Pas si artificielle : les arguments en faveur de l’élaboration de solutions d’IA axées sur les placements
Les outils d’intelligence artificielle de Manuvie axés sur les placements réduisent le temps consacré à la recherche, approfondissent l’analyse fondamentale et améliorent la réactivité en temps réel, tout en laissant les décisions de placement aux professionnels sous une gouvernance rigoureuse. Dans cette entrevue intéressante pour le dernier numéro du magazine Signal de Savvy Investor, Matthew Lyberg, CFA, chef mondial de l’IA, Gestion d’actifs et produits, discute de la possibilité de déployer efficacement l’intelligence artificielle pour générer de l’alpha, des changements culturels requis pour réussir dans ce domaine, ainsi que l’interaction nuancée entre le jugement humain et l’efficacité des machines.
Les outils de placement alimentés par l’IA d’aujourd’hui ne sont-ils qu’un nouveau phénomène de mode, ou sont-ils réellement capables de générer un alpha concret et mesurable?
L’IA est littéralement au centre de toutes les attentions. Cela dit, cette évolution des capacités est bien réelle, et elle a des implications très concrètes en ce qui concerne l’investissement fondamental.
L’alpha provient souvent de la découverte d’informations qui ne sont pas encore pleinement prises en compte dans les cours. Le défi n’a jamais été le manque d’idées chez les investisseurs, mais le travail nécessaire pour les prouver ou les réfuter. Ce travail réside dans les transcriptions, les documents déposés, les notes de bas de page, ainsi que les notes internes et les années d’archives. En réduisant considérablement le temps nécessaire pour rechercher, relier et synthétiser ces informations, l’IA élimine les goulots d’étranglement dans le processus. Les équipes peuvent tester leurs hypothèses plus rapidement, approfondir leur analyse d’une entreprise et explorer davantage de possibilités sans pour autant relâcher la qualité de leur travail de fond. Les équipes peuvent tester leurs hypothèses plus rapidement, approfondir leur analyse d’une entreprise et explorer davantage de possibilités sans pour autant relâcher la qualité de leur travail de fond.
En matière d’évaluation, nous estimons que l’alpha trouve son origine dans les analyses de nos équipes d’investissement fondamental. Nous n’utilisons pas l’IA pour prendre des décisions d’investissement. Nous l’utilisons pour accélérer la recherche et améliorer l’harmonisation, mais la responsabilité incombe à nos professionnels. L’efficacité des outils d’investissement alimentés par l’IA pourrait être mesurée au mieux par des indicateurs avancés étroitement liés aux résultats d’investissement, à savoir la réduction du temps passé à éplucher de longs documents, un traitement plus rapide de l’information, une couverture plus large des entreprises pour une capacité d’équipe donnée et des réponses plus rapides pendant les événements liés aux fluctuations du marché.
La recherche axée sur l’IA peut-elle vraiment permettre aux gestionnaires de placements de rattraper leur retard en temps réel lors d’événements qui influencent les marchés et de prendre des décisions plus éclairées?
En un mot, oui. Sur des marchés en constante évolution, le temps est une ressource rare. Tout le monde cherche à répondre à des questions similaires, et c’est en cernant rapidement le contexte pertinent puis en faisant preuve de discernement que l’on parvient à se démarquer.
Nous l’avons vu lors du « Jour de la libération » en avril dernier, lorsque le régime tarifaire américain a provoqué des perturbations sur les marchés. Nous avons mis au point un outil de recherche sémantique qui analyse les transcriptions des entreprises et les documents connexes et les rend consultables. Lorsque l’événement a frappé, nos équipes de placement ont été en mesure de passer en revue les titres de leurs portefeuilles, consulter les discussions de la direction issues de cycles antérieurs au sujet de l’exposition aux tarifs, et obtenir un premier classement des titres susceptibles d’être les plus exposés. Il s’agit d’un point de départ, pas une conclusion, mais un excellent point de départ. Il aide les gestionnaires de portefeuille et les partenaires de gestion des risques à décider où concentrer leur attention et comment encadrer la volatilité actuelle dans le contexte de notre thèse d’investissement à long terme.
Lorsque la volatilité monte en flèche et que les marchés évoluent, l’intervention humaine demeure au cœur de l’investissement. Sommes-nous arrivés à un point où nous pouvons compter sur des agents pour signaler les changements, analyser les développements et les présenter aux gestionnaires de placements?
Nous nous en rapprochons. Cependant, comme je l’ai appris en travaillant dans le domaine de l’attribution de la performance au début de ma carrière, si le rétroviseur offre toujours une vue parfaitement nette, celle à l’avant l’est nettement moins : le pare-brise est embué et les essuie-glaces ne fonctionnent peut-être pas.
En d’autres termes, les thèmes pertinents et les événements qui font fluctuer le marché changent constamment. L’événement majeur d’aujourd’hui pourrait être le lancement d’un d’un grand modèle de langage (GML) par un petit fonds spéculatif en Chine, tandis que celui de demain pourrait être de nature politique.
