L’IA peut prédire 71 % des transactions sur les fonds actifs. Le reste n’en vaut pas la peine en termes de frais.

L’IA peut prédire 71 % des transactions sur les fonds actifs. Le reste n’en vaut pas la peine.

La révolution du choix des actions est réelle. Mais elle ne se produit pas dans les fonds que la plupart des investisseurs possèdent.

Au cours de l’année écoulée, deux études académiques ont montré que les systèmes d’IA peuvent à la fois reproduire et améliorer considérablement ce que font les gestionnaires financiers humains. Cela signifie que la gestion active n’est pas terminée. Il s’agit plutôt du travail routinier pour lequel les investisseurs paient des frais élevés – soit les 71 % des transactions qui suivent des schémas prévisibles – et c’est exactement le travail que les machines peuvent faire de mieux. Et l’argent lui-même a donné son avis : en juin 2026, les fonds de gestion active à long terme ont connu une sortie nette de…7,78 milliards de dollars, tandis que les fonds indicés ont généré 119,32 milliards de dollars..

L’information importante n’est pas la montée en popularité de l’IA. C’est plutôt la différence structurelle entre ceux qui profitent des outils de cette nature et ceux qui doivent payer pour les utiliser.

Le problème de la prévisibilité

Une étude menée par Harvard, publiée en février 2026 sous le titre « Mimicking Finance », a entraîné un modèle d’apprentissage automatique à partir de données disponibles publicement : taille des actions, secteur d’activité, style de gestion, valeur actuelle des actions. Le modèle pouvait prédire si les gestionnaires de fonds actifs achèteraient, garderaient ou vendraient leurs actions. Le modèle a atteint un taux de précision de 71 % pour déterminer la direction des transactions. Pour certains gestionnaires, le modèle pouvait donc prédire…Presque tous les commerces.

Ce chiffre de 71 % ne signifie pas que l’IA sait quelles actions vont augmenter en valeur. Cela signifie simplement que la grande majorité des tâches que les gestionnaires de fonds accomplissent est de nature routinière. Et c’est justement dans ce domaine que les machines sont très compétentes.

La découverte la plus importante : la partie de les transactions qui sont prévisibles est en réalité celle où il n’y a pas de profit. Les positions que l’IA peut prédire – les transactions automatisées – entraînent des pertes. Les positions imprévisibles, celles qui s’écartent des habitudes historiques des gestionnaires, ont surpassé les autres par un rapport cumulatif de 0,79 % sur quatre trimestres. Un portefeuille de long-short, qui achetait des actions gérées par les gestionnaires les moins prévisibles et vendait celles gérées par les gestionnaires les plus prévisibles, a généré 424 points de base d’alpha annuel.

Une compétence véritable, si elle existe du tout, se limite au petit nombre de secteurs où les comportements des investisseurs ne suivent pas un modèle précis, soit environ 29 %. Les investisseurs paient entre 0,75 % et 1,0 % d’impôts annuels pour les fonds actifs – contre 0,07 % à 0,20 % pour les indices de performance. En grande partie, cela s’explique par le fait que les investissements se font selon des règles prédéfinies. Le coût des frais d’investissement se cumule sans cesse. Sur un portefeuille de 200 000 dollars, conservé pendant 20 ans avec un rendement de 7 %, la différence entre un indice de performance avec un coût de 0,15 % et un fonds actif avec un coût de 0,85 % est d’environ 93 000 dollars.

Quand l’IA prend le contrôle

Si 71 % des transactions actives est prévisible, que se passe-t-il lorsque l’IA gère les 29 % restants ?

Des chercheurs de Stanford, dirigés par Ed deHaan, ont développé un « analyste IA » qui a été testé sur une période de 30 ans, allant de 1990 à 2020. Ce système a utilisé uniquement les informations publiques que tout gestionnaire de fonds pouvait obtenir. Le résultat était étonnant : l’IA a augmenté le « dollar alpha » de six fois.93 % des managers humains sont battus.En moyenne, il y a eu une augmentation de 600 % sur toute la période. Dans une étude ultérieure qui a pris en compte des contraintes réalistes – exigences de style, restrictions sur les transactions, coûts de transaction, impacts sur le prix et limites de liquidité – l’IA a toujours surpassé 87 % des gestionnaires actifs, et a augmenté le « dollar alpha » par cinq fois.

