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Danielle Varela

 Fondatrice & directrice générale 

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Fonds de pension dans le contexte de l'intelligence artificielle : il est temps d'entrer dans le jeu



La hausse brutale de l'inflation, qui a atteint en 2022 son niveau le plus élevé depuis 40 ans, a marqué un tournant, bouleversant le scénario optimal d'une croissance modérée et d'une inflation faible. Les gestionnaires de régimes jouent désormais les funambules pour tenter de trouver une solution qui réduit à la fois les risques d'inflation et de récession.


Avec leurs longs horizons de planification et leurs engagements sur plusieurs décennies, les régimes de retraite sont confrontés à beaucoup trop de risques ouverts et inconnus. La recherche de sources prévisibles de création de valeur s'est multipliée. Les projecteurs sont braqués sur les secteurs qui sont en train d'être remodelés par des mégatendances qui changent la vie et qui sont à l'origine d'innovations perturbatrices, qui transforment les modèles d'entreprise et qui remodèlent les politiques publiques et les politiques d'entreprise. A ce sujet, les fonds thématiques constituent une approche innovante, qui s'affranchit des silos traditionnels définis par les pays, les industries, les facteurs ou les régions.


L'attention des régimes de retraite s'était principalement concentrée sur les priorités opérationnelles, à juste titre, mais se voient confrontés de plus en plus à des changements dans les obligations d'information sur les questions de gouvernance des investissements. De ce fait, l'investissement ESG est de plus en plus répandu devient la nouvelle norme pour les fonds de pension, plaçant ainsi la lutte contre le changement climatique comme principale préoccupation des investisseurs institutionnels, suivie par des domaines tels que les soins de santé, le vieillissement des populations et la croissance économique de la Chine en tant que superpuissance.


Les fonds ne se contentent plus de parler d'investissement responsable, ils mettent désormais en place des mesures à cet effet. Et grâce à l'utilisation de modèles prédictifs basés sur l'apprentissage automatique (machine learning), il est possible d'intégrer rapidement les données ESG dans un portefeuille existant afin que celui-ci reflète mieux le profil ESG du fonds ou régime concerné.


Le Potentiel de l’IA pour les régimes de retraite


Alors que certains secteurs de l'industrie canadienne des pensions par exemple s'appuient sur des méthodes plus traditionnelles, plusieurs fournisseurs étudient et mettent en œuvre des avancées novatrices dans le domaine de la technologie des pensions. L'intelligence artificielle est au cœur de bon nombre de ces applications.


Cependant, il existe de nombreuses définitions de l'intelligence artificielle.

Selon John Beckett, auteur du livre "The New Fund Order", les données en tant que point d'information ne constituent pas l'IA, pour qu'on puisse qualifier une technologie d'IA, un système d'IA elle doit répondre à un des trois critères suivants:


  • Un algorithme ou un programme construit en couches, ce qu’on communément des piliers qui prennent des décisions

  • Un algorithme qui peut se déplacer à gauche ou à droite en fonction des informations saisies, et

  • Une classification dite naïve de Bayes basée sur l'inférence bayésienne. Le système peut prévoir la probabilité d'un résultat spécifique lorsqu'on lui donne un ensemble de paramètres.


Selon lui si vous ne disposez pas de l'un de ces types d'apprentissages automatiques, tout ce que vous avez, ce sont des données.


L'utilisation des données d’IA ajoute un élément d'objectivité. Leurs données matérielles et opportunes aident les investisseurs institutionnels à surveiller en permanence les gestionnaires des fonds. Selon certains observateurs le coupable des performances décevantes des fonds de pension n'est pas seulement la faiblesse des rendements, mais aussi l'incapacité des gestionnaires actifs à surperformer.


Dans le domaine des prestations définies (PD), l'IA et les outils d'analyse connexes devraient contribuer à améliorer les résultats et à réaliser des gains d'efficacité. L'IA peut aider les régimes interentreprises comptant 10 employeurs ou plus en procédant à des examens proportionnels des employeurs participants et en résumant les résultats sur une plateforme interrogeable. Elle est aussi capable d’aider les petits régimes en fournissant des évaluations proportionnées des engagements d'une manière plus rentable.