Ce qui me réjouit le plus, c’est l’intégration du travail qualitatif et quantitatif de manière contrôlée. Les GML sont excellents dans le traitement de texte, comme des transcriptions, des documents déposés et des notes internes. Les données quantitatives telles que les modèles financiers, les mesures macroéconomiques de l’activité et les expositions factorielles peuvent également être intégrées, mais cela nécessitera que le GML appelle un outil spécifique pour le calcul et l’alignement.
Nous travaillons en partenariat avec des fournisseurs qui sont à l’avant-garde de ce travail, tout en explorant des applications dans des contextes connexes. À partir de là, nous pourrions envisager des processus d’alerte précoce, mais ceux-ci nécessiteront toujours des contrôles, une validation et une vérification humaine.
Le marché fait preuve de scepticisme. Ce scepticisme est-il exagéré? Évaluons-nous correctement l’IA lorsque nous évoquons sa capacité à influencer la recherche d’alpha?
Nous avons le privilège de travailler avec des analystes en investissement qui, par définition, sont des sceptiques professionnels. À mon avis, nous devons être sceptiques. L’IA peut sembler être un fourre-tout pour tous les problèmes, et lorsque quelque chose est largement utile, il est facile de commencer à croire qu’elle peut tout faire. Ce n’est pas possible.
L’IA n’est pas de la poussière de fée magique. Il s’agit d’un ensemble de technologies qui nécessitent des données d’entrée pour produire des résultats. Pour honorer nos obligations fiduciaires et satisfaire aux exigences réglementaires, nous devons justifier nos décisions d’investissement. Cela nécessite une normalisation des données d’entrée, des pipelines, des contrôles ainsi qu’une gouvernance claire. L’IA ne fait pas disparaître ce phénomène. Les hallucinations constituent un risque réel, surtout lorsqu’il s’agit de questions en contexte ouvert où il n’y a peut-être pas une source évidente de vérité pour la validation.
C’est pourquoi nous avons fixé une limite stricte : nous n’utiliserons pas l’IA pour prendre des décisions d’investissement.
Plus important encore, toutes les solutions d’IA que nous avons mises en place aujourd’hui ont été proposées par des analystes et des gestionnaires de portefeuille. En tant qu’équipe technique, nous ne nous contentions pas d’avancer des hypothèses sur ce qui pourrait s’avérer utile. Nous élaborions des solutions avec nos collègues spécialistes des placements. En cours de route, nous avons tous été aussi ravis et déçus, apprenant ainsi ensemble.
Comment empêcher l’IA d’amplifier la pensée de groupe et le comportement mimétique?
Cela commence par définir des limites. Ce n’est pas l’IA qui décide, mais les gestionnaires de portefeuille.
La pensée de groupe est un risque réel car ces modèles sont optimisés pour produire un langage plausible qui peut ressembler à un consensus, même lorsqu’il n’est fondé sur rien d’utile. Le contrôle ici, c’est le contexte. Nous exigeons une traçabilité jusqu’au matériel source et veillons à ce que l’avis d’experts soit toujours pris en compte. Lorsque nos gestionnaires de portefeuille et nos analystes posent des questions, celles-ci sont souvent spécifiques à un thème qu’ils recherchent. Nous avons conçu les outils de manière qu’ils fournissent toujours des citations dans leurs résultats. Cette fonctionnalité permet d’assurer l’intégrité de l’attribution des renseignements provenant du matériel source et aide l’utilisateur à évaluer si l’outil a produit un résultat probable, mais non corroboré.
C’est là que notre étroite collaboration avec les équipes de placement joue un rôle clé : les gestionnaires de portefeuille et les analystes poseront des questions difficiles. lls détecteront les hallucinations, et ils vous maintiendront sur la bonne voie.
Par ailleurs, la pensée de groupe est également un phénomène qu’il convient de comprendre, de mesurer et de gérer. L’IA peut aider à identifier les domaines où un consensus se dégage, où il y a une concentration des expositions et où les récits dominent l’évolution des cours. Ces informations peuvent constituer des éléments précieux dans la constitution du portefeuille et la gestion des risques. L’essentiel est de les considérer comme des données d’entrée et de laisser la prise de décision aux humains, dans le cadre d’un dispositif de gouvernance plus large.
Les fournisseurs investissent des dizaines de millions de dollars dans ce projet. Pourquoi développer quoi que ce soit en interne?
Le discours que nous entendons beaucoup dans l’industrie est que si vous pouvez obtenir tout ce dont vous avez besoin auprès des fournisseurs, vous ne devriez pas développer en interne et c’est généralement logique. Cependant, ce n’est pas toujours le cas.
