Pourquoi tous les VC ne sont-ils pas prêts à adopter des outils d’investissement basés sur l’IA ?

La force de l’IA réside dans ses prouesses prédictives. Nourri de suffisamment de données, selon la pensée conventionnelle, un algorithme d’apprentissage automatique peut prédire à peu près n’importe quoi – par exemple, quel mot apparaîtra ensuite dans une phrase. Compte tenu de ce potentiel, il n’est pas surprenant que les entreprises d’investissement entreprenantes aient cherché à tirer parti de l’IA pour éclairer leur prise de décision.

Il existe certainement de nombreuses données que l’on pourrait utiliser pour former un outil de diligence raisonnable ou de recommandation d’investissement alimenté par l’IA, y compris des sources telles que LinkedIn, PitchBook, Crunchbase, Owler et d’autres marchés de données tiers. Grâce à elle, les plateformes de recherche financière basées sur l’IA prétendent pouvoir prédire la capacité d’une startup à attirer des investissements, et il pourrait y avoir une part de vérité là-dedans. Une étude des performances des fonds spéculatifs ont révélé que les fonds axés sur l’IA généraient des rendements mensuels moyens plus élevés sur une période de 15 ans que leurs homologues guidés par l’homme.

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