Gestion d’actifs

La mue numérique

le 20/04/2017 L'AGEFI Hebdo

L’adoption des nouvelles technologies s’accélère. Une révolution en vue pour tous les acteurs.

La mue numérique
(Crédit Fotolia.)

La métamorphose du métier de gérant se joue sous nos yeux. Les nouvelles technologies sont en passe de modifier tous ses modes de fonctionnement, de l’automatisation d’actions simples et répétitives à la robotisation des processus entiers en imitant les actions et décisions humaines. Toutes les fonctions de l’asset management sont concernées par les nouveaux outils, y compris le cœur du métier, l’acte de gestion, sachant qu’avec l’intelligence artificielle, des machines reproduisent le jugement humain.

Autant dire que le secteur expérimente une véritable révolution culturelle, au fur et à mesure que le big data (capacité de stocker et de traiter rapidement des données toujours plus nombreuses) étend son champ dans la chaîne de valeur. Certes, exploiter des millions de signaux au moyen d’algorithmes supprimant l’intervention du gérant est déjà une pratique répandue chez les gérants quantitatifs. Mais les nouvelles générations de stratégies systématiques représentent un vrai tournant, avec des analyses toujours plus fines de données plus variées. Précurseur sur ce terrain, le CTA Winton Capital emploie plus de 200 chercheurs dédiés au développement technologique de ses bases de données qui captent en temps réel et en continu des milliards d’informations macroéconomiques, climatiques, financières… qui donneront lieu à des arbitrages sur les marchés. Le traitement plus rapide d’une multitude d’informations conduit à la transformation de « micro data » en sources d’indicateurs macro. « Le sujet est celui de la pleine couverture de l’univers traité et de la complète compréhension des effets macro. On parle d’une ‘gestion augmentée’ », expose Pascal Koenig, associé responsable du secteur Asset Management chez Deloitte.

Analyse de textes

A côté d’indicateurs chiffrés issus de données comme le commerce en ligne, les sites d’enchères, les comparateurs de prix… les systèmes intègrent des indications issues de mots, voire des phrases. Lyxor s’essaie ainsi à l’analyse textuelle et vient d’établir sa propre base de données en analysant « les sentiments de marché livrés au travers des lettres envoyées par nos gérants ou ceux dont nous distribuons l’expertise », indique Vianney Chevalier, responsable du programme Robo Advisor chez Lyxor. A grande échelle, des hedge funds comme Point 72, Renaissance Technologies, Two Sigma outre Atlantique ou ici, à Paris, la fintech QuantCube sont parvenues « à développer des modèles d’analyse sémantique, voire textuelle », relève Pascal Koenig.

