DialoguesFidelity : Fidelity ouvre la voie aux placements quantitatifs

[00:00:00.000]

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Bonjour tout le monde, bienvenue à

[00:00:08.375]

cette web-émission Dialogue

[00:00:09.509]

Fidelity, en direct de notre studio

[00:00:10.944]

à Toronto.

[00:00:11.945]

Je m'appelle Charles-Etienne

[00:00:12.712]

Lacroix, je suis votre animateur

[00:00:13.780]

pour aujourd'hui, et je suis en

[00:00:15.181]

compagnie de Gilbert Haddad,

[00:00:17.450]

chef des placements au sein de

[00:00:18.485]

l'équipe de la recherche et des

[00:00:19.853]

stratégies avancées de Fidelity à

[00:00:21.421]

Boston. Monsieur Haddad bonjour.

[00:00:23.089]

Bonjour.

[00:00:24.124]

Enchanté. Enchantée.

[00:00:25.225]

Merci d'être avec nous aujourd'hui

[00:00:26.426]

dans notre studio, à Toronto, on

[00:00:27.594]

était très heureux quand on a

[00:00:29.095]

entendu dire qu'on pourrait vous

[00:00:30.430]

parler en personne.

[00:00:32.032]

Vous êtes à Toronto aujourd'Hui.

[00:00:33.566]

Mais vous allez à Montréal aussi

[00:00:34.901]

demain, si j'ai bien compris,

[00:00:35.935]

qu'est-ce qui vous amène à Montreal?

[00:00:37.570]

Oui, donc ça

[00:00:39.639]

me fait plaisir d'être ici et

[00:00:41.574]

puis aller à Montréal.

[00:00:43.576]

On sponsorise un centre de recherche

[00:00:45.612]

à McGill University.

[00:00:48.782]

Ils font un hackathon.

[00:00:50.984]

Ils amènent des étudiants

[00:00:53.119]

du Canada

[00:00:55.221]

et ils organisent ce hackathon

[00:00:57.424]

pour une dizaine

[00:00:59.359]

d'équipes.

[00:01:00.460]

Ils leur donnent 24 heures pour

[00:01:02.295]

résoudre un problème de finances et

[00:01:04.464]

construire une stratégie.

[00:01:06.499]

Et on va juger à la fin,

[00:01:09.302]

et le gagnant va prendre un prix de

[00:01:11.271]

15 000 $.

[00:01:12.138]

Ah, quand même.

[00:01:12.972]

Et donc, pour nous,

[00:01:15.075]

c'est très intéressant pour être

[00:01:16.409]

engagé avec les universités et

[00:01:19.012]

pour avoir accès aux

[00:01:21.081]

talents des universités

[00:01:23.249]

là-bas.

[00:01:23.883]

Tout le monde gagne, pour vous,

[00:01:25.151]

c'est du recrutement, et pour eux,

[00:01:26.519]

c'est une occasion de se faire

[00:01:28.088]

connaître et de gagner un

[00:01:29.989]

assez bon prix, finalement.

[00:01:30.690]

Exactement.

[00:01:32.792]

Je suis vraiment intrigué de vous

[00:01:33.993]

parler aujourd'hui, en fait, parce

[00:01:35.128]

que j'ai l'impression que vous êtes

[00:01:36.029]

à la confluence de nombreux

[00:01:37.964]

sujets assez fascinants, qu'il

[00:01:39.332]

s'agisse de l'actualité, le

[00:01:40.700]

comportement des investisseurs, les

[00:01:42.535]

mégas donnés, et bien sûr,

[00:01:44.571]

on ne peut pas s'en sortir

[00:01:45.371]

l'intelligence artificielle et

[00:01:46.606]

l'apprentissage machine.

[00:01:48.374]

C'est un peu votre spécialité, donc

[00:01:49.509]

j'avais beaucoup de questions à vous

[00:01:50.677]

poser aujourd'hui.

[00:01:52.212]

Mais pourriez-vous peut-être nous

[00:01:53.813]

résumer votre parcours rapidement?

[00:01:55.014]

Vous êtes ingénieur de formation, je

[00:01:56.416]

pense.

[00:01:57.650]

Donc, comment est-ce que vous en êtes

[00:01:58.451]

venu à diriger cette équipe de

[00:01:59.953]

recherche quantitative chez

[00:02:00.954]

Fidelity?

