De l’automatisation des processus à la gestion de portefeuille, l’intelligence artificielle s’impose progressivement dans les sociétés de gestion. Une transformation réelle, mais encadrée, où l’expertise humaine reste la clé de voûte.
L’intelligence artificielle (IA) est désormais perçue comme stratégique par les gestionnaires d’actifs. Selon une étude de Grant Thornton intitulée « Global survey: AI is transforming asset management » publiée en décembre 2025, 73 % des dirigeants interrogés – issus de gestionnaires d’actifs, de banques privées, de familly offices ou encore de plateformes d’investissement – estiment que l’IA est essentielle pour l’avenir des activités de leur organisation et 63 % jugent qu’elle va révolutionner le secteur de la gestion de patrimoine et d’actifs. Par ailleurs, près de 62 % pensent qu’elle permettra d’optimiser les portefeuilles et de générer de l’alpha.
Dans ce contexte, les sociétés de gestion de patrimoine et d’actifs accélèrent le rythme de l’adoption de l’IA dans l’ensemble de leurs organisations. Grant Thornton explique que les fonctions de back-office ont été les premières candidates au déploiement précoce de cette technologie dans le secteur de l’investissement, en raison des gains d’efficacité et de productivité qu’elles peuvent générer. Les sociétés exploitent également l’IA dans le middle-office. La plupart utilisent d’ailleurs la technologie pour automatiser les contrôles de conformité, afin d’identifier rapidement toute violation. Dans le même temps, les sociétés renforcent la sécurité et la confidentialité des données en utilisant l’IA pour détecter les anomalies en temps réel et réagir aux menaces potentielles. L’IA a également amélioré les activités du front-office avec les clients. Près de six entreprises sur dix l’utilisent par exemple désormais pour approfondir l’analyse de leur clientèle.
Les différentes utilisations de l’IA par des sociétés d’investissement :
Source : Global survey: AI is transforming asset management, Grant Thornton
L’IA s’immisce dans la gestion de portefeuille
Si l’IA est de plus en plus utilisée pour optimiser des tâches administratives dans le secteur de l’investissement, elle devient également pour certaines maisons une brique structurante de la gestion de produits. Selon les données de Grant Thornton, 44 % des sociétés d’investissement utilisent déjà l’IA pour la gestion de portefeuille, et cette proportion devrait monter à 83 % d’ici trois ans.
En France, Palatine Asset Management a par exemple fait le choix d’inclure l’intelligence artificielle à la gestion de son fonds Palatine Amérique depuis juin 2023. « Le fonds Palatine Amérique était géré depuis la France avec des moyens limités, explique Kamal Chancari, responsable de la gestion diversifiée et de la gestion sous mandat chez Palatine AM. Nous ne pouvions pas rivaliser avec des gérants américains soutenus par une armée d’analystes. Maintenir la performance devenait un vrai défi face à des acteurs mieux dotés », explique-t-il.
Pour pérenniser la performance de son fonds, la société de gestion s’est intéressée à l’intelligence artificielle dès 2022, mais son déploiement s’est heurté à un obstacle majeur : l’humain. L’intégration de l’IA ne relève pas uniquement d’un choix technologique, elle suppose des profils capables de comprendre et de challenger les modèles. « Quand un gérant fondamental est peu à l’aise avec la technologie, il est difficile de lui faire accepter des modèles quantitatifs, ajoute Kamal Chancari. Comprendre le machine learning et les statistiques est indispensable pour appréhender le modèle sans le subir. »
Un outil d’aide à la décision
L’intégration de l’IA au sein du fonds de Palatine AM forme un pilier de la stratégie de gestion du fonds. Concrètement, pour chaque titre, cinq modèles distincts sont utilisés. Ils analysent les mêmes données, mais les interprètent différemment afin de produire des signaux. « L’IA doit être vue comme un outil d’aide à la décision, pas comme un substitut au gérant, indique le spécialiste. Elle accompagne la prise de décision. Les modèles et les données sont souvent publics, mais la vraie valeur réside dans leur traitement. Le talent consiste à transformer les données pour en extraire des signaux utiles ». Kamal Chancari précise que son rôle reste d’exercer un regard critique sur le modèle développé pour ce fonds, car certaines situations lui échappent.
À l’avenir, l’ambition de Palatine AM est désormais d’étendre progressivement la technologie à d’autres fonds, mais selon une logique différente. « Pour les autres gérants, l’idée n’est pas d’appliquer les modèles tels quels, mais de les utiliser comme des analystes supplémentaires, un avis de plus au moment de décider d’acheter ou de vendre », précise Kamal Chancari.
Cette évolution appelle par ailleurs de nouveaux profils. « Quand je recrute des stagiaires, je privilégie ceux qui font du machine learning et du développement, ajoute-t-il. Ensuite, je leur transmets l’expérience de marché. Il y a des choses qu’on ne peut jamais entièrement modéliser. L’expérience permet de tempérer, de gérer le risque et de repérer quand un modèle ne fonctionne plus. »