Les gestionnaires et analystes de fonds ont accès à de nombreuses données sur les fondamentaux et les mouvements du marché, mais il y a toujours certaines choses qui ne ressortent pas de ces données. Par exemple, comment savoir si le nombre de magasins qu’une entreprise souhaite ouvrir est réaliste ?
Mark Ainsworth est responsable de l’analyse des données chez Schroders. Il dirige une équipe de 25 spécialistes des données, qui se consacrent à l’analyse de ‘données alternatives’. Il peut s’agir de données provenant des médias sociaux, mais aussi de toutes sortes d’autres fichiers de données.
« Nous aidons les gestionnaires et analystes de fonds à prendre de meilleures décisions en leur fournissant les bonnes informations », explique Ainsworth, psychologue expérimental de formation.
L’idée est que Schroders obtient ainsi une avance en matière de données et voit des choses qui ne sont pas encore perçues par le marché dans son ensemble. Il s’agit de puiser dans les bons fichiers de données et de les combiner si nécessaire. « N’oubliez pas que presque tout ce que font les gens maintenant laisse une trace de données ».
Analyste en stratégie de course chez McLaren
Ainsworth travaille chez Schroders depuis 2014. Auparavant, il était notamment ‘analyste en stratégie de course’ au sein de l’équipe de course McLaren. « Ce que j’y faisais, c’était veiller à ce que les bonnes données soient disponibles pour décider en une fraction de seconde, sous un stress élevé, quand il fallait faire un arrêt au stand et quelle quantité de carburant il fallait ajouter. Ma tâche principale était d’omettre des données et de ne montrer que ce qui était pertinent afin de prendre rapidement la bonne décision. »
Il a également travaillé pour la chaîne de supermarchés Tesco, où il analysait notamment des données de clients et étudiait où il y avait encore de la place pour ouvrir de nouveaux magasins. Une expérience qui est venue à point nommé chez Schroders lorsqu’une chaîne de magasins a annoncé qu’elle ouvrirait de 5 000 à 10 000 nouveaux magasins.
« L’évolution à long terme de la valeur de l’entreprise en dépendait. La question d’un gestionnaire de portefeuille était donc de savoir si c’était réaliste. Pour chaque ville et chaque village, nous avons examiné le nombre de magasins déjà présents, les habitudes de dépenses des clients, l’évolution des salaires et où il y avait du potentiel pour de nouveaux magasins. Nous sommes ainsi arrivés à de la place pour 2000 à 3000, mais vraiment pas pour 5000 à 10 000. »
En plus de répondre aux questions, l’équipe d’Ainsworth développe également ses propres outils. Il peut s’agir d’une sorte d’exit-polls, répondant à des questions telles que ‘quelle est la chance de Trump d’être réélu ?’, mais l’équipe a également conçu un outil sur ‘L’expérience de la marque’.
« Il est extrêmement précieux de savoir qui pense à une certaine marque dans un certain pays, et comment. » Il cite l’exemple d’un analyste qui hésitait entre deux chaînes de magasins dans un pays donné. « Nos recherches ont montré que l’une était particulièrement populaire auprès des clients plus âgés et l’autre, auprès des plus jeunes. En fait, elles se complétaient donc bien. Le système suit ainsi des milliers de marques locales et mondiales. »
Il a développé un algorithme qui actualise cette recherche chaque semaine.
Intelligence artificielle
« L’intelligence artificielle est un outil puissant. Ce n’est pas nécessairement parce que les ordinateurs font des choses que les gens ne peuvent pas faire, mais plutôt parce qu’ils font des choses que les gens feraient s’ils en avaient le temps : analyser encore et encore une énorme montagne de données et de graphiques. Le système enregistre tout et produit une vue d’ensemble une fois par semaine. »
L’opinion personnelle d’Ainsworth est que les robots ne pourront jamais remplacer complètement les gens. « Ils ne comprendront jamais suffisamment le monde. Les machines fonctionnent selon un certain schéma. Cependant, le monde réel est extrêmement complexe. »
L’équipe d’Ainsworth se concentre principalement sur les entreprises. « C’est là qu’il y a le plus de bénéfice à retirer. Bien sûr, nous aimerions aussi avoir de bonnes données sur la Chine, mais nous nous concentrons sur les lacunes que nous pouvons combler. »
Les sommes investies dans l’entreprise ou le secteur sur lequel porte la question sont prises en compte afin de déterminer les questions auxquelles répondre. « Si une question particulière porte sur 100 000 £, c’est une question importante. » En outre, l’équipe examine toujours si une réponse est également pertinente pour d’autres équipes d’investissement au sein de l’entreprise. « Il est donc très important que les résultats puissent également être partagés avec d’autres équipes, qu’il y ait une culture de partage des connaissances », explique Ainsworth.
« Afin de pouvoir dire quels constructeurs automobiles sont innovants, nous avons analysé et regroupé tous les brevets qu’ils ont déposés. Une montagne de documents très complexes, qui fournit maintenant des éclairages synoptiques. »
‘Intégrés’ dans des équipes d’investissement
Ainsworth est convaincu que l’analyse du big data est l’avenir. Sa pertinence est également reconnue au sein de Schroders. Depuis un an, tous les spécialistes des données ne travaillent plus au sein de l’équipe centrale, mais certains sont également ‘intégrés’ dans des équipes d’investissement. Ils assistent aux réunions et savent ainsi mieux quelles questions sont importantes pour eux. C’est pourquoi il répond par l’affirmative à la question de savoir si les analyses du big data devraient faire partie intégrante du processus d’investissement normal. « Oui, nous allons dans cette direction. C’est déjà en train de se produire. »