La réponse courte
Oui, les ordinateurs peuvent sélectionner des actions. La question la plus difficile et la plus honnête est de savoir si l’IA les sélectionne suffisamment bien et de manière suffisamment cohérente pour battre un fonds indiciel simple et bon marché après frais. Sur cette question, les preuves publiées sont humiliantes. Le fonds d'actions d'IA du monde réel le plus regardé est à la traîne du S&P 500 chaque année civile depuis son lancement, et l'histoire plus large des fonds « quantitatifs » pilotés par ordinateur est un mélange de quelques gagnants célèbres et d'une longue queue de fonds également. Si vous avez 50 ans ou plus et que vous protégez un pécule, cette distinction compte plus que n’importe quel argument de vente.
Ce que font réellement l’IA et les fonds « quantitatifs »
La plupart des investissements dans l’IA se répartissent en deux catégories. Le premier concerne la recherche universitaire et institutionnelle, dans laquelle des modèles d’apprentissage automatique analysent des décennies de données pour estimer quelles actions pourraient générer des rendements plus élevés. Le deuxième concerne les produits de consommation : les ETF, les applications et les « robots-conseillers » qui apposent une étiquette IA à l'extérieur. Ce sont des choses très différentes. Un modèle qui semble brillant dans un document de recherche doit encore survivre aux coûts commerciaux réels, aux taxes, aux surprises et aux émotions humaines. L’expression que vous entendrez est « les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs », et avec l’IA, cet avertissement est doublement important, car un modèle formé sur le passé peut se tromper en toute confiance sur un avenir qui ne rime pas avec lui.
Où la recherche semble impressionnante
D’un point de vue académique, l’apprentissage automatique est véritablement utile. Une étude de 2020 largement citée dans The Review of Financial Studies, « Empirical Asset Pricing via Machine Learning » par Shihao Gu, Bryan Kelly et Dacheng Xiu, a révélé que les réseaux de neurones et les arbres de décision doublaient à peu près les performances des anciennes méthodes de régression pour prévoir les primes de risque des actions, et que le fait de synchroniser le S&P 500 avec leur modèle a fait passer une mesure clé de rendement ajusté au risque (le ratio de Sharpe) de 0,51 à 0,77 en tests hors échantillon. C'est un vrai résultat. Mais il vit dans un laboratoire idéalisé : pas de frais de financement, pas de dérapages, pas d'impôts et la liberté du chercheur de tester ses idées après coup. Traduire cela en un produit que vous pouvez acheter est souvent le point où les roues se détachent.
Où les fonds d’IA perdent dans le monde réel
Prenons l'exemple d'AIEQ, l'ETF Amplify AI Powered Equity, lancé en octobre 2017 et commercialisé en tant que sélecteur de titres IA basé sur la technologie IBM Watson. Selon les données de performance de Morningstar et l'analyse de Seeking Alpha, l'AIEQ a sous-performé le S&P 500 pratiquement chaque année depuis sa création, tout en facturant environ 0,80 % par an contre environ 0,09 % pour un simple fonds S&P 500. Il a également été caractérisé par une plus grande volatilité et, certaines années, par un volume de transactions époustouflant. La leçon n’est pas que l’IA est inutile. Le fait est qu’un label IA, des frais élevés et des échanges intensifs sont une combinaison difficile à gagner.
La situation générale parmi les fonds professionnels « quantitatifs » est similaire. Comme l'ont rapporté Institutional Investor et Hedgeweek sur les résultats de 2024, la plupart des hedge funds quantitatifs n'ont pas réussi à atteindre le gain d'environ 23 % du S&P 500 cette année-là, même si plusieurs d'entre eux ont enregistré de solides rendements à deux chiffres. Une poignée de magasins d’élite, comme Renaissance Technologies, ont bien réussi, mais ce sont les rares exceptions qui survivent précisément parce que la plupart ne le font pas. Une analyse a noté que seul un petit nombre de hedge funds a battu l’indice en 2024. À plus long terme, l’indice Eurekahedge AI Hedge Fund Index était loin derrière le S&P 500 au cours des années 2010, et une étude universitaire a révélé que les fonds communs de placement alimentés par l’IA étaient statistiquement impossibles à distinguer de l’ensemble du marché au cours de 25 des 26 mois étudiés entre 2017 et 2019.
L'étalon qui humilie tout le monde : SPIVA
Pour juger tout sélectionneur de titres, IA ou humain, le tableau de bord le plus clair est le rapport SPIVA de S&P Dow Jones Indices, qui compare les gestionnaires actifs à leurs indices de référence. Le tableau de bord SPIVA U.S. Year-End 2024 a révélé que 65 % des fonds actifs américains à grande capitalisation ont sous-performé le S&P 500 sur cette seule année. Élargissez l’horizon et cela devient brutal : comme l’ont rapporté S&P Dow Jones Indices et Institutional Investor, environ 89 % à 90 % des fonds à grande capitalisation ont sous-performé au cours de la période de 15 ans se terminant en décembre 2024, et aucune catégorie d’actions américaines n’a vu une majorité de gestionnaires actifs battre leur indice de référence sur 15 ans. L’IA ne bénéficie pas d’une exemption spéciale pour ces calculs ; elle doit lutter contre les mêmes frais, coûts et concurrence qui battent la plupart des managers humains.
