Les sociétés de gestion d’investissements veulent tirer davantage de l’IA. Votre organisation est-elle prête à passer des projets pilotes à des résultats mesurables?

Le rapport L’état de l’IA en entreprise 2026 de Deloitte indique qu’en 2025, la plupart des organisations avaient au moins 40 % de leurs projets d’IA en production. Les sociétés de gestion d’investissements ont intégré des solutions d’IA tout au long du cycle de vie des investissements et dans l’ensemble de leurs capacités opérationnelles, générant des retombées significatives à tous les niveaux.

Comme le souligne le rapport AI’s impact on investment management (en anglais) de Deloitte sur les répercussions de l’IA dans la gestion d’investissements, les outils d’IA permettent d’améliorer la qualité des analyses d’investissement, d’accroître l’efficacité et de mieux gérer les risques. Exemples :

• Génération d’alpha et synthèse de la recherche. Les gestionnaires peuvent utiliser l’IA pour ingérer, consolider et résumer des milliers de documents, notamment des transcriptions de résultats, des documents réglementaires, des analyses d’actions et des commentaires macroéconomiques. Cette capacité réduit des heures d’analyse à quelques minutes et permet de faire ressortir des signaux moins évidents.
• Analyse des portefeuilles et surveillance des risques. Les systèmes d’IA peuvent surveiller en continu l’allocation des portefeuilles par rapport à des paramètres de risque ciblés et procéder automatiquement à des rééquilibrages en fonction des fluctuations des marchés, sur des milliers de titres.
• Conformité. L’IA permet d’interpréter des exigences réglementaires complexes, de détecter les lacunes documentaires et d’automatiser la préparation des documents réglementaires dans plusieurs territoires et cadres réglementaires.
• Rapports clients et gestion des relations. L’IA générative réduit considérablement le temps nécessaire à la production de rapports personnalisés pour les clients et permet aux conseillers de répondre plus rapidement avec des communications plus pertinentes.
• Opérations. Le rapprochement, la gestion de trésorerie, la gestion des écarts de négociation et la gestion des données des contreparties représentent des activités à fort volume et à faible ambiguïté. Les premières mises en œuvre de systèmes agentiques démontrent des taux de traitement automatisé auparavant inatteignables.

Dans le cadre de ses mandats auprès de sociétés de gestion d’investissements, Deloitte a observé des économies mesurables de 20 % à 60 %, selon le niveau d’automatisation, la maturité des processus, la maîtrise de l’IA et la fonction visée. À ces gains s’ajoutent des bénéfices qualitatifs liés à l’accumulation des connaissances et à la valorisation des talents.

L’accessibilité et la capacité de déploiement de l’IA, en constante progression, ouvrent une nouvelle phase d’évolution. Les cycles de développement de produits se raccourcissent, l’interaction entre humains et IA se démocratise et l’automatisation s’étend plus profondément aux processus d’affaires. Par conséquent, les attentes en matière de rendement du capital investi pour les initiatives en IA n’ont jamais été aussi élevées.

Un outil de synthèse de la recherche, utilisé de façon isolée, évoluera vers un processus repensé de construction de portefeuille. Les systèmes d’IA peuvent surveiller en continu les allocations et procéder à des ajustements automatisés en fonction des conditions de marché, à un rythme que des équipes humaines ne peuvent soutenir manuellement sur des milliers de titres. Un résumé de recherche fait gagner quelques minutes, tandis qu’un flux de travail transforme le positionnement concurrentiel. Cette évolution place les sociétés devant un choix stratégique : faire évoluer graduellement certains systèmes existants autour de processus natifs de l’IA, ou moderniser leur plateforme opérationnelle grâce à des fonctionnalités d’IA natives et à des capacités d’IA d’entreprise, afin de générer de la valeur sans déstabiliser l’environnement actuel. 

Le défi consiste moins en une question technologique qu’en une transformation structurelle pour répondre à ces attentes et exploiter pleinement l’IA de manière mesurable. 

Investir différemment dans l’IA

Plutôt que de disperser les budgets entre des projets pilotes isolés, les organisations doivent concentrer leurs investissements sur des flux de travail en IA à forte valeur à l’échelle de l’entreprise, selon quatre axes.

