Ce que vaut une IA qu'on peut prouver

La règle n'est pas un coût. C'est ce qui donne un prix à vos IA.

Depuis que l'AI Act existe, j'entends la même phrase dans les comités de direction, à Paris comme à Dubaï : « L'Amérique innove, la Chine copie, l'Europe régule. » Elle fait sourire, elle est souvent juste sur un point, et je ne la balaie pas. Une règle a un coût. Le report voté cet été par l'Union, qui décale de seize mois les obligations sur les systèmes à haut risque, montre d'ailleurs que le législateur lui-même a entendu l'argument.

Mais je crois que ce débat se trompe de document. Lue dans le compte de résultat, la régulation semble être une charge, et c'est là que tout le monde la range. J'ai passé vingt-cinq ans à acquérir et à céder des entreprises, et j'ai appris qu'un acheteur ne paie pas des charges évitées : il paie ce que l'entreprise rapportera demain, et il décote tout ce qu'il ne peut pas vérifier. Vu de là, la question n'est plus « combien coûte la conformité ? ». Elle devient : « combien vaut une IA dont on peut prouver ce qu'elle fait, et combien coûte celle dont on ne peut rien prouver ? »

Vos IA sont déjà des actifs

Selon Ocean Tomo, les actifs immatériels représentaient fin 2025 environ 92 % de la valeur boursière des entreprises du S&P 500. Les marques, les brevets, les logiciels, les données, les savoir-faire : l'essentiel de ce qu'un acheteur paie aujourd'hui ne se touche pas.

Les IA rejoignent cette valeur invisible au bilan. Un agent qui traite les demandes clients, un modèle qui fixe des prix, un assistant qui rédige des réponses commerciales : ce sont des actifs qui produisent un revenu ou une économie. Et comme tout actif, leur valeur se calcule de la même façon depuis toujours. Ce qu'il rapporte. Moins ce qu'il peut coûter. Le tout corrigé de l'incertitude sur ces deux chiffres.

C'est sur ce dernier terme que tout se joue.

Une IA qu'on ne pilote pas est un passif caché

Deux histoires vraies, documentées, que je raconte à chaque dirigeant qui me dit que ses IA « tournent bien ».

En novembre 2022, un client d'Air Canada demande au chatbot du site comment obtenir le tarif réduit prévu en cas de deuil. Le chatbot lui invente une procédure : acheter maintenant, se faire rembourser plus tard. La vraie politique de la compagnie disait l'inverse. Devant le tribunal de Colombie-Britannique, Air Canada a soutenu que le chatbot était, en somme, responsable de ses propres actes. Le tribunal a qualifié l'argument de « remarquable » et rappelé l'évidence : l'entreprise répond de toute l'information publiée sur son site, qu'elle vienne d'une page fixe ou d'un agent conversationnel. Le 14 février 2024, la compagnie est condamnée à payer 812 dollars canadiens. Le montant est dérisoire. Le principe ne l'est pas : chaque phrase que prononce votre IA vous engage.

Changeons d'échelle. En 2021, Zillow, le géant américain des annonces immobilières, achète des maisons à grande échelle sur la foi d'un algorithme qui estime leur prix de revente. Le marché tourne plus vite que le modèle. Le 2 novembre 2021, l'entreprise annonce une dépréciation d'environ 304 millions de dollars sur son stock, prévoit encore 240 à 265 millions de pertes au trimestre suivant, ferme l'activité et se sépare d'environ un quart de ses salariés. Son PDG résume : l'imprévisibilité de l'estimation des prix « dépasse de loin ce que nous avions anticipé ». Le modèle n'était pas mauvais le premier jour. Il a dérivé, et personne n'avait l'instrument pour le voir à temps ni la main pour l'arrêter.

Dans les deux cas, le passif existait avant de coûter. Il ne figurait dans aucun bilan. Il attendait.

L'AI Act lui donne désormais un ordre de grandeur. Les amendes peuvent atteindre 35 millions d'euros ou 7 % du chiffre d'affaires mondial pour les pratiques interdites, 15 millions ou 3 % pour les autres obligations. Un acheteur, un prêteur ou un assureur qui lit ces chiffres ne se demande pas si votre IA est brillante. Il se demande si vous pouvez prouver qu'elle est tenue.

Ce que la règle a fait à l'immobilier

Pour comprendre ce qui se passe, il suffit de regarder ce qui est arrivé aux logements en France.

Pendant des décennies, une passoire thermique se vendait à peu près comme n'importe quelle maison de même surface dans la même rue. Le défaut existait, le chauffage coûtait une fortune, mais il était invisible au moment de signer. Puis le diagnostic de performance énergétique est devenu opposable, en juillet 2021, et la loi a fixé un calendrier connu de tous : les logements classés G ne peuvent plus faire l'objet d'un nouveau bail depuis le 1er janvier 2025, les F suivront en 2028, les E en 2034.

Le marché a fait le reste. Selon les notaires, une maison de 90 à 110 m² classée A ou B se vendait en 2021 une fois et demie plus cher qu'une maison de même surface classée F ou G. En 2024, l'écart atteignait 1,9.

La règle n'a pas créé le défaut. Elle l'a rendu visible, comparable, donc chiffrable. Et elle a récompensé ceux qui avaient diagnostiqué et rénové avant les autres : leur bien n'a pas pris de la valeur parce qu'il était meilleur, mais parce qu'ils pouvaient le prouver.

