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La montée en puissance des actifs non cotés transforme radicalement l’allocation des investissements et donc leur gestion
Selon Fidelity, les investisseurs institutionnels dédient en moyenne 24% de leurs actifs aux investissements alternatifs *. Deux raisons principales :
- Offrir des rendements non corrélés ;
- Proposer une croissance à long terme.
Les défis de la gestion des données, à l’ère de l’IA
La popularité de ces assets masque cependant une autre réalité. Contrairement aux actifs traditionnels comme les actions et les obligations, les actifs non cotés génèrent d’immenses volumes de données. Ces données sont souvent peu ou pas structurées et dispersées parmi plusieurs systèmes IT. La conséquence ? Les investisseurs doivent développer de nouvelles approches pour accéder à l’information et gérer cette donnée.
Les systèmes traditionnels ne conviennent plus…
A l’origine, les systèmes traditionnels de gestion ont été conçus pour les marchés publics. De fait, ils ne sont pas en mesure d’adresser les complexités spécifiques du non coté :
- La nécessité de recourir à des processus manuels mobilise de nombreux opérateurs, génère des erreurs et empêche de suivre correctement l’évolution des investissements ;
- Le développement des actifs non cotés doit coïncider avec la mise à disposition de solutions facilitant l’accès à des informations stratégiques exploitables et enrichis. Ainsi, les investisseurs institutionnels accèdent à des solutions de gestion des données robustes et évolutives.
Les données doivent être mieux partagées
Au-delà du défi de la collecte des données, un des grands enjeux des investisseurs institutionnels porte sur la collaboration autour de celles-ci.
- Des données fiables et complètes deviennent inutiles si elles ne peuvent pas être consultées, analysées et intégrées en temps réel sur différentes plateformes, partagées entre les équipes ou comparées avec des sources externes
- La capacité à collaborer au sein de modules d’Analytics augmente l’efficacité opérationnelle, la prise de décision et la conformité.
Un nouveau “Game Changer” : l’intelligence artificielle
Les investisseurs institutionnels vont trouver en l’intelligence artificielle, un nouvel allié pour transformer leur Data Management.
- L’IA accélère et fiabilise la standardisation des données pour s’adapter aux besoins des entreprises.
- L’IA générative, quant à elle, révolutionne l’accès aux données en permettant une interaction fluide et intuitive avec des ensembles complexes, grâce à des requêtes conversationnelles.
Nous sommes convaincus que cette technologie va transformer la gestion des données et accélérer la croissance des entreprises.
Pourquoi les nouveaux actifs exigent de nouvelles solutions de Data Management ?
Les actifs non cotés occupent de plus en plus une place centrale au sein des portefeuilles et des flux d’investissement. L’objectif principal consiste à diversifier les placements mais aussi à obtenir des rendements plus élevés sur le long terme.
Dans le même temps, cette réorientation stratégique exige de sécuriser les processus opérationnels de gestion. Souvent, on constate des biais entre l’augmentation des flux vers les actifs non cotés et le niveau d’efforts opérationnels fourni pour les gérer. Qu’on ne s’y trompe pas – les actifs alternatifs augmentent significativement la charge opérationnelle !
*2024 Flash Poll | State of Investment Data Management.” Clearwater Analytics 2024
*2024 Flash Poll | State of Investment Data Management.” Clearwater Analytics 2024
A l’échelle mondiale, les actifs non cotés sous gestion devraient passer de 15 000 milliards de dollars en 2022 à plus de 24 000 milliards de dollars d’ici 2028, voire atteindre entre 60 000 et 65 000 milliards de dollars d’ici 2033**. A tous les niveaux, l’évolution de ces assets ne montre aucun signe de ralentissement.
Interrogés, les clients de Clearwater confirment cette tendance. Notre dernière étude sur le non coté met en évidence l’impact significatif de l’intérêt croissant des investisseurs pour le non coté, qui représente déjà 11 % des flux d’investissement. De plus, 55 % d’entre eux déclarent prévoir d’augmenter leur allocation aux actifs non cotés au cours des cinq prochaines années***.
Aujourd’hui, cette belle dynamique impose de regarder en face ce qui ne fonctionne pas :
- Des données trop compliquées à gérer : Les données issues des actifs non cotés proviennent de sources variées telles que les fonds de Private Equity, les sociétés de gestion immobilières et les acteurs financiers indépendants. L’absence de standardisation accentue la difficulté d’harmoniser toute cette donnée.
- Le défi de l’intégration : Conçues pour les marchés publics, les systèmes traditionnels sont incapables de s’adapter aux exigences de rapprochement, de reporting et d’analyse des investissements non cotés.
- L’inefficacité opérationnelle : La spécificité du non coté oblige les gestionnaires à effectuer de nombreuses tâches manuellement, avec pour conséquence la création de goulets d’étranglement, une augmentation significative des erreurs et un accès limité aux données en temps réel. Contrairement aux marchés publics, qui ont bénéficié de décennies de standardisation, les marchés privés restent fragmentés, obligeant les entreprises à assembler des données hétérogènes et à mettre en place des processus spécifiques.
Jusqu’ici, les investisseurs institutionnels ont géré leurs données de manière réactive. Ils empilaient des solutions sur-mesure pour répondre à leurs nouveaux besoins de gestion. Si cette approche permet de résoudre les problèmes au fil de l’eau, elle entraîne l’émergence de systèmes cloisonnés et de processus inefficaces, coûteux en ressources et peu évolutifs.
Les nouvelles approches en matière de cloud et de pilotage des données ont amélioré la centralisation des données pour les marchés actions et obligataires :
- Une meilleure prise de décision ;
- Un reporting plus complet ;
- Une meilleure conformité.
Aujourd’hui, les investisseurs institutionnels ont tout intérêt à adopter des plateformes collaboratives capables d’unifier les données issues de différents systèmes et équipes. Cette approche offre de l’agilité et de la productivité dans un secteur en constante évolution.
En ce qui concerne les actifs non cotés, la mise en place de processus digitalisés voire automatisés reste un défi. La nature fragmentée des marchés privés exige une approche stratégique afin d’assurer la qualité, l’accessibilité et l’exploitabilité des données.
Découvrez le DaaS (Data as a Service)
*2024 Flash Poll | State of Investment Data Management.” Clearwater Analytics 2024
Optimisation des coûts opérationnels
La charge opérationnelle des fonds d’investissement dépend du niveau de performance des opérateurs et de la qualité des plateformes de gestion des données. La complexité croissante des investissements en non coté entraîne immanquablement une complexité croissante en matière de gestion des opérations et donc des données. Pour relever ce défi, le déploiement de solutions technologiques évolutives permet de réduire la charge de travail liée aux interventions manuelles.
Avec le modèle Data-as-a-Service (DaaS), les entreprises centralisent la collecte, la validation, le stockage et la gouvernance des données. Cette approche permet de :
- Réduire les risques et coûts opérationnels.
- Standardiser facilement les formats de données et rationaliser les sources d’information.
- Établir une “source unique de vérité”, garantissant une prise de décision et un reporting plus efficaces.
En adoptant un modèle DaaS, les entreprises vont se concentrer sur leur cœur de métier et accéder directement à des ensembles de données consolidées, validées et prêtes à l’emploi. Avec le DaaS, on ne parle plus seulement d’efficacité opérationnelle ! Les gestionnaires deviennent plus autonomes pour piloter les informations et extraire de leurs plateformes des insights exploitables.
Pour les investissements non cotés, un cadre de gestion des données unifié est essentiel. Sans cela, les entreprises risquent de ne pas répondre aux exigences de reporting, de s’exposer à des risques ou de manquer des opportunités d’investissement stratégiques.
Optimisation des coûts opérationnels
La charge opérationnelle des fonds d’investissement dépend du niveau de performance des opérateurs et de la qualité des plateformes de gestion des données. La complexité croissante des investissements en non coté entraîne immanquablement une complexité croissante en matière de gestion des opérations et donc des données. Pour relever ce défi, le déploiement de solutions technologiques évolutives permet de réduire la charge de travail liée aux interventions manuelles.
Avec le modèle Data-as-a-Service (DaaS), les entreprises centralisent la collecte, la validation, le stockage et la gouvernance des données. Cette approche permet de :
- Réduire les risques et coûts opérationnels.
- Standardiser facilement les formats de données et rationaliser les sources d’information.
- Établir une “source unique de vérité”, garantissant une prise de décision et un reporting plus efficaces.
En adoptant un modèle DaaS, les entreprises vont se concentrer sur leur cœur de métier et accéder directement à des ensembles de données consolidées, validées et prêtes à l’emploi. Avec le DaaS, on ne parle plus seulement d’efficacité opérationnelle ! Les gestionnaires deviennent plus autonomes pour piloter les informations et extraire de leurs plateformes des insights exploitables.
