Qu’arrive-t-il lorsqu’une force incontrôlable rencontre un objet immuable?
Dans cette métaphore, l’intelligence artificielle (IA) est la force incontrôlable : elle devient rapidement omniprésente dans tous les secteurs et son intégration dans les modèles d’affaires s’intensifie continuellement. Et l’assurance déclarations et garanties est l’objet immuable : c’est un élément incontournable des fusions et acquisitions sur lequel de nombreuses parties s’appuient pour faciliter la conclusion de leurs opérations.
Nous assistons à leur collision en temps réel. La pénétration croissante de l’IA sur le marché signifie que les enjeux liés à l’IA dans les fusions et acquisitions ne se limitent plus aux opérations visant des sociétés technologiques. De plus en plus de sociétés cibles, quel que soit leur secteur, présentent d’importantes considérations commerciales et juridiques liées à l’IA. Étant donné que l’IA présente divers risques difficiles à vérifier, des questions de plus en plus complexes concernant l’assurance déclarations et garanties se posent : 1) Est-ce que des réductions de la couverture de l’assurance déclarations et garanties liée à l’IA sont probables, par exemple en raison d’exclusions liées à l’IA? 2) Est-ce que la répartition des risques liés à l’IA pourrait progressivement être prise en compte dans le devoir de diligence raisonnable et les mécanismes contractuels traditionnels, comme les indemnités?
Pour fournir un début de réponse, nous examinons ces forces opposées et quelques principaux points à retenir pour les acheteurs et les vendeurs. Pour d’autres ressources de Fasken relativement aux fusions et acquisitions, visitez notre Centre du savoir sur les marchés des capitaux et les fusions et acquisitions. N’hésitez pas à vous y abonner.
La cause : les risques liés à l’IA présentent des défis pour les vérifications diligentes
Le cœur de la tension entre l’IA et l’assurance déclarations et garanties réside dans une préoccupation compréhensible de la part des assureurs : il peut être difficile d’avoir la certitude que tous les risques importants liés à l’IA dans une opération de fusion et acquisition ont été recensés et sont pleinement compris. D’une part, les systèmes d’IA peuvent être difficiles à auditer, imprévisibles dans leur comportement et dépendants d’intrants qui peuvent être difficiles à vérifier après coup. D’autre part, les risques liés à l’IA peuvent provenir d’éléments variés, comme les données d’entraînement concernées, les modèles d’IA, les composantes de source libre ou la manière dont l’IA est déployée dans les services, les produits et les opérations.
L’effet : la couverture de l’assurance déclarations et garanties liée à l’IA pourrait diminuer
Plusieurs répercussions potentielles sur les polices et processus d’assurance déclarations et garanties sont à prévoir. De manière fondamentale, une surveillance accrue des assureurs concernant les enjeux liés à l’IA est inévitable et déjà bien en place. Une diminution de la couverture des polices est aussi possible, selon l’opération et la société visée.
Une exclusion de police pourrait être limitée à un problème connu, tel qu’un ensemble de données spécifique, un fournisseur de modèles, une réclamation de client, une préoccupation relative à la confidentialité ou une enquête réglementaire. Cependant, si le rapport sur la diligence raisonnable est incomplet, les assureurs en assurance déclarations et garanties pourraient demander un libellé plus large, dont des exclusions des pertes découlant du développement, du déploiement, de l’utilisation, de la gouvernance et de la performance des systèmes d’IA de la société visée de manière générale.
Il est également possible que l’incidence de l’IA sur l’assurance déclarations et garanties ne se limite pas qu’à l’approche de l’opération en tant que telle. Certains assureurs pourraient prioriser des exclusions plus standardisées liées à l’IA, comme des exclusions « absolues » qui annulent la couverture pour les réclamations liées à l’IA (de fausses représentations, des enquêtes réglementaires et des violations de lois liées à l’IA, ou la conception, le développement, le déploiement et la défaillance de systèmes d’IA). Cela dit, certains produits d’assurance liés à l’IA pourraient voir le jour pour les fusions et acquisitions.
