Les progrès de la data science donnent aux asset managers de nouveaux outils pour faire face à l’avalanche de données à laquelle ils sont confrontés ces dernières années. En collectant et en analysant, quasiment en temps réel, cette masse d’informations, les gérants devraient à terme être mieux armés pour prendre leurs décisions d’investissement.
Des images satellite pour évaluer le chiffre d’affaires d’un centre commercial, des milliers de commentaires d’utilisateurs pour jauger les chances de réussite du nouvel iPhone, des tweets en arabe des officiels du Golfe pour anticiper les fluctuations du pétrole, mais aussi des articles de presse du bout du monde, des relevés de cartes de crédit, des historiques de géolocalisation de smartphones, des rapports de transporteurs maritimes… Les données produites par une économie de plus en plus digitalisée sont une manne que les sociétés de gestion, à la recherche d’informations toujours plus précises, ne peuvent plus ignorer. Mais cette masse de données est en même temps angoissante pour les gérants, qui ne peuvent plus se réfugier derrière leur seul terminal Bloomberg. Ingurgiter, quasiment en temps réel, ces informations pléthoriques afin de prendre des décisions d’investissement mieux informées est une gageure pour le cerveau humain.
Les nouvelles technologies issues de la science de la donnée («data science») et de l’intelligence artificielle (IA) peuvent les aider dans cette tâche. «Les outils liés au big data et au machine learning ont la capacité d’améliorer la prise de décision des gérants d’actifs, confrontés à une surabondance d’informations», explique Matthieu Bleuse, expert en en big data analytics au sein du cabinet de conseil aux sociétés de gestion Alpha FMC. Ces outils aident le gérant à récupérer, classer et surtout analyser ces données massives, de sorte à enrichir son analyse traditionnelle. Il devient alors un «gérant augmenté».
