Gestion d'actifs et IA : la gouvernance devient un enjeu majeur

(Zonebourse.com) - Une étude pointe l'absence de cadre formel chez une grande partie des gestionnaires d'actifs américains ayant recours à l'IA et estime que le contrôle de ces outils est le prochain défi du secteur.

Comme bon nombre de secteurs, le monde de la gestion d'actifs a bien compris tout l'intérêt qu'il pouvait tirer de l'intelligence artificielle. Rares sont en effet les sociétés qui n'utilisent pas d'une manière ou d'une autre les outils à leur disposition pour gagner en efficacité.

A en croire une étude américaine, un palier a d'ailleurs été franchi, le sujet n'étant plus de savoir comment gagner en productivité grâce à l'IA mais plutôt de savoir comment elle est désormais contrôlée. Un point qui s'avère particulièrement sensible pour l'IA agentique, sachant qu'elle peut agir avec une relative autonomie en fonction des objectifs visés.

Un tiers seulement des sociétés ont une politique de gouvernance formelle

Deux chiffres alertent à ce sujet. L'étude publiée par l'organisme de recherche Risk AI Center indique que 88% des professionnels interrogés ne disposent pas de cadre de gouvernance opérationnelle. Certes, il s'agit d'un sondage informel mené via LinkedIn. Toutefois, les auteurs soulignent que la démarche a ciblé avant tout "des répondants attentifs aux enjeux de l'IA. Par conséquent, le déficit réel dans le secteur est probablement plus important".

En parallèle, l'étude s'est penchée sur les documents réglementaires publiés par les 75 plus grands gestionnaires d'actifs américains déclarant utiliser l'IA. Il en ressort que 24 seulement disposent d'une politique formelle de gouvernance à cet égard.

Des risques de perte de contrôle

A demi-mots, les auteurs jugent donc qu'il y a là un vrai chantier à traiter pour le secteur car les risques sont réels. Pour appuyer le propos, ils prennent l'exemple théorique d'un hedge fund ayant mis en place une stratégie assistée par un outil d'IA fourni par un tiers il y a dix-huit mois. Que doit surveiller le fonds pour être certain que le modèle fonctionne toujours dans les conditions actuelles ? Qui sera responsable en cas d'auto-ajustement du modèle sous-jacent ? Que se passera-t-il si d'autres fonds utilisent un modèle similaire avec les mêmes objectifs ? La stratégie et les résultats dépendront-ils alors de facteurs et d'acteurs externes que le fonds ne maîtrise pas ?

L'étude estime que la plupart des politiques de gouvernance mises en place ne permettent pas de répondre à ces questions, ayant été bâties pour des algorithmes avec des règles de décisions fixes. Elle propose par conséquent d'aller plus loin en adoptant une gouvernance à plusieurs niveaux pouvant au demeurant être mise en place progressivement.

Cela inclut par exemple une strate politique traitant les fonctions de récompense des agents IA (reward functions) avec la même rigueur que pour les autres risques. Les auteurs suggèrent aussi l'implantation d'alarmes basées sur des tests statistiques pour détecter les éventuelles dérives. Enfin, ils recommandent d'intégrer une couche systémique pour évaluer les risques ne pouvant être identifiés qu'au regard du reste du marché.

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source : AOF