[00:02:01.688]

Bien sûr, j'ai commencé ma carrière

[00:02:04.257]

avec une

[00:02:06.059]

boîte d'énergie pour

[00:02:08.161]

construire des modèles pour faire la

[00:02:10.130]

prédiction pour

[00:02:11.998]

la vie des outils,

[00:02:14.267]

pour tout ce qui était fraque-pompes

[00:02:15.768]

et drilling-strings.

[00:02:17.470]

Et on utilisait les modènes

[00:02:19.405]

de machine learning pour faire

[00:02:21.241]

les prédictions de remaining useful

[00:02:23.209]

life.

[00:02:24.210]

Et puis, j'suis...

[00:02:26.346]

J'aimoujais en finances pour

[00:02:28.314]

faire presque la même

[00:02:30.116]

chose. Mais sur les stocks.

[00:02:32.852]

Et donc,

[00:02:35.255]

quand les données alternatives ont

[00:02:36.756]

commencé en finance vers

[00:02:38.725]

2014 et 2015,

[00:02:41.094]

j'ai fait la connaissance d'Info en

[00:02:42.595]

New York et j'avais bougé en

[00:02:43.630]

finance.

[00:02:45.565]

Et j'y ai très bien aimé,

[00:02:47.433]

ça fait une dizaine d'années

[00:02:49.402]

que j'aie fait ça.

[00:02:50.670]

Et aujourd'hui, l'équipe a

[00:02:53.439]

trois composants.

[00:02:54.607]

La première, c'est la recherche

[00:02:56.209]

quantitative qui font

[00:02:58.111]

des produits et des stratégies.

[00:02:59.379]

La deuxième, c'est...

[00:03:01.014]

L'équipe de data science et des

[00:03:02.515]

données alternatives.

[00:03:04.017]

Ils s'amènent à des données

[00:03:05.418]

différenciées qui sont alternatives

[00:03:07.554]

et on crée des signaux pour

[00:03:09.522]

donner aux

[00:03:11.858]

PM et aux analystes.

[00:03:13.726]

Et la troisième, c'est

[00:03:15.595]

l'equipe GEN.AI,

[00:03:18.198]

ou intelligence artificielle.

[00:03:20.533]

On utilise tout ce qui est

[00:03:24.504]

le modèle de langage

[00:03:26.406]

pour faire des signeaux et extraire

[00:03:28.074]

des signews à des

[00:03:29.876]

notes de fidélité.

[00:03:31.678]

Ça, ça m'intéresse. On va y revenir,

[00:03:33.079]

parce que moi-même, je travaille un

[00:03:34.013]

peu dans le domaine du langage.

[00:03:35.481]

En fait, je suis traducteur de

[00:03:36.683]

formation. Donc, on va en reparler.

[00:03:38.785]

Je suis très curieux par rapport à

[00:03:39.953]

ça, le langage naturel et l'analyse

[00:03:42.255]

de ce genre de données-là.

[00:03:44.490]

Si j'ai bien compris, votre équipe a

[00:03:45.792]

connu une croissance fulgurante.

[00:03:47.660]

C'était une équipe qui n'existait

[00:03:48.528]

pas il y a cinq ou six ans.

[00:03:50.063]

Maintenant, je pense que vous avez

[00:03:51.097]

plusieurs centaines de personnes

[00:03:53.066]

au sein de cette équipe-là,

[00:03:54.500]

pouvez-vous peut-être nous décrire

[00:03:55.401]

la structure de l'équipe,

[00:03:57.637]

qui fait quoi dans cette équipes-là

[00:03:59.005]

et quel est le travail de cette

[00:04:00.506]

equipe, finalement?

[00:04:01.174]

Bien sûr,

[00:04:03.543]

la Quant existait à

[00:04:05.445]

Fidelity pour quelques dizaines

[00:04:07.447]

d'années, mais c'était

[00:04:09.515]

du coup du support

[00:04:11.517]

pour les PM et les analystes.

[00:04:13.353]

On les appelait embedded Quant.

[00:04:16.356]

Et donc ça fait cinq

[00:04:18.191]

ans que Fidelity a embauché

[00:04:20.593]

le chef de l'équipe Quant qui est

[00:04:22.228]

Neil Constable et il

[00:04:24.664]

vient de GMO en fond

[00:04:26.566]

Quant de Boston.

[00:04:28.334]

Il était le chef d'équities

[00:04:30.370]

là-bas.

[00:04:31.170]

Et puis, il a lancé l'équipe.

[00:04:32.572]

Ça fait cinq ans maintenant.

