Elad Gil mise sur les roll-ups dopés à l’IA pour transformer les services

L’intelligence artificielle ne crée pas seulement de nouveaux logiciels : elle pourrait aussi modifier la manière de posséder, gérer et consolider des entreprises existantes. C’est le pari défendu par Elad Gil, investisseur connu pour avoir soutenu tôt des sociétés devenues emblématiques comme Airbnb et Coinbase, ainsi que des jeunes pousses de l’IA telles que Perplexity, Character.AI et Harvey.

Au 1er juin 2025, son attention se porte sur une formule encore émergente, les roll-ups alimentés par l’IA. L’idée consiste à racheter des sociétés matures, souvent actives dans les services professionnels, à automatiser une partie substantielle de leurs opérations grâce à l’IA générative, puis à reproduire ce modèle par de nouvelles acquisitions. Derrière cette mécanique financière se trouve une ambition opérationnelle : faire de l’IA un levier durable de productivité, plutôt qu’une simple couche logicielle ajoutée à une organisation inchangée.

Des paris précoces à la transformation d’entreprises établies

Elad Gil s’est fait une réputation dans la technologie par sa capacité à identifier des entreprises à fort potentiel avant leur adoption massive. Il avait notamment soutenu des acteurs de l’IA avant que le grand public et les marchés ne mesurent pleinement l’ampleur prise par des outils conversationnels comme ChatGPT.

Son nouveau raisonnement part d’un constat simple. De nombreuses entreprises installées disposent d’une clientèle, de revenus réguliers, d’équipes expérimentées et de processus éprouvés. Elles sont toutefois souvent structurées autour d’activités humaines répétitives, en particulier lorsque le travail consiste à lire, rédiger, classer, résumer ou manipuler de grands volumes de texte.

Or les modèles génératifs sont précisément conçus pour travailler sur le langage. Ils peuvent aider à préparer une première version de document, extraire des informations, rechercher des éléments dans un corpus, orienter une demande ou assister un professionnel dans certaines étapes standardisées. Cela ne signifie pas que l’outil remplace systématiquement l’expert humain. Dans les métiers où une erreur peut avoir des conséquences juridiques, financières ou médicales, la vérification et la responsabilité demeurent essentielles. Mais l’IA peut réduire le temps consacré aux opérations les plus répétitives.

Pour Elad Gil, l’enjeu ne se limite donc pas à vendre des licences de logiciel à ces entreprises. Il s’agit de posséder l’entreprise elle-même, d’en transformer les processus, puis de tirer directement parti des gains de productivité réalisés.

Qu’est-ce qu’un roll-up alimenté par l’IA ?

Le terme peut prêter à confusion, notamment parce que « rollup » est aussi employé dans l’univers des cryptomonnaies. Dans le cas évoqué par Elad Gil, il ne s’agit pas de blockchain. Il est question de rachats successifs d’entreprises dans un même secteur, avec une transformation opérationnelle portée par l’intelligence artificielle.

Le cycle envisagé peut être résumé ainsi : acheter une première société de services, intégrer des outils d’IA là où ils apportent un gain réel, améliorer l’efficacité et la rentabilité, puis utiliser les liquidités dégagées pour acquérir d’autres sociétés similaires. Le processus doit être répété sans dégrader la qualité du service ni perdre la confiance des clients.

Elad Gil explore cette approche depuis trois ans. Son intérêt pour les cabinets d’avocats et les autres sociétés de services professionnels s’explique par la place qu’y occupe le langage. Ces organisations produisent et analysent contrats, dossiers, courriers, notes, comptes rendus et autres documents : autant de matériaux sur lesquels l’IA générative peut être utile, avec des contrôles adaptés.

Pourquoi les marges sont au cœur de la stratégie

La thèse économique est plus importante que la technologie seule. Une entreprise de services est souvent fortement dépendante du temps de travail humain. Quand une part significative des revenus est absorbée par les coûts nécessaires à la réalisation des missions, sa marge peut rester limitée, même si la demande est solide.

Elad Gil avance un scénario particulièrement parlant : faire passer une marge de 10 % à 40 %. Il ne présente pas ce saut comme une conséquence automatique de l’IA pour toute entreprise. C’est plutôt l’illustration du levier recherché. Si une société parvenait à fournir un service de qualité comparable avec moins d’efforts répétitifs, l’écart de rentabilité pourrait transformer sa capacité financière.

Une marge plus élevée signifie davantage de trésorerie disponible. Dans un roll-up, cette trésorerie peut financer l’achat d’autres entreprises, potentiellement à des conditions plus compétitives. Le modèle devient alors cumulatif : les gains issus de la première transformation facilitent la suivante.

Cette logique explique la différence avec une simple expérimentation interne. Installer un assistant conversationnel dans une équipe peut améliorer quelques tâches. Repenser une entreprise acquise pour que ses flux de travail, ses outils et son organisation tirent parti de l’IA représente une opération beaucoup plus vaste, et nettement plus risquée.

Une transformation plus profonde qu’un simple ajout de logiciel

Les précédentes vagues de consolidation technologique ont parfois reposé sur une informatisation superficielle : adoption d’un logiciel de gestion, numérisation de documents ou centralisation des fonctions administratives. La promesse des roll-ups alimentés par l’IA est plus ambitieuse. Elle suppose que les modèles de langage puissent modifier la structure même des coûts de production d’un service.

