Genus est un investisseur systématique discipliné depuis de nombreuses années, qui s'appuie sur l'analyse quantitative, les modèles mathématiques et les algorithmes informatiques pour prendre des décisions d'investissement bien informées et fondées sur des données. Aujourd'hui, nous explorons de nouvelles façons d'exploiter les avancées de l'IA générative pour améliorer la gestion de portefeuille et l'expérience des clients.
L'IA existe depuis trois quarts de siècle - bien avant que le ChatGPT n'entre en scène - et nous utilisons des techniques quantitatives en finance depuis des décennies. Aujourd'hui, les investisseurs commencent à voir par eux-mêmes les nombreux avantages que l'IA peut apporter, en particulier lorsqu'elle est utilisée par les sociétés de gestion de patrimoine pour accélérer l'évaluation des données, renforcer l'atténuation des risques et améliorer la productivité globale.
Le 17 avril, nous organiserons une discussion animée sur l'état actuel du développement de l'IA, son impact sur les marchés financiers et son rôle chez Genus. Nous entendrons notre président exécutif et directeur des investissements, Wayne Wachell, notre directrice de la croissance, Shannon Ward, et un invité spécial, Pavan Mirla, consultant en IA et scientifique des données d'apprentissage automatique possédant une vaste expérience dans le secteur financier. Voici un aperçu du contenu de notre conversation.
Un peu d'histoire de l'IA
Si vous êtes assez âgé pour vous souvenir du téléphone à cadran, vous vous souvenez probablement de l'IA comme d'un phénomène de science-fiction. L'IA joue depuis longtemps un rôle dans la culture pop - souvent par l'intermédiaire de robots sensibles, d'assassins cyborgs et de méchants qui dominent le monde - mais ce n'est que récemment qu'elle est entrée dans le discours de la vie quotidienne par l'intermédiaire d'outils facilement accessibles tels que ChatGPT.
L'histoire de l'intelligence artificielle remonte cependant à plusieurs siècles, et les mécanismes de l'intelligence artificielle ont commencé à prendre forme au début des années 1950. Au cours des décennies suivantes, la recherche sur l'IA a progressé, mais son expansion a été limitée par le manque d'infrastructures et de données. "L'IA a toujours connu des hivers de l'IA, au cours desquels son évolution s'est soudainement arrêtée", explique Mirla. "Mais tout à coup, en 2012, l'IA a connu une année charnière. C'est à ce moment-là que Geoffrey Hinton, un informaticien britanno-canadien qui fait des recherches sur l'IA à l'université de Toronto et qui a travaillé avec Google, a rencontré Jensen Huang, le PDG de Nvidia. "Cette rencontre a fait du Canada la Mecque de l'IA", explique Mme Mirla.
En 2017, nous avons assisté à une plus grande accélération, lorsque Google a introduit le concept de transformateurs - un type de modèle d'apprentissage profond utilisé principalement pour le traitement du langage naturel. "Les transformateurs gardent très clairement la trace des apprentissages passés", explique Mirla, ajoutant, qu'ils ont été le précurseur de ChatGPT, ou Generative Pre-trained Transformer (transformateur génératif pré-entraîné). "En finance, nous essayons d'utiliser les transformateurs pour construire et optimiser des modèles", ajoute M. Mirla. "Et les choses évoluent très rapidement.
Comment nous utilisons l'IA chez Genus
En tant que gestionnaire quantitatif, Genus utilise des modèles mathématiques depuis de nombreuses années. "Nous sommes une entreprise axée sur les données et nous avons commencé à utiliser des algorithmes d'IA cinq ans avant que les choses ne prennent de l'ampleur", explique M. Wachell. "L'apprentissage automatique est intégré dans nos modèles macroéconomiques d'allocation d'actifs.
"Mais l'IA générique a ouvert de nombreuses portes en termes d'évolution." explique M. Wachell. "Par exemple, si nous aimons une action, nous pouvons utiliser Gen AI pour décomposer ses segments de revenus et examiner les choses qui se passent actuellement, comme les tarifs douaniers, et voir d'où proviennent ses revenus pour gérer les risques et donner un sens à l'information. Le marché devient de plus en plus complexe, et nous nous tournons vers des modèles d'IA de tiers pour nous aider à comprendre les thèmes."
En ce qui concerne l'investissement, l'IA générique peut contribuer à donner un sens au volume d'informations nécessaires pour prendre des décisions en matière d'investissement. Elle peut nous aider à comprendre les relations globales au sein des données sur lesquelles nous nous appuyons pour construire nos portefeuilles et les gérer activement. À l'avenir, nous prévoyons d'utiliser Gen AI avec des graphes de connaissances pour nous aider à cartographier des relations complexes.