L’approche du modèle était contra-intuitive. Au lieu de compter sur des variables exotiques, il extrait le plus grand potentiel de prédiction à partir de données simples comme la taille de l’entreprise ou le volume d’activités commerciales. Ensuite, les investissements sont classés en 10 catégories en fonction de leurs performances futures attendues. Les investissements qui ne performent pas bien sont remplacés par des investissements plus performants. Pour les actifs particulièrement faibles, ils sont vendus directement, et les gains obtenus sont utilisés pour financer des fonds indiciels.

Les chercheurs ont passé 12 mois à chercher des erreurs dans les données et le modèle. Ils n’ont trouvé aucune erreur. L’étude souligne également un point important : les résultats représentent un scénario de voyage dans le temps où l’IA offrait un avantage dans l’époque pré-IA. Si tous les investisseurs utilisaient les mêmes outils, cet avantage disparaîtrait. Mais même en tenant compte des contraintes réalistes testées dans les études ultérieures, l’IA parvient constamment à identifier des transactions rentables.

Exception des fonds de investissement spéculatifs

Si la sélection des actions grâce à l’IA est si efficace, pourquoi ne s’est-elle pas traduite en résultats meilleurs pour les fonds mutuels actifs ?

Une partie de la réponse réside dans celui qui a accès à ces outils. L’industrie des fonds spéculatifs a enregistré une rentabilité moyenne de 11,8 % en 2025 – ce qui représente une deuxième année consécutive de performances à deux chiffres. De plus, cette performance est supérieure à celle d’un portefeuille traditionnel de type 60/40 chaque année depuis que la Fed a commencé à augmenter les taux d’intérêt en 2022. Goldman Sachs a indiqué que les fonds spéculatifs ont obtenu une rentabilité moyenne…7 % au premier semestre 2026Ce chiffre est bien supérieur à la moyenne historique sur 10 ans, qui est de 4,1 %. Les fonds de type “long/short” sont les plus performants, avec un taux de 17,7 %. Les fonds quantitatifs ont attiré des flux de capitaux considérables. Une enquête menée par Goldman Sachs auprès de 341 investisseurs qui gèrent plus de 1,5 billions de dollars a révélé que près de la moitié d’entre eux prévoient d’augmenter leur exposition aux fonds hedger au cours du second semestre 2026.

Mais le succès des fonds spéculatifs dans l’ère de l’IA est concentré sur certains secteurs. Les rendements élevés obtenus grâce aux stratégies d’investissement en actions, en long/short et en stratégies quantitatives sont dus aux mêmes actifs technologiques et algorithmiques de grande taille que ceux qui figurent déjà dans les indices boursiers généraux. D.E. Shaw, l’une des plus grandes sociétés de stratégies quantitatives du secteur, a obtenu un rendement de 28,2 % en 2025. C’est un résultat exceptionnel, mais il s’agit également d’un résultat basé sur des investissements qui se recoupent largement avec ce que les investisseurs passifs possèdent déjà via les indices S&P 500 et Nasdaq-100.

Les fonds spéculatifs facturent des frais de gestion de 2 %, plus 20 % des bénéfices. Ils ne constituent pas une alternative aux fonds indicés ; c’est une catégorie d’actifs complètement différente, accessible principalement aux investisseurs institutionnels et aux personnes riches. Pour l’investisseur individuel qui dispose d’un compte 401(k) de 5 000 dollars par mois, l’essor des fonds spéculatifs n’est qu’une distraction.

La volatilité n’a pas non plus permis de sauver la gestion active.

Les gestionnaires actifs ont toujours affirmé que ce sont les marchés turbulents où leur compétence se manifeste. La première moitié de l’année 2025 a été un laboratoire pour cette affirmation : des chocs liés aux politiques publiques, des changements de secteurs, ainsi qu’une volatilité élevée causée par l’incertitude politique. Les gestionnaires d’actifs actifs ont réussi à…Un taux de succès de 29 % en 2025.Pratiquement inchangé par rapport aux 28,8 % enregistrés à la fin de 2024. Le taux de succès sur dix ans pour les gestionnaires d’actifs actifs est tombé à 13,5 %.

