Analyse de l’utilisation de l’IA dans les fonds de private equity
Une enquête récente conduite par Ocorian révèle que les gestionnaires de fonds de private equity emploient massivement l’intelligence artificielle (IA) pour les fonctions de conformité et de reporting réglementaire, alors que les politiques formelles encadrant ces usages restent très rares.
Écart entre déploiement et gouvernance
Seuls 5 % des fonds disposent de politiques d’IA spécifiques à la conformité et à la régulation, contre 89 % qui en ont pour les décisions d’investissement. Malgré ce manque de cadre, 69 % des répondants déclarent que l’IA est déjà utilisée dans les processus de conformité et de reporting réglementaire liés aux transactions.
Cas d’usage de l’IA
L’IA est également appliquée, à des taux moindres, aux domaines suivants :
• Surveillance de portefeuille et analyses de performance
• Due diligence et analyse de données
• Communications avec les investisseurs et reporting LP
Stade de maturité technologique
Dans le secteur de l’investissement, la plupart des fonds ont dépassé la phase pilote. En revanche, 37 % sont encore en phase pilote pour les outils d’IA destinés aux transactions et à la prise de décision, et 1 % n’utilisent pas du tout l’IA.
Principaux obstacles
Le principal frein identifié est l’intégration de l’IA aux systèmes existants. 70 % des répondants citent la fusion de nouvelles technologies avec l’infrastructure legacy comme la principale préoccupation de conformité pour les deux prochaines années.
Enjeux de gouvernance et de cybersécurité
La gouvernance de l’IA apparaît comme la priorité majeure, avec 57 % des gestionnaires la plaçant au premier plan, devant la cybersécurité et la protection des données. Le coût des technologies de conformité est moins préoccupant, moins d’un tiers des répondants le mentionnant comme un problème.
Exemples de réponses du marché
Certains administrateurs de fonds commencent à intégrer des garde-fous. Carta a récemment élargi l’accès à son ensemble de plugins Claude, en séparant clairement les estimations générées par l’IA des données extraites directement des dossiers clients.
Contexte macroéconomique
Le paysage du private equity est également marqué par des conditions de levée de fonds plus difficiles, les limited partners (LP) renforçant leurs exigences de due diligence et de sélection des gestionnaires.
Conclusion
Cette étude met en évidence un déséquilibre prononcé entre l’adoption rapide de l’IA pour la conformité et l’absence quasi totale de politiques de gouvernance correspondantes. La résolution de cet écart nécessite une attention accrue à l’intégration technologique, à la mise en place de cadres de gouvernance robustes et à la formation des équipes pour garantir que les outils d’IA restent auditablement conformes aux exigences réglementaires.