• Nombre d’utilisateurs actifs hebdomadaires multiplié par 2 

• Nombre de documents traités multiplié par 2

• Plus de 200 000 requêtes générées par l’IA

Société d’investissement privé de premier plan à l’échelle mondiale, Ardian gère 192 milliards de dollars d’actifs dans le private equity, les actifs réels et le crédit, avec 1 100 collaborateurs et 20 bureaux dans le monde. Les équipes d’Ardian traitent chaque jour de grands volumes de documents non structurés, des rapports de marché et de due diligence aux mémorandums d’investissement. Pour accélérer l’exécution des opérations et améliorer la prise de décision, Ardian s’est associé à Artefact et Mistral pour développer GAIA, une plateforme interne d’IA générative qui transforme la manière dont les équipes d’investissement analysent des documents complexes et en extraient des informations utiles.

Pour la première fois, une technologie de niveau entreprise fonctionnait correctement avec des données non structurées. La capacité à traiter les documents rapidement et avec précision est essentielle. L’IA générative aide les équipes à comprendre rapidement les documents et à avancer plus vite.

Arthur Garnier, Senior Data Scientist et IT Chief of Staff chez Ardian

La surcharge documentaire et les silos d’information sont des défis communs à tout le secteur du private equity.

Le private equity est devenu un secteur de plus en plus concurrentiel et intensif en données, où la rapidité et la précision sont des facteurs clés de réussite. Pour chaque opération potentielle, les équipes d’investissement d’Ardian doivent parcourir le plus efficacement possible des centaines de pages de documents de due diligence, de rapports financiers et de dossiers juridiques, puis extraire les bonnes informations pour étayer leur analyse et leur prise de décision. L’analyse humaine reste essentielle, mais permettre aux équipes d’extraire ces informations plus rapidement est désormais crucial pour garder une longueur d’avance sur le marché. 

« Les équipes reçoivent des documents longs et complexes, parfois des centaines de pages. Il est crucial de distinguer rapidement le signal du bruit », explique Arthur. L’entreprise faisait face à deux défis principaux : accéder à des documents internes dispersés dans plusieurs systèmes, soumis à des exigences strictes de NDA, et analyser rapidement un très grand volume d’informations. Il était également essentiel d’éviter la « surcharge informationnelle », qui pouvait empêcher les équipes de se concentrer sur les analyses stratégiques à forte valeur.

Avant de déployer des solutions d’IA générative, l’approche data science d’Ardian se concentrait surtout sur les données numériques et les modèles traditionnels de machine learning. Ces méthodes continuent d’apporter une forte valeur, mais le travail en private equity repose largement sur du texte non structuré, des PDF et des analyses qualitatives. Il fallait donc aussi traiter les contenus non structurés. La GenAI leur permet désormais de passer à l’étape suivante, en donnant aux utilisateurs la possibilité d’analyser directement les données non structurées dans leurs opérations quotidiennes.

Accompagner la transformation de l’intelligence documentaire d’Ardian.

Conscient du potentiel transformateur de l’IA générative, Ardian a développé GAIA, une plateforme d’IA interne créée en partenariat avec Artefact et alimentée par une sélection de modèles d’IA, dont ceux de Mistral. La plateforme a été mise en production complète en moins d’un an et s’est rapidement imposée comme un outil essentiel pour les professionnels de l’investissement dans toute l’entreprise.

« Nous avons compris que nous ne pouvions pas dépendre uniquement d’OpenAI. Nous avions besoin de flexibilité dans le choix des modèles. Nous avons donc ajouté des modèles Mistral, qui se sont révélés très efficaces, en particulier avec les documents en français et les tâches de synthèse », indique Arthur. L’approche agnostique de la plateforme permet aux utilisateurs de choisir entre différents modèles d’IA optimisés pour des tâches spécifiques. Mistral se distingue notamment dans la synthèse et le traitement de documents en français, un point crucial pour une entreprise centrée sur l’Europe.  

Au-delà des équipes d’investissement, GAIA permet à toutes les équipes de télécharger des documents internes et d’interagir avec eux au moyen de requêtes en langage naturel, pour obtenir rapidement une première analyse de contenus complexes. La plateforme intègre des fonctions de recherche web et permet de créer des dossiers permanents pour la collaboration en équipe, tout en maintenant les protocoles de sécurité stricts et la gouvernance des données indispensables au traitement d’informations financières confidentielles.

L’architecture technique donne la priorité à la sécurité et à la conformité, avec des téléchargements manuels de documents qui ajoutent une couche supplémentaire de supervision humaine

Pourquoi Mistral ?

Ardian a choisi les modèles Mistral pour :

• leur alignement avec la souveraineté européenne des données et les exigences de conformité du private equity ;

• leurs performances multilingues supérieures, en particulier avec les documents en français, essentiels aux opérations européennes ;

• leurs excellentes capacités de synthèse pour traiter de grands corpus de documents financiers ;

• la flexibilité des modèles, qui permet une optimisation spécialisée selon les tâches d’analyse financière.

Une accélération nette de l’analyse des opérations et une productivité renforcée pour les équipes.

L’adoption de GAIA a dépassé les attentes, avec plus de 500 utilisateurs actifs hebdomadaires. Depuis son lancement, la plateforme a traité plus de 18 000 documents et généré plus de 280 000 requêtes utilisateur, signe d’une forte dynamique interne et d’une valeur concrète pour les équipes.

« La principale différence aujourd’hui, c’est que les équipes disposent d’informations beaucoup plus claires et mieux organisées. Cela libère de la place pour des tâches à plus forte valeur ajoutée », observe Arthur. Au lieu de simplement réduire le temps consacré à l’analyse, GAIA permet aux équipes de mener une due diligence plus approfondie et, potentiellement, d’évaluer davantage d’opportunités.

Et après : aller au-delà de l’analyse documentaire.

En s’appuyant sur le succès de GAIA, Ardian enrichit la plateforme avec des capacités de raisonnement avancées pour l’évaluation d’opérations complexes. La prochaine phase inclut la génération automatisée de sous-requêtes à partir des capacités de raisonnement de Mistral, afin de permettre aux utilisateurs de poser des questions larges et d’obtenir une analyse complète couvrant plusieurs catégories de risques financiers.

« J’aimerais qu’un utilisateur puisse poser une question très large, très générale, par exemple quels sont les risques de cette opération, puis disposer d’un modèle de retrieval adapté, qui comprend ce qui nous intéresse en tant que société de private equity », explique Garnier. Il souligne ainsi les projets d’analyse d’investissement par IA de plus en plus sophistiqués, capables de comprendre les indicateurs financiers et les cadres de risque propres au private equity.