À ce stade, avant même les résultats de l’enquête, comment évaluez-vous l’état actuel de l’adoption de l’IA générative parmi les gestionnaires de fortune indépendants suisses ?

Ce que nous savons à ce jour, c’est que certains relationship managers, au sein de structures EAM en Suisse, utilisent occasionnellement, à titre individuel, des outils publics comme ChatGPT ou Microsoft Copilot pour les assister dans certaines tâches. Il s’agit toutefois d’une manière plutôt peu structurée et non systématique d’exploiter les bénéfices de l’IA générative. Nous estimons que seuls quelques gérants déploient actuellement des outils spécifiques de façon structurée et à l’échelle de l’entreprise. Parallèlement, nous constatons que le débat est en train de passer de « qu’est-ce que l’IA ? » à « il nous faut un plan pour tirer parti de l’IA ». C’est précisément sur ce point que notre recherche entend apporter un éclairage quant aux principaux enjeux auxquels les GFI sont confrontés aujourd’hui.

Quels sont les principaux objectifs de cette recherche ?

Notre recherche vise à évaluer le statu quo de l’adoption de l’IA générative par les gérants indépendants suisses. Quels cas d’usage de l’IA sont d’ores et déjà pertinents pour eux ? Quelles sont les applications et les cas d’usage susceptibles d’accroître la productivité d’un GFI à l’avenir ? Notre étude réalise un travail de fond très attendu dans l’élaboration d’un cadre spécifique à l’utilisation de l’IA générative par les GFI. Elle servira de base pour identifier le potentiel de l’IA, mais également les obstacles à sa mise en œuvre. Elle contribuera à créer une compréhension partagée entre les acteurs du secteur et leurs parties prenantes, comme par exemple les régulateurs.

Quelles sont les questions clés auxquelles vous cherchez à répondre ?

Nous souhaitons apporter un éclairage sur des questions du type « qui expérimente les outils d’IA générative et pourquoi ? », « quels sont les principaux processus métier impactés aujourd’hui et demain ? », « comment le potentiel de l’IA peut-il être exploité par les GFI ? » et « quels sont les obstacles actuels à l’utilisation de l’IA ? »

Où voyez-vous l’IA apporter les capacités les plus impactantes au sein de la chaîne de valeur chez les GFI suisses ?

Nous pensons que l’IA générative aura un impact sur l’activité des GFI tant au niveau des processus de middle et back office qu’au niveau de la production de contenu destiné aux clients. Aujourd’hui, l’activité des GFI comporte de nombreux flux de travail à forte intensité documentaire et à faible valeur de jugement, qui sont très chronophages. C’est le cas par exemple de la brique KYC, des contrôles d’adéquation, de la documentation des flux de fonds, ou encore de la réconciliation. L’IA pourrait contribuer à améliorer certains de ces processus en termes d’efficacité et/ou de qualité.

Nous nous attendons également à un impact de l’IA sur la production de contenu destiné aux clients comme les propositions d’investissement, les points de discussion pour la préparation d’entretiens ou les revues de portefeuille. Les modèles de langage pourraient être très performants pour soutenir certains de ces maillons dans la chaîne de valeur. Nous sommes impatients d’en apprendre davantage sur les potentiels de l’IA dans ce domaine, mais aussi sur la faisabilité de sa mise en œuvre.

Quant à savoir si l’IA aura un impact majeur sur le processus d’investissement lui-même, nous ne le savons pas encore. Certains éléments du processus de recherche pourraient peut-être en bénéficier.

Où voyez-vous aujourd’hui les plus grands écarts entre les solutions d’IA existantes et les besoins réels des GFI suisses ?

Les GFI ont des besoins très spécifiques. Les outils génériques comme Microsoft Copilot ou ChatGPT Enterprise ne sont pas adaptés aux flux de travail propres aux GFI ni aux exigences de la culture et de la réglementation suisses. Les enjeux liés à la gouvernance et la sécurité des données constituent également un obstacle. À l’inverse, les solutions des grands fournisseurs internationaux pourraient être mieux adaptées à la chaîne de valeur des GFI. Elles sont cependant généralement coûteuses et exigent d’importants efforts d’intégration. Elles ne conviennent pas bien à des structures de petite et moyenne taille.

Avec cette étude, qu’espérez-vous apporter à la discussion autour de l’IA générative sur le marché suisse des GFI ?

Le but de cette étude est de fournir un état des lieux précis du degré d’adoption de l’intelligence artificielle chez les GFI. Elle contribuera également à créer une compréhension partagée du potentiel de l’IA au sein de ce secteur. Nous espérons participer à la définition de l’agenda à venir, notamment en adressant les points de blocage, qu’il s’agisse de clarification réglementaire ou de requalification des collaborateurs.

Comment cette étude se traduira-t-elle en résultats concrets pour les GFI suisses et le développement de solutions ?

Les GFI suisses bénéficieront d’un cadre de décision concret : par où commencer et quoi prioriser. Ils découvriront à quoi ressemble une « bonne » adoption de l’IA. Leurs partenaires – régulateurs ou fournisseurs de solutions – pourront également en tirer profit.

Quelle serait la bonne manière, pour les GFI suisses, d’évaluer si l’IA générative leur apporte réellement de la valeur ?

Ils devraient bien évidemment examiner de près les résultats de notre étude, c’est-à-dire comprendre les cas d’usage possibles de l’IA. Ils devraient ensuite se comparer aux pionniers de l’IA parmi leurs pairs et voir s’ils peuvent adopter certaines des bonnes pratiques identifiées.

Alternativement, les GFI peuvent effectuer leur propre travail de fond : identifier les points de friction dans le modèle et les processus opérationnels pour lesquels ils estiment que l’IA pourrait apporter une réponse, et conduire l’inévitable analyse coûts-bénéfices.

Sondage « Artificial Intelligence (AI) Applications for Independent Wealth Managers » : https://www.unipark.de/uc/AI_HSLU_Study/