Investir dans l'IA : le masterclass de la rentrée

L'IA agentique dans la gestion d'actifs

Les gérants d'actifs vont au-delà des outils d'IA générative pour s'orienter vers des systèmes d'IA agentique capables de prendre en charge des flux de travail, de superviser des tâches et d'apporter une aide dans le cadre d'actions définies.

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Dans ce masterclass de rentrée sous forme de vidéos, Mike Chen, responsable de la recherche Next Gen chez Robeco, explore l'impact potentiel de l'IA agentique sur l'ensemble de la chaîne de valeur de l'investissement : de la recherche d'alpha et du processus de recherche à la conception des flux de travail, en passant par les opportunités de marché et la gouvernance. Découvrez comment l'IA agentique s'allie au jugement humain, à la validation et à la responsabilité.

Explorez cinq thèmes liés à l'IA agentique dans la gestion d'actifs

Chaque thème offre un éclairage différent sur la transition de l'IA en tant qu'outil vers une IA agentique s'inscrivant dans le modèle opérationnel de la gestion d'actifs.

Thème 1

IA agentique et alpha

L'IA facilite depuis longtemps l'investissement systématique grâce au machine learning, au traitement du langage naturel et à la reconnaissance de formes. L'IA agentique pourrait aller plus loin en aidant les équipes d'investissement à sélectionner des idées, à surveiller les signaux, à tester des hypothèses et à faciliter l'analyse de portefeuilles.

Mais l'alpha ne provient pas uniquement de l'accès à un modèle. Ce qui fait véritablement la différence réside peut-être dans le flux de travail lié au modèle : qualité des données, historique des validations, contraintes de portefeuille, limites de mandat et validation humaine.

Thème 2

IA agentique et recherche

L'IA agentique transforme non seulement les sujets sur lesquels portent les recherches des investisseurs, mais aussi la manière dont ces recherches sont menées. Les workflows assistés par l'IA peuvent aider à analyser des articles, à extraire les affirmations clés, à résumer des méthodologies et à identifier les points qui méritent un examen plus approfondi.

Il ne s'agit pas de remplacer les analystes, mais de renforcer le moteur de la recherche : préserver ce qui a été testé, ce qui a échoué, ce qui a fonctionné et les enseignements qu'il convient de retenir.

Thème 3

IA agentique et flux de travail

La première vague d'IA générative a permis aux individus de rédiger, de résumer, d'effectuer des recherches et de programmer. L'IA agentique témoigne d'une évolution plus générale : l'IA est intégrée dans des flux de travail reproductibles couvrant la recherche, le suivi, le reporting, les demandes des clients, les opérations, la conformité et la documentation.

La question qui se pose en matière de conception est de savoir comment rendre ces flux de travail fiables, auditables et réversibles, et comment les intégrer aux contrôles existants plutôt que de créer un univers parallèle.

Thème 4

IA agentique et économie de l'IA

L'IA modifie à la fois ce que les marchés valorisent et la manière dont les investisseurs opèrent. Le rally des valeurs liées au matériel d'IA est devenue un moteur de performance majeur, notamment grâce aux entreprises actives dans les secteurs des semi-conducteurs, de la mémoire, des serveurs, des infrastructures numériques et des chaînes d'approvisionnement.

Cela vaut tout particulièrement pour les marchés émergents, où certains segments de l'écosystème technologique ont joué un rôle important dans la récente performance. La question clé en matière d'investissement est de savoir si les opportunités restent concentrées sur quelques grandes valeurs ou si elles s'étendent désormais aux bénéficiaires de second rang.

Thème 5

IA agentique et gouvernance

À mesure que l'IA passe de la simple réponse à des questions à l'accompagnement des flux de travail, la gouvernance gagne en importance. Les investisseurs doivent savoir où l'IA est utilisée, quelles données elle traite, quelles décisions elle influence et qui reste responsable en cas de problème.

Les questions pratiques sont claires : d'où provient la réponse, reste-t-elle valable si les hypothèses changent, quelles sont les actions autorisées par le système, et qui valide ?

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Dans cet échange de 18 minutes, Mike Chen explore l'impact potentiel de l'IA agentique sur la gestion d'actifs à travers cinq thèmes : l'alpha, la recherche, les flux de travail, l'économie de l'IA et la gouvernance. Chaque thème peut être exploré indépendamment ou s'inscrire dans un parcours complet pour découvrir tout le potentiel de l'IA.

Explorez l'IA agentique à travers cinq thématiques clés de la gestion d'actifs

Dans un avenir (proche), les investisseurs quantitatifs humains pourraient passer du rôle de moteurs directs de la recherche et du positionnement de portefeuille à celui de superviseurs d'algorithmes d'IA chargés d'exécuter ces tâches Mike Chen
Mike Chen
Responsable de la recherche Next Gen