L’IA soutient le capital-risque en Europe

• Levées contrastées. Au premier semestre, les startups européennes ont levé environ 25 milliards d’euros (29,2 Md$), en recul de -5,3 % par rapport à l’année précédente. En France, les montants chutent de 20 % à 3,5 Md$, portés surtout par quelques méga-tours d’IA comme Nabla et 73Strings. Les valorisations souffrent, avec un multiple médian EV/ARR à 5,6x contre 6,1x en 2024.

« En Europe comme aux États-Unis, l’IA représente déjà 30 % à 40 % des investissements. Avec un nouveau venu : la défense. Empiriquement, on constate déjà un basculement dans l’amorçage et le pré-amorçage » • Morgan Hunault-Berret, Villechenon et Associés

• L’IA, aimant à capitaux. 34,5 % des deals européens concernent l’IA et le machine learning (11,85 Md$ levés). En France, 80 startups IA ont récolté presque 600 millions d’euros au premier semestre, concentrés à 41 % sur les cinq premiers tours. La tendance sera encore plus prononcée au deuxième semestre, marqué par l’investissement de 1,7 milliard d’euros dans Mistral.

Levées de capitaux en IA

Nombre de deals

Total levé (€M)

Montant moyen (€M)

Montant médian (€M)

🇬🇧 UK

215

4 538 M€

9,3 M€

1,45 M€

🇩🇪 Allemagne

108

2 834 M€

34,5 M€

3,48 M€

🇫🇷 France

80

2 204 M€

35,6 M€

2,49 M€

IA – Le podium européen (S1 2025) • Source : Offia/Qant

• Capital manquant. Le « venture gap » européen reste béant : les investissements de plus de 100 M$ sont six fois moins fréquents qu’aux États-Unis. En 2024, l’Europe et le Royaume-Uni n’ont représenté que 13 % des investissements mondiaux, contre 72 % outre-Atlantique. À l’exception de Mistral, les start-up européennes se concentrent donc dans les applications d’IA, où les besoins de capitaux sont moins importants.

« Les gains de productivité dépendront de la manière dont on aura structuré les agents et les bases de données, tout autant que de l’acculturation des salariés et du choix des cas d’usage » • Olivier Martret, Serena Capital

• EN FILIGRANE : beaucoup d’outils, peu de ROI. 95 % des firmes n’ont cependant pas de retour mesurable sur leurs investissements IA. Seuls 5 % des projets passent en production. L’usage est massif (ChatGPT, Copilot), mais fragmenté par l’usage « pirate » (shadow AI et gouvernance inexistante). En conséquence, l’IA transforme surtout les médias, le code et le design, pas encore la finance ou l’industrie. Or, les vrais gains se concentreront en premier lieu sur le back-office (finance, achats, support).
• À SURVEILLER : bye-bye le copilote, l’agent prend le volant. Nouvelle étape : les outils individuels (ChatGPT, Copilot) laissent la place à des agents capables d’observer (APIs, bases internes, flux temps réel), raisonner (définir la meilleure action) et agir (déclencher des paiements, alerter, générer rapports). Ces agents fonctionnent en boucles itératives. Ainsi, par exemple, en conformité : ils peuvent surveiller les transactions, croiser sanctions et données internes, générer des rapports AML, et bloquer automatiquement les anomalies. La « pile CFO » de 2025 intègre en outre, désormais, des briques IA natives pour la trésorerie, la prévision de cash-flow, la gestion fournisseurs et la consolidation comptable. L’agentic AI transforme ainsi progressivement la DAF en plateforme logicielle intégrée, où la supervision humaine remplace l’exécution. La frontière entre contrôle interne et automatisation devient poreuse, ce qui pose de nouvelles questions de gouvernance et d’audit.