L’IA au cœur de la gestion de Palatine Amérique

« Palatine Amérique est un bon complément pour l’exposition aux Etats-Unis dans une allocation globale de portefeuille », indique Michel Escalera. Pour le directeur général de Palatine AM, « sa gestion profite du développement continu de l’IA et permet de traiter 2500 points de données par entreprise à grande vitesse, sans biais émotionnel sur une base permanente et en apprenant constamment de l’évolution des marchés. »

« La différence, c’est la démarche innovante de la gestion », ajoute Kamal Chancari, gérant de Palatine Amérique, ingénieur de l’ENSAE avec un master en data science. Son modèle d’investissement utilise le partenariat développé avec FINAIPRO, une fintech spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée aux métiers de l’investissement.

Avec l’IA, le taux de réussite dans la sélection de titres augmente d’environ 50%, selon la SGP

• En gestion traditionnelle, le taux de succès est entre 35 et 45%

• L’analyse renforcée par l’IA porte ce taux à 57%

• L’analyse et l’allocation d’actifs renforcées par l’IA le font grimper à 67% (Source : CFA Institute Journal - Finaipro)

2500 points de données par entreprise… 500 fois

Pour chaque entreprise, Palatine AM retient 2500 données financières regroupées en quatre catégories : Macroéconomie, données techniques (moyennes mobiles, RSI etc.), indicateurs de l’entreprise (cours, risque, ratios, dividendes etc.) et dynamique du marché.

Le modèle tourne sur chacune des 350 valeurs de l’indice, présélectionnées selon les critères ESG de Palatine AM.

Après plusieurs filtres et tris des données, cinq modèles sont appliqués à chaque valeur.

« Avec cinq modèles appliqués à chaque valeur, c’est comme si cinq analystes produisaient chacun une étude indépendante », explique Kamal Chancari.

• A chaque valeur, une espérance de rendement calculée à partir d’un score pondéré des cinq modèles

• In fine, 350 valeurs classées par espérance de rendement

• Puis la construction de portefeuille qui aboutit à 50 lignes environ avec l’objectif de reproduire – en mieux – la performance du S&P 500 ESG TR en euro dans un style blend et sans biais