Une recherche qui se met à jour seule. Un jugement qui ne se délègue pas.
L’automatisation de la recherche d’investissement maintient un mémo vivant à jour pendant l’avancement d’un dossier, tout en laissant les conclusions humaines clairement humaines.
La situation
Le fonds de capital-risque reçoit des candidatures de startups à la recherche d’un investissement. Recueillir la candidature n’a jamais été le problème. Tout ce qui suivait l’était.
Les analystes rassemblaient manuellement les informations des pitch decks, des sites web, des profils des fondateurs, des réunions, des études de marché et des échanges internes, puis les structuraient dans le format de mémo existant du fonds. À mesure qu’un dossier avançait, cette vision changeait : nouvelles réunions, nouvelles recherches et nouvelles observations de l’équipe d’investissement. Sans système connecté, quelqu’un devait tout rassembler à nouveau, mettre à jour le CRM, actualiser le mémo et vérifier que sa version actuelle correspondait aux connaissances de l’équipe.
La contrainte
Le système devait automatiser la recherche et la documentation sans automatiser le jugement d’investissement. Laisser un modèle assembler tout le mémo puis demander à l’équipe de le modifier mélangerait le texte généré et le texte humain. Une fois ce mélange fait, plus personne ne peut les distinguer. Un mémo auquel personne ne fait confiance vaut moins que l’absence de mémo.
Les sections écrites par des humains sont donc stockées séparément des sections générées. Les agents IA mettent à jour la recherche qui les entoure, mais ne remplacent jamais la conclusion d’un analyste ni un commentaire du comité d’investissement. Le lecteur peut toujours distinguer ce qui a été recherché, synthétisé ou réellement jugé par une personne.
Chaque changement important est traçable : date de modification du mémo, nouvelle information à l’origine du changement et contenu précédent.
La deuxième contrainte était le coût. Relancer une recherche approfondie assistée par IA depuis zéro pour chaque entreprise et à chaque étape coûte cher et répète souvent un travail inutile. Le workflow devait donc déterminer soigneusement quels événements déclenchent une nouvelle recherche et quels faits doivent être conservés et réutilisés.
Ce que nous avons construit
Nous avons construit un système de recherche et de mémo autour du deal flow existant du fonds. Une startup dépose son site, son pitch deck et ses informations de base. Lorsque le dossier atteint la bonne étape, le système transforme ces éléments en profil d’entreprise : le deck est lu et structuré, le site est étudié, les profils des fondateurs et de l’équipe sont ajoutés lorsqu’ils sont disponibles, et la recherche de marché couvre la dynamique du secteur, les concurrents, les estimations et les considérations réglementaires. Le contrôle des sanctions s’exécute automatiquement à une étape ultérieure.
Tout arrive dans le propre format de mémo du fonds, pas dans un nouveau format.
Le mémo reste ensuite vivant. Les transcriptions des réunions entre le fonds et la startup sont traitées et ajoutées comme contexte. Une nouvelle recherche actualise uniquement les sections concernées. Les analystes et les membres du comité écrivent leurs points de vue dans des sections que le système ne touchera pas ; chaque mise à jour suivante les contourne.
Schéma du processus
Où en est le système
Le système est en production sur l’ensemble du deal flow du fonds.
Les analystes consacrent leur temps à examiner, challenger et consigner leur jugement, plutôt qu’à recueillir plusieurs fois les mêmes informations à chaque étape. Le dossier s’enrichit : l’équipe voit non seulement la vision actuelle d’une entreprise, mais aussi comment elle s’est formée, ce qui l’a modifiée et ce que le comité a conclu.
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