L’IA devient un pilier du front office des gestionnaires d’investissement

L’intelligence artificielle (IA) n’est plus cantonnée aux projets pilotes dans l’industrie de la gestion d’actifs. Selon une étude mondiale publiée par SimCorp, plus des deux tiers des gestionnaires d’investissement utilisent désormais l’IA de façon étendue pour soutenir les activités de leur front office, marquant un virage net vers des usages opérationnels et décisionnels.

Réalisée auprès de 200 dirigeants de gestionnaires d’actifs, de fonds de pension et de compagnies d’assurance à l’échelle mondiale, le2026 Global InvestOps Report révèle une accélération marquée de l’adoption technologique par rapport à l’an dernier. En 2025, seule une minorité d’organisations explorait activement les outils d’IA, malgré un intérêt largement partagé pour leur potentiel.

DE LA PROMESSE À L’APPLICATION

Cette évolution traduit un changement de posture. « L’adoption de l’IA s’est considérablement déplacée, passant des projets pilotes aux applications critiques du front office », observe Peter Sanderson, directeur général de SimCorp. Selon lui, la valeur de l’IA repose avant tout sur sa capacité à améliorer la prise de décision et l’efficacité des équipes d’investissement, à condition qu’elle s’appuie sur des données centralisées et fiables.

L’étude montre ainsi que l’IA est désormais intégrée à des processus clés, soutenant l’analyse, la recherche et l’exécution des stratégies d’investissement, plutôt que d’être reléguée à des fonctions périphériques.

LES DONNÉES AU CŒUR DES PRIORITÉS

Pour soutenir cette montée en puissance, les gestionnaires d’investissement accordent une importance croissante à la structure de leur environnement technologique. La consolidation des fournisseurs et des plateformes arrive en tête des initiatives prioritaires, citée par 58 % des répondants. La modernisation de l’architecture technologique et des infrastructures de données suit de près.

Selon Peter Sanderson, cette consolidation constitue une étape déterminante : elle permet aux organisations de mieux contrôler leurs données, d’en assurer la qualité et d’exploiter plus efficacement les capacités de l’IA à l’échelle de l’ensemble des portefeuilles.

PRIORITÉ À L’INNOVATION

Autre signal fort dégagé par l’étude : pour la première fois en trois ans, l’innovation devient le principal moteur des investissements technologiques et opérationnels. Plus de la moitié des répondants (55 %) indiquent que la différenciation concurrentielle guide désormais leurs décisions, devant le contrôle des coûts (44 %) et l’efficacité opérationnelle (33 %).

Ce changement traduit une volonté d’utiliser la technologie non seulement pour rationaliser les opérations, mais aussi pour générer un avantage stratégique durable dans un contexte de marchés plus complexes et plus concurrentiels.

UN CRITÈRE DÉTERMINANT

Face à l’essor des solutions d’IA, les gestionnaires d’investissement se montrent particulièrement attentifs au choix de leurs partenaires technologiques. La stabilité des fournisseurs constitue le critère d’évaluation le plus important (57 %), devant même les fonctionnalités offertes (54 %).

Cette prudence s’explique notamment par la sensibilité des données utilisées par les modèles d’IA. Les répondants privilégient des fournisseurs capables d’offrir des cadres robustes de gouvernance des données, de cybersécurité et de conformité réglementaire, tout en démontrant un retour sur investissement tangible.

LES MARCHÉS PRIVÉS, NOUVEAU TERRAIN D’INNOVATION

L’étude met également en lumière l’intérêt croissant pour l’innovation technologique dans les marchés privés et les investissements alternatifs. En un an, la proportion de répondants estimant que ces segments offrent les meilleures occasions d’innovation a progressé de 24 points de pourcentage, passant de 27 % en 2025 à 51 % en 2026.

La complexité opérationnelle et la fragmentation des données propres aux actifs alternatifs limitent encore l’automatisation, mais elles ouvrent aussi la voie à des gains importants. Les organisations qui investissent dans des technologies adaptées peuvent accroître leurs taux de traitement automatisé et recentrer leurs équipes sur l’analyse et la sélection des opportunités.