Comment l'IA générative propulse les gestionnaires d'actifs vers un futur innovant

Dans le contexte de tensions économiques actuel il est essentiel pour les entreprises de rester à la pointe des dernières innovations technologiques pour gagner en résilience et assurer leur pérennité. C'est particulièrement vrai pour l'industrie de la gestion d'actifs. Des marges de plus en plus serrées impliquent une baisse des ressources qui doivent faire face à l'augmentation du nombre et de la complexité des portefeuilles qu'elles proposent. Pour relever ce défi, l'IA générative en tant que partenaire de l'intelligence humaine émerge comme une nouvelle voie de développement. Les entreprises qui embrassent cette technologie ne s’emparent pas uniquement d’un avantage concurrentiel, elles se préparent également à révolutionner l'industrie à long terme.

Vers une ère post-automatisation

Si l'automatisation a sans aucun doute joué un rôle majeur dans l'amélioration de l'efficacité opérationnelle, l'émergence de la technologie de l'IA générative marque une nette révolution en termes de sophistication. En effet, selon une étude d’Accenture, 95% des professionnels interrogés expriment que les capacités technologiques, data et digitales d’un asset manager seront des éléments différenciants en 2025. La proportion croissante d'entreprises du secteur qui se tourne vers ces technologies avancées, s’appuient sur l’IA pour améliorer le service client, gagner en efficience et autonomiser les équipes, renforçant ainsi leur compétitivité sur un marché en constante évolution.

Les IA génératives ne se contentent pas d'exploiter les données internes, elles puisent également dans un vaste ensemble de données externes du marché pour une analyse complète du portefeuille et offrir des informations opérationnelles. Elles offrent également des solutions proactives, comme l’identification des risques comme les échecs potentiels de transaction, une capacité essentielle à l'ère de la MiFID II. Au cœur de l'opération, dans les services intermédiaires et back-office, l'IA trouve également sa place. Le McKinsey Global Institute (MGI) estime que dans l'ensemble du secteur bancaire, l'IA générique pourrait ajouter entre 200 et 340 milliards de dollars de valeur - notamment, grâce à une plus grande productivité.

Ceci s’explique par le fait que l’IA répond aux défis spécifiques du marché français, notamment sa réglementation stricte. Par exemple, les contrôleurs de conformité peuvent se retrouver submergés par les alertes générées par les systèmes d'examen. Or, l'IA, avec des interfaces conviviales, peut faciliter le traitement de contrôle de ces alertes, renforçant ainsi la conformité, tout en améliorant l’efficacité des équipes.

Stimuler l'innovation et la fidélisation des talents en France

Grâce à ses capacités avancées, l'IA générative a le potentiel de révolutionner l'analyse financière. Elle produit des résultats intuitifs, qui, couplés à l'expertise locale des professionnels, conduisent à des décisions plus éclairées. Dans un marché où la tradition rencontre l'innovation, l'IA générative peut aider à équilibrer ces deux aspects.

Cependant, l'adoption de l'IA ne doit pas se faire au détriment des talents locaux. Au contraire, en libérant les experts des tâches répétitives, l'IA peut leur permettre de se concentrer sur des initiatives à plus forte valeur ajoutée, renforçant ainsi leur engagement et leur épanouissement.

L'intelligence hybride : la voie à suivre

Toutefois, la prudence reste de mise. D’une part, le cadre réglementaire Français et européen est strict et d’autre part l’usage de l'IA publique doit être soigneusement évaluée pour éviter tout risque lié aux données sensibles des clients. La proposition de règlement européen. sur l'intelligence artificielle vise à établir un écosystème de confiance, en imposant des normes strictes pour les systèmes à haut risque et en renforçant la transparence pour ceux qui interagissent avec l'IA, ce qui reflète l'engagement de l'Europe à protéger les droits fondamentaux tout en stimulant l'innovation dans le domaine de l'IA.

Bien que les gestionnaires puissent désormais accéder plus rapidement à des rapports de recherche détaillés, le risque liés aux biais de l'IA appelés "hallucinations" souligne le rôle central de l’humain à des fins de contrôle. Les plateformes d'IA générative sont excellentes pour créer rapidement du contenu convaincant, mais elles n'ont pas encore développé les garde-fous nécessaires pour assurer l'exactitude des informations. Par exemple, les plateformes formées à partir de données publiques peuvent être influencées par des informations peu fiables disponibles sur Internet et ces inexactitudes peuvent avoir de lourdes conséquences pour les traders si la technologie n'est pas utilisée avec la surveillance nécessaire.

Pour en tirer pleinement parti, les modèles d'IA doivent disposer d’entrées continues et le personnel qui les utilise doivent bénéficier d'une formation adaptée à leurs cas d'utilisation spécifiques. De plus, il est essentiel de s'assurer que la technologie est suffisamment sécurisée, en particulier pour les organisations financières hautement réglementées qui détiennent des données hautement sensibles.

Lorsqu'elle est utilisée pour compléter - et non remplacer - les capacités humaines, l'intelligence artificielle permet de faire éclore une intelligence hybride, combinant l’expérience des décideurs humains et la puissance de l'IA générative, avec à la clé, des gains en précision, en fiabilité et en performance. Pour les gestionnaires d'actifs, cette approche représente la clé pour maintenir durablement un avantage concurrentiel dans un paysage à la fois incertain, mais aussi en rapide évolution.