Profitant d’un environnement volatil, d’un intérêt croissant auprès des fonds de pension et des avancées technologiques, les hedge funds s’imposent comme un outil clé pour générer un alpha attractif.
L’année 2024 s’est révélée être une période prospère pour les hedge funds, le climat d’incertitude sur les marchés ayant pavé la voie à des performances qui n’avaient plus été vues depuis longtemps. La perspective d’un rendement de 10% en 2025 paraît plausible, alors que le crédit traditionnel risque d’être affecté par des taux d’intérêt élevés et une inflation persistante.
Dans ce contexte, l’intégration de hedge funds dans les portefeuilles devient cruciale pour diversifier les sources de rendement et exploiter les opportunités offertes par la dispersion des marchés du crédit, l’arbitrage sur titres à «revenu fixe», et diverses stratégies tirant parti de la volatilité. Par ailleurs, face à la concentration du marché américain sur le secteur technologique, les hedge funds se distinguent par une gestion efficace des risques en restant loin des fameuses «Magnificent 7».
L’intérêt croissant des fonds de pension pour les hedge funds
Historiquement prudents, les fonds de pension accroissent progressivement leur exposition aux hedge funds afin de mieux diversifier leurs portefeuilles et d’obtenir des rendements décorrélés des actifs traditionnels.
Face à l’attrait réduit des obligations en raison de la volatilité des taux d’intérêt, ces acteurs institutionnels perçoivent désormais les hedge funds comme une alternative stratégique, alliant protection contre l’inflation et potentiel de croissance.
Cependant, cet intérêt grandissant s’accompagne d’une vigilance accrue en termes de transparence, de frais et de gestion des risques, les fonds de pension étant soumis à des exigences strictes en matière de responsabilité fiduciaire. Des débats persistent sur la pertinence de ces placements, notamment en raison de la transparence parfois limitée des hedge funds et de leurs structures de frais, souvent plus élevées que celles de la gestion traditionnelle.
Néanmoins, la tendance reflète une volonté et un besoin croissants de la part des investisseurs institutionnels d’allouer une part plus importante de leurs actifs à ces stratégies alternatives, en raison de leurs avantages en matière de diversification et de rendement ajusté au risque. Toutefois, la complexité des investissements dans les véhicules de retraite par capitalisation impose de s’entourer d’experts spécialisés.
L’IA générative, un atout pour la finance
L’intérêt pour l’IA a considérablement augmenté depuis le lancement de ChatGPT par OpenAI en 2022, mettant en évidence la puissance des grands modèles de langage (LLM) et de l’IA générative (Gen AI). Cette avancée a propulsé la valorisation d’entreprises comme Nvidia.
Or, l’IA générative s’inscrit dans un cadre plus large englobant diverses méthodes d’apprentissage automatique (machine learning), qui font elles-mêmes partie d’un écosystème déjà largement utilisé en finance depuis plusieurs années.
L’IA occupe une place centrale dans les stratégies quantitatives, où les capacités d’apprentissage profond servent à établir des relations complexes entre les données financières. Les fonds quantitatifs se distinguent par un processus d’investissement entièrement systématisé, visant à réduire le plus possible l’intervention humaine.
Alors que les stratégies quantitatives traditionnelles s’appuyaient sur des méthodes statistiques pour prédire les marchés, l’émergence des fonds spécialisés en machine learning depuis les années 2010 a permis d’introduire des modèles capables d’identifier des relations souvent imperceptibles pour l’analyse humaine. Bien que ces modèles soient moins explicables et plus sujets au surapprentissage, ils offrent aux gestionnaires capables de les maîtriser un potentiel d’alpha différencié et attractif.
Les hedge funds face aux opportunités offertes par l’IA
L’application de la «Gen AI» dans les hedge funds est beaucoup plus large, touchant à la fois les processus d’investissement et de non-investissement. Cette technologie excelle dans la synthèse et la génération de texte, ce qui la rend particulièrement utile pour les processus impliquant des données textuelles non structurées, répétitives, à faible risque et facilement contrôlables par l’humain.
Dans le domaine de l’investissement, cette technologie se concentre sur la génération d’alpha, en améliorant la capacité à analyser une vaste gamme de sources d’information. Grâce à ses capacités avancées de traitement du langage naturel (NLP), elle permet notamment d’exploiter les appels de résultats en langues étrangères avec une précision accrue.
Pour les projets à long terme, la «Gen AI» peut accélérer le processus de recherche, de la génération d’idées à l’évaluation des retours sur investissement. Dans les fonctions de support, elle apporte des gains d’efficacité significatifs, notamment en automatisant la création de code pour les équipes IT, en synthétisant des documents pour les opérations, le juridique et les relations avec les investisseurs, ou encore en optimisant la communication interne grâce à des résumés de réunion automatisés.
Une marge significative de progression
Les gestionnaires de hedge funds sont néanmoins confrontés à plusieurs défis liés à l’IA, notamment les «hallucinations», qui désignent la génération de contenus inexacts. D’autres préoccupations portent sur la cohérence, la fiabilité, la sécurité des données, la conformité et les enjeux réglementaires.
Malgré ces défis, l’évolution rapide de l’IA promet des améliorations continues, avec des ressources importantes investies par les gestionnaires d’actifs et dans les modèles fondateurs. L’IA générative est perçue comme un outil visant à amplifier les capacités existantes des gestionnaires, plutôt qu’à les transformer en profondeur.
Dans une approche stratégique, les hedge funds quantitatifs utilisent depuis longtemps des méthodes de machine learning pour générer un alpha pur et décorrélé. Toutefois, en tant qu’outil opérationnel, la «Gen AI» a un impact plus large sur l’ensemble de l’industrie, incitant des gestionnaires de toutes stratégies à explorer ses applications.
Bien que son impact varie actuellement, la «Gen AI» montre le plus de potentiel dans les tâches de génération et de synthèse de texte à faible risque. Même à ce stade précoce et malgré ses limites à des fonctions spécifiques, elle joue déjà un rôle significatif.
