Comment l’IA, le machine learning et l’expertise humaine en investissement identifient des sources potentielles d’alpha
Les stratégies d’investissement systématiques utilisent l’IA et le machine learning pour viser de l’alpha, y compris sur des marchés volatils. L’élément décisif est la combinaison de modèles fondés sur les données et de l’expertise humaine en investissement, explique le professeur praticien Gianluca De Nard dans cet entretien.
Entretien avec : Gianluca De Nard
Trois points clés concernant les stratégies d’investissement systématiques :
- Les stratégies systématiques et fondées sur des règles déploient particulièrement leurs atouts dans les phases de marché volatiles, car elles permettent de saisir les opportunités et de gérer les risques de manière disciplinée.
- La surperformance obtenue repose sur la combinaison ciblée de signaux multifactoriels éprouvés (value, qualité, momentum) avec des modèles dynamiques basés sur l’intelligence artificielle (IA) et une optimisation rigoureuse des risques.
- L’IA élargit les possibilités d’analyse et de découverte, mais demeure clairement intégrée dans un processus d’investissement placé sous la responsabilité de l’expertise humaine.
Depuis le début de l’année, les stratégies systématiques enregistrent de bons résultats – et ce malgré les turbulences géopolitiques et les remous sur les marchés. Comment l’expliquer ?
Les stratégies systématiques déploient généralement leurs atouts de manière particulièrement nette lorsque l’environnement est agité, car c’est dans ces phases que de nombreuses erreurs peuvent être commises, mais que de grandes opportunités se présentent aussi. Nos stratégies ont montré à plusieurs reprises qu’il est essentiel de « naviguer » dans ces périodes avec calme et clarté. Une approche disciplinée et fondée sur des règles constitue ici un véritable avantage. Notre démarche repose sur des sources d’alpha éprouvées et bien documentées sur le plan scientifique, que nous complétons par des signaux propriétaires, de nombreuses années d’expérience et des modèles de machine learning adaptatifs. L’élément déterminant est que l’ensemble s’inscrit dans un processus d’investissement éprouvé et une optimisation systématique des risques.
Quels ont été, cette année, les principaux moteurs de performance de ces stratégies ?
Le facteur momentum a été particulièrement fort cette année, mais le style value a lui aussi apporté une contribution notable. Nos signaux dynamiques basés sur l’IA ont généré un surplus de valeur clairement mesurable. Cependant, la clé du succès ne réside pas dans un seul facteur ou modèle, mais dans la combinaison ciblée de ces différents signaux. Cette diversification au niveau des signaux renforce la robustesse de nos stratégies dans différents régimes de marché et a été, en particulier dans un environnement aussi mouvementé, un moteur important de leurs bons résultats.
Quels sont les principaux avantages des stratégies d’investissement systématiques par rapport à une sélection de titres traditionnelle, fondée sur l’analyse fondamentale ?
Le grand avantage réside dans l’ampleur et la scalabilité de l’approche systématique. Nos modèles peuvent analyser en continu de vastes volumes de données structurées et alternatives, et ce pratiquement sur l’ensemble de l’univers d’investissement. Ainsi, il devient possible d’identifier des schémas difficiles, voire impossibles à détecter à l’aide de méthodes d’analyse classiques – et qui sont souvent complémentaires, voire non corrélés, par rapport aux recommandations des analystes.
L’investissement systématique est donc aussi une question de chiffres : au lieu de parier sur quelques positions individuelles de grande taille, nous diversifions largement entre de nombreuses opportunités d’investissement indépendantes. Nous prenons ainsi des décisions fréquentes et disciplinées – toujours sur la base du même cadre clair et fondé sur des règles. Les stratégies systématiques peuvent ainsi constituer un complément de poids tant aux engagements passifs qu’aux portefeuilles fondamentalement actifs – et une source d’alpha supplémentaire et différenciée.
Comment le processus d’investissement est-il structuré et comment les signaux multifactoriels utilisés sont-ils définis et mis en œuvre ?
