Introduction
Côté vendeur : définitions de l’IA et des connaissances
Les définitions des connaissances dans le cadre de fusions et acquisitions se présentent sous deux formes principales : réelles et présumées. Le premier terme désigne le savoir réel de la ou des personnes précisées, sans enquête supplémentaire de leur part. Le second terme comprend à la fois ces connaissances réelles et ce que ces mêmes personnes sauraient après des recherches plus approfondies. La question fondamentale qui s’ensuit est de savoir si les questions signalées (ou autrement relevées) par l’IA du vendeur sont réputées faire partie des connaissances du vendeur au sens de ces définitions.
Selon une définition simple de « connaissances réelles », la réponse semble être non. Si la ou les personnes désignées n’ont pas effectivement pris connaissance du problème, celui-ci échappait à leur savoir.
La situation est moins claire lorsqu’on parle de connaissances présumées. Cette formulation vise à saisir les connaissances qui étaient accessibles à la ou aux personnes précisées, même si elles ne faisaient pas partie de ce que celles-ci savaient réellement. On peut donc soutenir que, si le problème a été découvert par l’IA du vendeur, alors la personne aurait pu le découvrir.
D’un point de vue rédactionnel, la question fondamentale devient celle de l’étendue des recherches (p. ex. des « recherches raisonnables ») que l’on applique à la définition des connaissances présumées. Plusieurs considérations pratiques connexes s’ensuivent. L’une est la tendance de l’IA à identifier à tort certains résultats de vérification diligente ou à les exagérer ou à en générer un trop grand nombre. Une autre est la nature de la cible. Par exemple, comme le montre notre étude sur les opérations Sorties en perspective : un marché à part, les définitions de la connaissance présumée sont nettement moins courantes dans les opérations impliquant des entreprises technologiques à forte croissance ou soutenues par du capital de risque (37,5 %) que dans les opérations de fusions et acquisitions de manière générale (80 %). Les considérations qui sous-tendent cette différence pourraient, à leur tour, éclairer les différentes approches possibles pour établir une définition du savoir présumé adaptée aux connaissances de l’IA.
Côté acheteur : IA et clauses de tactiques dilatoires
L’IA transforme fondamentalement la vérification diligente du côté acheteur dans le cadre des fusions et acquisitions : elle prend désormais en charge l’examen de premier niveau. L’évaluation humaine passe quant à elle à une vérification et à une analyse de second niveau. Les équipes chargées des opérations travaillent selon des échéanciers toujours plus serrés et des attentes toujours plus grandes.
Le terme « tactiques dilatoires » désigne le fait pour un acheteur d’alléguer un manquement aux déclarations et garanties d’un vendeur alors que l’acheteur avait, selon toute apparence, connaissance du problème. À cet égard, les parties à une opération de fusion et acquisition ont trois options : 1) elles peuvent insérer une clause « prodilatoire » (pro sandbagging) qui autorise expressément cette pratique; 2) elles peuvent inclure une clause « antidilatoire » (anti sandbagging) qui l’interdit expressément; ou 3) elles peuvent renoncer à toute clause relative aux tactiques dilatoires et demeurer silencieuses sur le sujet.
Historiquement, une forte majorité des conventions de fusions et acquisitions aux États-Unis et au Canada ont adopté la troisième approche et sont demeurées silencieuses sur les tactiques dilatoires. La principale explication est que ces tactiques sont controversées. Les acheteurs soutiennent qu’ils sont en droit de se prévaloir des déclarations et garanties qu’ils ont négociées. De leur côté, les vendeurs soutiennent que les tactiques dilatoires peuvent être utilisées abusivement en permettant à l’acheteur de renégocier les modalités de l’opération. Aucune des deux parties n’a intérêt à inviter une question aussi sensible à la table des négociations.
Cependant, l’interaction entre l’IA et les tactiques dilatoires soulève des complications similaires à celles présentées par les définitions des connaissances. La question suivante se pose : les clauses de tactiques dilatoires devraient-elles évoluer pour tenir compte de la vérification diligente effectuée par l’IA? Pour une clause prodilatoire, cela consisterait vraisemblablement à préciser que le droit de réclamation de l’acheteur au regard des déclarations et garanties du vendeur ne sera pas compromis par toute connaissance de l’acheteur, qu’elle soit humaine ou issue de l’IA. Une clause antidilatoire pourrait produire l’effet inverse et stipuler que tout type de connaissance de l’acheteur, qu’elle soit humaine ou issue de l’IA, déclencherait la clause.