Dans un cabinet juridique, par exemple, les outils peuvent assister certaines recherches, préparer des synthèses ou organiser des documents. Dans la santé, ils peuvent potentiellement contribuer à réduire la charge administrative ou à structurer des informations, sous réserve des contraintes de confidentialité, de fiabilité et de réglementation propres au secteur. Dans tous les cas, l’automatisation utile ne se mesure pas seulement au nombre de tâches exécutées plus vite : elle se mesure aussi à la qualité maintenue, aux erreurs évitées et à l’acceptation par les professionnels.

C’est pourquoi les secteurs cités, le droit, la santé et les activités de relation client, sont à la fois attractifs et délicats. Ils concentrent beaucoup de travail répétitif et de connaissances structurées, mais aussi des obligations élevées envers les clients, les patients ou les autorités de contrôle.

Enam Co., l’un des premiers paris d’Elad Gil

Elad Gil a déjà investi dans deux entreprises qui adoptent cette méthodologie. L’une d’elles est Enam Co., une société centrée sur la productivité au travail et valorisée à plus de 300 millions de dollars. Son développement a attiré l’attention d’acteurs majeurs de l’écosystème technologique, parmi lesquels Andreessen Horowitz et OpenAI.

Cette première expérience illustre l’intérêt grandissant des investisseurs pour les entreprises qui ne se contentent pas de développer un modèle d’IA ou une interface de chat. Les opportunités se situent aussi dans la mise en œuvre concrète : intégrer la technologie à une activité existante, créer des processus reproductibles et faire évoluer une organisation sans casser ce qui fait sa valeur initiale.

L’investisseur reste néanmoins sélectif. Il indique avoir rencontré des dizaines d’équipes intéressées par cette stratégie, tout en choisissant de ne pas investir dans nombre d’entre elles, y compris lorsque leurs compétences semblaient solides. Cette prudence reflète la difficulté réelle du modèle : il faut maîtriser plusieurs disciplines qui sont rarement réunies au même endroit.

Le défi décisif : associer ingénieurs et spécialistes des acquisitions

Un roll-up dopé à l’IA requiert au moins trois formes d’expertise. Il faut d’abord des compétences technologiques pour évaluer les outils, les intégrer aux opérations et comprendre leurs limites. Il faut ensuite une connaissance profonde du secteur acquis, car les processus à modifier ne se résument jamais à une suite de tâches abstraites. Enfin, une maîtrise du capital-investissement est nécessaire pour négocier les rachats, structurer leur financement et piloter l’intégration de plusieurs entreprises.

La rencontre de ces profils est difficile. Une équipe très forte en IA peut sous-estimer la complexité humaine, commerciale et réglementaire d’un cabinet ou d’une société de services. À l’inverse, une équipe aguerrie aux acquisitions peut voir l’IA comme un argument marketing, sans disposer des capacités techniques nécessaires pour changer véritablement les opérations.

Le risque est alors double. Une automatisation mal conçue peut dégrader le service ou créer des erreurs coûteuses. Et une succession de rachats mal intégrés peut multiplier les systèmes, les cultures d’entreprise et les contraintes plutôt que générer les synergies espérées. Pour Elad Gil, la qualité de l’équipe est donc aussi importante que la technologie elle-même.

Des marchés qui commencent à se structurer

L’investisseur ne considère pas que le marché de l’IA est déjà saturé. Il observe plutôt une concentration progressive de l’attention autour de quelques entreprises en tête dans chaque catégorie. Après une phase d’incertitude, certaines offres et certains secteurs commencent à faire émerger des acteurs plus clairement identifiables.

Cette clarification est importante pour une stratégie de roll-up. Acquérir une entreprise et y déployer de nouveaux outils exige de pouvoir compter sur des technologies suffisamment fiables, disponibles et adaptées à un usage durable. Il est plus difficile de bâtir une organisation entière sur des solutions instables ou qui changent profondément tous les quelques mois.

Elad Gil et son équipe d’ingénieurs testent régulièrement différents outils d’IA. Cette pratique directe nourrit sa conviction que plusieurs entreprises peuvent devenir des gagnantes dans les services professionnels. Elle ne supprime pas l’incertitude, mais elle permet de distinguer les démonstrations convaincantes des améliorations réellement exploitables au quotidien.

Ce qu’il faut surveiller

Le développement de ces roll-ups dépendra d’abord de preuves concrètes. Les investisseurs et les dirigeants chercheront à savoir si l’IA améliore durablement les marges, sans dégrader la qualité, la confidentialité ou la relation client. Le passage d’une expérimentation réussie dans une équipe à une transformation à l’échelle de plusieurs sociétés sera le véritable test.

Il faudra également observer les secteurs dans lesquels les premiers consolidateurs s’installeront. Le droit et la santé sont souvent cités en raison de l’importance du travail intellectuel et documentaire, mais ils imposent aussi des exigences particulières. Les activités de services moins réglementées pourraient offrir des terrains d’essai plus rapides, tandis que les métiers les plus sensibles demanderont davantage de supervision humaine.

Enfin, la concurrence pour acquérir de bonnes entreprises pourrait devenir un facteur déterminant. Si la promesse de marges accrues se confirme, les sociétés de services attractives pourraient voir leur valeur augmenter. Le pari d’Elad Gil repose précisément sur l’idée d’agir assez tôt, avant que cette méthode de consolidation ne devienne une évidence pour l’ensemble du marché.