L’IA dans la gestion d’actifs génère des gains plus visibles en matière d’efficacité que de rendements pour les investisseurs. Seules 8 % des sociétés interrogées dans l’enquête de Mercer de février 2026 ont fait état d’améliorations mesurables des rendements des investissements grâce à l’IA, contre 69 % qui ont signalé une meilleure efficacité opérationnelle. Ces résultats ont été cités dans le BluePaper de septembre 2026 de Morgan Stanley et Oliver Wyman sur la gestion d’actifs.
Points clés
- L’adoption de l’IA est généralisée : 55 % des gestionnaires interrogés l’utilisent dans au moins un processus d’investissement.
- Les bénéfices mesurables concernent principalement l’efficacité et les informations issues de la recherche, plutôt que les rendements des investissements.
- Les préoccupations relatives à la qualité des données et à la conformité restent des obstacles importants à une adoption plus large.
Table des matières
- Les résultats de l’IA dans la gestion d’actifs sont inégaux
- L’adoption dans la recherche devance celle dans les décisions de portefeuille
- Les données et la conformité limitent un déploiement plus large
- Conclusion
Les résultats de l’IA dans la gestion d’actifs sont inégaux
L’enquête 2026 de Mercer sur l’IA dans la gestion d’actifs a porté sur 131 gestionnaires d’actifs dans le monde et a été publiée le 21 mai 2026. Outre les 55 % qui avaient intégré l’IA à au moins un processus d’investissement, 27 % supplémentaires l’utilisaient dans le cadre de projets pilotes ou de validation de principe.
Les bénéfices les plus nets signalés étaient opérationnels : 55 % ont mentionné des informations obtenues plus rapidement ou de meilleure qualité, tandis que seulement 24 % ont fait état d’une réduction des coûts. Cette distinction est importante, car un travail plus rapide n’entraîne pas nécessairement une baisse des dépenses ni une meilleure performance des portefeuilles.
Ces chiffres décrivent l’expérience rapportée par les sociétés, et non l’ampleur d’une éventuelle amélioration des rendements. Ils ne permettent pas non plus d’établir que l’IA génère systématiquement des rendements supérieurs aux indices de référence du marché. Le rapport de Morgan Stanley et Oliver Wyman indiquait qu’il n’est pas encore établi qu’une couverture plus large de la recherche se traduise par des rendements durablement supérieurs à ceux des indices de référence.
| Élément | Détails |
|---|---|
| Recherche en investissement | 49 % des sociétés avaient intégré l’IA. |
| Traitement des données | 40 % des sociétés avaient intégré l’IA. |
| Construction de portefeuille | 13 % des sociétés avaient intégré l’IA. |
| Exécution des transactions | 7 % des sociétés avaient intégré l’IA. |
L’adoption dans la recherche devance celle dans les décisions de portefeuille
L’utilisation de l’IA reste concentrée en amont du processus d’investissement, en particulier dans la recherche et le traitement des données. Son adoption est beaucoup plus faible dans la construction de portefeuille et l’exécution des transactions, étapes où les décisions d’investissement sont mises en œuvre.
Dans l’enquête de Mercer, seules 5 % des sociétés conféraient à l’IA une autorité autonome ou semi-autonome sur les recommandations d’investissement ou les transactions. La technologie vient donc principalement appuyer le jugement humain plutôt que le remplacer.
Cette tendance permet de distinguer l’adoption de l’impact sur les investissements : un gestionnaire peut utiliser largement l’IA pour organiser l’information sans lui déléguer les décisions de portefeuille ni démontrer une amélioration des rendements.
Les données et la conformité limitent un déploiement plus large
Mercer a constaté que 69 % des sociétés considéraient la qualité ou l’accès aux données comme un obstacle important à une adoption plus large de l’IA, tandis que 59 % citaient les préoccupations réglementaires ou de conformité.
Beverley Sharp, responsable mondiale de la recherche sur les gestionnaires chez Mercer, a déclaré qu’il serait essentiel de relever les défis liés aux données, à la réglementation et à l’intégration pour concrétiser le potentiel plus large de l’IA dans la construction de portefeuille et l’exécution.
Malgré ces contraintes, 91 % des répondants ont indiqué prévoir d’accroître leur utilisation de l’IA au cours des 12 mois suivants. Plus de la moitié, soit 56 %, disposaient déjà d’une plateforme ou d’un programme dédié à la formation des employés à l’utilisation de cette technologie.
Conclusion
L’enquête met en évidence une distinction claire entre l’adoption de l’IA et la démonstration de ses bénéfices pour les investissements. Les projets d’expansion déclarés par les gestionnaires couvrent les 12 mois suivant l’enquête de février 2026 ; la question de savoir si ce déploiement plus large produira des gains mesurables sur les rendements reste ouverte.
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