Les meilleures sociétés de capital-investissement libèrent de la valeur grâce à l'IA. Pouvez-vous vous permettre de prendre du retard ?
Dans le premier article de notre nouvelle série « Accélérer : capital-investissement et création de valeur », nous examinons comment les sociétés de capital-investissement canadiennes peuvent tirer parti de l'IA en établissant des bases de données solides, en pilotant des projets innovants et en évoluant de manière responsable pour obtenir des résultats durables.
Points clés à retenir
- L'adoption de l'IA est essentielle pour que les sociétés de capital-investissement canadiennes restent compétitives et stimulent la productivité nationale. Le succès dépend de la combinaison de modèles d'IA avancés avec une gestion solide des données et des cadres quantitatifs.
- Le jugement humain reste indispensable. L'IA doit compléter, et non remplacer, l'expertise humaine, avec des processus garantissant que les informations tirées des données sont équilibrées par une interprétation et une supervision stratégiques.
- Le passage à l'automatisation basée sur l'IA permet aux entreprises de se concentrer sur la création de valeur stratégique plutôt que sur des tâches routinières. Une adoption responsable et mesurée commence par des données de haute qualité, des projets pilotes et un rendement du capital investi (RCI) clair.
Les secteurs de la gestion des investissements et du capital-investissement connaissent actuellement une profonde transformation, alimentée par les progrès rapides de l'intelligence artificielle (IA).
Le Canada est toutefois confronté à des défis uniques. Malgré notre force en matière de recherche et développement dans le domaine de l'IA, les Canadiens sont plus sceptiques : seuls 31 % d'entre eux déclarent faire confiance à l'IA, contre une moyenne mondiale de 50 %1. Pendant ce temps, les entreprises américaines sont à la pointe de l'innovation en matière d'IA, avec 40 modèles d'IA remarquables produits uniquement en 20242.
(Remarque : les modèles notables sont ceux qui obtiennent des résultats à la pointe de la technologie, qui sont très cités ou qui sont reconnus pour leur importance historique ou pratique.)3
En 2024, les investissements mondiaux dans l'IA ont atteint 252,3 milliards de dollars américains (environ 354,4 milliards de dollars canadiens), selon un récent rapport de l'université de Stanford4. Pour les sociétés canadiennes de capital-investissement, la question n'est plus de savoir s'il faut adopter l'IA, mais comment le faire de manière responsable et efficace.
L'IA est devenue une nécessité concurrentielle pour obtenir des rendements élevés et une croissance à long terme. Alors que le Canada est à la traîne en matière d'adoption, les sociétés de capital-investissement qui exploitent l'IA pour développer les entreprises du marché intermédiaire peuvent stimuler la productivité nationale et la prospérité économique.
En adoptant l'IA, les sociétés canadiennes de capital-investissement peuvent contribuer à bâtir une économie plus forte et plus innovante.
Trois idées clés pour les sociétés de capital-investissement canadiennes et l'IA
1. La réussite exige plus que des modèles de langage
Si l'engouement pour les grands modèles de langage (GML) est justifié, les entreprises doivent toutefois voir au-delà du battage médiatique. Les GLM suffisent-ils à eux seuls pour réaliser des analyses de qualité investissement?
Pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA dans la gestion d'actifs, les GML doivent être associés à des cadres quantitatifs robustes. La qualité et l'intégrité des données, autrefois considérées comme des préoccupations propres des fonctions administratives, sont désormais devenues des atouts stratégiques, faisant de la « source de données unique » (SSOT) un élément central de la réussite des fonds. Pour les sociétés de capital-investissement, donner la priorité à l'intégrité et à la gouvernance des données est désormais la base de toute initiative réussie en matière d'IA.