Dans l’ensemble, la vérification diligente effectuée par l’IA ne change pas fondamentalement le débat sur les tactiques dilatoires. Elle pourrait toutefois inciter davantage de parties lors de fusions et acquisitions à s’attaquer de front aux tactiques dilatoires afin de pouvoir résoudre les ambiguïtés que cette vérification par l’IA peut soulever.
Encore une fois, le contexte sera important.
Prenons le droit applicable. Les tribunaux du Delaware ont récemment précisé (en anglais) qu’en l’absence de dispositions contractuelles, la règle par défaut est l’approche favorable aux tactiques dilatoires. En revanche, en vertu de la common law canadienne, la situation est beaucoup plus floue (en anglais). En vertu du droit civil du Québec et de l’obligation de bonne foi lors de la négociation des contrats, un acheteur qui tenterait manifestement des tactiques dilatoires pourrait se heurter à des obstacles considérables.
En ce qui concerne la nature de la cible, nous constatons à nouveau des tendances de marché différentes entre les opérations impliquant des entreprises technologiques à forte croissance ou soutenues par le capital de risque, et les opérations de fusions et acquisitions de manière générale. Comme nous l’expliquons dans notre étude sur les opérations « Sorties en perspective : un marché à part », alors que les clauses prodilatoires ne figurent que dans 10 % des opérations de fusions et acquisitions en général, ce chiffre double à 22,5 % des opérations impliquant des entreprises technologiques à forte croissance ou soutenues par le capital de risque.
IA et assurance déclarations et garanties : complexité accrue des connaissances de l’IA par rapport à celles de l’humain
L’assurance déclarations et garanties est un élément incontournable des fusions et acquisitions sur lequel de nombreux acheteurs et vendeurs s’appuient pour faciliter la conclusion de leurs opérations. Quand on intègre l’IA à celle-ci, le tableau est d’autant plus complexe, notamment en ce qui a trait aux connaissances des parties.
Le vendeur se fie à l’IA pour préparer ses réponses aux questions de vérification diligente de l’acheteur. De son côté, l’acheteur s’appuie sur la vérification diligente effectuée par l’IA et sur les réponses du vendeur à cette vérification pour formuler sa déclaration d’absence de réclamation. De plus, la police d’assurance déclarations et garanties de l’acheteur exclut les violations dont l’acheteur avait connaissance. Les définitions de la connaissance dans la convention d’achat et dans la police pourraient ne pas concorder parfaitement, notamment en ce qui a trait aux problèmes relevés par l’IA. Il pourrait s’agir d’une « preuve irréfutable » ou d’un simple premier indice d’une longue série. Il peut y avoir eu, ou non, plusieurs niveaux d’assignation différents chez l’acheteur.
Autrement dit, il est facile de voir comment la situation pourrait se compliquer si une déclaration du vendeur dans une opération assortie d’une assurance déclarations et garanties s’avérait inexacte.
Conclusion : négociation et rédaction concernant le savoir de l’IA
La connaissance – traditionnelle – humaine a historiquement orienté la conclusion d’opérations. Elle a également influencé les approches classiques relatives aux définitions des connaissances et aux clauses de tactiques dilatoires.
L’IA change la donne : d’une part, elle permet aux acheteurs comme aux vendeurs de procéder à un examen accéléré et plus détaillé des activités, des documents et des renseignements de la cible. D’autre part, elle constitue un intermédiaire non humain entre ces renseignements et les parties aux opérations de fusion et acquisition. Elle peut également produire une quantité excessive de données qui nuisent à des négociations et à une conclusion efficaces. Cela souligne la valeur que des acteurs chevronnés du secteur des fusions et acquisitions apportent, par exemple dans leur capacité à distinguer ce qui est essentiel de ce qui est accessoire. Aussi, selon le contexte, il pourrait falloir repenser les mécanismes traditionnels de répartition des risques dans une opération de fusion et acquisition fondés sur les connaissances humaines ainsi que les stratégies de négociation et de rédaction qui les sous-tendent.