[00:04:34.874]

On est passé de 60 personnes

[00:04:37.076]

à 220 ou 225

[00:04:39.345]

chercheurs de quant.

[00:04:41.014]

Et on a 250 ingénieurs

[00:04:43.116]

ou quant-developers.

[00:04:44.584]

Donc, on est presque 500 personnes

[00:04:46.052]

aujourd'hui.

[00:04:47.420]

Les fonds qu'on a, c'est à

[00:04:49.455]

320 milliards de dollars.

[00:04:51.491]

Et donc, c'est un vrai business.

[00:04:53.393]

Dans cinq ans, c´est un vrais

business.

[00:04:55.028]

Et du coup, la structure s'est

[00:04:57.463]

organisée. On a plusieurs équipes.

[00:04:59.565]

Et le mandat, c'est de créer des

[00:05:01.401]

signaux pour

[00:05:03.403]

donner aux analystes

[00:05:05.638]

fondamentaux du côté equities,

[00:05:07.907]

fixed income et high income, et

[00:05:09.842]

gérer nos propres stratégies.

[00:05:11.878]

Donc, on a le dual mandate à

[00:05:13.913]

QRI, QRI c' est Quant Research

[00:05:15.748]

and Investing.

[00:05:17.583]

Dans l'équipe QRI on a

[00:05:19.519]

plusieurs équipes, mon équipe

[00:05:21.321]

s'appelle Advanced Strategies and

[00:05:23.056]

Research, qui

[00:05:24.957]

fait les trois choses qu'on

[00:05:27.226]

a décrits.

[00:05:28.661]

On a une équipe qui fait des index,

[00:05:31.197]

tout ce qui est single factor.

[00:05:32.799]

On a un équipe multi-factor,

[00:05:35.335]

donc des stratégies

[00:05:36.869]

multifactorielles.

[00:05:38.604]

Et on a des équipes qui font la même

[00:05:39.906]

chose du côté Fixed Income.

[00:05:42.508]

On a l'équipe de ESG,

[00:05:44.977]

pour faire la recherche systématique

[00:05:46.479]

sur ESG.

[00:05:48.314]

Et il y a quelques équipes de

[00:05:50.016]

plateformes,

[00:05:51.918]

qui construisent les plateforms de

[00:05:53.286]

Quant Research Platform, et

[00:05:55.121]

pour les donner les modèles.

[00:05:57.490]

Donc finalement, vous avez autant

[00:05:59.625]

de gens qui font la recherche

[00:06:01.461]

en tant que tel sur les actions, sur

[00:06:03.062]

les titres atomifiques, comme vous

[00:06:04.263]

disiez.

[00:06:06.165]

Et pour un analyste, il y a presque

[00:06:07.533]

un technologue en arrière finalement

[00:06:08.968]

qui s'occupe des bases de données,

[00:06:11.404]

des modèles et tout ça.

[00:06:13.373]

Exactement.

[00:06:14.440]

Et aujourd'hui, on est là,

[00:06:16.709]

la structure, c'est très recommandé

[00:06:19.278]

pour les fonds de compte, mais dans

[00:06:21.514]

cinq ans, on a construit un business

[00:06:23.316]

qui peut faire la compétition

[00:06:25.218]

avec tous les fond de compte en

[00:06:27.954]

dehors, en externe.

[00:06:29.188]

C'est interne à Fidelity,

[00:06:31.257]

c'est de l'information

[00:06:33.426]

privée, si on veut.

[00:06:34.660]

Ce n'est pas de l information qui

[00:06:35.528]

est partagée, c'est vos propres, pas

[00:06:37.196]

vos analyses, mais c'était l'

[00:06:39.165]

information qui provient de tous les

[00:06:40.466]

analyses de Fidelity.

[00:06:41.734]

C'était comme conserver à l'interne

[00:06:42.969]

et puis vous travaillez avec ces

[00:06:43.970]

données-là beaucoup.

[00:06:45.238]

Oui, pour nous,

[00:06:47.073]

c'est quelque chose qui est très,

[00:06:47.940]

très différencié.