AXA Investment Managers 5 souligne à la fois le potentiel et les limites de l'IA dans l'investissement quantitatif en actions5. Contrairement aux énormes ensembles de données utilisés pour entraîner les GML, les ensembles de données financières réelles sont souvent beaucoup plus petits, ce qui entraîne des problèmes tels que la rareté des données et le surajustement. Par exemple, un ensemble de données mondiales sur les actions, avec des données mensuelles sur 30 ans, contient seulement 3,6 millions d'observations boursières. Il s'agit d'un ensemble de données important, mais qui reste tout de même plusieurs ordres de grandeur inférieur à ceux dont disposent les GML.
Par conséquent, le rôle de l'IA dans ce domaine consiste à améliorer et à renforcer les méthodes quantitatives établies plutôt qu'à les remplacer.
En intégrant les GML à des cadres quantitatifs éprouvés, vous pouvez vous assurer que les informations fournies par l'IA sont à la fois fiables et exploitables.
Pour les sociétés de capital-investissement canadiennes, la plus grande valeur viendra d'une approche équilibrée qui tire parti des atouts des modèles d'IA avancés et des méthodes quantitatives robustes, s'appuyant sur une base de données solide.
2. Le jugement humain est plus essentiel que jamais
Alors que l'IA s'intègre de plus en plus dans la gestion des investissements, il est clair que la technologie est là pour compléter plutôt que remplacer le jugement humain. Les décisions d'investissement cruciales dépendent toujours de l'intuition, des compétences de négociation et des évaluations nuancées des dirigeants, que l'IA ne peut tout simplement pas reproduire. Il arrive parfois qu'un être humain doive regarder un dirigeant dans les yeux et lui expliquer pourquoi certaines décisions doivent être prises. Une approche « humain dans la boucle » garantit que les analyses fondées sur les données sont enrichies par une évaluation en face à face et une interprétation stratégique.
Nous constatons déjà le succès d'innovations telles que l’« interaction avec la salle des données », où l'IA révèle des occasions cachées pour les investisseurs, mais où chaque information est validée par l'expertise humaine. Il est essentiel de mettre en place des processus qui combinent de manière transparente l'analyse par l'IA et la supervision humaine pour prendre des décisions éclairées.
Selon le rapport « AI Pioneers in Investment Management » (Les pionniers de l'IA dans la gestion d'investissements) du CFA Institute, le « modèle IA + HI » (où l'intelligence humaine est augmentée, et non remplacée par l'IA) est devenu la norme dans le secteur. Les résultats de l'enquête montrent que l'IA soutient les décisions humaines, mais les remplace rarement. En fait, plus de 90 % des gestionnaires d'actifs utilisent déjà ou prévoient de déployer l'IA, principalement pour élargir leurs ensembles de données et accélérer leurs analyses6. Le rôle en pleine évolution des professionnels de l'investissement est désormais axé sur l'interprétation stratégique et la supervision, en tirant parti à la fois de l'intelligence artificielle et de l'intelligence humaine pour obtenir des résultats supérieurs.
Pour les sociétés canadiennes de capital-investissement, le succès dépendra de leur capacité à faire collaborer la technologie et l'expertise humaine afin d'obtenir des résultats supérieurs.
3. Passer de la routine à la stratégie
La capacité de l'IA à automatiser des tâches manuelles et chronophages est en train de remodeler le paysage de l'investissement, permettant aux professionnels de se concentrer sur la génération de rendement supérieur et la création de valeur stratégique plutôt que sur les opérations courantes. L'essor de l'IA agentique et des agents autonomes marque un changement significatif vers l'exécution active de tâches en plusieurs étapes tout au long du cycle de transaction, plutôt que la simple formulation de suggestions.
Au sein des sociétés de portefeuille, les améliorations opérationnelles soutenues par l'IA apportent des avantages concrets, tels qu'une croissance plus rapide des revenus, une optimisation des chaînes d'approvisionnement et des multiples de sortie plus élevés. En automatisant les processus routiniers, l'IA nous permet de réaffecter le capital humain à des activités plus stratégiques, dont le succès se mesure par les gains de productivité et l'amélioration des résultats financiers.
