À l'ère du numérique, l'intelligence artificielle offre aux gérants des perspectives totalement nouvelles en matière de traitement de l’information grâce à l'analyse systématique des données. Associée à l'expertise humaine, elle contribue à donner aux investisseurs un accès anticipé aux tendances de demain.

Par Dr. Martin Kolrep, gérant de portefeuille senior chez Invesco et vainqueur du 10 Years Award amLeague Europe Equities

 

Nous vivons dans une ère d’abondance des données, dans une société largement numérique. Non seulement le volume et la diversité des données ont énormément augmenté, mais la fréquence de leur production et la multitude de sources également. Avec les méthodes conventionnelles de traitement des données, la montagne d’informations mondiales non triées ne pourrait plus être analysée de manière efficace. Selon nous, le déluge de données numériques est en train de changer en profondeur de nombreuses industries, y compris celle de la gestion d’actifs.

L’analyse de ces informations – dites alternatives – ouvre de nouvelles possibilités pour analyser non seulement les indicateurs classiques pertinents pour le marché des capitaux, tels que les chiffres de bilan, les taux de change ou les chiffres économiques traditionnels, mais aussi, par exemple, les flux de marchandises, les mouvements, les discussions d’analystes, les informations ou encore les données provenant des moteurs de recherche et des réseaux sociaux.

Grâce à l’intelligence artificielle, ce déferlement d’informations numériques peut être structuré, traité et analysé. Ainsi, le traitement du langage naturel et l’exploration de textes, par exemple, permettent de quantifier les opinions et les humeurs provenant des médias traditionnels et sociaux.

Des calculs sophistiqués en lieu et place de l’intuition

Afin d’utiliser au mieux le nouveau flux de données provenant d’innombrables sources, il est nécessaire de recourir à des outils intelligents pour obtenir des résultats dans un délai raisonnable. C’est la seule façon de tirer des enseignements de la multitude de données qui permettent d’aligner plus intelligemment les portefeuilles sur les secteurs de marché prometteurs et de prendre ainsi part plus tôt aux nouveaux développements.

C’est là que les algorithmes de traitement du langage naturel peuvent aider. En tant que sous-domaine de l’intelligence artificielle, ces algorithmes permettent d’enregistrer, de traiter, de comprendre et d’interpréter le langage humain et les textes écrits en quelques secondes seulement.

 

Exemple d’un dictionnaire pour le thème “Clear Water” (extrait)
Source: Invesco, uniquement à des fins d’illustration

L’avantage de l’ordinateur dans ce cas est évident: il est rapide, fonctionne habituellement sans faille, peut traiter de grandes quantités de données selon des règles données et fournir aux gérants de fonds des résultats spécifiques. Cependant, l’homme fait fonctionner la machine, développe les idées et les recherches derrière les programmes informatiques. Dans ce cas, l’homme doit s’assurer que les résultats sont générés sur la base d’entrées pertinentes.

L’époque où les visites d’entreprises pouvaient vous donner un avantage significatif est révolue. Il est désormais bien plus utile de laisser les données parler d’elles-mêmes que d’écouter ce que dit la direction de l’entreprise.

Que se passe-t-il réellement dans l’entreprise? Quelles sont les activités qui font l’objet d’un suivi ? En lieu et place de l’intuition humaine, des calculs basés sur des données alternatives peuvent être un complément utile aux données traditionnelles de marché. À partir de là, l’homme élabore et valide à son tour les décisions d’investissement qui sont basées sur les résultats des algorithmes.

L’analyse textuelle des informations peut être utilisée, par exemple, pour identifier les relations entre les entreprises ou leur positionnement sur des sujets innovants tels que l’impression 3D, la blockchain ou encore la santé numérique. L’innovation étant un élément essentiel de la croissance économique des entreprises, les entreprises en avance sur ces développements devraient profiter au maximum de l’importance croissante de ces sujets. L’identification de ces entreprises et la détermination de la pertinence d’un certain sujet pour une entreprise est un résultat clé qui peut être déterminé à partir de l’analyse de données textuelles. Il est également utile de souligner que les portefeuilles pondérés en fonction de la pertinence constituent une alternative innovante aux méthodes de pondération traditionnelles basées sur la capitalisation boursière ou les données relatives aux risques.

Les quants ont un avantage

Face à l’émergence de nouvelles sources de données et à une densité d’informations toujours plus grande, les gérants de fonds ne pourront plus, à eux seuls, tirer les conclusions de cette richesse de données dans un délai raisonnable. Dans un monde où la réactivité et l’analyse de grandes quantités de données sont déterminantes pour la pertinence des prévisions, les ordinateurs, de plus en plus puissants, constituent un support essentiel pour les gérants d’actifs. Les gérants quantitatifs qui travaillent depuis des années avec de grandes quantités de données, de bases de données et d’outils informatiques ont ici un avantage certain. En effet, les connaissances et les compétences nécessaires au fonctionnement de ces systèmes ne peuvent être acquises en peu de temps.

Néanmoins, nous pensons que l’intelligence artificielle ne peut pas et ne pourra pas remplacer l’expérience, l’expertise et la créativité humaines, du moins pour le moment. Est-ce que ce sera le cas à un moment donné? Les scientifiques en débattent.

En attendant, le fait est que la créativité des humains associée à la vitesse de la machine offre des avantages indéniables dans le monde numérique d’aujourd’hui. C’est seulement avec l’aide des ordinateurs que les hommes peuvent structurer et analyser les diverses informations de notre société actuelle.

L’intelligence artificielle en tant qu’outil doit cependant continuer à être développée par les hommes, alimentée en informations et exploitée. Il est donc évident, selon nous, que les décisions d’investissement continueront à nécessiter plus que des algorithmes, même dans le futur.

 


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