Conseil mondial des investisseurs de l’AIMA

Utilisation stratégique de l’IA et de l’analyse prédictive

• L’IA et l’analyse prédictive rationalisent les processus, en créant des systèmes évolutifs qui fournissent des informations robustes, transparentes et responsables basées sur les données, tout en réduisant considérablement les coûts opérationnels.
• Les modèles d’apprentissage automatique excellent dans la découverte de relations complexes et non linéaires souvent négligées par l’analyse traditionnelle, identifiant efficacement des modèles dans des ensembles de données structurés et non structurés.

Amélioration du contrôle des données et de la prise de décision

• L’IA améliore considérablement l’extraction et la structuration des données du marché privé, telles que les accords de partenaires limités (LPA) et les formats PDF, améliorant ainsi les capacités de suivi des investisseurs.
• Les analyses pilotées par l’IA signalent de manière proactive les indicateurs de risque clés tels que les engagements des commandités, les clauses juridiques et les risques de liquidité, plus tôt et de manière plus fiable que les méthodes conventionnelles.
• Le succès dépend de la taille des échantillons, de la qualité des données sous-jacentes, de la précision de la modélisation et de la capacité à surmonter les obstacles techniques tels que l’extraction des caractéristiques des formats PDF.

Mise en œuvre de l’IA pour améliorer les performances

• Les algorithmes pilotés par l’IA contextualisent la performance des gestionnaires, ce qui permet aux investisseurs de mieux les évaluer et d’éviter les investissements prolongés avec des gestionnaires peu performants.
• La mise en œuvre de solutions d’IA pour la validation des frais, les examens de durée légale et l’analyse des portefeuilles réduit la dépendance à l’égard des consultants externes, réduisant les coûts et améliorant la précision et la transparence.
• Une intégration réussie de l’IA dépend d’une collaboration efficace entre les professionnels de l’investissement et les scientifiques des données. Les entreprises qui adoptent l’IA sur le plan culturel et pratique prendront des décisions d’investissement plus rapides, plus éclairées et plus justifiées.

Principales considérations relatives à la mise en œuvre de l’IA

• Les entreprises qui intègrent activement l’IA s’orientent vers une approche systématique et factuelle de la prise de décision, en veillant à ce que les actions d’investissement soient bien documentées, pondérées en fonction du temps et de la confiance, et vérifiables.

Réflexions sur les co-investissements et le modèle de collaboration

Émergence du modèle de collaboration

• Les co-investissements et les partenariats stratégiques constituent de plus en plus l’épine dorsale d’une approche collaborative de type « fonds unique », qui permet de réaliser des économies de coûts supérieures et de générer de l’alpha grâce à une coopération interne renforcée et à un déploiement optimisé du capital.

Croissance et stratégie du co-investissement

• Les volumes de transactions de co-investissement dépassent les accords traditionnels pour inclure des coentreprises, des accords de partage des revenus et des participations sélectives des partenaires généraux.
• Pour les investissements sur le marché privé, des stratégies flexibles de gestion des liquidités et des désinvestissements ciblés sont essentiels, car ils permettent d’atténuer la dépendance à l’égard de la synchronisation des marchés et de gérer les risques de concentration.

Maximisation de l’efficacité et de la génération d’alpha

• Les co-investissements permettent de réaliser d’importantes économies de frais et produisent systématiquement des rendements générateurs d’alpha, en éliminant les inefficacités et en évitant les doublons entre les équipes d’investissement.
• De solides capacités d’approvisionnement, des connaissances internes approfondies, un déploiement stratégique des talents et une gestion dynamique des risques sont essentiels pour les entreprises qui cherchent à obtenir le statut de partenaire privilégié et à tirer profit des économies d’échelle.

Stratégies de monétisation proactives

• La monétisation reste une priorité essentielle, en particulier lors de la sortie d’investissements arrivés à maturité par le biais de ventes structurées de participations du partenaire général, de dividendes en espèces ou de transactions sur le marché secondaire.
• Il est de plus en plus important d’élaborer des stratégies de « sortie » claires et réalisables dans le cadre des accords de partenariat initiaux afin d’améliorer la liquidité, d’optimiser les rendements et de rationaliser les cycles de vie des investissements.

Pérenniser le modèle de collaboration

Pour perfectionner et pérenniser ce modèle, les entreprises doivent privilégier trois approches clés :

1. Renforcer les partenariats : approfondir les relations qui améliorent l’efficacité opérationnelle et permettent aux entreprises de faire « plus avec moins ».
2. Améliorer l’agilité de la prise de décision : améliorer l’agilité interne, la rapidité et la coordination des processus de prise de décision afin de saisir les occasions d’investissement au moment opportun.
3. Augmenter les avantages du portefeuille : maximiser les économies d’échelle à l’échelle du portefeuille tout en préparant des plans de sortie structurés pour garantir une monétisation stratégique conforme aux objectifs de l’investisseur.