L’intelligence artificielle a ouvert un nouveau chapitre dans la transformation technologique des gérants indépendants. Pour Christophe Verbaere, elle ne prendra toutefois sa pleine mesure qu’en s’appuyant sur une donnée structurée et sur une organisation prête à faire évoluer ses pratiques. Car, au-delà de la technologie, c’est d’abord la capacité des entreprises et de leurs collaborateurs à changer leurs habitudes qui déterminera le rythme de cette transformation.
Sur le plan de l’intelligence artificielle, quel est aujourd’hui le cas d’usage qui crée, selon vous, le plus de valeur pour un gérant indépendant ?
Ce qu’on peut attendre aujourd’hui de l’intelligence artificielle, c’est avant tout un gain d’efficacité. Permettre à un gérant ou aux équipes opérationnelles de gérer plus de dossiers et plus de clients sans augmenter les ressources. Faire plus avec ce dont on dispose déjà, en libérant du temps pour des tâches à forte valeur ajoutée plutôt que pour de l’administratif ou des tâches répétitives. On peut espérer qu’à terme, l’IA contribuera aussi à améliorer les performances, la relation client ou la gestion des risques, mais il reste des travaux de démonstration et de mise en confiance avant d’y parvenir. Le véritable enjeu, au-delà des effets d’annonce, est de changer durablement la façon de travailler dans une transition organisée.
Pourquoi un EAM devrait-il commencer sa transformation digitale par une véritable stratégie data plutôt que par l’intelligence artificielle ?
Parce que les deux ne sont pas séparés. Pour libérer la puissance de l’IA, il faut s’appuyer sur la connaissance interne, pas seulement sur les données externes que tout le monde possède. Il faut s’appuyer sur l’organisation interne de la connaissance de l’entreprise, qu’il s’agisse de données numériques, de documents, de rapports de visite ou de communications. Je suis convaincu, depuis bien avant l’IA, qu’une architecture data-centric est la clé, même si elle est plus difficile à mettre en œuvre lorsqu’elle n’a pas été pensée comme telle au départ. Quand on peut repartir d’une page blanche, il faut placer l’IA au centre, ce qui suppose que la connaissance le soit également.
Pour moi, les deux actifs fondamentaux sont la connaissance accumulée par l’entreprise et ses collaborateurs. Tout le reste peut évoluer très vite. Une stratégie data permet aussi de préserver cette connaissance lorsque des collaborateurs partent, un enjeu historique dans la banque et la gestion de fortune. Faire de la donnée un actif structuré, partagé et exploitable par l’entreprise représente donc aujourd’hui un véritable avantage compétitif.
Vous avez piloté plusieurs projets de transformation technologique chez NS Partners. Quels grands enseignements en retirez-vous ?
D’abord, une grande patience. On avance dans des environnements complexes, construits de manière empirique, où la technologie n’a longtemps été qu’une fonction de support. J’ai la chance chez NS Partners d’être membre du comité exécutif, ce qui n’est pas toujours le cas des personnes en charge de la technologie. Tant que la technologie ne sera pas considérée comme un enjeu stratégique et un « business enabler », il sera difficile d’augmenter la cadence d’adoption.
Comme deuxième enseignement, parlons justement de l’adoption, qui reste le point le plus compliqué. Au niveau de l’entreprise, on préfère voir d’abord ce que font les autres, et s’ils réussissent, avant de se lancer. Il faut donc rester en veille, prêt à proposer des solutions. Il ne faut pas négliger le besoin d’accompagnement, à adapter aux besoins et à l’expérience de chaque individu. Les besoins sont très différents, l’IA très vaste et en constante évolution et accélération. Quelle que soit la technologie, l’humain reste le facteur le plus difficile à maîtriser, et l’IA ne changera pas cette réalité.
Si vous deviez construire aujourd’hui la plateforme tech d’un grand gérant indépendant à partir d’une page blanche, quelle configuration aimeriez-vous lui donner ?
J’ai pu partir une fois d’une page blanche, avec le soutien de la direction. La technologie avance si vite qu’il est impossible de prévoir ce qui pourra changer dans six mois. La seule certitude, c’est que la connaissance et les compétences de l’entreprise constituent son actif stratégique. Le reste, des outils aux plateformes en passant par l’organisation, peut évoluer.
Concrètement, il faut créer un cerveau central, qui rassemble et structure la connaissance de l’entreprise. Les différentes briques technologiques viennent ensuite s’y connecter, sans jamais perdre la maîtrise des données produites. Il n’y a aucun intérêt à redévelopper les moteurs de calcul ou les modèles de risque des éditeurs. En revanche, les résultats doivent revenir dans ce socle commun. Ainsi, l’entreprise reste indépendante de ses outils et peut exploiter pleinement sa donnée, notamment avec l’intelligence artificielle.