Biais de survie : les fonds dont on n’entend jamais parler
Le marketing aime vous montrer les gagnants. Le hic, c’est que les perdants disparaissent tranquillement. Les données SPIVA (résumées par les indices S&P Dow Jones et la communauté des investisseurs Bogleheads) montrent que sur une période de 15 ans, bien plus de la moitié des fonds d'actions nationales, soit environ 57 à 58 %, ont été fusionnés ou liquidés, généralement après de mauvaises performances. C’est du « biais de survie » : si l’on mesure uniquement les fonds encore debout, on flatte l’ensemble du groupe et on cache les échecs. Le même piège s’applique à un tout nouveau fonds d’IA doté d’un back-test brillant. Une stratégie qui semble imbattable sur le papier peut être l'une des dizaines qui ont été essayées, avec seulement les survivants chanceux qui vous sont présentés.
Pourquoi les performances passées ne prédisent vraiment pas l’avenir
Les modèles d’IA apprennent de l’histoire. Malheureusement, les marchés continuent d’inventer une nouvelle histoire : une pandémie, un choc soudain des taux, une guerre, une bulle de l’IA. Un modèle adapté aux modèles d'hier peut s'effondrer exactement lorsque les conditions changent, ce qui constitue le pire moment possible. Même lorsqu’une stratégie d’IA fonctionne pendant un certain temps, son succès peut l’éroder. À mesure que plus d’argent copie un signal gagnant, l’avantage diminue. Institutional Investor a noté que de nombreux fonds à forte composante technologique et quantitatifs se sont tellement rapprochés du simple reflet du S&P 500 que leurs résultats se situent à une fraction de pour cent de l'indice, augmentant les frais pour ce qui équivaut à une version plus coûteuse d'un fonds indiciel.
Les robots-conseillers ne sont pas à la mode, et c'est tant mieux
Voici une tournure rassurante. L'« IA » la plus utile dans l'investissement quotidien, le robot-conseiller, est la moins tape-à-l'œil. Comme l'explique la SEC sur Investor.gov, un robot-conseiller est un programme automatisé qui vous pose des questions sur vos objectifs et votre tolérance au risque, puis construit et rééquilibre un portefeuille pour vous. En pratique, comme Vanguard décrit son propre service, ces outils achètent principalement des ETF indiciels à faible coût qui visent à correspondre au marché, et non à le battre, pour une somme modique (le Digital Advisor de Vanguard tourne autour de 0,15 % par an). Il s’agit d’une automatisation qui effectue des tâches telles que le rééquilibrage et la gestion fiscale, plutôt que de promettre des rendements magiques. Il s’agit d’une utilisation judicieuse de la technologie, précisément parce qu’elle ne prétend pas déjouer le marché.
Détecter le battage médiatique en matière d’investissement dans l’IA et la fraude pure et simple
Les régulateurs surveillent de près le battage médiatique. En janvier 2024, l'Office of Investor Education de la SEC, en collaboration avec la FINRA et la NASAA, a publié une alerte aux investisseurs conjointe avertissant que les fraudeurs utilisent des mots à la mode de l'IA pour attirer les victimes et que les promesses de rendements garantis, élevés et à faible risque sont des signaux d'alarme classiques. Quelques semaines plus tard, selon le communiqué de presse 2024-36 de la SEC, la SEC a accusé deux conseillers, Delphia et Global Predictions, de « lavage de l'IA », faisant des déclarations fausses ou trompeuses sur leurs capacités d'IA ; ils ont payé des amendes civiles de 225 000 $ et 175 000 $. Le point à retenir est clair : si un argumentaire s'appuie sur "l'IA" et la "garantie", traitez-le comme un signe d'avertissement et non comme une fonctionnalité.
Ce que cela signifie pour votre argent
Rien de tout cela ne signifie éviter la technologie ou les marchés. Cela signifie faire correspondre vos attentes aux preuves. Si vous souhaitez comprendre le niveau de risque qu'une stratégie basée sur les actions ou sur le thème de l'IA pourrait ajouter à votre portefeuille, vous pouvez d'abord y réfléchir avec notre calculateur de risque d'investissement, qui vous aide à voir comment les différentes combinaisons d'actions et d'obligations peuvent varier en valeur. Pour la plupart des personnes approchant ou en retraite, la combinaison peu glamour de faibles coûts, d’une large diversification et de patience a battu la grande majorité des sélectionneurs de titres intelligents, y compris l’IA.
Cet article est un conseil financier éducatif et non personnalisé. Tout investissement comporte des risques et les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs. Pensez à consulter un conseiller financier fiduciaire au sujet de votre situation.