Schorderet, Yann Monaci, Luca 2025 Ce travail de Bachelor examine dans quelle mesure l’intelligence artificielle, et plus spécifiquement les grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT, est susceptible de transformer durablement le secteur de la gestion d’actifs. En articulant cadre théorique et étude empirique, l’analyse vise à évaluer la capacité de ces technologies à générer de l’alpha, à optimiser les processus d’investissement et à renforcer la réactivité face aux évolutions macroéconomiques, dans un environnement financier toujours plus orienté vers les données. La première partie expose les fondements conceptuels de l’intelligence artificielle, ses principaux sous-domaines, ainsi que ses applications majeures en finance. La seconde partie s’appuie sur un cas pratique consistant à générer des portefeuilles d’actions via ChatGPT, appliqué aux marchés suisse et américain selon deux stratégies distinctes. La première repose sur une sélection autonome, exclusivement fondée sur les connaissances internes du modèle à deux horizons temporels (6 mois et 12 mois). La seconde intègre des prévisions macroéconomiques issues de sources externes, avec une phase intermédiaire de réallocation. Les résultats montrent que ChatGPT peut générer des portefeuilles d’investissement équilibrés, diversifiés et parfois performants, dépassant les indices de référence comme le SMI ou le Nasdaq. Ce potentiel reste toutefois limité par un fort mimétisme avec les benchmarks en l’absence d’un cadrage macroéconomique, réduisant sa capacité de différenciation. L’IA peine également à produire de l’alpha dans des contextes volatils ou complexes, mettant en évidence ses limites en matière d’allocation. Ces constats soulignent la nécessité d’un encadrement rigoureux et confirment que l’IA doit rester un outil d’assistance, complémentaire à l’expertise humaine. L’intelligence artificielle générative, notamment les grands modèles de langage, constitue un levier d’innovation prometteur pour la gestion d’actifs. Elle agit comme un outil d’assistance à la décision, capable d’améliorer l’analyse, d’optimiser certains processus et de proposer des solutions quantitatives pertinentes. Toutefois, son utilisation ne peut se substituer à l’expertise humaine et nécessite une intégration progressive, encadrée par des normes strictes. Ce travail souligne la nécessité d’une complémentarité entre l’IA et le jugement des professionnels, seule combinaison à même de garantir des décisions d’investissement robustes, responsables et adaptées à la complexité croissante des marchés financiers. application/pdf https://sonar.ch/global/documents/336118 https://sonar.ch/documents/336118/files/MONACI-LUCA-RENDU-JUL.pdf fre Haute école de gestion de Genève info:eu-repo/semantics/openAccess info:eu-repo/classification/udc/33 Intelligence artificielle : l'IA va-t-elle révolutionner la gestion ? http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec