Cette demo AI impressionnante dans le pitch deck ? C'est peut-etre une fine couche autour de GPT-4 avec un prompt personnalise. J'ai evalue plus de 30 entreprises AI pour des investisseurs. 40 % presentaient un risque de wrapper — de fines couches sur des modeles de fondation deguisees en innovation proprietaire. Vous avez besoin de quelqu'un qui a construit de l'AI de production chez Cisco (100M+ utilisateurs) et AuraLinkOS (319 microservices, ~20 agents AI) pour vous dire ce qui tourne reellement derriere la demo. Mohammed Cherifi, conseiller en due diligence technique AI pour fonds VC et PE, evalue les architectures AI au niveau moleculaire — retro-ingenierie des pipelines, stress-test des affirmations de scalabilite, et classification des risques EU AI Act avant que vous ne signiez le cheque.
La cible affirme avoir une AI proprietaire. Sa facture d'infrastructure raconte une autre histoire : 3 000 USD/mois en appels API OpenAI et un frontend React. Vous ne pouvez pas distinguer un veritable avantage concurrentiel d'une chaine de prompts sans quelqu'un qui a construit ce qu'ils pretendent avoir.
Vos conseillers techniques sont des CTO generalistes. Aucun n'a livre de systemes multi-agents, construit de reseaux de neurones informes par la physique, ni deploye 319 microservices. Ils cochent des cases. Ils ne retro-concoivent pas de pipelines AI.
Apres l'acquisition, vous decouvrez que la 'plateforme AI' tient avec du scotch, des processus manuels, et un seul ingenieur qui a tout ecrit. Un risque de personne cle que vous n'avez pas integre au prix parce que la DD n'a pas creuse assez profond.
L'EU AI Act entre en vigueur en aout 2026. Une classification AI haut risque ajoute 500 000 a 2 millions d'euros de couts de conformite que personne n'a budgetes. Votre equipe DD ne comprend pas la reglementation AI parce qu'elle n'a jamais construit de systemes conformes.
Vous obtenez une investigation technique approfondie par quelqu'un qui a construit les systemes exacts que les cibles pretendent avoir. Pas un generaliste avec un template. Pas un analyste junior avec un scorecard. Quelqu'un qui peut lire la facture d'infrastructure et savoir immediatement si l'AI est reelle.
Retro-ingenierie de la stack AI : architecture du modele, pipeline d'entrainement, infrastructure de donnees, topologie de deploiement, et limites de scalabilite. Est-ce un modele fine-tune, un systeme RAG, une chaine de prompts, ou une veritable architecture nouvelle ? La reponse determine tout.
Evaluer la defensibilite sur cinq dimensions : avantages en donnees proprietaires, differenciation du modele, profondeur d'integration, couts de changement, et positionnement concurrentiel face aux feuilles de route des modeles de fondation. Score de durabilite du moat a 6, 12 et 24 mois.
Scoring feu tricolore sur 8 dimensions : dette technique, capacite de l'equipe, scalabilite, posture de securite, exposition EU AI Act, qualite des donnees, dependance fournisseur, et propriete de la PI. Chaque dimension benchmarkee par rapport a plus de 30 evaluations precedentes.
Recommandation claire GO/NO-GO/CONDITIONNEL avec une contribution a la valorisation ajustee au risque, des couts de remediation estimes, et un plan d'action post-closing de 90 jours. Une decision, pas un document.
Une methodologie structuree de due diligence technique AI developpee a partir de l'evaluation de plus de 30 entreprises AI de la Serie A au growth equity. Va au-dela de la revue de code pour evaluer toute la chaine de valeur AI.
Les fonds VC et PE evaluant des entreprises AI-natives du Seed au growth equity. Les fonds de fonds ayant besoin d'une evaluation des risques AI a l'echelle du portefeuille. Les equipes M&A corporate acquerant des capacites AI. Vous avez besoin de plus qu'un consultant generaliste — vous avez besoin de quelqu'un qui a construit et livre les systemes exacts que vous evaluez.
Le Scan Rapide prend 1-2 semaines et couvre l'architecture, l'equipe et l'evaluation des risques de premier niveau. La Due Diligence Complete prend 2-4 semaines et inclut une revue de code approfondie, des tests de scalabilite, la classification EU AI Act, et un scoring complet des risques. Le calendrier peut varier selon la cooperation de l'entreprise cible et le perimetre.
Deux niveaux disponibles : Le Scan Rapide inclut la revue d'architecture, l'evaluation du moat AI, l'evaluation d'equipe, le scoring des risques de premier niveau, et un rapport executif de 15 pages. La DD Complete ajoute une revue de code approfondie, des tests de stress de scalabilite, un audit de securite, une evaluation de conformite EU AI Act, une analyse de PI, et un rapport detaille de 50-80 pages avec presentation au comite d'investissement. Contactez-nous pour un devis base sur la complexite du deal.
Oui. Le Retainer Portfolio fournit des bilans de sante technique trimestriels sur votre portefeuille AI, un conseil technique sur appel pour les nouveaux deals, et une alerte precoce sur les risques emergents comme les changements d'application de l'EU AI Act ou l'erosion du moat concurrentiel. Contactez-nous pour un tarif de retainer base sur la taille du portefeuille.
Pratique standard. Je signe le NDA de votre fonds avant tout engagement. Je maintiens des barrieres d'information strictes entre les societes du portefeuille et les deals concurrents. Tous les rapports et livrables sont livres sous votre propriete. J'ai plus de 15 ans de pratique de confidentialite enterprise chez Cisco et similaires.
Expertise approfondie dans l'AI automobile (Renault-Nissan), le SaaS enterprise, l'AI industrielle, la cybersecurite et la healthtech. Pour les verticales hautement specialisees comme la biotech ou la fintech, je m'associe avec des conseillers experts du domaine tout en dirigeant l'evaluation technique AI de base.
Scenario courant. Je travaille avec l'acces disponible — diagrammes d'architecture, documentation API, environnements de demo, entretiens d'equipe, publications, et artefacts publics. Meme sans acces au code, un constructeur AI experimente peut identifier des red flags a partir du comportement du systeme, des reponses de l'equipe, et des descriptions architecturales. L'acces limite est note comme facteur de risque dans le rapport.
Cinq dimensions : (1) Moat data — donnees proprietaires couteuses ou impossibles a repliquer, (2) Moat modele — veritable innovation architecturale vs. fine-tuning d'open source, (3) Moat integration — integration profonde dans les workflows clients, (4) Moat talent — chercheurs ou ingenieurs cles, (5) Moat reglementaire — avantages de conformite. Chacune est notee et benchmarkee par rapport au paysage concurrentiel.
Je fournis des inputs techniques a la valorisation, pas de valorisation financiere en soi. Cela inclut : scoring technologique ajuste au risque, couts de remediation estimes pour les problemes identifies, analyse du plafond de scalabilite, et benchmarking technologique comparable. Votre equipe financiere combine cela avec l'analyse de marche et financiere pour la valorisation finale.
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Discutons de la facon dont ce service peut repondre a vos defis specifiques et produire des resultats concrets.