L'IA dans la gestion des investissements : 3 façons de favoriser l'investissement durable

L'adoption de l'IA dans la gestion des investissements dépasse largement le cadre des fonds quantitatifs. Selon Mercer, 91 % des gestionnaires d'actifs utilisent déjà l'IA (54 %) ou prévoient de l'intégrer (37 %) dans leur stratégie d'investissement ou leur recherche sur les classes d'actifs^.1

Jusqu'à présent, l'essentiel de cette adoption se concentre sur l'amélioration des capacités existantes : élargissement des ensembles de données, génération de nouvelles idées d'investissement et accélération de l'analyse. Dans la plupart des cas, l'IA soutient le jugement humain plutôt qu'elle ne le remplace. Plus de la moitié des équipes intégrées à l'IA déclarent que l'IA éclaire leurs décisions, tandis que seul un cinquième d'entre elles affirment qu'elle propose directement des actions^.2

Pour les investisseurs durables, ce modèle d'augmentation est particulièrement précieux. Alors que les réglementations se durcissent et que les demandes de données deviennent plus complexes, l'IA peut aider les équipes d'investissement à garder une longueur d'avance sans perdre le contrôle des décisions les plus importantes.

L'infographie ci-dessous met en évidence trois façons pratiques dont les investisseurs utilisent l'IA dans la gestion des investissements pour atteindre des objectifs de durabilité. Ces applications sont déjà utilisées par des entreprises de premier plan et façonnent les flux de travail quotidiens en matière d'investissement.

3 façons dont l'IA alimente déjà l'investissement durable

L'IA modifie la manière dont les investisseurs évaluent les risques, effectuent des recherches et répondent aux exigences en matière de reporting. Ces trois cas d'utilisation montrent où elle apporte de la valeur aujourd'hui.

Télécharger l'infographie

Le défi : Repérer les controverses avant qu'elles n'affectent le résultat net

Clarity AI a constaté que les controverses majeures en matière de développement durable peuvent réduire la valeur du marché jusqu'à 11,8 % selon la gravité et le type de problème. 11,8 % en fonction de la gravité et du type de problème..³

L'IA comme solution

Les outils de traitement du langage naturel (NLP) tels que la solution Controverses de Clarity AIaident les investisseurs à surveiller les risques émergents et à y répondre en temps opportun. En analysant 250 000 nouvelles par jour dans 200 pays, l'outil classe les incidents en 39 catégories et attribue des notes de gravité en fonction du problème, de la réponse de l'entreprise et du risque potentiel pour la valeur de l'entreprise.

Le défi : étendre la recherche à des milliers d'entreprises

Le modèle traditionnel prend du temps et limite la couverture. Si une équipe d'analystes ne peut évaluer en profondeur que quelques centaines d'entreprises, des milliers d'autres restent dans l'ombre.

L'IA comme solution

Les outils d'IA générative commencent à combler cet écart, en aidant les analystes à couvrir plus de terrain, plus rapidement, avec une profondeur et une qualité constantes. Des études suggèrent des gains d'efficacité de 30 à 40 % lorsque les outils d'IA générative sont utilisés pour des tâches telles que la synthèse de rapports, l'analyse comparative des performances et l'identification des principaux risques en matière de durabilité.⁴ Cela permet de libérer du temps pour des analyses et des prises de décision à plus forte valeur ajoutée.

Le défi : Répondre à des exigences complexes et évolutives en matière de divulgation

La préparation manuelle des rapports demande beaucoup de temps et de ressources, car l'évolution des besoins, les changements de modèles et les mises à jour des données exigent une attention constante.

L'IA comme solution

L'IA générative peut gérer une grande partie de cette complexité, libérant l'expertise humaine pour un travail à plus forte valeur ajoutée. La solution de reporting automatisée deClarity AI, par exemple, a réduit le temps de reporting moyen de plus de 80 %, permettant aux équipes de conformité de répondre aux attentes plus rapidement, avec plus de confiance, et sans se détourner de leurs responsabilités principales.⁵

Conclusion

Les exemples présentés dans cette infographie montrent comment l'IA fait déjà la différence dans les flux de travail des investisseurs. Qu'il s'agisse d'améliorer la couverture de la recherche sur le développement durable ou d'accélérer la conformité réglementaire, ces outils aident les investisseurs à travailler plus rapidement et avec plus de confiance.

Mais à mesure que l'adoption se développe, l'expertise humaine reste essentielle. La véritable valeur de l'IA apparaît lorsqu'elle est associée à l'expertise humaine. Comme l'a souligné Neil Brown, responsable des actions chez GIB Asset Management, dans une interview accordée à Sustainability Wired, les investisseurs ont toujours besoin d'une expertise dans le domaine pour interpréter les résultats, détecter les erreurs et éviter d'être induits en erreur par des résultats erronés. C'est cet équilibre entre rapidité et discernement qui définira le prochain chapitre de l'investissement durable.