L'entreprise accompagne principalement des organisations B2B dans la conception, l'intégration et l'industrialisation de plateformes Data et d'applications d'intelligence artificielle. Elle intervient sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, préparation, qualité, gouvernance, pipelines, data engineering, audit d'infrastructures, développement d'applications métier, assistants IA, recherche sémantique, recommandations et web analytics. Elle réalise également des pilotes, leur mise en production, le déploiement d'infrastructures sur site ou dans le cloud, ainsi que des prestations de support, de formation et de transfert de compétences. Ses cas d'usage concernent notamment l'industrie, le commerce en ligne, la gestion de contenus et d'informations stratégiques, les opérations et la personnalisation de l'expérience client, auprès de TPE, PME, ETI et grandes entreprises.
Sa spécificité repose notamment sur la combinaison d'une expertise historique des infrastructures Big Data open source et d'une capacité à développer des solutions d'IA appliquées, depuis le pilote jusqu'à la production. La société se distingue aussi par la conception d'architectures Kubernetes, hybrides ou souveraines, le recours à des composants open source et la possibilité de déployer les solutions chez le client ou sur un cloud européen. Elle conserve par ailleurs un savoir-faire rare en audit, dépannage et transition d'anciens clusters Hadoop, complété par des formations techniques et un accompagnement opérationnel de bout en bout.
L'entreprise accompagne principalement des organisations B2B dans la conception, l'intégration et l'industrialisation de plateformes Data et d'applications d'intelligence artificielle. Elle intervient sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, préparation, qualité, gouvernance, pipelines, data engineering, audit d'infrastructures, développement d'applications métier, assistants IA, recherche sémantique, recommandations et web analytics. Elle réalise également des pilotes, leur mise en production, le déploiement d'infrastructures sur site ou dans le cloud, ainsi que des prestations de support, de formation et de transfert de compétences. Ses cas d'usage concernent notamment l'industrie, le commerce en ligne, la gestion de contenus et d'informations stratégiques, les opérations et la personnalisation de l'expérience client, auprès de TPE, PME, ETI et grandes entreprises. Sa spécificité repose notamment sur la combinaison d'une expertise historique des infrastructures Big Data open source et d'une capacité à développer des solutions d'IA appliquées, depuis le pilote jusqu'à la production. La société se distingue aussi par la conception d'architectures Kubernetes, hybrides ou souveraines, le recours à des composants open source et la possibilité de déployer les solutions chez le client ou sur un cloud européen. Elle conserve par ailleurs un savoir-faire rare en audit, dépannage et transition d'anciens clusters Hadoop, complété par des formations techniques et un accompagnement opérationnel de bout en bout.
Pour une société française de services numériques spécialisée dans le développement logiciel, la data et l’IA, les transactions privées se situent généralement autour de 5x à 8x l’EBITDA pour une petite structure, de 7x à 10x pour une PME bien établie et rentable, et de 9x à 13x pour une plateforme plus importante ou très stratégique. Les petites entreprises peuvent toutefois rester proches de 4x à 6x lorsque leur rentabilité est faible ou volatile, tandis qu’une société combinant croissance forte, expertise propriétaire, revenus récurrents et positionnement reconnu en IA peut dépasser ponctuellement 10x. Ces fourchettes sont indicatives : les benchmarks mélangent souvent conseil, intégration, développement logiciel et services managés, qui ne présentent pas exactement le même profil de risque. Pour une société de ce profil, un ordre de grandeur central raisonnable serait donc environ 6x à 9x l’EBITDA normalisé, sous réserve de la taille et de la qualité du portefeuille clients.
Une prime serait justifiée par la combinaison rare d’expertises en data engineering, IA appliquée, cloud hybride, Kubernetes, open source et environnements souverains, ainsi que par la capacité à transformer des pilotes en solutions réellement industrialisées. Les compétences en modernisation ou dépannage d’anciens environnements Hadoop, en gouvernance des données et en accompagnement de grands comptes peuvent également renforcer l’attractivité stratégique. La valorisation progressera avec la récurrence du support, des contrats pluriannuels, une clientèle diversifiée, une forte croissance et une marge EBITDA élevée. À l’inverse, une activité principalement facturée au forfait, dépendante de quelques experts ou clients, avec un chiffre d’affaires peu récurrent, une forte dépendance au dirigeant ou des marges irrégulières, subirait une décote, généralement vers 4x à 6x l’EBITDA.
Trois opérations européennes illustrent la dispersion des prix. En 2022, Altia a acquis l’intégrateur et société d’ingénierie logicielle Bilbomática pour 24 M€, avec 36,4 M€ de chiffre d’affaires et 2,65 M€ d’EBITDA en 2021 : le multiple d’environ 9,1x l’EBITDA est reconstitué, et non publié comme tel. En mars 2025, Altia a acheté l’activité Data & IA de Verne et sa filiale de formation pour 4,15 M€, contre 7,7 M€ de chiffre d’affaires et 0,9 M€ d’EBITDA en 2024, soit environ 4,6x l’EBITDA reconstitué. En décembre 2024, l’acquisition espagnole d’IN2 a été annoncée pour 4 M€ fixes, jusqu’à 7,5 M€ avec complément, pour environ 7,5 M€ de chiffre d’affaires et 0,6 M€ d’EBITDA en 2023 : cela représente environ 6,7x l’EBITDA sur le prix fixe et jusqu’à 12,5x sur le prix maximal, multiples estimés. Ces opérations, principalement européennes faute de données françaises détaillées, montrent qu’un actif spécialisé mais peu rentable peut se négocier autour de 4x à 6x, tandis qu’une plateforme rentable, plus grande ou fortement complémentaire pour l’acquéreur peut atteindre environ 8x à 10x l’EBITDA, voire davantage avec un earn-out.
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