La technologie influence également l’investissement de grandes fortunes.

Pendant des années, parler d’algorithmes et de big data semblait être réservé aux fonds quantitatifs ou aux investisseurs technophiles. Mais la révolution technologique a également atteint les bureaux où sont gérés de grands domaines. Les entreprises qui déplacent des centaines de millions intègrent des outils d’analyse avancés pour affiner leurs stratégies, anticiper les cycles et détecter les risques. La technologie n’est plus seulement une promesse pour les petits investisseurs ; elle est également devenue un allié silencieux – et de plus en plus influent – ​​des riches.

Dans le secteur du private equity, où l'information est limitée et les cycles d'investissement très complexes, « l'application de modèles de prévision permet une plus grande précision et un meilleur contrôle », explique Carlos De Andrés Pérez, directeur de la gestion d'actifs chez BlueBull. Son équipe a développé une base de données propriétaire de plus de 10 000 fonds classés par stratégie, type ou géographie, à laquelle ils appliquent des algorithmes d’apprentissage automatique pour anticiper la manière dont les variables macroéconomiques affectent les flux de capitaux. Cela leur permet d’adapter chaque programme aux objectifs du client avec un niveau de détail difficile à atteindre avec les méthodes traditionnelles.

L'utilisation du big data et des techniques prédictives permet un meilleur ajustement de la composition du portefeuille, l'anticipation de scénarios complexes et la justification de chaque décision, explique José Manuel España, directeur de la gestion d'actifs et de la gestion de patrimoine chez NTT DATA. Cette combinaison d’analyse et de stratégie renforce l’efficacité opérationnelle et améliore à la fois la rentabilité et la perception de la robustesse du service.

Bien que d'autres secteurs aient fait des progrès rapides en matière d'intégration technologique, le capital-investissement opère encore souvent dans des cadres analogues, prévient Carlos De Andrés Pérez, directeur de la gestion d'actifs. Selon lui, cet écart fait de l’innovation une condition nécessaire, non seulement pour être compétitif, mais aussi pour s’adapter à un marché qui exige de plus en plus d’efficacité, de précision et de réactivité.

« L’intégration d’algorithmes avancés nécessite des données fiables, des modèles compréhensibles et une conformité réglementaire rigoureuse », prévient José Manuel España de NTT DATA. Au-delà du défi technologique, les gestionnaires d’actifs doivent surmonter les barrières culturelles internes et mettre à jour leurs infrastructures pour que ces solutions fonctionnent efficacement. Le succès dépend de l’alignement de l’innovation avec l’expertise financière, du maintien du contrôle dans un environnement de plus en plus automatisé.

Bien que de nombreuses entreprises aient déjà résolu les défis techniques initiaux, il reste nécessaire d'intégrer l'intelligence artificielle (IA) sans compromettre la relation humaine qui définit la gestion de patrimoine, note Justo Hidalgo, directeur de l'IA chez Adigital.

Pour y parvenir, les algorithmes doivent être transparents, vérifiables et appliqués dans des cadres éthiques qui renforcent, mais ne remplacent pas, le jugement professionnel et la confiance des clients.

« L'incorporation de la technologie dans la banque privée a suivi des chemins différents en fonction du profil du client », explique Carlos Contreras, membre de l'Institut espagnol des analystes. Alors que l’intelligence artificielle avancée est appliquée de manière presque invisible parmi les ultra-riches, les segments à revenus moyens sont de plus en plus conscients de sa présence grâce aux assistants virtuels, aux rapports numériques et aux processus automatisés. L’essor du robo-advisory est une réponse à une nouvelle génération en quête d’agilité, de clarté et de coûts raisonnables sans sacrifier le support d’experts.

« L’avancée de l’intelligence artificielle ne signifie pas la disparition du conseil humain , mais plutôt sa transformation en modèles hybrides », ajoute Carlos Contreras. La clé est de combiner l’efficacité de l’algorithme avec la supervision du gestionnaire. Plus ces outils offrent de transparence – sur leur logique ou leurs limites – plus la confiance du client est grande. C'est pour cette raison que l'approche « humain dans la boucle », où les humains et les machines se complètent, gagne de plus en plus de terrain.