Pour les investissements non cotés, un cadre de gestion des données unifié est essentiel. Sans cela, les entreprises risquent de ne pas répondre aux exigences de reporting, de s’exposer à des risques ou de manquer des opportunités d’investissement stratégiques.
Mieux collaborer autour des données
Une collaboration plus efficace autour des données implique l’adoption d’une plateforme cloud avancée. Cependant, la centralisation des données ne suffit pas. Il est tout aussi essentiel qu’elles soient accessibles, exploitables et manipulables à travers toute l’organisation. Ce n’est qu’à cette condition que les données augmenteront leur impact et leur utilité pour toutes les parties prenantes.
L’approche collaborative est un des marqueurs forts de l’évolution des solutions de gestion des données, particulièrement dans le cas des actifs non cotés :
- Des données accessibles : Des ensembles de données complets et facilement accessibles via une plateforme centralisée.
- Des processus plus fluides : Des données précises, actualisées et complètes alimentent l’ensemble du processus de gestion des investissements.
- Des processus rationnalisés : L’accès direct aux données élimine les différentes sources de stockage de données pour une optimisation des processus opérationnels.
- Une IA qui génère de la valeur : L’intégration de l’IA permet de réaliser des requêtes en langage naturel, transformant la manière dont les équipes interagissent avec des ensembles de données complexes.
Une nouvelle stratégie de données collaborative permet aux entreprises de :
- Simplifier le reporting interne et externe.
- Améliore le décisionnel.
- Augmente l’expérience client
Temps réel et agilité
Une gestion efficiente des données tout au long du processus d’investissement permet aux équipes d’intégrer des données structurées et non structurées issues de sources multiples. L’avantage ? Améliorer la qualité de l’information.
En effet, la tendance pour les investisseurs consiste à combiner leurs propres données avec des benchmarks externes, puis à les transformer en un format exploitable, réaliser les analyses et produire des perspectives quasiment en temps réel.
Grâce à un entrepôt de données consolidé et un modèle de données uniques, les ensembles de données sont standardisés et le reporting se trouve facilité. Par exemple, il devient possible de comparer facilement les chiffres d’un fonds de Private Equity à ceux d’un benchmark.
L’accès à des données fiables, précises et en temps réel, permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions, d’améliorer leurs performances et de renforcer leurs relations avec leurs clients. De plus, un reporting plus complet assure un plus haut niveau de transparence entre la direction, le conseil d’administration et le régulateur.
Améliorer l’expérience client
*2024 Flash Poll | State of Investment Data Management.” Clearwater Analytics 2024
Efficacité et précision
Nos données montrent que 38 % des entreprises consacrent plus de 40 % de leur temps à la collecte d’informations pour répondre à leurs demandes clients, tandis que 20 % y consacrent même plus de 60 % de leur temps.
De plus, les gestionnaires gèrent des clients complexes, soumis à des exigences fortes en matière de reporting, de réglementation et de gouvernance. À mesure qu’ils diversifient leurs classes d’actifs, leurs produits et leurs services, ils doivent être en mesure de fournir des réponses de plus en plus précises – bien au-delà d’une simple évaluation globale des actifs.
Une plateforme moderne de data management permet aux entreprises de produire rapidement des reportings complets autour des différentes typologies d’exposition jusqu’aux détails des allocations d’investissement.
Pourquoi la collaboration représente l’avenir ?
La collaboration autour des données dépasse le simple pilotage « maison ». En effet, le partage de données anonymisées et de benchmarks sectoriels stimule l’innovation, améliore la conformité réglementaire et renforce la précision des analyses de marché.
Les entreprises qui intègrent des ensembles de données externes avec leurs propres analyses internes obtiennent un avantage significatif en matière de compréhension des tendances de marché et du comportement des clients.
L’IA révolutionne la gestion des données
La gestion des données liées aux actifs non cotés nécessite une approche qui va au-delà des outils traditionnels. Avec l’IA, et en particulier l’IA générative, de nouvelles opportunités s’offrent pour accélérer la transformation digitale des investisseurs institutionnels
Optimiser l’intégration et la standardisation des données
L’IA simplifie et améliore la gestion des données non structurées, un enjeu particulièrement crucial pour les actifs non cotés :
- Structuration des données : L’IA extrait des informations depuis des formats non structurés tels que les PDF et les feuilles de calcul, puis les convertit en données standardisées et exploitables. C’est un aspect clé pour les informations liées aux d’actifs non cotés, souvent fournies dans des formats incohérents par les Limited Partners ou les General Partners ;
- Agrégation des données : Les outils d’IA connectent automatiquement des ensembles de données depuis des sources disparates pour établir une “source unique de vérité”. Si cette opération est complexe pour les données publiques, elle l’est encore plus pour les données éparses et non structurées.