Conseils pratiques pour les parties aux fusions et acquisitions
Vous trouverez ci-dessous plusieurs conseils pratiques pour les acheteurs et les vendeurs qui naviguent dans ce paysage en évolution.
Considérations pratiques pour les vendeurs
Les acheteurs peuvent diminuer les chances que des assureurs en assurance déclarations et garanties imposent des exclusions liées à l’IA en rendant les risques liés à l’IA plus facilement identifiables et compréhensibles. Par exemple, selon la société visée, cela pourrait comprendre un rapport sur la diligence raisonnable concernant 1) la conformité à la protection de la vie privée, 2) la propriété intellectuelle, 3) l’origine et les droits d’utilisation des données d’entraînement, 4) le développement, les tests et le déploiement des modèles et 5) les politiques internes de gouvernance liée l’IA, ainsi qu’une surveillance continue et humaine.
Bref, les assureurs devraient être plus enclins à envisager une couverture liée à l’IA lorsque les vendeurs peuvent démontrer non seulement comment l’IA est intégrée aux activités de la société visée, mais aussi comment elle est contrôlée. Par exemple, la performance des modèles d’IA risque de faire l’objet d’une attention particulière. Si la société visée ne peut démontrer des procédures de test claires, des indicateurs de performance et des spécifications détaillées pour l’intégration de l’IA, un assureur pourrait être réticent à couvrir les réclamations liées à des résultats inexacts, à la sous-performance d’un modèle ou au comportement imprévu d’un système.
Considérations pratiques pour les acheteurs
Les acheteurs ont aussi des questions similaires à envisager. Notamment, ils doivent considérer que la portée des exclusions pourrait dépendre de la définition de ce qu’est une IA dans les polices d’assurance déclarations et garanties. Si la définition est trop large, les exclusions pourraient toucher les logiciels ordinaires, les données analytiques, l’automatisation et l’apprentissage automatique, qui sont essentiels aux affaires de la société visée. Et si elle est trop ambiguë, elle pourrait engendrer des litiges concernant la couverture. Des avis d’experts pourraient être nécessaires. Les acheteurs devraient examiner attentivement les exclusions liées à l’IA et demander un libellé précis en fonction des risques pertinents.
Si la couverture d’assurance déclarations et garanties concernant les risques liés à l’IA venait à être restreinte, la répartition des risques liés à l’IA pourrait devoir être traitée par des mécanismes contractuels conventionnels dans les documents des opérations. Par exemple, les acheteurs pourraient devoir demander réparation avant toute conclusion de l’opération, toute représentation liée à l’IA, toute indemnité ciblée, tout entiercement et/ou toute assurance distincte liée à l’IA, le cas échéant. Ces outils peuvent être particulièrement importants dans les fusions et acquisitions de sociétés technologiques, dont la valeur peut dépendre considérablement de modèles exclusifs, de données d’entraînement, de droits sur les données, d’actifs générés par l’IA et/ou de produits optimisés par l’IA.
Conclusion : Plus ça change, plus c’est pareil?
En fin de compte, les exclusions liées à l’IA pourraient devenir un problème récurrent pour le processus de souscription de l’assurance déclarations et garanties. L’assurance déclarations et garanties pourrait continuer de jouer un rôle essentiel, et des produits d’assurance distincts liés à l’IA pourraient combler certaines lacunes à mesure qu’elles apparaissent, mais on ne devrait pas présumer obtenir une garantie complète contre les risques liés à l’IA en y souscrivant. Une solide compréhension du secteur de la société visée et des risques liés à l’IA demeurera cruciale pour négocier des exclusions liées à l’IA, restreintes et fondées sur des faits, plutôt que d’utiliser un libellé trop large qui pourrait réduire considérablement la valeur de la police. De même, les mécanismes traditionnels et négociés stratégiquement de répartition des risques contractuels pourraient revêtir une importance renouvelée à l’ère de l’IA. Comme quoi il est possible de faire du neuf avec du vieux.