« Le client fortuné n’est plus le même », déclare Andrés Dancausa, vice-président de SpainCap. Aujourd'hui, l'accès à l'information, la transparence et un haut degré de personnalisation sont essentiels. Nombre d'entre eux appartiennent à une nouvelle génération de jeunes entrepreneurs et professionnels internationaux, férus du numérique, qui valorisent à la fois l'efficacité technologique et le contact humain. La demande pour des stratégies flexibles, offrant davantage de liquidités et une diversification qui n'est plus une recommandation, mais une priorité stratégique, est en hausse.

L'Espagne progresse dans la numérisation des actifs, même si elle est encore en retard par rapport à des pays comme la Suisse et les Pays-Bas, explique Carmen Orive, responsable chez Accenture. « De nombreux gestionnaires d’actifs se concentrent encore sur la consolidation de leur architecture de données, une étape essentielle qui retarde la pleine utilisation de l’IA et du big data », souligne-t-il. Sur d’autres marchés européens, ces outils sont déjà utilisés « pour affiner les recommandations, détecter les écarts et optimiser les questions fiscales en temps réel ».

« Plus qu’une question géographique, le rythme d’adoption de l’intelligence artificielle dépend du profil de ceux qui dirigent les sociétés de gestion d’actifs », explique Dancausa de SpainCap. « Aux États-Unis, il existe de nombreuses équipes axées sur la technologie qui s’engagent à évoluer rapidement avec les données. En Europe, c’est encore une approche plus financière qui prédomine. Il y a du talent et de la détermination en Espagne, même si le manque d’échelle ralentit les progrès . « Le changement finira par affecter l’ensemble du secteur, même s’il ne se produira pas en même temps », souligne Dancausa.

« Les systèmes prédictifs fonctionnent avec des données historiques, des profils clients et des variables macroéconomiques », explique Boris Delgado, directeur de l'industrie et des TIC chez AENOR. Afin de garantir la fiabilité et une utilisation responsable, des normes internationales de qualité, de confidentialité et de traçabilité sont appliquées. « Cette technologie permet une planification de portefeuille plus précise, une conception de produits financiers personnalisés et des recommandations immédiates, facilitant une prise de décision plus rapide alignée sur les objectifs du client », affirme-t-il.

« L'IA générative peut être un outil utile pour expliquer les décisions d'investissement ou simuler des scénarios hypothétiques », déclare Aitor Pastor, PDG de Disia. Au-delà de l'analyse technique, « sa contribution réside dans l'amélioration de la communication et de la clarté. Informer les clients de l'utilisation de l'IA sera non seulement obligatoire, mais renforcera également la transparence et la confiance, sans pour autant diminuer le rôle du conseiller », souligne-t-il.

« La confiance dans l’intelligence artificielle grandit également sur le front des investissements », note Jean-Paul van Oudheusden, analyste chez eToro. Après une période d’attentes excessives et de corrections de valorisation, les marchés entrent dans une phase plus réaliste. « Les investissements de plusieurs millions de dollars se poursuivent sans relâche : les États-Unis renforcent leur engagement avec de nouvelles lois et des projets comme Stargate , tandis que l'Asie et les géants mondiaux de la technologie continuent d'avancer. Le message sous-jacent, dit-il, est que l'intelligence artificielle a cessé d'être une simple attente et est devenue un véritable axe de décisions d'investissement à long terme", conclut-il.

« Si l’IA offre des avantages évidents dans la gestion de patrimoine, elle comporte également des risques si elle est appliquée de manière aléatoire », prévient Amadeo Alentorn, responsable des actions systématiques chez Jupiter AM. Il souligne l’importance de savoir sur quelles données chaque modèle a été formé et d’éviter les biais ou le surajustement. Un système qui apprend le bruit plutôt que les modèles réels peut échouer avec de nouvelles données et conduire à des décisions erronées. Par conséquent, rappelez-vous : « il doit compléter le jugement humain, et non le remplacer ».

La technologie, les données et l’automatisation redessinent la carte de la gestion de patrimoine, mais elles ne remplacent pas l’essentiel : comprendre le client, anticiper et l’accompagner avec jugement. L’IA nous permet d’aller plus loin, certes, mais la différence continuera de résider dans la manière dont elle se combine avec l’expérience humaine. Ce qui est en jeu n’est pas seulement l’efficacité, mais une nouvelle façon de bâtir la confiance dans un environnement qui évolue plus rapidement que jamais.