[00:06:49.642]

On passe pas mal de temps

[00:06:51.644]

pour exercer les signaux

[00:06:53.579]

des analystes, et quand on parle des

[00:06:55.782]

données des analyst, c'est

[00:06:56.949]

différencier pour Fidelity, parce

[00:06:58.918]

que Fidelity a passé,

[00:07:02.221]

pour une vingtaine

[00:07:04.123]

d'années,

[00:07:06.826]

à apprendre toutes les données des

[00:07:08.494]

analysts, tout ce qui est

[00:07:10.329]

price target du

[00:07:13.466]

stock. Le rating, on

[00:07:15.635]

a du rating qui est du strong bite

[00:07:17.370]

or strong sell, on à les

[00:07:19.472]

portes-feuilles papiers pour les

[00:07:20.973]

analystes, les notes des analystes

[00:07:22.875]

qui ont la thèse pour les cinq

[00:07:24.744]

ans qui viennent, les risques,

[00:07:27.947]

tout ce qui change du

[00:07:29.816]

coup de la thèses,

[00:07:31.818]

leur modèle, les compagnies qui

[00:07:33.886]

sont sur Excel.

[00:07:35.221]

On a tout ça dans des bases de

[00:07:36.856]

données pour plus que vingt ans.

[00:07:40.226]

Et on peut créer tous

[00:07:42.195]

ces signaux et pour les mettre dans

[00:07:43.696]

une stratégie qui est vraiment

[00:07:44.797]

différenciée parce que c'est

[00:07:46.699]

fondamental en nature,

[00:07:49.168]

tous les impôts sont fondamentaux

[00:07:51.103]

mais la constitution c'

[00:07:53.005]

est systématique et donc

[00:07:54.841]

c'es le mariage systémique

[00:07:57.276]

et fondamental qui est très

[00:07:58.778]

intéressant et différencier pour

[00:08:00.012]

Fidelity.

[00:08:01.047]

C'est intéressant.

[00:08:01.981]

Ça, justement, ça m'amène à ma

[00:08:03.516]

prochaine question. C'était

[00:08:04.417]

peut-être une question un peu

[00:08:06.519]

simple, mais quand même, c'est

[00:08:08.020]

important, je pense, de faire la

[00:08:09.088]

différence.

[00:08:10.356]

Vous parlez d'analyse fondamentale,

[00:08:11.757]

vous parlez de l'analysie

[00:08:12.959]

quantitative.

[00:08:14.360]

Est-ce que, premièrement, c'est quoi

[00:08:16.062]

la différence entre l'analysie

[00:08:17.096]

fondamentales et quantitative?

[00:08:19.065]

Et est-ce-que ces deux types

[00:08:20.833]

d'analysis sont en opposition ou ce

[00:08:22.301]

sont des choses qui travaillent

[00:08:23.636]

ensemble, finalement?

[00:08:25.137]

Ah, très bonne question.

[00:08:27.840]

L'analyse fondamentale

[00:08:30.042]

passe tout leur temps à

[00:08:33.613]

étudier la compagnie.

[00:08:36.282]

Donc ils ont un modèle,

[00:08:38.351]

on l'appelle « coverage model ».

[00:08:39.685]

Ils ont 10 ou 15 ou

[00:08:42.655]

20 stocks dans leur

[00:08:45.057]

coverage ou leur portefeuille.

[00:08:46.959]

Ils doivent passer tout leur temps à

[00:08:49.061]

parler au CEO

[00:08:51.197]

ou CFO, à faire de l'analyses,

[00:08:53.399]

à apprendre les données.

[00:08:54.667]

Et pour faire

[00:08:56.536]

une call sur

[00:08:58.638]

la compagnie, c'est un buy ou un

[00:09:00.072]

sell,

[00:09:02.375]

avec une certaine

[00:09:04.443]

conviction.

[00:09:06.512]

Du côté, l'analyse quantitatif

[00:09:08.614]

fait quelque chose qui est trop

[00:09:09.649]

différent.

[00:09:10.850]

L'analysé quantitativ prend

[00:09:12.785]

toutes les données qu'il peut faire

[00:09:14.453]

et il construit des modèles

[00:09:15.588]

transectionnels.

[00:09:17.089]

Donc il prend un index et

[00:09:19.292]

sur l'index il prend des données

[00:09:21.294]

alternatives ou même

[00:09:23.129]

des facteurs.

[00:09:23.996]

Ils ont conçus des modèles

[00:09:26.365]

qui sont applicables sur

[00:09:28.234]

tout l'index, sur

[00:09:30.169]

la grosses sections.

[00:09:32.204]

Et donc, ils créent leurs stratégies

[00:09:34.807]

avec ces indices

[00:09:36.976]

comme ça.

[00:09:39.779]

Mais est-ce qu'ils

[00:09:42.081]

travaillent ensemble?

