De quelle manière l’IA est-elle aujourd’hui associée aux activités de recherche financière ?
L’IA est déjà une réalité pour nous. Elle nous permet notamment d’automatiser et de simplifier le recueil de données sur les entreprises et les secteurs que nous couvrons. Nous avons aussi créé un chatbot pour consulter l’historique de notre recherche et ainsi être en mesure de croiser nos analyses actuelles avec ce que nous avons déjà écrit.
Ce n’est évidemment qu’un début. D’autres développements sont à venir et nous misons dans cette perspective sur une plateforme flexible car les évolutions sont très rapides.
Quelle est la limite de l’IA dans votre domaine ? Ne risque-t-elle pas à terme de remplacer purement et simplement l’analyste financier ?
Nous sommes convaincus que la vocation de l’IA est de rationaliser certains process mais pas de remplacer l’analyste et sa connaissance historique des secteurs suivis. L’IA est une aide mais la patte de l’analyste demeure essentielle. C’est la raison pour laquelle je parle fréquemment d’analyste augmenté.
L’analyste propose une vision dynamique que n’a pas l’IA et il est aussi le garant d’une interaction de qualité avec les clients. J’ai d’ailleurs constaté que la relation humaine reste importante pour les clients, y compris pour les plus jeunes qui ont grandi avec les outils informatiques. Ayant souvent recours à l’IA, ils lisent moins et préfèrent l’éclairage oral d’un analyste à la consultation fastidieuse de documents écrits.
Quels sont les effets actuels ou à venir de ces évolutions sur les effectifs de la profession ?
Le gain de productivité offert par l’IA va permettre aux analystes de couvrir plus de valeurs avec la même rigueur. D’une douzaine de sociétés aujourd’hui, la couverture pourrait passer à une quinzaine, soit environ 25% à 30% de plus.
En parallèle, l’automatisation des taches va avoir un impact sur le nombre d’analystes juniors présents dans les bureaux. Nous allons continuer à recruter en particulier pour assurer la relève mais nous serons nécessairement plus sélectifs sur les jeunes profils.
Depuis de nombreuses années, le modèle économique de la recherche financière est un sujet pour la profession. L’IA peut-elle être la solution à ce problème ?
Même si la présence d’un bureau de recherche dans un établissement est un atout de poids dans la relation client, il est vrai que l’analyse financière est traditionnellement vue comme un centre de coût. Sans compter que la directive MIF 2 a mis le secteur sous tension en le contraignant à trouver de nouveaux canaux de revenus, comme par exemple au travers des contrats de recherche sponsorisée pour les small caps.
L’IA est bien entendu une source d’économies potentielles mais comme toutes les évolutions majeures, elle nous ouvre aussi de nouvelles perspectives en termes de revenus. Nous réfléchissons à la meilleure manière de valoriser le travail produit par nos outils. Nous disposons par exemple grâce à l’IA d’une grande quantité de données propriétaires aisément consultables et paramétrables, pouvant constituer des bases utiles à de nombreux agents économiques.
