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Intelligence pré-deal pour fonds LBO mid-market en France et en Italie. Sourcing propriétaire, scoring algorithmique, monitoring de presse continu.
On conçoit des outils métier sur-mesure là où les SaaS standards ne suffisent plus.
Workplay est une practice digitale qui opère sous trois lignes — Liquid SaaS™ pour les systèmes métier sur-mesure, Conseil pour la stratégie produit et IA, Opérations pour le pilotage de projets stratégiques.
Private equity, asset management, droit, santé, hospitality — là où l'outil standard ne suffit plus, et où le sur-mesure devient un avantage compétitif.
Le système métier sur-mesure qui épouse la forme de votre entreprise, au lieu de la contraindre. À la différence d'un SaaS générique qui impose son modèle, le Liquid SaaS s'agrège à vos outils existants et évolue par briques au rythme de votre organisation.
Les standards de marché qui marchent continuent à tourner — Pennylane, votre PMS, vos outils métier. Le système les laisse en place et capte les données utiles.
Les outils sous-utilisés ou redondants sont internalisés dans le système, conçus exactement comme les équipes en ont besoin. Moins d'abonnements, plus de cohérence.
La couche d'intelligence métier qui croise les données, capture la mémoire institutionnelle et restitue l'information au bon moment. Aucun SaaS générique ne sait le faire.
Liquid SaaS™ s'adresse aux structures établies qui veulent un système métier complet. Ici, ce sont les apps verticales et les co-fondations qu'on porte en parallèle — sous notre marque, ou sous celle d'un client.
Intelligence pré-deal pour fonds LBO mid-market en France et en Italie. Sourcing propriétaire, scoring algorithmique, monitoring de presse continu.
Au printemps 2024, un partner d'un fonds LBO mid-market parisien nous contacte. Six heures pour qualifier une cible, quinze sources éparpillées, aucune trace structurée. Six mois plus tard, la qualification descend à quarante minutes — et le fonds couvre l'Italie en plus de la France.
Le fonds opère sur le mid-market français, ticket d'entrée entre 5 et 50 millions d'euros d'EBITDA. L'équipe : huit partners, quatre analystes seniors, deux juniors. Comme tous les fonds de cette taille, l'enjeu critique est le sourcing propriétaire : trouver des cibles de qualité avant les concurrents, sur des entreprises non-cotées que personne d'autre n'a vues.
Le métier des analystes est mécanique : qualifier des cibles. Concrètement, pour chaque société identifiée, il faut consolider la fiche identité (SIRENE, INPI), les comptes financiers (BODACC, Banque de France), l'actualité presse (sources spécialisées), la cartographie capitalistique (qui détient quoi), et croiser tout ça avec la thèse d'investissement maison. Six heures par cible, quand tout va bien.
Le partner cherchait un outil unifié qui ferait disparaître ces six heures. Pas un Salesforce reconfiguré (ils ont essayé, abandonné), pas un Mergermarket (trop générique, mauvaise couverture FR), pas un Pitchbook (cher, pas mid-market). Un outil spécifique à leur métier, qui parle leur vocabulaire, qui couvre leur géographie, et qui apprend de leur thèse.
Trois objectifs en filigrane : (1) scoring algorithmique des cibles non-cotées sur la thèse propriétaire du fonds, (2) monitoring de presse en continu sur les signaux faibles de cession ou de levée, (3) cartographie des fonds concurrents pour anticiper les deals contestés.
Le sourcing PE est une méthode propriétaire à chaque fonds : ce qui rend une cible intéressante pour un fonds en santé ne ressemble en rien aux signaux d'un fonds tech. Impossible donc de bâtir un produit générique avec un score universel ; il fallait que l'outil apprenne la grille de lecture du fonds.
Deuxième défi : la qualité prime sur l'exhaustivité. Une hallucination sur un comparable, un dirigeant mal attribué, un actionnaire confondu avec un commissaire aux comptes — et l'outil perd toute crédibilité chez l'analyste qui le teste. Tolérance zéro sur les inventions IA.
Troisième défi : l'outil ne devait pas remplacer le Salesforce du fonds (qui sert à autre chose) mais s'insérer en amont, sur la phase la plus chronophage — celle où le sourcing devient pré-deal.
Architecture en pipeline strict : sources publiques officielles (SIRENE via annuaire-entreprises.api.gouv.fr, INPI RNE pour les dirigeants, BODACC pour les annonces légales, Banque de France pour les ratios sectoriels) → enrichissement IA contraint (Gemini avec prompts versionnés et schémas de sortie JSON) → scoring sur thèse propriétaire du fonds → dashboard pour l'analyste.
Sept agents IA spécialisés se relaient en arrière-plan : Radar Scanner détecte les nouvelles cibles, Watchlist surveille les évolutions, Challenger questionne les hypothèses d'investissement, Dromos cartographie les fonds concurrents, et trois autres pour la presse, le mapping capitalistique, et la veille marché. Aucun chat, aucun prompt vide : tout est pré-structuré, dashboard-driven.
Pour le monitoring de presse, Perplexity en première intention sur les sources françaises (Finyear, Capital Finance, AltAssets), avec une couche de déduplication et de scoring de pertinence sur la thèse du fonds. Les liens cassés sont nettoyés en continu.
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Les standards de marché qui marchent restent à leur place : comptabilité, PMS, outils métier éprouvés. Le système les laisse en place et capte les données utiles. Pas de migration religieuse.
Les outils sous-utilisés ou redondants sont internalisés, conçus exactement comme l'équipe en a besoin. Moins d'abonnements, plus de cohérence — et un seul endroit où chercher.
La couche d'intelligence métier qui croise les données, capture la mémoire institutionnelle, restitue l'information au bon moment. C'est là que l'IA produit son plein effet — jamais en feature greffée.
Ce qu'on apprend en construisant. Stratégie produit, IA appliquée, et opinions parfois tranchées sur l'industrie du logiciel métier.
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Direct matthias@workplay.frProduct builder depuis 2022, spécialisé sur les métiers mal outillés par le marché standard.
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