L’intelligence artificielle pourrait changer la façon dont les ETF sont constitués. Pourquoi un investisseur opterait-il encore pour des trackers indiciels traditionnels alors qu’il est possible de les personnaliser ? Les nouveaux acteurs voient des opportunités, mais la vieille garde reste critique.
Quelles sont les tendances à l’œuvre dans un thème particulier et quelles sont les entreprises qui en bénéficient ? La startup américaine Boosted.ai a développé des algorithmes basés sur l’apprentissage automatique pour répondre à ces questions. Pour ce faire, le modèle analyse des milliers de sources différentes : des sites web d’information aux mises à jour trimestrielles des entreprises, en passant par les documents
et les documents soumis aux régulateurs.
Joshua Pantony, PDG et cofondateur de l’entreprise, explique à Investment Officer que ce modèle d’IA pourrait avoir d’importantes répercussions sur la manière dont les ETF sont constitués. Par exemple, un créateur d’indice peut trouver des entreprises qu’il ne relierait pas directement à un thème particulier. Il comprend également beaucoup mieux pourquoi une entreprise donnée est liée à ce thème», explique M. Pantony, en faisant référence à l’analyse approfondie que le modèle génère au cours du processus.
Selon le cadre supérieur, cela crée une nouvelle façon de construire des trackers indiciels. Les fournisseurs d’ETF peuvent facilement raisonner, à travers les analyses, sur les raisons pour lesquelles une position particulière a sa place dans le panier. Cela pourrait rendre les ETF durables, par exemple, encore plus écologiques qu’ils ne le sont aujourd’hui».
Rebecca Chesworth, stratège principale en actions chez State Street SPDR ETFs, constate que l’IA n’est pas encore largement utilisée dans la composition des ETF, mais s’attend à ce qu’elle le soit à l’avenir. Ce n’est qu’une question de temps».
SPDR elle-même n’utilise l’apprentissage automatique que pour faciliter la collecte d’informations en vue de la sélection des titres pour ses fonds actifs et ses ETF thématiques. Grâce à l’IA, les gestionnaires de fonds peuvent agir plus rapidement, interpréter les flux d’informations et avoir une meilleure vision du profil risque-rendement», explique M. Chesworth.
Un compilateur d’ETF peut donc être plus efficace, selon Pantony de Boosted.ai. Auparavant, il fallait peut-être 40 heures pour rassembler toutes les informations nécessaires sur un sujet particulier, alors qu’aujourd’hui, cela peut se faire en 10 minutes seulement».
Martijn Rozemuller, PDG de VanEck, estime également que l’IA peut accélérer les processus à forte intensité de main-d’œuvre. En raison du gain de temps, il peut être nécessaire d’employer moins de personnel, ce qui se traduit par des avantages en termes de coûts, lesquels peuvent se traduire par un produit d’investissement moins cher. Pour un ETF, les économies pour les investisseurs seront limitées, estime M. Rozemuller, car les coûts sont déjà faibles.
L’IA ne peut pas anticiper le marché
Ce dont je ne suis pas convaincu, c’est que l’IA peut également anticiper le marché ou sélectionner des actions qui battent systématiquement le marché. Les humains ne peuvent pas faire cela et l’IA non plus. Pourtant, je crains que certains fournisseurs ne le prétendent. Après tout, les investisseurs sont sensibles à de telles affirmations. Mais en fin de compte, l’IA ne peut pas prédire l’avenir».
Chesworth partage également ce point de vue : «L’IA peut seulement reconnaître certains facteurs qui augmentent la probabilité de surperformance, mais il n’y a pas de garantie».
Selon M. Rozemuller, l’IA ne peut qu’examiner les informations passées, ce qui signifie que l’intelligence artificielle peut au mieux extrapoler des données pour faire une prédiction sur l’avenir.
L’étalon-or ?
Pour Pantony de Boosted.ai, il n’y a pas de doute : l’utilisation de l’IA pour créer des paniers d’ETF est en train de devenir la norme. À un moment donné, les parties ne pourront plus se contenter de présenter un ETF vert sans être en mesure d’expliquer en détail, pour chaque position, pourquoi cet investissement a sa place dans le panier.
Est-il donc difficile aujourd’hui d’expliquer pourquoi certaines actions font partie du panier d’un ETF ? Oui et non», répond M. Rozemuller. Nous pouvons très bien l’expliquer pour nos produits, mais en ce qui concerne les ETF durables, il y a souvent des discussions sur le caractère réellement écologique de certaines entreprises. Il y a plusieurs façons d’aborder la question». L’IA peut certainement aider à collecter des données ESG, selon M. Rozemuller, mais ce sont les humains qui déterminent en fin de compte quelles données sont les plus importantes.
Des ETF sur mesure
Selon M. Pantony de Boosted.ai, l’IA facilite également la personnalisation des trackers indiciels existants en fonction des besoins des clients. Pensez, par exemple, à un ETF qui suit l’indice S&P 500 d’aussi près que possible, mais avec le risque le plus faible possible ou, à l’inverse, avec un risque plus élevé mais des rendements potentiellement plus élevés. Ou encore, un tracker S&P500 dont les actions sont plus susceptibles de surperformer. Tout est possible».
M. Rozemuller, de VanEck, ne croit pas beaucoup aux ETF personnalisés, en partie à cause de la réglementation. Un indice doit être créé par une entité juridique distincte et doit être accessible à tous. La personnalisation des ETF est donc une activité coûteuse».
En outre, cette idée se rapproche de l‹ «auto-indexation» : laisser les investisseurs créer leur propre indice, qu’ils peuvent toujours modifier à leur guise. Le problème est que les transactions seront alors trop nombreuses et trop fréquentes, au détriment des rendements. Cela va à l’encontre de l’idée que l’on se fait d’un ETF. En tant que fournisseur d’ETF, vous ne devriez pas non plus être tenté d’ajuster votre ETF à chaque fois. Dans ce cas, vous faites de la gestion active».
En conclusion, M. Rozemuller estime que l’IA ne deviendra pas l’outil permettant de créer le panier parfait. Même si c’est ce que les gens vont prétendre».