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Evariste Quant Research
Cofondateur & président

L'intelligence artificielle est particulièrement efficiente dans un tel environnement de mutations profondes. De fait, elle repose sur une mathématisation de la finance pour lire le langage caché des marchés tel qu'il reflète des informations fondamentales mais souvent encore cachées. (Crédits photo : Adobe Stock – )

L'intelligence artificielle est particulièrement efficiente dans un tel environnement de mutations profondes. De fait, elle repose sur une mathématisation de la finance pour lire le langage caché des marchés tel qu'il reflète des informations fondamentales mais souvent encore cachées. (Crédits photo : Adobe Stock – )
La crise COVID crée un changement de paradigme économique et financier. Les stratégies d’investissement des 20 dernières années (fonds en Euro et allocation passive 60/40) ne sont plus optimales pour maintenir le pouvoir d’achat d’un contrat d’assurance vie face à la montée de l’inflation. L’intelligence artificielle est une alternative robuste par rapport aux autres processus d’allocation d’actifs.
L’inflation est repartie à la hausse suite à la reprise de l’activité économique du fait du succès des campagnes de vaccination. Les chaines de production ont été réduites lors de la crise Covid. Les prix ont fortement baissé du fait de l’effondrement de la demande lié aux confinements. On assiste donc actuellement à une reflation qui ne fait que refléter un retour aux niveaux pré Covid.
Les banques centrales ont réussi à éviter une dépression économique catastrophique en créant suffisamment de monnaie pour maintenir le PNB nominal et donc éviter l’effondrement du PNB réel. Les salaires ont été payés via les déficits publics, sauvant ainsi le monde d’une terrible dépression.
On peut déjà affirmer que le monde est en train d’accoucher dans les douleurs de la crise Covid d’un nouveau paradigme économique. Nul ne peut déjà anticiper la structure du monde d’après puisqu’il se construit via l’intelligence collective des démocraties occidentales face à la menace croissance d’un marxo capitalisme orwellisé tel qu’il semble se dessiner en Chine.
On peut déjà dénombrer un certain nombre de scénarios possibles :
1. Inflation ou reflation ? Pour certains, les banques centrales ont déjà trop créé de liquidités. Nous sommes au bord d’une période d’inflation qui va miner le pouvoir d’achat des retraités. Il faut se réfugier dans l’or et autres actifs réels pour protéger son épargne.
2. Croissance ou décroissance ? Pour d’autres, le monde est au bord d’un grand effondrement lié à la sur-exploitation des ressources. Il faut sortir des modèles de croissance datant des Lumières et revenir à une économie post industrielle plus responsable de l’environnement quitte à voir le pouvoir d’achat des classes moyennes continuer à stagner voire baisser.
3. Roaring 20s (années folles) ? Certains voient le PNB réel des pays occidentaux récupérer 20 ans de stagnation économique et remonter vers son PNB potentiel long terme (soit un rattrapage de 15/20% de PNB !). De nouvelles technologies vont pouvoir décoller suite à un rééquilibrage entre la « sur-croissance » Chinoise et la « sous-croissance » occidentale via une meilleure allocation de l’épargne occidentale.
Nul ne peut pas trancher entre ces différents scénarios. C’est l’Histoire en devenir via la somme de décisions individuelles et collectives qui va faire émerger ce Monde Nouveau qui nous attend.
Dans un tel environnement de mutation profonde de la société, de l’économie et donc de la finance, les techniques d’analyse fondamentales traditionnelles sont parfois dépassées.
L’intelligence humaine a tendance à reproduire des paradigmes qui lui semblent devenir immuables. Les points de rupture et d’inflexion tels que nous les traversons sont très difficiles à rationaliser et donc anticiper dans la mesure où ils reposent sur l’émergence de nouvelles structures.
Par opposition, l’intelligence artificielle est particulièrement efficiente dans un tel environnement de mutations profondes. De fait, elle repose sur une mathématisation de la finance pour lire le langage caché des marchés tel qu’il reflète des informations fondamentales mais souvent encore cachées.
Ainsi, les modèles d’allocation d’actifs Evariste ont vendu toutes les positions actions fin février 2020 alors que le consensus des médias et des politiques étaient que la crise Covid n’était pas inquiétante. Ceci a permis d’éviter l’effondrement de 40% des actions qui a suivi et la baisse autour de 20% des fonds d’allocation d’actifs.
Allocation d’actifs d’un portefeuille géré en intelligence artificielle (Evariste 07). Les risques ont été réduits avant la crise Covid. Ceci a permis de limiter les pertes. Le portefeuille est actuellement assez défensif.

Source : Evariste Quant Research, Bloomberg. Les performances passées ne garantissent pas les performances futures. Bloomberg n’est pas responsable de cette analyse.

