Dans le contexte économique actuel, les fonds d’investissement font face à un défi de taille : lever des capitaux pour répondre aux objectifs de closing de 2024-2025. La collecte de fonds pour les GPs (General Partners) est devenue plus complexe, alors que les LPs (Limited Partners) exigent davantage de performance, de transparence, d'impact, et de durabilité. Les outils data-driven et les solutions d’intelligence artificielle (IA) se révèlent aujourd’hui indispensables pour identifier de nouveaux LPs et optimiser ce processus de plus en plus stratégique.

Le rôle croissant de la data et de l’IA dans la recherche de capitaux

L’intégration de la data dans les processus d’investissement peut augmenter de 35 % les chances de succès dans la levée de fonds, selon le rapport Tech Trends 2023 de Deloitte. Cette approche permet aux fonds d’optimiser leurs stratégies de prospection en analysant plus efficacement les préférences et priorités des LPs, souvent en ligne avec des critères ESG ou des thématiques d’investissement spécifiques comme le climat, la tech, ou l’inclusion. En 2022, près de 60 % des LPs ont déclaré rechercher des informations ESG détaillées avant d’investir, un chiffre en hausse de 20 % par rapport à 2020 (source : PRI).

Pourtant, seules 15 % des sociétés de gestion se considèrent aujourd'hui comme très matures dans leur approche data (source : étude Invyo x Maddyness). Cela montre que, bien que le potentiel soit reconnu, de nombreux fonds ont encore une marge de progression pour pleinement exploiter les outils data-driven. Ces derniers permettent notamment aux fonds de cibler précisément les LPs potentiels en fonction de leurs critères d’investissement, optimisant ainsi les efforts de levée de fonds. En adoptant une approche proactive, les fonds renforcent leurs chances de convaincre les LPs de s'engager, en les assurant d’une transparence renforcée dans leurs opérations.

Des solutions technologiques pour un ciblage plus précis des LPs

Les fonds utilisant ces solutions d’IA et de machine learning peuvent ainsi détecter des typologies variées de LPs, telles que les HNWI, family offices, fonds de fonds ou encore des investisseurs institutionnels.

Les modèles d’analyse prédictive offerts par l’IA facilitent le suivi des tendances d’investissement et la prédiction des préférences des LPs, ce qui peut se traduire par une augmentation de 30 % du taux de closing​. En effet, le Global AI Jobs Barometer 2024 de PwC indique que les secteurs ayant une exposition accrue à l’IA connaissent une productivité presque cinq fois supérieure, un facteur clé dans la compétitivité des fonds. Grâce à ces outils, les fonds peuvent capter en amont des signaux d’intérêt, comme l’émergence de nouvelles priorités ESG, et ajuster leurs offres en conséquence.

Les fonds peuvent également détecter les préoccupations des LPs en temps réel et fournir un maximum de contexte pour maximiser leurs chances de capter leur intérêt. Par exemple, l’IA peut analyser des éléments tels que les relations communes, les activités récentes des LPs, leurs focus d’investissement, ou encore des événements marquants comme des nominations au sein de leurs équipes. Cette capacité d’adaptation permet aux fonds d’ajuster leurs messages avec précision, renforçant ainsi leur attractivité auprès des investisseurs.

Un atout stratégique pour les fonds cherchant de nouveaux LPs

Diversifier sa base de LPs est devenu essentiel face aux défis économiques. Les solutions data-driven fournissent des informations stratégiques pour construire des relations de qualité alignées avec la vision des fonds. Par exemple, en 2023, 40 % des fonds ayant intégré des solutions IA dans leurs stratégies de levée de fonds ont observé une hausse de la fidélisation des LPs, contre seulement 25 % pour ceux qui s’appuient sur des méthodes traditionnelles (source : Invest Europe).

En facilitant le dialogue entre les fonds et les LPs, la data transforme les interactions, permettant aux fonds de sécuriser des financements stables, même dans un contexte volatile. Par exemple, le fonds VC Supernova Invest utilise l'IA et la data pour identifier des deals potentiels dans de nouvelles verticales, tout en partageant ces insights avec ses LPs pour démontrer l’expertise et la pertinence de son positionnement stratégique. Cette évolution de l’approche relationnelle vers une stratégie data-driven permet ainsi aux fonds d’entretenir une relation de confiance durable, renforçant leur capacité de closing.