volume croissant des données. La donnée n’est plus uniquement interne aux institutions financières : elle provient désormais de multiples sources externes, souvent non structurées, issues d’écosystèmes digitaux variés. Cette évolution impose un travail de structuration et de normalisation afin de transformer ces flux en signaux exploitables. Ces signaux alimentent ensuite les systèmes de scoring et les outils d’aide à la décision, permettant de passer d’une analyse descriptive à une logique prédictive. L’intelligence artificielle générative accélère ce mouvement en automatisant l’extraction, l’analyse et la synthèse des informations financières et non financières.

Dans un contexte économique instable et face à des modèles d’entreprises de plus en plus complexes, Nejla Mejri Ep Hedriche, associée chez Deloitte, souligne que la due diligence est devenue un exercice stratégique central. Elle ne se limite plus à l’analyse financière et fiscale, mais intègre désormais des dimensions juridiques, sociales, environnementales et technologiques, notamment la cybersécurité.

L’intelligence artificielle permet aujourd’hui une analyse plus exhaustive des données, notamment issues des data rooms, tout en améliorant la détection d’incohérences et le benchmarking sectoriel. Elle contribue ainsi à renforcer la rapidité et la précision des analyses. Cependant, cette transformation s’accompagne d’une exigence de transparence: la majorité des investisseurs soutient l’usage de l’IA, à condition que la décision finale reste humaine et pleinement responsable. Pour Anis Laadhar, associé chez EY Parthenon, le capital-investissement vit une transformation structurelle profonde. Le sourcing ne repose plus uniquement sur les réseaux relationnels, mais sur des systmes d’agents intelligents capables d’analyser en continu des volumes massifs de données. Le rôle du conseil évolue également : il ne s’agit plus seulement de mettre en relation, mais de concevoir des cadres d’analyse et des “règles d’investissement” permettant d’industrialiser la détection d’opportunités.

Dans ce modèle, les signaux faibles deviennent centraux: recrutements accélérés, changements de gouvernance ou arrivée de profils seniors sont interprétés comme des indicateurs avancés de transformation. L’IA permet aussi une personnalisation des approches commerciales en fonction des profils identifiés.

Vers une vigilance continue des investissements

Pour Haikel Drine, CEO d’Afrikanda, l’intelligence artificielle marque le passage d’une logique de due diligence ponctuelle à une “continuous diligence”.

Le suivi des entreprises devient permanent, automatisé et basé sur des flux de données en temps réel. Cette évolution permet d’identifier plus tôt les opportunités et de mieux anticiper les dynamiques de marché.

Mais cette transformation s’accompagne de défis majeurs: sécurité des données, formation des équipes et responsabilité éthique. Si l’IA automatise de nombreuses tâches, la décision finale et la contextualisation stratégique restent humaines.

Toutefois, l’adoption de l’IA dans le capital-investissement reste encore limitée, freinée par des contraintes budgétaires et une gouvernance encore peu structurée. La plupart des acteurs ne constatent pas encore de valeur immédiate, même si les usages se concentrent sur l’optimisation des processus et l’analyse de données. Au-delà des outils, les intervenants soulignent un changement profond : l’IA transforme le métier sans remplacer l’humain, qui reste responsable des décisions. L’enjeu n’est plus la technologie elle-même, mais sa bonne intégration dans les stratégies d’investissement.

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Lors de l’ouverture de la conférence annuelle (2026) de l’Association Tunisienne des Investisseurs en Capital (ATIC), le ministère des TIC, lu par Tarak Triki, DG Smart Capital, a tenu à saluer la constance de l’engagement de l’association. Il a été souligné que l’ATIC s’impose désormais, année après année, comme un acteur structurant et essentiel de l’écosystème financier tunisien.

Le ministère a également mis en avant la pertinence du thème choisi pour cette édition 2026, à savoir l’intelligence artificielle (IA) et l’investissement durable. Selon les propos rapportés, ce choix s’inscrit parfaitement dans un contexte de transformation accélérée où l’IA n’est plus perçue comme une simple promesse théorique, mais comme une réalité professionnelle concrète transformant en profondeur la compétitivité des entreprises et les processus de décision.

Dans cette perspective, il a affirmé que le débat ne portait plus sur la nécessité d’adopter l’IA, celle-ci étant considérée comme acquise, mais plutôt sur la vitesse de son intégration, les modalités de sa gouvernance et les stratégies à déployer. L’allocution a insisté sur la volonté de la Tunisie de ne pas rester spectatrice de cette révolution technologique, mais de s’affirmer comme un acteur engagé, appelé à accélérer ses efforts pour s’aligner sur les mutations mondiales.

