L’intelligence artificielle dans la gestion d’actifs

Le contexte

À peine remis des affres de la pandémie du Covid-19, les marchés financiers ont affronté en 2022 les conséquences liées à l’invasion russe en Ukraine. Dans un environnement aussi chahuté, avec un taux d’inflation dans la zone euro à un niveau record en 2022 (10,6 % en octobre), les gestionnaires d’actifs sont soumis à un stress intense. 

Après avoir progressé de 12,9 % en 2021 pour atteindre 32 200 milliards d’euros, les actifs sous gestion en Europe ont reculé de 11,8 % sur les neuf premiers mois de 2022 pour redescendre à 28 400 milliards d’euros, selon l’EFAMA. De fortes pressions sur les coûts et un net déclin des revenus forment un cocktail redoutable. Dans ce contexte incertain, une distinction devrait perdurer entre les acteurs capables d’exploiter toutes les opportunités technologiques et ceux à la traîne.

Ce sentiment est déjà perçu par le marché. Selon une étude d’Accenture, 95 % des professionnels interrogés sont convaincus que les capacités technologiques, data et digitales d’un asset manager seront des éléments différenciants en 2025. L’intelligence artificielle (IA), en particulier, offre des promesses alléchantes. Derrière ce vocable, on retrouve principalement l’apprentissage automatique (machine learning) et ses composantes : le deep learning et ses réseaux de neurones artificiels, le traitement du langage naturel, etc. 

Si la définition même de l’IA fait largement débat, le Forum économique mondial la présente comme “une série de technologies, rendues possibles par un pouvoir prédictif adaptatif et présentant un certain degré d’apprentissage autonome, qui ont fait des progrès spectaculaires dans notre capacité à utiliser les machines pour automatiser et améliorer : la détection de schémas, la prévision, la personnalisation, la prise de décision et les interactions”. Pour le glossaire des principales technologies propres à l’IA, lire notre Essentiel “Vers une utilisation responsable de l’intelligence artificielle dans la finance”.

Les cas d’usage

Univers caractérisé par une abondance de données, la gestion d’actifs constitue un terrain de jeu remarquable pour l’IA. Les applications possibles sont nombreuses : 

• Détection de signaux : Le traitement du langage naturel (NLP), l’un des principaux moteurs de l’IA qui permet à un programme informatique de comprendre le langage humain, permet de minimiser l’erreur humaine dans la recherche pre-trade.