[00:09:43.616]

Je pense que oui,

[00:09:47.053]

même si avec

[00:09:49.021]

normalement à Fidelity,

[00:09:51.324]

les analyses fondamentaux.

[00:09:52.425]

Ne travaillait pas avec les

[00:09:54.260]

analyses quantitatives, mais

[00:09:55.294]

aujourd'hui, on voit qu'on travaille

[00:09:57.029]

tous ensemble parce qu' on utilise

[00:09:58.864]

les données des analyses

[00:09:59.799]

fondamentaux dans des stratégies

[00:10:02.034]

quantititives et on donne le

[00:10:03.936]

feedback à

[00:10:06.739]

l'équipe Equities.

[00:10:08.307]

Donc, finalement,

[00:10:10.209]

les analyses fondamentaux sont sur

[00:10:11.544]

le terrain, tous les jours, ils

[00:10:12.678]

parlent aux compagnies, comme vous

[00:10:13.746]

le dites, ils évaluent

[00:10:15.615]

les sociétés finalement, puis

[00:10:16.949]

l'équipe quantitative est plus,

[00:10:19.452]

je ne dirais pas à un niveau

[00:10:20.419]

supérieur nécessairement, mais font

[00:10:21.754]

plus une analyse de toutes ces

[00:10:23.289]

données-là finalement.

[00:10:23.956]

Exactement.

[00:10:24.924]

Donc, c'est des choses qui sont

[00:10:26.025]

complémentaires, on va dire. Exact.

[00:10:31.263]

Justement, pour y

[00:10:36.369]

aller un peu plus, pour parler

[00:10:38.371]

des différents types d'analyses,

[00:10:39.572]

justement, est-ce que vous faites de

l'analyse

[00:10:40.773]

technique aussi? Est-ce-que ça fait

[00:10:41.807]

partie de l'analyste quantitative ou

[00:10:43.776]

c' est différent, l' analyse

[00:10:45.211]

technique plus les graphiques, les

[00:10:46.846]

mouvements et tout ça?

[00:10:47.947]

Est- ce-que vous travaillez là-dedans

[00:10:48.814]

ou pas du tout?

[00:10:50.683]

Pas pour nous, mais pour Fidelity,

[00:10:52.585]

ça fait quelque chose, ce que

[00:10:53.486]

Fidelity a fait pour très, très

[00:10:55.221]

longtemps.

[00:10:56.155]

À Boston, à

[00:10:58.057]

245 Summer Street, on

[00:11:00.192]

l'appelle Chartroom, tu vois,

[00:11:03.129]

tous les analyses techniques.

[00:11:08.267]

Du côté quantitatif, on ne fait pas

[00:11:10.236]

ça.

[00:11:11.804]

Pour nous, dans notre équipe,

[00:11:13.973]

ce qu'on fait, c'est prendre les

[00:11:15.675]

données qui sont fondamentales.

[00:11:18.344]

Et puis construire des signaux

[00:11:20.179]

qui sont cross-sectionnels.

[00:11:22.448]

Donc, tout ce qu'on fait,

[00:11:24.784]

il y a un lien avec les fondamentaux

[00:11:26.986]

de la compagnie ou de l'entreprise.

[00:11:30.656]

Ce n'est pas nécessairement

[00:11:32.658]

du prix.

[00:11:33.693]

Je n'essayais pas nécessairement de

[00:11:35.327]

prédire le futur où les mouvements

[00:11:37.363]

à court terme, c'est plus les

[00:11:38.964]

stratégies de façon plus globale.

[00:11:41.067]

Exactement, mais il y a pas mal

[00:11:42.034]

d'équipes à fidélité qui

[00:11:44.036]

font de l'analyse technique

[00:11:45.971]

et qui publient tous leurs résultats

[00:11:47.640]

à tout le monde en accompagné.

[00:11:50.476]

Justement, vous-même, si

[00:11:52.311]

c'est à votre équipe, vous ne gérez

[00:11:53.579]

pas de portefeuille, il n'y a pas de

[00:11:55.114]

gestionnaire de porte-feuilles, je

[00:11:56.048]

pense, dans cette équipe-là.

[00:11:57.516]

Mais à quel point est-ce que vous

[00:11:58.584]

collaboratez avec les gestionnaires

[00:12:00.086]

de porte feuille de Fidelity?

[00:12:01.587]

Est-ce-que vous leur donnez

[00:12:03.422]

des recommandations de

[00:12:05.458]

titres ou c'es plus des

[00:12:06.492]

recommandation de stratégie, quand

[00:12:08.027]

acheter, quand vendre?

