Nous sommes au début d’une transformation fondamentale de la gestion d’actifs. Les décisions financières sont de plus en plus souvent prises par des algorithmes. D’ici quelques années, les applications pilotées par l’IA deviendront la principale source de conseils pour les investisseurs particuliers, avec une croissance prévue de 80 % de son utilisation d’ici 2028. Nous ne parlons pas d’un avenir lointain, mais d’un changement qui se produit en ce moment.
La première vague d’adoption de l’IA dans la gestion des actifs concerne principalement l’efficacité. Les gestionnaires d’actifs utilisent déjà l’apprentissage automatique pour traiter d’énormes ensembles de données, automatiser les rapports de routine et rationaliser les fonctions de conformité. C’est important, mais c’est encore assez prévisible. L’intelligence artificielle est désormais capable d’effectuer des tâches ennuyeuses et abrutissantes. La véritable révolution commence maintenant, dans la deuxième phase, où l’IA travaille non seulement beaucoup plus vite que les humains, mais aussi plus intelligemment. En effet, l’intelligence artificielle est également douée pour les questions complexes.
D’ici cinq ans, les systèmes d’IA affineront l’analyse prédictive à un niveau tel qu’il sera possible de prévoir les mouvements du marché avec une précision sans précédent en analysant d’autres sources de données telles que l’imagerie satellitaire et les médias sociaux. Cela inclut la construction de portefeuilles et l’allocation d’actifs, ainsi que la planification financière et successorale, la gestion de family offices, la due diligence et la gestion des risques. Cette évolution transformera également l’économie narrative, qui n’est plus une discipline analysant rétrospectivement la manière dont les récits influencent les mouvements économiques, mais une discipline capable de prédire en temps réel la manière dont les récits émergent et orientent les marchés.
Les systèmes d’IA capables de prédire les récits peuvent également être utilisés pour les manipuler, créant ainsi une « course aux armements narratifs » où la frontière entre l’observation et l’influence sur les récits est floue. Le risque est alors que seules les organisations disposant d’un accès avancé à l’IA puissent exploiter ces informations. Par exemple, un gestionnaire d’actifs pourra bientôt constater que l’augmentation de l’activité sur Linkedin dans certains secteurs est en corrélation avec les fusions et acquisitions à venir. Ou encore que les changements dans les flux de circulation autour des parcs d’activités économiques indiquent des changements de production qui affectent le prix d’une action. Ce sont les signaux subtils du marché qui deviennent visibles avant de se manifester dans les rapports financiers traditionnels.
La révolution de la confiance
La banque privée est composée aux deux tiers de gestion de la relation client. Les études montrent que la confiance dans les conseils financiers repose sur quatre facteurs : crédibilité, fiabilité, intimité et intérêt personnel. L’IA obtient d’excellents résultats pour les deux premiers, mais éprouve encore des difficultés pour les deux derniers.
Aujourd’hui, la plus jeune génération (la génération Z) fait davantage confiance aux systèmes d’IA que les générations précédentes. Seuls 21 % des membres de la génération Z craignent que l’IA ne prenne pas en compte leurs intérêts, contre 44 % des baby-boomers. Cela suggère que l’acceptation de la gestion des actifs pilotée par l’IA est générationnelle et augmentera avec le temps.
Cependant, le conseiller humain reste essentiel. L’IA peut reconnaître les sentiments, mais il lui manque l’expérience vécue et les nuances culturelles qu’apportent les conseillers humains. Il est donc probable que nous nous dirigions d’abord vers un modèle hybride dans lequel l’IA effectue une grande partie de l’analyse et les humains apportent de l’empathie et une prise de décision complexe.
Portefeuilles autonomes
D’ici 2035, les plateformes d’investissement autonomes, qui gèrent des portefeuilles entiers sans intervention humaine, pourraient devenir la norme. Ces systèmes ne se contentent pas d’exécuter des transactions, ils développent également des thèses d’investissement et ajustent en permanence les stratégies d’investissement en fonction de l’évolution des conditions macroéconomiques, des événements géopolitiques et du sentiment du marché.
Toutefois, cela pose de nouveaux défis. Si plusieurs gestionnaires d’actifs utilisent des algorithmes similaires, ils risquent d’amplifier involontairement la volatilité du marché. Supposons que tous les systèmes d’IA décident simultanément de se retirer d’un secteur particulier : il pourrait en résulter un krach éclair artificiel, sans rapport avec les fondamentaux économiques sous-jacents.
En outre, des questions de responsabilité et de transparence se posent. Qui est responsable si un système d’IA prend une mauvaise décision d’investissement qui coûte des millions ? Et comment expliquer à un client pourquoi un algorithme a décidé d’investir son fonds de pension dans d’obscures cryptomonnaies ?
Démocratisation de la gestion d’actifs
L’un des développements les plus prometteurs est la façon dont l’IA rend la gestion de patrimoine plus accessible. Traditionnellement, les stratégies d’investissement personnalisées et les investissements alternatifs étaient réservés aux personnes très fortunées. L’IA change la donne en permettant d’offrir des services de gestion d’actifs haut de gamme à grande échelle.
Alors qu’un conseiller humain peut servir de manière optimale moins d’une centaine de clients, un système d’IA peut fournir à des milliers de clients des portefeuilles hyperpersonnalisés qui sont ajustés de manière dynamique aux conditions du marché en temps réel et aux préférences individuelles. Cela signifie que les personnes disposant d’un patrimoine plus modeste auront également accès à des stratégies d’investissement qui n’étaient auparavant accessibles qu’aux super-riches.
La technologie permet également de rendre les marchés privés tels que le capital-investissement et la dette privée accessibles à un public plus large. L’IA peut automatiser les processus de due diligence et évaluer les risques des opportunités d’investissement dont l’analyse était auparavant trop longue ou trop coûteuse pour les petits investisseurs. Cet intérêt supplémentaire se traduira par une augmentation de la taille, de la liquidité et, par conséquent, des valorisations plus élevées.
Opportunités et menaces
Pour les gestionnaires d’actifs qui s’adaptent rapidement, l’IA offre des opportunités sans précédent. Ils peuvent servir un plus grand nombre de clients avec des services de meilleure qualité à des coûts moindres. Ils peuvent identifier des opportunités de marché que les concurrents n’ont pas su saisir et gérer des risques qui étaient auparavant invisibles.
Pour ceux qui ne s’adaptent pas, les perspectives sont moins bonnes. Dans un monde où les concurrents pilotés par l’IA fonctionnent 24/7, sans pause café ni décisions émotionnelles, il est de plus en plus difficile de rester pertinent avec des capacités purement humaines.
La plus grande opportunité consiste à trouver le bon équilibre. L’IA pour la puissance analytique et l’efficacité, les humains pour la confiance, la créativité et les considérations éthiques. Les entreprises qui maîtrisent cette combinaison deviendront les leaders de demain.
Han Dieperink est directeur de la stratégie d’investissement chez Auréus Vermogensbeheer. Il a auparavant été directeur des investissements chez Rabobank et Schretlen & Co.