En se projetant dans l’avenir, l'idée d'un « pilote » autonome alimenté par l'IA dans les bureaux laisse entrevoir un futur où des agents autonomes rationaliseront l'approvisionnement, l'analyse et la production de rapports. Cette évolution positionne l'IA comme un partenaire indispensable pour stimuler l'excellence opérationnelle et débloquer de nouvelles sources de valeur dans la gestion des investissements.
Le rapport « Agentic Enterprise 2028 » (en anglais) de Deloitte souligne comment les pilotes aborderont « des processus plus complexes et intégrés, avec une supervision humaine et des données de qualité à l'appui »7.
Par ailleurs, Goldman Sachs Asset Management offre un exemple convaincant de la manière dont l'IA peut stimuler à la fois la productivité et l'innovation dans les services financiers. En déployant des assistants IA générative, l'entreprise a permis à ses chargés de clientèle d'augmenter de 30 % l'efficacité de leur communication avec les clients grâce à des outils de « meilleure action suivante »8. En interne, les assistants IA ont automatisé des tâches routinières telles que la synthèse de documents et la recherche d'informations, libérant ainsi les équipes qui ont pu se concentrer sur des initiatives stratégiques.
L'IA peut-elle contribuer à stimuler la productivité du Canada?
L'adoption de l'intelligence artificielle par le Canada est peut-être en retard par rapport à ses homologues mondiaux pour l'instant, mais cet écart offre aux entreprises agiles la possibilité de dépasser la concurrence.
L'IA a le potentiel de stimuler la croissance économique nationale.
Les sociétés de capital-investissement, qui disposent à la fois de capitaux et d'une approche rigoureuse axée sur la création de valeur, sont particulièrement bien placées pour accélérer l'adoption de l'IA d'une manière que les entreprises individuelles ne peuvent souvent pas réaliser seules.
Bien sûr, la taille réduite du marché canadien et l'aversion collective au risque constituent des défis réels. Mais les technologies d'IA générative et agentique offrent un moyen d'uniformiser les règles du jeu. Pour tirer pleinement parti de l'IA, il faut s'inspirer des meilleures pratiques mondiales tout en adaptant son approche aux atouts et aux réalités propres au Canada.
Que devraient faire immédiatement les sociétés de capital-investissement et les sociétés de portefeuille canadiennes?
Commencez par ces mesures sans regret :
1. Établissez une source de données unique
Investissez dans la qualité et la gestion des données, qui constituent le fondement de toute initiative en matière d'IA. Des données fiables et bien gérées sont essentielles à la réussite.
2. Menez des projets pilotes d'IA et encouragez l'expérimentation
Commencez par des initiatives ciblées liées à des objectifs stratégiques et à un RCI mesurable. Dans le même temps, soyez ouvert à l'apprentissage et à l'expérimentation. Un investissement précoce dans l'IA peut débloquer une valeur future importante.
3. Combinez l'IA avec l'expertise humaine
Développez des processus « humain dans la boucle » pour garantir que la prise de décision et la supervision restent fondées sur le jugement humain.
4. Mesurez la portée
Commencez par des gains modestes et rapides. Une fois que vous constatez des résultats positifs, accélérez et développez ces processus.
5. Développez-vous de manière responsable
Passez des projets pilotes à une adoption à l'échelle de l'entreprise, en donnant toujours la priorité à des stratégies responsables et fondées sur les données.
Saisir l’avantage de l’IA dans le capital-investissement
La fusion entre l'intelligence artificielle et l'expertise humaine ouvre de nouvelles sources de valeur pour les sociétés d'investissement canadiennes.
En accordant la priorité au RCI, l'adoption de l'IA devient une décision sans regret qui donne des résultats clairs et mesurables.
Le moment est venu pour les sociétés de capital-investissement canadiennes et leurs sociétés en portefeuille d'élaborer des stratégies basées sur l'IA qui favorisent une croissance durable et renforcent la compétitivité.
Pour en savoir plus sur la manière de libérer le RCI et de stimuler la productivité canadienne grâce à l'adoption responsable de l'IA, contactez les leaders de Deloitte.
