Finq lance les premiers ETF entièrement pilotés par l’IA aux Etats-Unis

Place à l’IA pour piloter l’investissement d’ETF. Le gestionnaire d’actifs israélien Finq a annoncé son arrivée sur le marché américain des fonds négociés en bourse avec deux ETF actions entièrement gérés par intelligence artificielle. Les fonds, AIUP et AINT, investis sur les grandes capitalisations américaines, ont été approuvés par la Securities and Exchange Commission (SEC).

Selon l’entreprise, il s’agit des premiers ETF dont l’ensemble des décisions d’investissement est confié à un modèle d’IA propriétaire, l’intervention humaine étant limitée à la supervision, au contrôle des risques et à la gouvernance réglementaire.

De l’IA comme outil à l’IA comme décideur

Dans l’industrie de la gestion d’actifs, l’intelligence artificielle est déjà largement utilisée pour analyser des données massives, exploiter des signaux alternatifs ou assister les équipes de gestion dans la prise de décision. Toutefois, dans la plupart des stratégies existantes, le gérant humain conserve le dernier mot.

L’approche de Finq marque donc une rupture : ici, le modèle algorithmique ne se contente plus d’assister. Il pilote intégralement la sélection des titres, leur pondération et le rééquilibrage du portefeuille.

Cette logique diffère également du trading algorithmique traditionnel, où des modèles conçus par des humains sont exécutés automatiquement. Avec cette nouvelle catégorie incarnée par Finq, le modèle d’IA conçoit et ajuste lui-même la structure du portefeuille de manière continue.

« Finq repose sur un système exclusivement basé sur les données, qui permet de prendre des décisions d’investissement bien meilleures que celles des humains», veut croire Eldad Tamir, fondateur et PDG de Finq. Il estime que le système «a la capacité de traiter d’immenses quantités de données, sans les inconvénients liés à la peur, à la cupidité, à l’urgence d’agir et à d’autres attributs humains handicapants ».

Un sous-secteur encore expérimental

Jusqu’ici, le recours à une approche 100 % IA dans l’industrie de la gestion a connu des déboires. Plusieurs fonds ayant tenté de déployer massivement l’IA dans la gestion active ont dû fermer, rappelle Bryan Armour, analyste ETF chez Morningstar. En cause, l’accumulation de frais, car certains fonds affichaient des taux de rotation extrêmement élevés, parfois supérieurs à 2.000 %. De tels niveaux de turnover peuvent entraîner des coûts de transaction importants, réduire l’efficacité fiscale et traduire une sur-réactivité aux fluctuations de marché.

Au-delà de l’innovation technologique, le véritable enjeu reste la capacité à générer une performance ajustée du risque supérieure aux ETF indiciels traditionnels à très faible coût. Dans un univers comme celui du S&P 500, réputé relativement efficient et très couvert analytiquement, l’IA devra démontrer qu’elle peut identifier et exploiter des inefficiences persistantes.

La robustesse du modèle face aux changements de régime de marché constitue également un point central. Un modèle performant sur données historiques peut s’avérer moins efficace dans un environnement macroéconomique inédit ou en période de forte volatilité. Par ailleurs, si de nombreux acteurs adoptent des architectures technologiques similaires, le risque de convergence des signaux et d’érosion de l’avantage compétitif pourrait s’accroître.