L'intelligence artificielle peut-elle réduire le risque de volatilité dans les portefeuilles multi-actifs ?

Une lecture avancée des corrélations et des facteurs de risque

L’intelligence artificielle permet d’améliorer significativement la gestion du risque dans les portefeuilles multi-actifs en analysant des volumes de données bien supérieurs à ceux traités par les méthodes traditionnelles. Les modèles d’IA examinent en continu les corrélations entre classes d’actifs, zones géographiques et facteurs macroéconomiques, tout en intégrant des données techniques et des indicateurs de sentiment de marché. Cette approche permet d’identifier des facteurs de risque émergents avant qu’ils ne se traduisent par une hausse visible de la volatilité.

Les analyses publiées par RTSLabs montrent que l’IA est particulièrement efficace pour détecter les changements de régime de marché, lorsque des corrélations historiquement stables se dégradent ou s’inversent. Ces signaux précoces sont essentiels dans des portefeuilles multi-actifs, où la diversification apparente peut masquer des concentrations de risque sous-jacentes.

Du rééquilibrage réactif à une gestion préventive du risque

Au-delà du diagnostic, l’IA permet une gestion plus proactive du risque grâce à des simulations de stress régulières. Les portefeuilles peuvent être modélisés en intégrant des scénarios économiques variés, tels qu’une remontée brutale des taux, une crise de liquidité ou un choc géopolitique. Ces simulations aident le conseiller ou le gestionnaire à visualiser l’impact potentiel de ces événements sur la volatilité globale du portefeuille.

Selon McKinsey, l’un des apports majeurs de l’IA réside dans sa capacité à recommander des rééquilibrages progressifs lorsque certains seuils de risque sont atteints, plutôt que d’attendre une correction de marché brutale. Cette approche transforme une gestion défensive, souvent tardive, en une gestion préventive, mieux alignée avec le profil de risque du client.

Les travaux récents de la Banque des règlements internationaux soulignent également que l’IA peut contribuer à une meilleure surveillance des tensions de marché et des dysfonctionnements de liquidité, en identifiant des signaux annonciateurs de volatilité accrue. Dans la pratique, ces outils viennent compléter l’analyse humaine : l’IA fournit des alertes et des scénarios, tandis que le conseiller conserve la responsabilité de l’arbitrage et de l’adaptation aux objectifs patrimoniaux du client.

Sources : Rtslabs, Mckinsey, Bis