Dans les fonds d’investissement, l’écrasante majorité des décisions prises chaque année ne sont pas des investissements, mais des refus. Pourtant, alors même que tout se mesure chez les fonds, du multiple de sortie à l’accélération de croissance, les données sur les entreprises qui ne reçoivent pas de capital restent floues. Dans un écosystème où moins de 5 % des entreprises reçues dans le dealflow se traduisent par un investissement effectif, selon les données de l’industrie européenne du capital-risque, une large part du processus de sélection reste hors champ. L’essentiel de l’activité décisionnelle demeure invisible, tant pour le marché que pour les décideurs eux-mêmes.
Le paradoxe est d’autant plus frappant que les fonds disposent aujourd’hui de plus de données que jamais. Mais l’abondance ne signifie pas la lecture : de nombreuses organisations n’exploitent pas l’essentiel de ce qu’elles collectent. Selon les travaux consacrés au phénomène de « dark data », entre 60 % et 73 % des données internes produites par les organisations ne sont jamais analysées ou utilisées à des fins décisionnelles. Dans ce contexte, il est hautement symptomatique que les décisions qui mènent à un refus d’investissement ne soient pas traitées comme une catégorie de données stratégique.
Quand la donnée des fonds est incomplète par construction
Chaque refus contient pourtant des signaux riches : critères d'exclusion sectoriels, seuils de valorisation jugés excessifs, signaux faibles perçus sur l’équipe ou le marché, lecture du timing ou du cycle. Ces décisions sont prises, débattues, parfois votées en comité, puis disparaissent. Elles ne sont ni structurées ni capitalisées, et ne deviennent jamais comparables dans le temps.
Alors que de nombreux fonds investissent massivement dans l’analyse de données externes (benchmarks, comparables, signaux publics ou données de marché), leur propre production informationnelle reste largement inexploitable. Cette cécité interne nuit à la capacité des fonds à apprendre de manière cumulative. Les organisations capables d’exploiter leurs données internes de façon transversale affichent pourtant de meilleures performances décisionnelles et opérationnelles.
Tendre vers une nouvelle maturité analytique
Dans un contexte de marché plus contraint, où la sélectivité s’accroît et où chaque allocation compte davantage, ne pas analyser ses refus revient à se priver d’une partie de son intelligence stratégique. Regarder ce que l’on refuse, ce n’est pas remettre en cause les décisions passées, mais transformer une masse de décisions éphémères en données structurées, exploitables pour affiner les choix futurs.
Cette logique de maturité analytique vise à aider les fonds à structurer et exploiter l’ensemble de leurs informations, y compris celles qui ne se traduisent pas par des investissements, afin de renforcer la qualité de leurs décisions dans le temps.
La prochaine frontière de la data dans l’investissement ne réside peut‑être pas dans la collecte de nouvelles informations, mais dans la capacité à lire ce que les fonds produisent déjà… et qu’ils laissent aujourd’hui de côté.
