Clarivia accompagne les équipes de Private Equity mid-market avec une analyse approfondie, alignée sur la thèse d’investissement, couvrant Produit, R&D, préparation de l’IA, Go-to-Market, Ventes, Marketing et Opérations. L’objectif est simple : réduire les « zones d’ombre » susceptibles de fragiliser le deal après le closing, puis transformer ce que nous apprenons en un plan de création de valeur concret, exécutable par l’équipe de direction dès le premier jour.
- Une profondeur “opérateur” transversale (produit, ingénierie, go-to-market, cadence d’exécution)
- Une diligence qui relie les faits à la création de valeur : quoi corriger, où investir, quoi séquencer en premier
- Des livrables adaptés aux comités d’investissement : hypothèses claires, preuves, et implications décisionnelles
Ce que cette due diligence est (et n’est pas)
Il ne s’agit pas d’un audit technique étroit. La due diligence Clarivia consiste en une évaluation menée par un opérateur : votre cible peut-elle réellement délivrer la thèse d’investissement avec le produit existant, l’organisation R&D actuelle et le moteur go-to-market sur lequel elle s’appuie ?
Nous recherchons les points de rupture sous l’effet de l’échelle : décisions produit déconnectées de la réalité client, débit R&D insuffisant pour tenir les engagements de roadmap, promesses “AI” qui ne résistent pas à l’examen, ou exécution GTM “saine” en apparence, mais fragile dans ses mécanismes.
Le livrable final n’est pas seulement une synthèse de constats. C’est un plan de création de valeur qui traduit les faits en un séquencement, des implications de ressources et une cadence opérationnelle que l’équipe de direction peut mettre en œuvre immédiatement après le closing.
Le périmètre de due diligence Clarivia
Vérité produit et proposition de valeur
Nous évaluons si le produit est réellement positionné pour gagner dans les segments clés de votre thèse. Concrètement, cela consiste à tester la solidité de l’ICP, la différenciation et la crédibilité de la roadmap. Dans de nombreux deals, le risque caché n’est pas une « mauvaise technologie ». C’est un décalage entre ce pour quoi le produit est optimisé et ce que le go-to-market vend, ou une roadmap impossible à exécuter à l’actuel rythme. Clarivia met en évidence ces écarts tôt, preuves à l’appui.
Capacité d’exécution R&D
La R&D est évaluée comme un système de delivery, et non comme un organigramme. Nous analysons la façon dont les priorités sont fixées, la prévisibilité des livraisons et où la vélocité se perd. C’est souvent la question centrale pour les partenaires PE : l’organisation peut-elle fournir ce que la thèse exige ? Sinon, que faudra-t-il (en temps, en talents, en ajustements du modèle opératoire) pour y parvenir ? Le résultat : une vue réaliste du risque d’exécution et de l’effort de remédiation.
Préparation IA et différenciation (quand l’IA fait partie de la thèse)
Si l’IA fait partie du narratif du deal, nous séparons l’avantage durable du simple messaging. Nous évaluons la préparation des données, la gouvernance, ainsi que les contraintes de sécurité et de confidentialité, puis si l’IA crée un levier mesurable dans le produit ou le modèle opératoire. L’enjeu n’est pas de débattre de mots à la mode, mais de déterminer si l’IA est susceptible d’améliorer la rétention, le pouvoir de prix ou l’efficacité, de façon compatible avec une période de détention.
Cohérence du système go-to-market
Beaucoup de deals de logiciels n’atteignent pas le plan parce que le système GTM est incohérent. Clarivia vérifie si le positionnement, le marketing et l’exécution commerciale se renforcent, et si la qualité du pipeline correspond au narratif du forecast. Nous cherchons les « tueurs silencieux » : dépendance à un canal trop étroit, flux de leads qui convertissent pour de mauvaises raisons, ou motion commerciale mal adaptée au segment.
Performance du moteur commercial
La due diligence commerciale est une question de répétabilité. Nous évaluons si le modèle de couverture, la capacité et la motion de vente peuvent être scalés sans casser l’économie unitaire. Nous évaluons aussi la fiabilité du forecast et la qualité du pipeline en examinant des indicateurs classiques : risque de concentration, schémas de remise et dynamique de slippage. C’est souvent ici que l’on distingue une croissance structurelle d’une croissance « portée par l’héroïsme ».