Les actifs fixes constituaient l’exception : les gestionnaires actifs ont atteint un taux de succès moyen de 50,1 % dans 21 catégories, en exploitant les fluctuations monétaires et la complexité de la courbe des rendements. Les gestionnaires d’obligations corporatives en USD ont obtenu un taux de succès de 77,1 %, tandis que ceux qui gèrent les obligations gouvernementales mondiales ont atteint 69,8 %. Mais même là, le taux de succès sur dix ans pour les actifs fixes est tombé à 29 %, avec des frais qui ont entraîné l’érosion de toute avantage obtenu au début.

La débat sur le SPIVA – et pourquoi cela ne modifie pas la conclusion

Le scoreboard S&P DJI SPIVA a montré que79 % des fonds de grande capitalisation actifs ont sous-performé par rapport au S&P 500.En 2025. Au cours des 20 dernières années, environ 92 % des fonds nationaux ont sousperformé leurs indicateurs de référence.

Une étude de 40 pages, financée par l’Association des Conseillers en Investissement, remet en question la méthodologie de SPIVA. Selon cette étude, la méthode basée sur le nombre d’actifs sous-estime les performances réelles des fonds, car les petits fonds sont traités de la même manière que les grands fonds. De plus, cette méthode punit les fonds qui sortent du marché, et compare les fonds actifs à des indices hypothétiques plutôt qu’aux fonds passifs investissables. Lorsque l’étude a appliqué des correctifs basés sur le poids des actifs, le pourcentage de fonds qui ont sous-performé au cours de 20 ans est passé de 92 % à 55 %.

Cette correction est importante à comprendre, mais elle ne permet pas de justifier l’idée d’une gestion active approfondie. Un taux de performance supérieur à celui des actifs, à 55 %, est un hasard. Les investisseurs ne paient pas de frais supplémentaires pour un hasard ; ils paient plutôt pour une avantage que le fonds ne peut pas réaliser au niveau global. Même l’étude IAA décrit la probabilité de performance supérieure comme étant similaire à un hasard, ce qui, en réalité, est la même conclusion, simplement exprimée de manière plus polie.

Implication du portefeuille

Les preuves ne montrent pas que la gestion active est inutile. Elles indiquent plutôt que la partie de la gestion active qui fonctionne – c’est-à-dire les transactions imprévisibles et inhabituelles qui échappent aux schémas historiques – est trop limitée, trop difficile à déterminer à l’avance, et trop coûteuse pour être exploitée par la plupart des structures de fonds.

Pour les investisseurs, la question cruciale n’est pas de savoir si le choix d’actions lié à l’IA constitue une révolution. Elle est plutôt de savoir si cette révolution leur appartient. Les fonds d’investissement quantitatifs détenant des mandats de 10 milliards de dollars, les investisseurs institutionnels ayant accès aux stratégies systématiques, et les chercheurs académiques disposant de données propres… Ce sont eux qui bénéficient de cette révolution. L’investisseur ordinaire qui participe à un fonds actif de grande taille, avec un taux d’intérêt annuel de 0,85 %, paie donc pour la partie automatisée des transactions – soit 71 % du processus qui peut déjà être réalisé par les machines.

La structure du portefeuille qui en résulte est simple. Les fonds indiciels de marché à faible coût constituent le noyau du portefeuille. Si il y a lieu d’adopter une gestion active, cela doit se faire dans des secteurs où existent encore des avantages informatiques réels : les actions de petites entreprises, où la couverture de recherche est limitée, et les obligations fixes, où la complexité de la courbe des rendements et les fluctuations monétaires créent des opportunités d’investissement. Même dans ces cas, les investissements actifs doivent être suffisamment limités par rapport aux frais de gestion – suffisamment petits pour que, si l’underperformance revient à sa valeur moyenne à long terme, elle ne devienne pas un frein significatif pour l’investissement.

Le boom dans le domaine de la sélection d’actions grâce à l’IA est réel. Les données le confirment clairement. Mais les outils utilisés pour cela sont entre les mains de personnes qui ne facturent pas 0,85 % et qui ne vendent pas via des conseillers financiers. Pour tout le reste, la règle ancienne continue d’être valable : si vous ne pouvez pas identifier les 29 % de transactions qui dépassent ce modèle, vous ne devriez pas payer pour les 71 % restants.