Si déjà près de 80 % des investisseurs institutionnels se tournent régulièrement vers les réseaux sociaux pour y trouver de l’information et détecter des opportunités d’investissement, selon des études récentes de LinkedIn et Greenwich Associates, le traitement scientifique de ces données ne fait que commencer. « L’exploitation du potentiel ouvert par l’analyse prédictive basée sur le big data et appliquée aussi bien à l’économie qu’à la finance représente un vaste sujet de recherche à l’heure actuelle », indique l’AFG dans un rapport de janvier dernier sur la transformation digitale des sociétés de gestion. Les techniques de machine learning – capacité d’apprentissage automatique des systèmes – et d’intelligence artificielle sont en train d’être affinées pour permettre l’analyse de données non structurées à des fins d’allocation d’actifs. « Nous en sommes au début de l’utilisation du ’machine learning’ et de l’intelligence artificielle, le phénomène ne concerne encore qu’un faible pourcentage des actifs sous gestion, précise James R. Lowry, directeur de State Street Global Exchange EMEA. Ces techniques servent surtout à approfondir et accélérer la recherche et la détection d’opportunités d’investissement. Par exemple, nous avons collaboré avec Axa Investment Managers pour évaluer, à partir du big data, l’évolution des indicateurs d’opinion et d’inflation et leur impact sur les valorisations. » L’accélération semble toutefois en vue. « On sent une ébullition sur la Place de Paris, tous les acteurs de la gestion veulent cerner les enjeux du digital et nous sommes en discussion avancée avec plusieurs d’entre eux », explique Pierre Rinaldi, président fondateur de Sesamm. Cette fintech française propose des technologies qui ont pour but d’extraire et de comprendre de l’information contenue dans des données textuelles dans les articles des journaux, blogs, réseaux sociaux en analysant la valeur d’émotion de la manière la plus précise possible dans le message. Travaillant avec des clients au Royaume-Uni, à Hong Kong et à Singapour, la start-up a de fortes ambitions en Asie, aux Etats-Unis et en France (lire page 37). QuantCube, de son côté, associe plusieurs capacités d’intelligence artificielle pour l’analyse de textes (en anglais, français, arabe et chinois), celle d’images (deep learning) et de graphes, c’est-à-dire les liens entre personnes décisonnaires. « La combinaison de ces capacités d’analyse de données non structurées est unique, assure Thanh Long Huynh, CEO de QuantCube Technology. Elle est obtenue grâce à une équipe comptant vingt data scientists et nous amène, depuis environ deux mois, à susciter l’intérêt marqué de grands gérants français, en plus d’institutions financières à l’international. »

Applications commerciales

Actuellement, l’usage qui est fait des nouvelles technologies en gestion est surtout commercial. « Les gérants sont avant tout intéressés par les possibilités ouvertes par les nouvelles technologies dans la distribution des produits et l’amélioration de l’expérience clients », note James Lowry. La « digitalisation » constitue le premier thème des travaux. « Nous avons mis en place, pour une société de gestion, des reportings de gestion digitalisés dédiés à la clientèle des conseillers en gestion de patrimoine (CGP) ayant investi dans des fonds commercialisés par cette société de gestion, rapporte ainsi Arnaud De Batz, responsable des activités de conseil dans l’asset management chez Accenture. Un moyen de fidéliser indirectement le client final que la société de gestion ne connaît pas, mais également le CGP. » De même, le positionnement marketing peut être affiné, comme dans le cas de Lyxor qui utilise dans ce but les informations issues des réseaux sociaux. « En y lançant des thématiques de discussions via des mots clés, nous recueillons des commentaires que nous intégrons dans notre matrice d’association de marques, explique Valérie Menu, directrice des opérations de Lyxor et responsable de la démarche Innovation. De quoi positionner Lyxor parmi ses concurrents. »

Les robo-advisors – conseils de gestion automatisés en ligne – apparaissent de plus en plus comme une source de potentiel pour aider les gérants à capter des actifs supplémentaires. « On a présenté les robo-advisors comme dangereux pour la gestion d’actifs », note Pascal Koenig, qui se dit « plus positif ». Président exécutif de Yomoni, Sébastien d’Ornano nuance lui aussi l’idée d’opposition frontale avec les gestionnaires d’actifs historiques : « Certes, il y a une certaine concurrence, mais il ne tient qu’à eux de nouer des partenariats. » Car « si la banque est un véritable coffre-fort du fait des volumes gérés et de la sécurité garantie aux actifs, qui disposent de plus de réseaux étoffés, elle est en contrepartie généralement peu agile et très chère pour un accompagnement peu actif. Le modèle de banque universelle trouve ici ses limites, auxquelles le robo-advisor répond grâce à la désintermédiation ». Jean-François Bay, le directeur général de Morningstar France, note en effet que le succès auprès du grand public des conseillers automatisés en ligne se heurte à une question de confiance accordée plus volontiers à une marque forte. Investisseur chez Axa Strategic Ventures, Florian Graillot voit pour les banques et les asset managers beaucoup de valeur dans la collaboration avec des robo-advisors qui « ont une mentalité différente et une technologie éprouvée, bougent plus vite et mieux que les acteurs établis ». Axa Strategic Ventures, fonds dont la devise est d’« investir dans les technologies qui influencent le futur de l’assurance et de la gestion d’actifs », est notamment présent au capital du robot FundShop, positionné en BtoB et visant en 2017, selon son cofondateur Léonard de Tilly, un triplement de son chiffre d’affaires. Pour Jean-François Bay, enfin, les robo-advisors ont aussi un rôle à jouer pour aider la gestion d’actifs à relever l’un des défis des prochaines années, celui de « la transformation des épargnants en investisseurs. Il s’agit d’éducation, de meilleure définition des contraintes de risque. Nous en sommes à ce sujet encore à l’âge de pierre ».

