Intelligence artificielle | Des milliards gérés avec l’aide de l’IA

Grâce à son immense capacité de collecte et d’analyse de données, l’intelligence artificielle (IA) est rapidement devenue un outil de choix pour les gestionnaires de portefeuille. Et la Caisse de dépôt et placement du Québec (CDPQ) n’a pas raté l’occasion qui s’est présentée, bien au contraire.

Déjà 25 milliards de l’argent de ses déposants se trouvent dans des portefeuilles boursiers mondiaux qui font l’objet d’une gestion systématique depuis deux ans à l’aide d’outils d’IA. Mais cette approche comporte-t-elle des risques supplémentaires par rapport à une gestion plus traditionnelle ?

«Nous utilisons nos propres algorithmes, et nos résultats dépassent ceux de notre indice de référence», assure Jean-François Bérubé, vice-président, stratégies quantitatives et science des données à la CDPQ.

L’indice de référence des portefeuilles d’actions de la Caisse couvre un univers d’investissement de 1 500 entreprises. Et la première étape consiste à établir une prévision sur ce que sera la performance boursière de chacune de ces entreprises, explique Jean-François Bérubé.

L’IA fournit quotidiennement à la Caisse 75 000 points de données. Il s’agit de données financières classiques, c’est à dire de tout ce qui figure dans les bilans financiers détaillés des entreprises, mais aussi de données sur le comportement du marché comme les prix, le volume et la volatilité de chacun de ces titres, et enfin de plusieurs indicateurs de sentiment. investisseurs.

Une fois les prévisions établies, on passe à la deuxième étape, à savoir la construction des portefeuilles.

L’analyse qui est faite de chaque entreprise dans les portefeuilles systématiques est uniforme ou équivalente, mais compte tenu de la très grande quantité de données qu’elle comprend, elle sera moins approfondie que celle des autres portefeuilles boursiers traditionnels de la Caisse. «Pour compenser ce facteur, nous prenons un grand nombre de positions, environ 300 par portefeuille, afin de réduire le risque étant donné que nos convictions seront forcément plus faibles», explique Jean-François Bérubé. Les portefeuilles traditionnels ont une portée plus réduite, mais l’analyse est plus approfondie.

Une grande composante humaine

Lorsqu’on parle d’IA, on pense immédiatement à une utilisation intensive d’équipements informatiques, mais plusieurs personnes travaillent dans ce qu’on appelle le « groupe de gestion fondamentale systématique » à la Caisse.

« Ce n’est pas de la magie », assure le vice-président. Leur vie quotidienne est certainement intéressante. Il y a d’abord ceux qui font le suivi. Comment se passe la prestation ? Pourquoi obtenons-nous de tels résultats ? Le modèle fait-il ce que nous voulons ? Il y a aussi ceux qui négocient. Tout ce qu’ils doivent examiner, c’est l’impact sur les portefeuilles, les coûts et frais de négociation, les performances et surtout comment nous pouvons nous améliorer. Comment nos modèles d’aujourd’hui seront-ils encore meilleurs demain ? Il y a beaucoup de recherches en cours. Cela occupe beaucoup de nos gens», explique M. Bérubé.

À la recherche d’une IA générative

La Caisse de dépôt veut être à la pointe de toutes les nouveautés qui peuvent améliorer la gestion de portefeuille. L’IA générative semble destinée à offrir d’immenses possibilités. Par exemple, la capacité de quantifier des données textuelles, ou de transformer les informations du texte en chiffres et de les utiliser dans l’algorithme.

Les appels des dirigeants d’entreprises suite aux appels téléphoniques accompagnant la divulgation des résultats trimestriels en sont un bon exemple. L’IA générative aide à examiner la complexité du langage. On suppose qu’une équipe de direction utilisant un langage plus simple est généralement plus performante. « Et comme l’écart de performance est suffisamment grand entre les langages les plus simples et les plus complexes, ces données font partie des 75 000 données que nous regardons », précise Jean-François Bérubé.