La raison pour laquelle nous adoptons toujours une approche hybride se résume à l’intégration et au contrôle des flux de travail. Les fournisseurs développent des capacités au sein de leurs propres plateformes. Les équipes de placement travaillent sur de nombreuses plateformes. Si l’IA et les données deviennent la base d’un cadre d’investissement plus unifié où vous connectez des systèmes et les rendez interopérables pour les équipes de gestion de portefeuille, vous avez besoin d’une couche d’intégration que vous contrôlez, surtout si vous accordez une grande importance à la sécurité de vos données propriétaires et à la gouvernance.
La deuxième raison, c’est la spécificité du processus. Nous disposons d’une plateforme, elle peut être personnalisée pour s’adapter aux différentes équipes d’investissement. Or, il est difficile pour un fournisseur d’y parvenir de manière approfondie sans être impliqué dans nos processus. Nous faisons également appel à des fournisseurs spécialisés dans l’IA pour des fonctionnalités qu’il nous serait difficile de développer nous-mêmes de manière satisfaisante.
Si vous repensez aux 18 derniers mois, quel a été le plus grand défi ou le plus grand revers? Et pour ce qui est de l’avenir, quelle est votre principale préoccupation?
Dans un secteur hautement réglementé comme celui de la gestion des placements, lorsque vous envisagez de lancer un programme d’IA à partir de zéro, vous pourriez vous demander : qui décide du modèle de base que vous pouvez utiliser? Comment pouvons-nous vérifier que les fournisseurs de modèles n’utilisent pas nos données à des fins d’entraînement d’une manière qui va à l’encontre de nos attentes? Comment protégeons-nous nos données?
Nous avons tiré parti de l’engagement élargi de Manuvie en faveur de de la transformation numérique et de l’IA responsable. Depuis 2017, la société a investi plus d’un milliard de dollars dans ce domaine, et l’indice inaugural Evident Al dans le secteur de l’assurance a reconnu Manuvie comme la société d’assurance vie numéro 1 en termes de maturité de l’IA en 20251. Cette fondation institutionnelle, en particulier nos principes d’IA responsable2 que nous avons publiés, nous a donné le cadre nécessaire pour agir rapidement. En ce qui concerne la gestion d’actifs en particulier, nous étions fermement convaincus que le programme devait être dirigé par des équipes de placement et que la surveillance des risques et de la conformité devait être intégrée à chaque étape du processus.
C’est un paradoxe intéressant. Beaucoup pensent que la gouvernance est l’antithèse de l’innovation. Pour nous, elle a été un véritable atout. C’est justement grâce à un programme de gouvernance solide que nous avons pu disposer des garde-fous nécessaires pour innover dans le domaine de la gestion d’actifs grâce à l'IA.
Le plus grand défi pour nous était alors de trouver le juste équilibre entre expérimentation et responsabilité. Nous sommes les gardiens du capital de nos clients et des ressources de la société. Les modèles traditionnels de retour sur investissement partent du principe qu’il est possible de prédire les résultats. Or, dans le domaine de l’IA appliquée à l’investissement en particulier, c’est souvent impossible. Les modèles évoluent rapidement, et certains projets s’avèrent inutiles. Dans notre cas, la direction disposait déjà de près d’une décennie d’expérience dans la mise en œuvre d’initiatives d’IA au sein de Manuvie. Et ce soutien de la direction a fait toute la différence. Pour nous, investir dans l’IA appliquée à la gestion d’actifs relevait davantage d’un risque calculé que d’un saut dans le vide.
Nous avons géré le risque en minimisant le coût d’une éventuelle erreur grâce à un programme de déploiement structuré. Un prototype a été mis au point par quelques analystes. S’il semble prometteur, il passe au stade de projet pilote, où il fait l’objet d’une analyse plus approfondie des risques, de la conformité et des aspects juridiques. Nous évaluons son adoption et l’engagement des utilisateurs, puis il passe en production, où il est pris en charge au sein d’un cadre technologique plus large.
Cette approche nous a permis de concilier nos engagements tout en conservant une marge de manœuvre pour explorer de nouvelles pistes.
Avez-vous des inquiétudes au sujet de l’IA?
Oui, bien sûr. Je pense que c’est le cas de tout le monde et qu’il serait difficile de ne pas être inquiet. La gestion des placements est une activité d’apprentissage. Je me souviens de nombreuses nuits passées à réfléchir à une question, à rassembler des données, à les mettre en forme, à les aligner, et à déterminer comment visualiser mon travail. Tout cela relevait en grande partie d’une corvée. Au fil du temps, j’ai appris la modélisation des données, le calcul et l’analyse à un niveau presque intuitif. Étant donné que l’IA a le potentiel d’automatiser une grande partie de ce travail de début de carrière, je me demande ce que cela implique pour le modèle d’apprentissage et, par extension, comment nous, en tant que secteur, formerons la prochaine génération d’analystes et de gestionnaires de portefeuille.
1 https://www.manulife.com/ca/fr/about-us/news/manulife-named-number-1-life-insurance-company-for-ai-maturity-by-evident
2 https://www.manulife.com/content/dam/manulife-com/ca/financial-documents/pas/en/MFC_AI_2024_EN.pdf
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