Le passif des fonds

Pour se rapprocher de leurs clients, les gérants devraient bientôt aussi disposer de la Blockchain, une technologie encore débutante mais qui concentre l’attention du secteur (voir le graphique). Infrastructure digitale permettant d’avoir un registre numérique décentralisé (distributed ledger technology ou DLT), la Blockchain permettra de connaître le client et son comportement, d’en reprendre le contrôle jusqu’ici abandonné aux banques. En même temps, ce mode opératoire permet au gérant de suivre en direct son passif. « Le véritable intérêt de la Blockchain réside non seulement dans la validation de transactions sans intermédiaires, car il n’existe plus d’organe central de contrôle, mais aussi dans la traçabilité de toutes les opérations sur les titres financiers (détachement de coupon, modification de code Isin, fusion-acquisition…) », estime Steve Fogue, président de Particeep, une plate-forme technologique en marque blanche qui digitalise la commercialisation et le suivi de produits de placement. Avec la Blockchain, chaque donnée dispose d’une empreinte numérique, elle est donc authentifiable à tout moment.

La mise en place de solutions Blockchain ne devrait toutefois intervenir qu’à moyen terme, d’ici à trois ou cinq ans, car elle réclame un gros travail de redéfinition des processus. Un certain nombre d’expériences sont faites toutefois dans le cadre de systèmes privés, comme Hyperledger, mis au point par IBM. Dans ce système, les rôles des acteurs existants sont préservés. Les projets de ce type pourraient donner lieu à des résultats tangibles d’ici à la fin de l’année. Un autre projet, aussi dans le cadre de système privé, porte sur le post-marché pour les valeurs petites et moyennes cotées sur Euronext, avec la société technologique SETL. Des tests (POC, proof of concept) sont en cours sur la connaissance du passif. Dans la mesure où elle se conçoit dans le cadre de l’écosystème d’ensemble, entre sociétés de gestion, courtiers, conservateurs-dépositiaires, la Blockchain bénéficie de l’attention grandissante des organismes professionnels et des pouvoirs publics.

On sent actuellement une ébullition sur la Place de Paris, tous les acteurs de la gestion veulent cerner les enjeux du digital
Pierre Rinaldi, président fondateur de Sesamm
Comprimer les coûts

Soumises à la pression qu’exercent les investisseurs institutionnels sur leurs coûts, les sociétés de gestion voient dans les technologies un bon moyen d’augmenter leur productivité. L’automatisation est pertinente pour les processus à faible valeur ajoutée ou les tâches répétitives. « Sur ces sujets, l’apport des nouvelles technologies s’intensifie mais n’est pas complètement nouveau, le mouvement est progressif », analyse James R. Lowry, directeur de State Street Global Exchange EMEA. « Nous travaillons actuellement avec plusieurs sociétés de gestion sur la robotisation de certains de leurs processus qui touchent l’ensemble de la chaîne de valeur de cette industrie (KYC, processus MO, proxy voting, reporting, risques...) », précise Arnaud De Batz, responsable des activités de conseil dans l’asset management chez Accenture.

Les robo-advisors réduisent les coûts de distribution tout en promettant des offres plus pertinentes, pendant que la Blockchain pourrait éviter les frais de compensation et de règlement-livraison.

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