- Scalabilité : L’IA gère facilement les augmentations de volume de données. Inversement, les processus manuels nécessitent de mobiliser des ressources humaines et génèrent des risques d’erreurs.
L’IA générative pour répondre aux requêtes complexes
Les investisseurs institutionnels doivent souvent répondre à des requêtes complexes, qu’elles proviennent d’interlocuteurs internes ou de clients. En l’absence d’une solution automatisée, la tâche peut s’avérer longue et fastidieuse.
Alimentée par des modèles de langage avancés, l’IA générative transforme ce processus en interagissant naturellement avec les données. Plutôt que d’extraire et d’analyser manuellement des informations, l’IA générative comprend les structures de données sous-jacentes et répond instantanément aux demandes via un système de requêtage en langage naturel.
Les utilisateurs peuvent ainsi poser des questions complexes telles que :
- “Quelle est mon exposition totale aux énergies renouvelables dans tous les portefeuilles ?”
- “Fournissez une répartition des investissements par région géographique pour le quatrième trimestre.”
Cette nouvelle approche permet de gagner du temps, d’améliorer la précision des réponses et in fine d’optimiser la prise de décision pour les entreprises et leurs clients.
L’IA générative est simple d’utilisation, grâce à son interface conversationnelle. Elle fournit des réponses rapides, qui peuvent ensuite intégrer du reporting et de la data visualisation. Le recours à cette technologie supprime le besoin de collecter et analyser manuellement les informations, à travers différentes sources.
En comblant l’écart entre les équipes techniques (qui comprennent les données mais manquent parfois du contexte métier) et les équipes business (qui savent quelles questions poser mais accèdent difficilement aux données), l’IA générative offre des réponses approfondies et transforme la gestion des données au sein de l’entreprise.
Conclusion
Le développement des actifs non cotés représente une opportunité stratégique majeure, mais aussi un défi opérationnel de taille. La gestion des données non structurées, au regard notamment des exigences des clients et de la réglementation, impose une nouvelle approche technologique.
Les systèmes IT traditionnels et les processus manuels ne suffisent plus pour gérer les volumes et la complexité des portefeuilles d’investissement modernes.
Une stratégie de gestion des données repensée, axée sur l’intégration, la collaboration et des outils avancés comme l’IA, constitue la meilleure opportunité pour les investisseurs. En adoptant des solutions automatisées et évolutives, ils peuvent gagner en efficacité, améliorer leur décisionnel et optimiser l’allocation de leurs ressources.
L’IA générative accélère encore cette transformation en permettant une interaction intuitive avec les données.
L’avenir de la gestion d’investissement passe par la capacité des entreprises à s’adapter à ces nouvelles exigences. Avec un objectif clair : simplifier les opérations et valoriser le potentiel de tous les actifs, cotés et non cotés !
En accélérant leur transformation digitale, les entreprises anticipent les besoins de leurs clients, répondent aux nombreuses exigences réglementaires et soutiennent leur développement dans un marché de plus en plus complexe.
Source :
Fidelity. An advisor’s guide to alternative investments. (s.d.). institutional.fidelity.com. https://institutional.fidelity.com/advisors/insights/spotlights/an-advisors-guide-to-alternative-investments
McVey, Henry H. 2024. « An Alternative Perspective: Past, Present, and Future. » KKR. 25 septembre 2024. https://www.kkr.com/insights/alternative-perspective-past-present-future
Clearwater Analytics. « 2024 Flash Poll | State of Investment Data Management. » 2024.
Les données de ce livre blanc incluent des analyses issues d’une enquête réalisée en 2024 auprès de 365 dirigeants, complétées par une recherche approfondie. Les organisations sondées gèrent des actifs d’une valeur allant de moins de 20 milliards à plus de 1 000 milliards de dollars. Bien que les réponses aient été recueillies à l’échelle mondiale, la majorité des participants étaient basés aux États-Unis.
©2025 Clearwater Analytics. Tous droits réservés. Ce document est fourni à titre informatif uniquement. Clearwater n’offre aucune garantie, expresse ou implicite, concernant ce résumé. Toutes les technologies mentionnées sont des marques déposées de leurs propriétaires respectifs aux États-Unis et/ou dans d’autres pays. 25/01.