En ce qui concerne la gestion des risques, l'IA pourrait fournir aux administrateurs de régimes de retraite et à leurs gestionnaires de risques une analyse en temps réel de l'impact des récessions, de l'inflation ou de l'insolvabilité des employeurs. En ce qui concerne les investissements, l'identification de modèles et la probabilité de certains évènements aideront les administrateurs et les gestionnaires d'investissements à prendre des décisions en matière d'investissement. L'administration des régimes pourrait également être grandement facilitée par l'IA en réduisant les couts et en améliorant la précision.


Cependant....le diable se cache dans les détails. Pour que l'IA puisse aider les administrateurs et les prestataires de services des régimes de retraite à proposer le meilleur produit de retraite possible aux affiliés, les données relatives aux régimes et aux affiliés devront être exactes et cohérentes. L'adoption d'outils basés sur l'IA dans le secteur des retraites se heurte à deux difficultés : des préoccupations d'ordre pratique et une appréhension d'ordre émotionnel.


Il est essentiel de disposer de données de qualité, et si les outils d'IA peuvent être puissants, leurs résultats doivent être interprétés et leurs limites reconnues. Les outils d'IA peuvent aider à automatiser les tâches fastidieuses, mais il faut toujours des humains pour les diriger. Le secteur est à un point de basculement, avec l'utilisation croissante de l'intelligence artificielle.


L'avenir de l’Intelligence Artificielle dans l’investissement ESG des régimes de retraite


La plus grande frustration des gestionnaires de portefeuille est le désaccord sur les notations ESG. Maitriser la qualité et la nature des données agrégées pour obtenir une vue d'ensemble du portefeuille. Le défi est de taille pour les investisseurs institutionnels. Mais il existe aujourd'hui des outils d'intelligence artificielle (IA) qui peuvent collecter et analyser une quantité impressionnante de données sur les risques et les opportunités ESG. Ces outils augmentent la qualité des renseignements, facilitent leur analyse et offrent de nouvelles possibilités passionnantes.


Située à la croisée de la technologie, de l'innovation et du développement durable, L'IA peut avoir un impact considérable sur l'investissement ESG, en prenant en compte les risques et les opportunités environnementaux, sociaux et de gouvernance dans l'investissement. En plus de cela, L'IA peut être utilisée pour analyser les décisions des affiliés afin d'améliorer la conception de leur produit et de leur plateforme; d'identifier et de corriger les problèmes de données ; et d'analyser les informations ESG non structurées afin d'améliorer les rapports et l'allocation des portefeuilles. Elle peut également contribuer de manière significative à l'amélioration du suivi des rapports et des objectifs ESG.


Toutefois, l'analyse des nombreuses données disponibles pose encore des problèmes, et le choix d'une mesure plutôt qu'une autre peut avoir un impact important sur le résultat. En fin de compte, un processus d'investissement complet devrait éviter d'accorder trop de confiance à une seule mesure. En outre, il faut également tenir compte des couts de gestion des ensembles de données alternatifs : non seulement les couts d'acquisition des données, mais aussi l'investissement requis pour stocker et intégrer ces grands ensembles de données. Dans l'ensemble, le consensus est que l'intégration de l'ESG dans les approches d'investissement deviendra plus profonde et que la capacité à utiliser des données robustes jouera un rôle majeur dans ce processus. L'IA peut non seulement aider à extraire des informations pertinentes des sources de données existantes, mais elle offre également des opportunités passionnantes pour en créer de nouvelles.


Conclusion


En d’autres termes l'IA s'infiltrera de plus en plus dans les opérations des régimes et l'impact ne se limitera pas à la prise de décision en matière d'investissement : "Il existe de nombreuses façons d'appliquer l'IA et l'apprentissage automatique pour rendre les processus et les cadres opérationnels plus efficaces.


Dans le domaine de l'investissement ESG, elle commence à être utilisée et testée, même si de nombreuses limites subsistent et qu'il faudra peut-être encore un certain temps avant que des applications pratiques et normalisées ne soient mises en place.


Si l'investissement ESG consiste à prendre en compte les opportunités et les risques matériels d'une prise de décision durable, l'IA présente à la fois des avantages considérables et des risques à surveiller. En bref, tout en donnant à l'investissement ESG la possibilité de se développer et de s'étendre, l'IA peut elle-même constituer un risque ESG pour les entreprises qui souhaitent s'engager dans cette voie.

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