Enfin, l’intervention a souligné l’importance de renforcer la coordination entre tous les acteurs concernés et d’intensifier les actions déjà entreprises. Pour conclure, le ministère a annoncé qu’il rencontrerait les membres du bureau de l’ATIC à l’issue des travaux afin de leur transmettre les recommandations et conclusions issues de cette journée de réflexion.

L’intelligence artificielle à l’épreuve de la confiance

Lors de la conférence, la chercheuse et experte en intelligence artificielle Nozha Boujemaa est intervenue autour d’un thème central pour l’avenir des technologies; l’émergence d’une “IA de confiance”.

Dans une allocution dense et structurée, elle a appelé à un changement de paradigme dans la manière d’évaluer et de gouverner les systèmes d’intelligence artificielle, en soulignant le passage d’une logique d’éthique déclarative à une exigence de responsabilité objectivable et mesurable. Selon elle, les approches traditionnelles de l’éthique de l’IA, souvent fondées sur des principes généraux et contextuels, atteignent aujourd’hui leurs limites. L’enjeu n’est plus seulement d’afficher de bonnes intentions, mais de démontrer concrètement la maîtrise des systèmes déployés. La responsabilité est ainsi redéfinie comme une “capacité de rendre compte”, impliquant une compréhension complète des mécanismes internes des modèles et une capacité à en justifier les comportements. Au cœur de son intervention, une distinction structurante.

A dire vrai, la performance ne doit pas être confondue avec la confiance. La performance renvoie à l’efficacité d’un modèle dans des conditions contrôlées: rapidité, précision, taux de réussite. La confiance, elle, désigne la robustesse du système, c’est-à-dire sa capacité à maintenir un niveau de qualité stable dans des environnements variés, changeants et parfois imprévisibles. Un modèle peut ainsi afficher d’excellentes performances en phase de test tout en devenant instable une fois confronté à des usages réels. C’est pourquoi, selon l’experte, la robustesse doit désormais être considérée comme un indicateur quantifiable de la fiabilité.

Quels sont les risques réels? 

L’intervention a également mis en lumière les risques business associés à une IA insuffisamment maîtrisée. Une défaillance non anticipée peut rapidement devenir un risque réputationnel majeur, avec un impact direct sur la confiance des clients et, in fine, sur la viabilité économique des organisations. Dans cette perspective, la régulation n’est plus présentée comme une contrainte administrative, mais comme un levier de sécurisation et de compétitivité.

Elle a notamment alerté sur les effets possibles sur la santé mentale, lorsque les systèmes numériques comblent des “vides informationnels” par des contenus inadaptés ou nocifs. Elle a également rappelé que l’IA joue un rôle croissant dans la formation de l’opinion publique, posant ainsi des questions directes de souveraineté démocratique. Dans ce cadre, l’humain doit conserver le “dernier mot” dans les décisions critiques.

D’ailleurs, les risques associés aux systèmes d’intelligence artificielle insuffisamment fiables font aujourd’hui l’objet de cadres d’évaluation spécifiques. Parmi les références les plus reconnues figure celui élaboré par le National Institute of Standards and Technology, agence relevant du département du Commerce des États-Unis. Ce référentiel propose une approche structurée de la gestion des risques liés à l’IA en identifiant trois niveaux d’impact potentiels : les atteintes pouvant affecter les personnes, les préjudices susceptibles de toucher les entreprises, ainsi que les conséquences pouvant perturber les écosystèmes économiques, sociaux ou environnementaux. Cette classification illustre l’élargissement des enjeux de l’intelligence artificielle, dont les effets dépassent désormais le cadre strictement technologique pour toucher l’ensemble de la société.

Tester et anticiper les vulnérabilités

Parmi les outils évoqués figure le “red teaming”, une pratique issue de la cybersécurité qui consiste à tester activement les failles, biais et comportements indésirables des modèles avant leur déploiement.

Cette approche vise à anticiper les dérives potentielles des systèmes d’IA générative, plutôt que de les corriger a posteriori, dans un contexte où les risques liés aux biais et aux usages détournés sont de plus en plus documentés.

Enfin, l’experte a présenté l’approche “Value by Design”, qui consiste à intégrer les valeurs éthiques, sociales et économiques dès la phase de conception des algorithmes, sous forme de contraintes structurantes.

En un seul mot d’ordre! Maîtriser le cycle de vie de l’IA. 

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