À quoi vont ressembler, à quoi devraient ressembler les PMS de la prochaine génération ?
D’abord, ils devront intégrer l’IA pour augmenter le portfolio manager ou le relationship manager, sans jamais décider à sa place, mais en lui apportant des angles d’analyse qu’il n’aurait pas explorés spontanément. Il n’est pas nécessaire de recréer ces modèles en interne. C’est le rôle des éditeurs de les intégrer directement dans leurs solutions. Il sera plus pertinent d’en récupérer les résultats et, éventuellement, de développer ses propres agents en surcouche.
Ensuite, les PMS devront offrir une meilleure interfaçabilité avec les contreparties. Aujourd’hui, trop de temps est consacré à connecter les données de marché, les banques dépositaires et les gérants externes, avec à la clé des risques d’erreur.
Enfin, le PMS ne pourra plus fonctionner indépendamment du référentiel client. Les contraintes d’investissement et la gestion des risques nous obligeront à disposer d’information sur les clients directement dans le PMS, sans pour autant péjorer la confidentialité des données. Aujourd’hui, les entreprises investissent beaucoup de ressources pour créer des interfaces entre un PMS qui gère les portefeuilles et un fichier central qui contient les informations clients, alors que les contrôles de conformité reposent précisément sur ces données. Une fois ces éléments connectés et enrichis par l’IA, on pourra imaginer des agents capables d’optimiser sous contrainte en tenant compte du portefeuille, du profil client et de son environnement. N’oublions pas la difficulté de garantir la sécurité des données dans tout ce processus.
Quels métiers, fonctions ou compétences vont le plus évoluer chez les gérants indépendants au cours de ces prochaines années ?
Chez NS Partners, nous avons fait le choix d’investir dans les systèmes et l’intelligence artificielle pour que nos collaborateurs soient « augmented » et permettre à la structure existante de gagner en efficacité. Je ne crois pas à l’idée, largement relayée dans la presse, qu’une grande partie des emplois disparaîtra avec l’IA. C’est un discours que l’on retrouve à chaque rupture technologique depuis un siècle. Le véritable enjeu est celui de l’adaptation, qui reste plus ou moins facile selon les profils.
L’enjeu central demeure l’adoption. Il faut d’abord gagner la confiance des utilisateurs en les aidant à réduire les tâches répétitives et à dégager du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée. Il faut ensuite construire progressivement leur confiance dans les résultats produits par les agents. Au-delà de l’IA, les métiers évolueront aussi avec le développement d’outils digitaux pour le marketing et la relation client. Les clients attendront demain de pouvoir interroger directement un agent capable de répondre à certaines de leurs questions.
Où les gérants vont-ils devoir mettre les priorités ?
Toute la lecture manuelle de documents et la saisie d’informations ne devraient plus exister. Elles prennent du temps, génèrent des erreurs et n’apportent aucune valeur ajoutée. C’est là que l’IA peut avoir l’impact le plus immédiat, en lisant un document, en extrayant l’information et en identifiant les incohérences. Une due diligence qui nécessitait plusieurs heures peut ainsi être réduite à une fraction consacrée à la vérification et d’approfondissement, le reste du temps étant consacré à analyser et challenger les conclusions de l’agent. Nous l’avons mis en place en interne, notamment pour inclure plus de sources, améliorer la qualité et détecter les contradictions entre documents.
Les gérants indépendants doivent-ils dès aujourd’hui engager leurs propres chantiers technologiques ou attendre que des plateformes spécialisées arrivent sur le marché pour répondre à leurs besoins ?
Il faut trouver un équilibre. Sur les éléments qui créent une véritable différenciation, les gérants doivent continuer à investir. Pour le reste, ce que le client attend sans constituer un avantage concurrentiel, mieux vaut laisser les éditeurs intégrer progressivement l’IA et la donnée dans leurs plateformes.
La question centrale sera ensuite celle de la connectivité entre ces différents systèmes. Certaines plateformes travaillent déjà à relier des « jumeaux numériques » entre eux, une approche qui pourrait trouver de nouvelles applications dans la finance. Cela peut encore sembler prospectif, mais les évolutions sont déjà en cours.
Au final, quel que soit le système retenu, la clé reste la donnée. La connaissance doit devenir un actif de l’entreprise et être géré comme tel.