Source : Evariste Quant Research, Bloomberg. Les performances passées ne garantissent pas les performances futures. Bloomberg n’est pas responsable de cette analyse.
Un deuxième avantage majeur de l’intelligence artificielle appliqué à l’allocation d’actifs est qu’elle permet d’élargir l’univers d’investissement à un niveau global. Beaucoup de gérants classiques d’allocation d’actifs ont avant tout une approche bottom up (basé sur la sélection de titres et non de classes d’actifs). Ils fondent leur performance sur leur capacité de sélection de titres sur les actions voire le crédit ou le change. Ces stratégies peuvent être très performantes dans certains environnements de marché mais restent soumis à des imprévus de marché qui peuvent entraîner des conséquences catastrophiques comme l’a montré les problèmes de certains fonds H2O lors de la crise Covid de mars 2020.
Par opposition, un fonds d’allocation d’actifs géré en intelligence artificielle permet d’investir sur tout l’univers investissable global, aussi bien en actions qu’en obligations. Ceci peut être fait soit via des ETFs sur des plateformes de compte titres, soit via des fonds via les plateformes d’assurance vie. La France a la chance d’avoir des plateformes d’assurance vie particulièrement efficientes. Il est ainsi possible d’investir sur toutes les classes d’actifs mondiales via des fonds pré sélectionnés via les assureurs. Ces fonds offrent souvent une surperformance par rapport aux indices auxquels sont liés les ETFs.
1.  Les allocations sont basées sur des algorithmes et non pas une décision humaine. Certains investisseurs sont rebutés à voir définir une allocation d’actifs. Pourtant, il faut admettre que les marchés réagissent souvent AVANT qu’une nouvelle fondamentale soit vraiment connue. Ainsi, la vente massive d’actifs avant la crise Covid ne correspondait pas du tout au consensus global sur la crise. De même, on a parfois des changements de tendance qui ne s’expliquent pas des décisions non encore publiques des banques centrales (accélération ou diminution de leurs achats d’obligations par exemple).
2. Il faut toujours avoir testé les algorithmes utilisés pour s’assurer que leur efficience n’est pas seulement théorique mais aussi pratique. C’est pourquoi l’existence de track réels auditables montrant des performances réelles est très importante.
3. Les coûts de transaction peuvent être importants. Une gestion active d’allocation d’actifs peut générer des ordres nombreux surtout en période d’instabilité des marchés. Ces coûts de transaction peuvent impacter fortement la performance brute du portefeuille modèle. Ceci est surtout vrai pour les comptes titres. Les frais de transaction combinent l’écart entre le prix acheteur (souvent autour de 10 bps) et vendeur, les coûts du courtier (autour de 10 bps), et enfin les frais de gestion de l’ETF (souvent entre 20 et 40 bps). Sur les assurances vie, on n’a souvent aucun frais car ils sont intégrés dans les frais de fonctionnement du contrat (autour de 50/60 bps). Il ne reste que les frais de gestion des fonds mais souvent les fonds actifs sélectionnés par les assureurs montrent une vraie capacité à battre les indices après frais.
On peut distinguer trois grandes alternatives d’investissement en assurance vie :
1. Les fonds en Euro. Ces fonds ont pendant longtemps été l’investissement phare en assurance vie. Ils restent incontournables pour remplacer les fonds monétaires et investir des liquidités dans une période non troublée du marché. Ils sont exposés à un risque systémique certain mis en exergue à juste titre par la Banque de France et les assureurs.
De plus, la performance espérée diminue chaque année (autour de 1.2% pour 2020, sans doute encore moins en 2021) , alors que l’inflation augmente (objectif réaffirmé par la BCE d’avoir 2% d’inflation sur le moyen terme).
2. Les allocations d’actifs passives type 60 / 40. Beaucoup de conseillers en gestion de patrimoine ne souhaitent pas s’exposer au risque commercial d’une allocation d’actifs active. Ils proposent de ce fait une allocation stable du type 60% en obligations et 40% en actions.
3. Les fonds d’allocation d’actifs actifs. Il existe sur la place un certain nombre de fonds d’allocation d’actifs . Chaque type de fonds offre des avantages et des inconvénients.
Performances comparées d’un portefeuille géré en intelligence artificielle (Evariste 07) et une allocation d’actifs passive 60% en obligations Européennes et 40% en actions Européennes. On observe que la performance est beaucoup plus stable. Ceci permet en particulier de limiter les pertes lors des crises comme la crise COVID de mars 2020.

Source : Evariste Quant Research, Bloomberg. Les performances passées ne garantissent pas les performances futures. Bloomberg n’est pas responsable de cette analyse.

Source : Evariste Quant Research, Bloomberg. Les performances passées ne garantissent pas les performances futures. Bloomberg n’est pas responsable de cette analyse.
L’intelligence artificielle est encore peu utilisée en France pour une allocation d’actifs active. Pourtant, elle offre de nombreux avantages par rapport aux allocations d’actifs passive (allocation 60/40) et aux gestions actives classiques (fonds flexibles).
La crise Covid complexifie fortement le travail d’investissement du fait des grandes interrogations quant à la nature du monde d’après la crise Covid. Une allocation d’actifs via l’intelligence artificielle permet de compléter des gestions traditionnelles en ajoutant une dimension robuste et souvent décorrélée par rapport à des gérants classiques.
Cet article est adressé à titre d’information uniquement et ne constitue ni une offre de produits ou de services, ni une offre, une recommandation ou une sollicitation d’offre de fourniture de conseil ou de service d’investissement pour acheter/vendre des instruments financiers.
François d’HAUTEFEUILLE – Evariste Quant Research – Membre du Cercle des Analystes Indépendants
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