Carmignac
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Althéis
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Rivage Investment
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Principal Asset Management
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Triodos IM
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Sunny AM
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Apax by Seven2
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Christian Bito
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Natixis Investment Managers
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VEGA Investment Solutions
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Janus Henderson Investors
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H2O AM
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Ginjer AM
Léonard Cohen
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Franck Ladrière
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Groupe MAGELLIM
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BDL Capital Management
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Gérald Grant
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Althéis
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Perial Asset Management
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Swiss Life Asset Managers France
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IA et investissement quantitatif, le début d’une belle amitié ? (Pictet AM)

Investissements thématiques
IA et investissement quantitatif

L'intelligence artificielle (IA) dans la construction de portefeuille

L'IA est de plus en plus utilisée dans la construction de portefeuilles, et ce pour de bonnes raisons. Elle offre un certain nombre d'avantages par rapport aux méthodes traditionnelles, notamment :

·  Une plus grande efficacité : l'IA peut analyser des quantités massives de données beaucoup plus rapidement que les humains. Cela permet aux gestionnaires de portefeuille d'identifier des opportunités d'investissement que les autres auraient manquées.

·  Une plus grande précision : l'IA peut apprendre des données historiques et les utiliser pour faire des prévisions plus précises sur les performances futures des actifs. Cela permet aux gestionnaires de portefeuille de prendre de meilleures décisions d'investissement.

·  Une plus grande diversification : l'IA peut identifier des opportunités d'investissement dans des secteurs et des régions qui ne sont peut-être pas accessibles aux investisseurs traditionnels. Cela permet aux gestionnaires de portefeuille de diversifier leurs portefeuilles et de réduire leur risque.

Lire aussi : Gestion d'actifs et IA : de l’importance de la gouvernance

Les applications de l'IA dans la construction de portefeuille

L'IA peut être utilisée dans la construction de portefeuilles de différentes manières. Voici quelques exemples :

· La sélection des titres : l'IA peut être utilisée pour identifier les titres qui présentent le meilleur potentiel de rendement, compte tenu des objectifs d'investissement du portefeuille.

· La gestion du risque : l'IA peut être utilisée pour déterminer la répartition optimale des actifs dans un portefeuille, afin de limiter le risque tout en conservant un potentiel de rendement élevé.

· L'optimisation du portefeuille : l'IA peut être utilisée pour trouver la combinaison d'actifs qui offre le meilleur rendement pour un niveau de risque donné.

· L'avenir de l'IA dans la construction de portefeuille

L'IA est encore une technologie émergente, mais elle a le potentiel de révolutionner la façon dont les portefeuilles sont construits. À mesure que l'IA continue de se développer, on peut s'attendre à ce qu'elle soit de plus en plus utilisée par les gestionnaires de portefeuille pour améliorer les performances de leurs portefeuilles.

Lire aussi : Faut-il avoir peur de l’IA en gestion de portefeuille ?

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chronologie adoption ML de l'IA depuis 1980

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La transparence est fondamentale pour l'utilisation de l'IA dans l'investissement

L'IA est une technologie puissante qui peut être utilisée pour améliorer les performances des portefeuilles d'investissement. Cependant, il est important de comprendre comment ces modèles fonctionnent pour pouvoir les utiliser de manière efficace.

Les modèles d'IA peuvent être opaques

Les modèles d'IA sont souvent considérés comme des «boîtes noires», ce qui signifie qu'il est difficile de comprendre comment ils prennent leurs décisions. Cela peut être un problème pour les investisseurs, car ils ont besoin de comprendre les facteurs qui influencent les performances de leurs portefeuilles.

La transparence est essentielle

La transparence est essentielle pour l'utilisation de l'IA dans l'investissement. Les investisseurs doivent être en mesure de comprendre comment les modèles fonctionnent pour pouvoir prendre des décisions éclairées.

Comment améliorer la transparence

Il existe plusieurs façons d'améliorer la transparence des modèles d'IA. Une façon consiste à utiliser des techniques d'explication de l'IA, qui peuvent aider à comprendre les facteurs qui influencent les décisions des modèles.

Une autre façon d'améliorer la transparence consiste à utiliser des plateformes d'IA qui facilitent la compréhension des modèles. Ces plateformes peuvent fournir des informations sur les données utilisées par les modèles, les algorithmes utilisés et les performances des modèles.

Le jugement humain est toujours important

Bien que l'IA puisse être un outil puissant, elle ne peut pas remplacer le jugement humain. Les investisseurs doivent toujours être en mesure d'évaluer les résultats des modèles d'IA et de prendre des décisions éclairées.

Conclusion

La transparence est essentielle pour l'utilisation de l'IA dans l'investissement. En améliorant la transparence des modèles d'IA, les investisseurs peuvent prendre des décisions plus éclairées et améliorer les performances de leurs portefeuilles.

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Source Pictet AM

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