Le fonds d'ODDO BHF utilise l'intelligence artificielle pour repérer les pépites dans lesquelles investir

Le 18 décembre 2018, ODDO BHF, groupe financier franco-allemand spécialisé dans la gestion d'actifs, annonçait le lancement de ODDO BHF Artificial Intelligence. Ce fonds thématique, qui a nécessité 18 mois de recherche, a pour but d’identifier des actions dans des sociétés de toutes tailles, à l'échelle mondiale, et qui développent ou utilisent l'intelligence artificielle.

Mais ODDO BHF a aussi décidé d'utiliser l'intelligence artificielle pour mieux identifier les pépites spécialistes de l'IA à travers le monde. Elle s'en sert pour caractériser précisément la thématique d’investissement et les entreprises les plus pertinentes qui y sont liées, comme elle l'a résumé à l’occasion d’une conférence qui se tenait à Paris le 12 février 2020.

S’y retrouver parmi des géants et une myriade de petits acteurs

La mise au point de cet outil est née d’un constat. A l’heure où les techniques d’intelligence artificielle ont un impact sur tous les secteurs de l'économie, son écosystème reste complexe avec "d’une part les grands acteurs technologiques et d'autre part une myriade de petits acteurs spécialisés dans des niches à croissance rapide", explique Brice Prunas, gestionnaire de fonds d'actions thématiques mondiales chez ODDO BHF Asset Management.

Mais ne sont pas seulement concernées les entreprises technologiques. Le fonds s’intéresse également à des sociétés directement impliquées dans la chaîne de valeur de l'IA ou qui utilisent l'IA pour améliorer leur propre chaîne de valeur. "Il y a tellement d'acteurs, de nouvelles, d’innovations et d'informations à assimiler que nous avons besoin du soutien de l'intelligence artificielle pour filtrer le marché, identifier les informations importantes et enfin trouver les titres pertinents", poursuit Brice Prunas.

trois filtres combinant IA et validation humaine

6 grands secteurs touchés par l’intelligence artificielle selon Oddo BHF

 

- La santé : les grands laboratoires pharmaceutiques positionnés sur l’oncologie et l’immunothérapie utilisent l’IA et les données du corps humain afin de déterminer le traitement le plus efficace pour tel patient ou pour améliorer les essais cliniques ; la medtech, via la radiothérapie et l’identification plus précises des zones à traiter, ainsi que la robotique appliquée à la chirurgie.

- Les services financiers : les banques d’investissements, qui utilisent l’IA pour perfectionner les analyses, comme Morgan Stanley ; les assureurs ou les organismes de crédit pour améliorer les scores des clients, personnaliser les offres.

- Les biens de consommation, en particulier les objets connectés, qui représentent un marché estimé à 180 milliards de dollars. Les entreprises spécialisées dans les wearables qui grâce à l’IA proposent de nouvelles innovations.

- L’Internet : outre les Gafam, les sociétés moins connues et très innovantes, comme CarGurus (plate-forme de vente de véhicules d’occasion), Splunk et Altricks (outils de data prédiction), les sociétés spécialisées en cybersécurité (Chekpoint, Fortinet, Palo Alto ou Cortex).

- Les logiciels : un secteur en pleine révolution grâce au machine learning.

- Les semi-conducteurs : les sociétés qui collectent les données, matière première de l’IA, et qui sont vecteurs de diffusion, avec entre autre, les promesses du secteur de l’automobile, avec une augmentation de la valeur des équipements, et bien sûr celles de la 5G ; les sociétés comme AMD qui créent de la valeur en lançant des cycles de produits innovants.

La société a développé un modèle dont l’objectif est d’offrir aux investisseurs une exposition complète des sociétés qui font aujourd’hui l'intelligence artificielle. Elle a identifié 3 500 valeurs cotées – sur un total de 40 000 valeurs dans le monde – et six grands secteurs bouleversés par l’intelligence artificielle : la santé, la finance, les biens de consommation, l’Internet, les logiciels et les semi-conducteurs (voir encadré).

De façon très simplifiée, la sélection est découpée en trois phases. La première étudie les données dites non structurées – estimées à 80% des données mondiales – soit des données sémantiques, scrutées chaque jour dans les médias. Pour déterminer les sociétés en lien avec l’intelligence artificielle, une bibliothèque lexicale a été réalisée, avec 70 mots-clés répartis en thèmes et sous-thèmes. Par exemple, la catégorie Deep Learning est dotée d’une sous-catégorie GPU et le machine learning identifie la société Nvidia comme l’un des acteurs à analyser. Autre critère, les émotions : l’outil analyse si les articles sont positifs ou négatifs. A titre d’exemple, l’ouverture d’un laboratoire de recherche relayé par la presse sera considérée comme un signe positif, contrairement au départ d’un directeur financier. A noter, les mentions sur les réseaux sociaux ne sont volontairement pas étudiées.

La deuxième phase consiste à ajouter une couche de données structurées – c’est-à-dire les données financières et boursières des entreprises – fournies par le média américain Bloomberg. 4 millions de données sont filtrées "par un modèle quantitatif multifactoriel propriétaire" (baptisé "Algo 4") qui détermine les trois meilleurs titres du jour. Des critères qui permettent d’écarter certaines sociétés qui perdent de l’argent malgré leur valorisation, et de ne conserver que les titres profitables. Netflix ne passe pas cette sélection, au même titre que de nombreuses entreprises spécialisées dans la conduite autonome.

La troisième phase consiste à faire vérifier la liste obtenue par des humains. L’équipe de gestion, composée de trois personnes, et qui travaille avec cinq data scientists, procède alors à un processus correctif, qui retire 8 à 10% des sociétés. Les biais cognitifs sont étudiés, comme la surreprésentation de grosses sociétés, la communication artificielle des entités, le risque réputationnel pouvant entraîner une baisse de la valeur, l'apparition d'un nouveau concurrent... Tous les 6 mois, les mots-clés sont redéfinis, avec une rotation de 10%.

Buzz word contre véritable création de valeur

La méthodologie permet donc de trier et de filtrer des sociétés dont le point commun est, à des niveaux de développement très divers, l’intelligence artificielle. Devenu un véritable buzz word, l'intelligence artificielle est aujourd’hui victime de son succès. Selon une étude Infosys publiée en 2019, 86% des entreprises déclarent avoir procédé à des déploiements de l’intelligence artificielle à un stade intermédiaire ou avancé. "Mais il faut déterminer si ces développements créent réellement de la valeur", prévient Brice Prunas.

Le fonds prenant comme référence l’indice MSCI World Net USD, les entreprises américaines représentent 60% de la liste, avec 20% de sociétés asiatiques et 20% d’Européens. Les entreprises françaises, dont STMicroelectronics, représentent quant à elles 1,5% du total. "Les Etats-Unis représentent le gisement le plus important en matière de sociétés cotées", justifie Brice Prunas.

Dans un contexte de relations économiques tendues avec les Etats-Unis, peu de sociétés chinoises y figurent (Alibaba fait exception), malgré leur domination sur les technologies de reconnaissance faciale. Il y a en revanche une bonne représentation du Japon, très actif sur les solutions robotisées et les semi-conducteurs. Les actifs sous gestion s'élevaient à 80 millions d'euros provenant d'investisseurs institutionnels et privés au 12 février. ODDO BHF précise que son outil va être dupliqué à d'autres spécialisations. La société gère des actifs s’élevant à 59,8 milliards d'euros.