Nous prévoyons également d'utiliser Gen AI à des fins de productivité du middle office, en particulier avec nos équipes de comptabilité et de conformité. "En matière d'investissement, rien ne remplacera l'homme", affirme M. Wachell. "Mais l'IA rend les humains plus productifs.
Et du côté des clients, l'IA peut contribuer à garantir que l'activité de nos clients se déroule dans les meilleures conditions possibles. les philosophies d'investissement personnelles et les politiques sont réellement alignées sur leurs investissements.
Agents d'IA : La prochaine grande nouveauté
Alors que l'IA continue de s'améliorer, la prochaine vague d'adoption comprendra les éléments suivants Agents d'intelligence artificielle - des collaborateurs virtuels capables d'accomplir des tâches complexes. Chez Genus, nous envisageons d'ajouter des agents d'IA à notre équipe de conformité, ainsi que des agents capables d'examiner des aspects complexes de l'analyse des actions pour nous donner plus d'informations. "ChatGPT est un modèle d'IA polyvalent doté de vastes connaissances", explique Mirla. "Pour les applications spécifiques à la finance, nous affinons notre propre IA afin de fournir des informations précises et adaptées au domaine."
Les agents d'IA pourraient également nous aider à élaborer de meilleurs modèles d'investissement. "Actuellement, nous nous efforçons de découvrir de nouvelles relations dans les données, et cette recherche prend du temps", explique M. Wachell. "Les agents d'IA disposent désormais de mémoires et d'outils, et il suffit de leur confier une tâche pour qu'ils s'en acquittent. Bien entendu, tout modèle utilisant l'IA nécessite des tests approfondis et des contrôles de confidentialité.
L'investissement piloté par l'homme reste essentiel
Alors que l'IA continue de fournir des outils avancés pour améliorer le travail des analystes d'investissement et des gestionnaires de portefeuille, il y a encore des problèmes à résoudre. ne remplace pas les gestionnaires de patrimoine humains. L'IA peut aider à la gestion des données, à la compréhension et à la productivité, mais il faut toujours un humain pour comprendre les subtilités de la nuance, l'empathie et les complexités de la dynamique familiale dans la planification du patrimoine. "Nous ne pensons pas que les agents d'IA puissent remplacer les humains", précise M. Wachell.
De plus, il est important de reconnaître que les technologies de l'IA sont soumises à des risques et à des limites inhérents, et que les connaissances assistées par la technologie ne remplacent pas le besoin de conseils personnalisés. C'est pourquoi toutes les décisions d'investissement chez Genus sont finalement prises avec la supervision professionnelle du gestionnaire de portefeuille et des considérations spécifiques au client.
Mais les gestionnaires de patrimoine devront faire évoluer leurs compétences pour travailler efficacement avec l'IA. "Vous pouvez demander à un agent d'IA de faire des choses pour vous que vous n'auriez jamais pu faire auparavant si vous savez créer les bons messages-guides", explique M. Wachell. "N'importe qui peut le faire avec des connaissances dans le domaine et la capacité de donner des instructions.
En fait, ajoute Mirla, ceux qui sont prêts à expérimenter l'IA "donneront des superpouvoirs" à leurs outils et modèles existants. C'est ce qui se passe notamment dans le domaine de l'investissement ESG, où les agents de l'IA peuvent suivre les progrès des entreprises dans la réalisation de leurs objectifs ESG. "Cela peut se faire en temps réel, pour plus de transparence et de responsabilité", explique M. Wachell.
Vous souhaitez en savoir plus sur l'IA et son utilisation dans la gestion de patrimoine ? Participez à notre webinaire gratuit le 17 avril. En savoir plus et s'inscrire ici. (Ce webinaire est uniquement destiné à des fins éducatives et ne constitue pas une offre ou une sollicitation de conseils en matière d'investissement).
Les informations contenues dans cet article sont données à titre indicatif uniquement et ne constituent pas un conseil d'investissement, juridique ou fiscal. Les déclarations prospectives sont soumises à des risques et à des incertitudes. Les performances passées ne sont pas indicatives des résultats futurs. Les résultats individuels peuvent varier. Veuillez consulter un conseiller qualifié avant de prendre des décisions d'investissement.
Références :
Yee, L., Chui, M. et Roberts, R. (2024, 24 juillet). Pourquoi les agents sont la prochaine frontière de l'IA générative. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/why-agents-are-the-next-frontier-of-generative-ai