La finance connaît ce mécanisme depuis longtemps. Une étude menée sur des entreprises américaines non cotées, que rien n'oblige à faire auditer leurs comptes, montre que celles qui le font quand même empruntent moins cher : les banques accordent plus de poids à un chiffre vérifié pour fixer leur taux. L'audit ne crée pas la rentabilité. Il la rend croyable, et le crédit se paie en croyance.

Vos IA entrent exactement dans ce mouvement. Demain, une IA documentée, surveillée, dont les incidents sont tracés et corrigés, vaudra plus qu'une IA identique dont personne ne sait rien. Pas parce qu'elle fonctionne mieux. Parce qu'on peut le montrer.

La stabilité est un avantage concurrentiel

Il y a un second argument, que les dirigeants financiers comprennent immédiatement : ce qui détruit la valeur d'un actif, ce n'est pas la règle, c'est l'incertitude sur la règle.

Regardons les faits sans parti pris. L'Europe a un texte, un calendrier publié au Journal officiel, et quand elle a décidé de le décaler, elle l'a fait par un règlement qui fixe de nouvelles dates précises : 2 décembre 2027 pour les systèmes à haut risque de l'annexe III, 2 août 2028 pour ceux intégrés à des produits réglementés. On peut contester le contenu. On peut planifier.

Aux États-Unis, le Colorado a voté en 2024 la première loi d'ensemble sur l'IA, prévue pour février 2026. Elle a été repoussée à juin 2026, puis abrogée en mai 2026 et remplacée par un texte différent, applicable en janvier 2027. Entre-temps, un décret présidentiel du 11 décembre 2025 a créé une cellule chargée de contester en justice les lois des États sur l'IA. Je ne dis pas lequel de ces deux modèles est le meilleur pour l'innovation. Je dis lequel est le plus facile à mettre dans un tableur de valorisation.

Un acquéreur, un fonds, un assureur préfère toujours une règle connue à une règle inconnue, même plus exigeante. Et l'AI Act s'applique à toute entreprise dont l'IA produit des effets dans l'Union, où qu'elle soit installée. Un groupe qui sait déjà prouver ce que font ses IA selon la règle la plus lisible du marché dispose d'un actif que ses concurrents devront reconstituer dans l'urgence.

C'est une rente de première arrivée. Comme pour les maisons rénovées avant 2025.

Ce que font les dirigeants qui l'ont compris

Ceux qui prennent de l'avance ne parlent pas de conformité. Ils parlent de patrimoine. Concrètement, ils font quatre choses.

Ils tiennent le registre de leurs IA comme un registre des immobilisations : chaque système inventorié, avec son propriétaire nommé, son usage, sa classe de risque et ce qu'il rapporte. Une IA absente du registre est un actif qu'on ne peut ni valoriser ni défendre.

Ils produisent les preuves au fil de l'eau, comme une comptabilité, et non la veille d'un contrôle. Une preuve datée du jour de l'événement vaut quelque chose. Une preuve reconstituée trois mois plus tard ne convainc personne.

Ils en rendent compte au conseil, avec quelques indicateurs stables d'un trimestre à l'autre : la fiabilité des réponses, les coûts réels, l'état des preuves, l'utilisation effective, la fraîcheur des connaissances qui alimentent les systèmes. Ce qui se présente au conseil finit par se piloter.

Et ils préparent le jour où quelqu'un leur demandera de montrer. Ce jour arrive toujours : une levée de fonds, une cession, un appel d'offres, un audit, un incident. Ce jour-là, on ne vous demandera pas si vos IA sont performantes. On vous demandera de le prouver.

Le danger, le conseil

Le danger	Le conseil
Vos IA ne figurent dans aucun inventaire : elles produisent de la valeur que personne ne peut chiffrer et des risques que personne ne voit.	Tenez un registre de vos IA comme un registre d'immobilisations, avec un propriétaire nommé par système.
Les preuves sont reconstituées au moment d'un contrôle ou d'une due diligence.	Produisez des preuves datées au fil de l'eau, dès la mise en service.
Le conseil d'administration découvre les IA de l'entreprise à l'occasion d'un incident.	Présentez chaque trimestre quelques indicateurs stables : fiabilité, coûts, preuves, utilisation, référentiels.

La règle fixe la monnaie de la preuve

On peut continuer à débattre de savoir si l'Europe régule trop. C'est un débat légitime, et il durera. Mais pendant qu'il dure, quelque chose de plus concret s'installe : la règle définit ce qui compte comme une preuve. Elle fixe la monnaie dans laquelle la confiance se paiera, auprès des clients, des régulateurs, des acheteurs et des prêteurs.

Les entreprises qui gagneront ne sont pas celles qui auront le moins de règles. Ce sont celles qui sauront payer les premières dans cette monnaie.

Alors, à chaque dirigeant qui lit ces lignes, une seule question, celle qu'un acheteur vous posera tôt ou tard : si vous deviez céder votre entreprise demain, pourriez-vous prouver ce que font vos IA ?

Pascal Mennesson, fondateur de Maltem Consulting Group, fondateur de 56North. Si vous êtes dirigeant et souhaitez en parler, demandez un premier échange.