Efficacité du marketing (pas l’activité)
Le marketing est évalué comme un système pipeline et narratif, pas comme une liste d’activités. Nous examinons la capacité à générer régulièrement une demande qualifiée, la solidité d’un messaging ancré dans une différenciation réelle et l’apport du marketing à la rétention et à l’expansion. Le livrable : ce qui fonctionne vraiment, ce qui est du bruit et où des ajustements ciblés peuvent entraîner des retours disproportionnés.
Opérations et cadence d’exécution
Enfin, nous évaluons la fiabilité opérationnelle : comment les décisions sont prises, comment l’accountability fonctionne, et si l’entreprise dispose d’un système de métriques utilisable. De nombreuses déceptions post-close sont des échecs d’exécution, pas de stratégie. Clarivia identifie où la vitesse de décision et l’alignement entre équipes risquent de céder sous pression, et quelle cadence est nécessaire pour piloter le plan.
L’approche Clarivia en due diligence
- Alignement sur la thèse. Nous clarifions ce qui doit être vrai pour que le deal fonctionne, et ce à quoi ressemble un « bon » scénario au regard de votre thèse d’investissement.
- Deep dive opérateur, ciblé. Nous menons des entretiens et des revues d’artefacts sur les sept domaines, en triangulant les signaux plutôt que de dépendre d’un narratif unique.
- Traduction en implications « deal ». Nous transformons les observations en conséquences d’investissement : sévérité du risque, timing, coût, contraintes organisationnelles.
- Plan de création de valeur. Nous livrons un plan « first 100 days », complété par une feuille de route de 12 mois, avec un séquencement, une ownership et une cadence de pilotage.
Ce que vous obtenez
Vous recevez un package de due diligence conçu pour apporter de la clarté au comité d’investissement et pour soutenir l’exécution post-close. Il inclut les risques et contraintes critiques du deal, des leviers de création de valeur étayés par des preuves et un plan que l’équipe de direction peut exécuter. Lorsque c’est pertinent, nous explicitons la logique “si/alors” : si la thèse dépend de X, alors l’entreprise doit être capable de faire Y, et aujourd’hui nous observons Z, ce qui implique telles actions et tel calendrier.
Livrables typiques :
- Une cartographie risques et contraintes (gravité, probabilité, voie de mitigation)
- Un plan de création de valeur (100 premiers jours + 12 mois)
- Un set recommandé de KPIs et une cadence de pilotage pour exécuter le plan
- Des modules optionnels pour carve-out, planification d’intégration, ou support d’exécution post-close
Modèles d’engagement
- Évaluation rapide. Stress test de la thèse, risques clés et points à vérifier ensuite.
- Due diligence complète. Revue intégrée sur le produit, la R&D, l’IA, le GTM, les ventes, le marketing et les opérations.
- Sprint post-close. Conversion de la diligence en réalité opérationnelle avec l’équipe de direction via cadence, séquencement, et suppression des obstacles.
Pourquoi Gérard
Gérard apporte une profondeur d’opérateur transversale directement alignée sur les moteurs de valeur des deals software : décisions produit, débit R&D, réalisme AI, mécaniques GTM et cadence d’exécution. L’objectif est d’aider les sponsors à underwriter avec confiance et à entrer le premier jour avec un plan réaliste, séquencé et mesurable. (Gérard’s LinkedIn Profile)
Demander un échange de cadrage
Partagez votre thèse d’investissement et votre calendrier. Nous confirmerons le périmètre, les accès nécessaires, et si Clarivia est le bon partenaire de due diligence.
Questions Fréquentes (FAQ)
En quoi est-ce différent d’une due diligence technique « traditionnelle » ?
La due diligence technique traditionnelle reste souvent centrée sur l’architecture et la qualité du code. Clarivia relie la technologie et le produit au moteur go-to-market et au modèle opératoire, car c’est là que se trouvent le risque lié à la thèse et la création de valeur.
Comment évaluez-vous rapidement des affirmations « AI » ?
Nous testons si la capacité AI est soutenue par une préparation des données, une gouvernance et un impact mesurable. Si elle ne peut pas influencer de manière crédible la rétention, le pouvoir de prix ou l’efficacité, nous la traitons comme un risque de messaging, pas comme un levier de valeur.
Produisez-vous un plan « premiers 100 jours » ?
Oui. Le livrable est conçu pour être exécutable, avec séquencement, ownership et une cadence opérationnelle qui soutient l’accountability.