Notre processus d’investissement combine deux sources d’information complémentaires. La première consiste en une approche multifactorielle robuste et propriétaire reposant sur la valorisation, la qualité et le momentum. Ces facteurs saisissent des caractéristiques économiquement intuitives et empiriquement bien documentées, liées à des différences à long terme dans les rendements attendus.
L’élément déterminant, toutefois, est la manière dont ces signaux sont définis, combinés et mis en œuvre. Nous ne nous contentons pas de répliquer des facteurs génériques. Nous avons au contraire développé nos propres signaux propriétaires. Nous les combinons ensuite de manière systématique sur un large univers de sociétés.
Et la deuxième composante ?
La deuxième composante est notre modèle de machine learning. Celui-ci est capable d’identifier, au sein d’un grand nombre de variables explicatives possibles, des relations et des interactions complexes et non linéaires. Il est ainsi possible de mettre au jour des opportunités d’investissement difficiles à appréhender au moyen de modèles linéaires traditionnels ou de l’analyse fondamentale.
Le signal d’alpha issu de ces deux sources d’information est ensuite traduit en positions concrètes par le biais de l’optimisation de portefeuille. C’est un aspect essentiel : disposer d’une bonne prévision de rendement ne constitue qu’une partie du processus d’investissement. Les rendements attendus doivent également être mis en relation avec le risque, la diversification, les coûts de transaction et les contraintes de portefeuille. L’objectif doit en fin de compte être de gérer un portefeuille efficace et résilient en termes de rendement et de risque – et non un agrégat d’actions présentant chacune des signaux attrayants prises isolément.
Quel rôle joue l’expertise humaine dans ce processus ?
Les modèles quantitatifs traditionnels restent extrêmement précieux, car ils sont robustes, transparents et interprétables sur le plan économique. Nos facteurs propriétaires value, qualité et momentum constituent en conséquence un pilier important du processus d’investissement. Le machine learning complète ces modèles en nous permettant d’analyser un espace de caractéristiques nettement plus vaste et d’identifier des schémas complexes et non linéaires ainsi que des effets d’interaction. Il convient également de souligner que l’IA ne construit pas nos portefeuilles de manière autonome. La responsabilité demeure entre les mains de nos spécialistes de la recherche et de nos gérantes et gérants de portefeuille. Ce sont toujours des personnes qui déterminent le choix des données, leur interprétation économique, l’architecture des modèles et les contraintes de risque. Elles évaluent également de manière critique si les schémas identifiés sont robustes et économiquement pertinents.
En résumé, pour nous, l’interaction entre expertise humaine et machines est et reste centrale. L’IA élargit le spectre de ce que nous pouvons analyser et potentiellement découvrir ; l’expertise humaine veille à ce que ces enseignements soient traduits de manière robuste en portefeuilles investissables.
Où voyez-vous les opportunités et où se situent les risques pour l’approche systématique d’ici la fin de l’année ? Le cycle des taux et les élections de mi-mandat aux États-Unis laissent à nouveau présager des turbulences.
Nous sommes confrontés à un environnement marqué par une incertitude persistante et des phases de volatilité accrue. Pour nous, cela se traduit par un champ de tension entre risques supplémentaires et opportunités attrayantes pour les stratégies systématiques. Les risques tiennent principalement au fait que les régimes de marché peuvent changer brusquement et à plusieurs reprises et que le « bruit » à court terme augmente. Les opportunités découlent du fait que ces phases conduisent souvent à une dispersion plus marquée des rendements entre les différentes actions. Notre expérience montre qu’un processus discipliné et fondé sur des règles, combiné à un mélange ciblé de signaux statiques robustes et dynamiques adaptatifs, est particulièrement bien adapté pour viser un profil risque/rendement équilibré à travers ces turbulences.
Nos portefeuilles sont délibérément construits de manière neutre en termes de secteurs et de pays. Nous ne cherchons pas à prévoir les évolutions macroéconomiques ou politiques, mais à nous concentrer sur la sélection de titres. Nous réduisons ainsi le risque d’être surpris par des chocs sectoriels ou régionaux et pouvons concentrer notre attention sur l’identification des gagnants et perdants relatifs au sein de chaque segment.
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