Établir des fondations de données comme levier stratégique parallèle

Les données donnent du contexte à l’IA. La plateforme de données et l’architecture technologique doivent être à la fois durables et compatibles avec les systèmes existants. La gestion des données constitue un préalable, mais doit être abordée comme un processus continu et encadré, en parallèle du développement de l’IA. Les systèmes IBOR et les systèmes de données opérationnelles qui ancrent l’organisation, souvent fournis par des plateformes, doivent être reliés par une couche de connaissances à l’échelle de l’organisation. Cette couche repose sur un langage commun, compréhensible pour l’entreprise et exploitable par l’IA. 

L’IA peut également contribuer à classifier les données non structurées, à construire des ontologies et des modèles sémantiques, ainsi qu’à générer des métadonnées et assurer la traçabilité de divers formats de données, y compris les textes, PDF et feuilles de calcul.  

Concentrer les investissements sur un nombre restreint de priorités dans leur intégrité

Il est essentiel de concevoir dans leur intégrité un nombre limité de flux de travail prioritaires. Plutôt que de financer une multitude de projets dispersés, il convient d’identifier trois à cinq flux de travail dont les résultats sont mesurables, les enjeux concurrentiels élevés et où l’IA peut transformer les processus.

Par exemple, l’extraction de données alternatives pour générer des signaux, la segmentation automatisée des alertes de conformité ou la production assistée par l’IA de rapports clients à partir de sources de données contrôlées.

Intégrer l’IA aux flux décisionnels

Le principal changement réside dans l’intégration de l’IA aux processus décisionnels, permettant aux signaux issus de la recherche d’alimenter directement les décisions de portefeuille et de gestion des risques, avec des mécanismes d’escalade clairement définis. 

Les mécanismes de contrôle deviennent continus, et les opérations évoluent vers un traitement automatisé complet, avec une intervention humaine axée sur les exceptions. Une grande partie de ces capacités sera intégrée directement aux plateformes de base déjà en place, notamment les systèmes de gestion du risque, des ordres et des portefeuilles, qui intègrent désormais l’IA de façon native. L’enjeu pour l’organisation consiste à orchestrer ces capacités au sein de flux de travail cohérents et intégrés, plutôt que de chercher à développer des solutions autour de celles-ci. 

Encadrer l’IA avec la même rigueur que le risque d’investissement

Les cas d’utilisation de l’IA doivent être évalués dans un cadre d’approbation intégrant valeur et risque, reconnu comme crédible par les fonctions finance et conformité. Le modèle opérationnel doit concilier un accès élargi, permettant aux analystes et conseillers d’utiliser directement les outils d’IA, avec des mécanismes de contrôle à l’échelle de l’entreprise afin d’éviter qu’une adoption dispersée ne devienne un risque de gouvernance.  

Comment Deloitte peut vous aider

Deloitte peut soutenir vos efforts visant à faire évoluer des projets pilotes en IA vers des flux de travail activés par l’IA. Notre équipe spécialisée en IA pour la gestion d’investissements offre des services de bout en bout, allant des services-conseils à la mise en œuvre et aux services gérés, autour de cinq volets :

• Stratégie en IA et transformation des processus opérationnels. Définissez votre vision en matière d’IA, priorisez les flux de travail à plus forte valeur et élaborez un argumentaire solide destiné au conseil d’administration et à la haute direction.
• Préparation des données et des infrastructures. Évaluez et renforcez vos fondations de données, concevez une architecture de données adaptée à l’IA et mettez en place des cadres de gouvernance conformes aux exigences réglementaires.
• Conception du modèle opérationnel en IA. Mettez en place votre centre d’excellence, concevez des architectures de flux de travail agentiques et définissez un modèle de gouvernance intégrant le contrôle humain adapté à votre organisation.
• Développement et déploiement de l’IA. Concevez et déployez des solutions d’IA à l’échelle des activités de front office, de fonctions intermédiaires et de soutien, allant de la recherche assistée par l’IA à la surveillance automatisée de la conformité, jusqu’aux communications clients appuyées par l’IA générative.
• Risque, gouvernance et conformité réglementaire en IA. Évoluez avec confiance dans un environnement réglementaire de plus en plus complexe, en intégrant des pratiques responsables en IA dès la conception et jusqu’au déploiement.

Nous accompagnons les sociétés de gestion d’investissements à chaque étape de leur parcours en IA, en mobilisant notre connaissance approfondie du secteur, notre expérience concrète en mise en œuvre de solutions d’IA et un réseau mondial d’alliances technologiques.