12
juin

Comment l’IA peut aider à l’intégration ESG dans les processus et les décisions d’investissement?

Le 12 juin 2018, l’IFD était heureuse d’accueillir trois conférenciers experts afin de parler de la façon dont l’intelligence artificielle peut aider à l’intégration des facteurs ESG dans les décisions et les processus d’investissement. Les conférenciers étaient Jérôme Basdevant, chef du développement technologique et cofondateur de Datamaran, Sebastian Brinkmann, directeur général Europe de TruValue Labs et Valérie Cecchini, vice-présidente, gestionnaire de portefeuille, Placements Mackenzie pour parler des façons dont l’intelligence artificielle peut aider à l’intégration ESG dans les processus et les décisions d’investissement. Le panel était modéré par Milla Craig, présidente du conseil d’administration de l’IFD et fondatrice et présidente de Millani.

Jérôme et Sebastian ont introduit le sujet en décrivant la façon dont les outils de leurs entreprises utilisent le traitement automatique du langage naturel (« natural language processing » en anglais) pour analyser des textes et constituer des échantillons de données qui peuvent être explorées afin d’avoir une idée de la valeur d’une entreprise, dans le cas de TruValue Labs, ou de ce qui est matériel pour une entreprise et ses investisseurs, dans le cas de Datamaran. Valérie a expliqué comment des cadres comme SASB sont essentiels pour structurer la demande de renseignements, en utilisant un langage commun pour se concentrer sur les enjeux matériels de secteurs spécifiques de l’économie. La matrice de matérialité de SASB a été développée après une consultation étendue auprès des investisseurs, de l’industrie, ainsi que des parties prenantes.

Jérôme a précisé qu’il ne s’agissait pas seulement de l’intelligence artificielle mais aussi de toutes les technologies qui l’entoure comme l’informatique en nuage (« cloud computing »), et la disponibilité des mégadonnées (« big data »), qui ont permis à cette nouvelle génération d’outils analytiques d’émerger. La question de la matérialité est au centre de toutes les décisions et a besoin d’être fermement ancrée dans les outils d’analyse. Sebastian a confirmé l’importance de parvenir à expliquer la valorisation d’une entreprise malgré l’asymétrie d’information dans les échantillons de données.

Un autre enjeu qui prend de plus en plus d’importance est le problème de la qualité de l’information analysée : échantillons de données trop petits, écarts dans les informations remplies avec les procurations, erreurs dans les déclarations des entreprises. Sebastian a souligné l’importance d’une procédure régulière lors de la collecte d’information, de la nécessité de transparence quant à l’exactitude des résultats, et bien sûr davantage de divulgation ESG de la part des entreprises. Il s’agit d’un processus nécessitant des améliorations perpétuelles.

Valérie estime qu’il existe un risque lorsqu’une entreprise choisit de ne pas divulguer certaines informations. Le manque de divulgation peut être interprété comme négatif par un tiers et ne pas refléter la réalité. D’un autre côté, seulement 80 % des données divulguées sont jugées pertinentes, le reste n’étant pas financièrement matériel. Cela malgré la compréhension commune que seule la moitié de la valeur d’une entreprise s’explique par les informations présentées dans les états financiers de la société.

Jérôme et Sebastian s’accordent à dire qu’il est primordial de construire puis de maintenir la confiance des clients et plus généralement de tous les partenaires. La question de la transparence est d’ailleurs souvent abordée. À ce sujet, les fournisseurs de données tentent de donner accès aux données brutes le plus possible. À cet égard, il est tout de même nécessaire d’expliquer la méthodologie et de clarifier les processus afin de contextualiser les données.

Valérie ajoute que l’analyse des facteurs ESG aide à évaluer la valeur des actifs immatériels d’une entreprise. Cela peut justifier les stratégies de gestion active, par opposition à la gestion passive, où les fonds négociés électroniquement suivent un indice. Les données ESG ne sont pas formalisées et cela traduit un besoin de standardiser leur divulgation sans oublier de les remettre dans le contexte particulier de chaque entreprise. L’objectif est d’améliorer la façon dont les données peuvent aider les analystes à prendre de meilleures décisions. Toutefois, comme l’a suggéré Valérie, chacun a sa propre définition d’un bon investissement conformément à son objectif de fonds et à sa stratégie d’investissement. Une autre faiblesse est le manque d’historique. En effet, les données ESG remontent au mieux 5 ans en arrière.

Un sujet récurrent est la perception que l’IA va remplacer les analystes financiers. Sebastian a précisé que l’IA va plutôt débloquer des potentiels car il ne s’agit pas d’une solution miracle mais d’un outil supplémentaire. La technologie évolue très rapidement et sera donc très différente de ce qu’elle est aujourd’hui. Certains travaillent déjà sur un outil analysant les voix et qui pourraient donc extraire des informations depuis les conférences téléphoniques avec les investisseurs. Tous partagent le point de vue qu’à l’avenir, l’utilisation de l’IA sera rendue commune.