[00:12:09.295]

Est ce que c'et plus ça que vous

[00:12:10.863]

faites avec lesgestionnaires de

[00:12:12.064]

porte feuille?

[00:12:12.865]

C'est une collaboration qui est

[00:12:14.700]

très importante pour nous et ça

[00:12:16.602]

se passe très très bien avec les

[00:12:18.137]

gestionnaires d'equities et

[00:12:20.339]

donc ce qu'on fait ensemble,

[00:12:23.109]

on appelle la feedback

[00:12:25.044]

loop, on crée ces

[00:12:26.979]

signaux et on

[00:12:29.381]

fait l'analyse de toutes les données

[00:12:31.117]

du côté,

[00:12:33.786]

sur l'univers des données et

[00:12:36.355]

puis on leur donne des

[00:12:39.358]

recommandations de stocks.

[00:12:41.527]

On leur donne des recommandations

[00:12:43.596]

de données alternatives

[00:12:45.431]

et on leur montre notre

[00:12:47.700]

portefeuille.

[00:12:48.868]

Et c'est quoi les top buys et les

[00:12:50.202]

top sells, les top overweight et les

[00:12:51.804]

tops underweight.

[00:12:52.838]

Donc c' est une vraie collaboration

[00:12:54.206]

avec le gestionnaire de l'Inquities.

[00:12:56.909]

Donc, vous donnez donc

[00:12:58.744]

des suggestions au gestionnaire de

[00:13:00.212]

portefeuille directement.

[00:13:02.114]

Est-ce que vous les aidez aussi avec

[00:13:03.516]

le timing, si on peut dire?

[00:13:05.584]

Est- ce que vous essayez de leur

[00:13:07.086]

dire à

[00:13:09.889]

tel prix que vous devriez vendre?

[00:13:11.590]

Vous ne faites pas beaucoup

[00:13:13.592]

de ça, je suppose.

[00:13:14.426]

C'est plus...

[00:13:15.661]

Et c'est une excellente question,

[00:13:18.397]

pas directement, on fait

[00:13:20.332]

ça en analysant le process,

[00:13:22.768]

on travaille avec des

[00:13:25.504]

managers du côté equities

[00:13:27.506]

et on leur demande

[00:13:29.875]

que

[00:13:32.278]

ce soit votre process et on

[00:13:34.246]

fait l'analyse de leur process et

[00:13:37.082]

on voit que du

[00:13:40.486]

côté process, ils achètent un

[00:13:42.555]

un peu tard ou un peu...

[00:13:45.891]

Au trop tard, on donne

[00:13:47.760]

le feedback de ce côté,

[00:13:50.729]

mais on ne leur donne pas du

[00:13:51.964]

feedback quand ils doivent acheter

[00:13:54.400]

un stock ou une bande.

[00:14:00.105]

Je comprends.

[00:14:01.307]

Vous leur dites pas quoi faire, mais

[00:14:02.775]

vous leur dites peut-être que vous

[00:14:03.843]

les aidez à optimiser.

[00:14:05.311]

C'est un peu ça qu'on pourrait dire.

[00:14:07.746]

Si je comprends, c'est, un peu,

[00:14:10.015]

dans la génération d'alpha et tout

[00:14:11.717]

ça,

[00:14:13.586]

votre travail.

[00:14:15.054]

Finalement, s'il y a

[00:14:17.590]

un peu d'argent à aller chercher en

[00:14:18.991]

optimisant les processus, vous

[00:14:20.693]

pouvez intervenir là-dedans puis les

[00:14:21.994]

aider à améliorer

[00:14:24.129]

leur façon de si on peut dire.

[00:14:25.297]

Exactement, exactement.

[00:14:27.800]

Et juste par curiosité, peut-être,

[00:14:29.935]

vous n'aurez probablement pas un

[00:14:31.437]

pourcentage,

[00:14:33.339]

mais quelle proportion environ des

[00:14:35.274]

gestionnaires de portefeuille font

[00:14:36.342]

appel à vous? Est-ce que c'est tout

[00:14:37.443]

le monde?

[00:14:38.277]

Est- ce que vous avez juste un petit

[00:14:39.879]

groupe de gestionnaire qui sont

[00:14:41.747]

vraiment des adeptes de votre

[00:14:43.282]

méthode? C'est surtout ceux-là que

[00:14:44.483]

vous aidez.

[00:14:45.751]

Comment ça fonctionne avec les

[00:14:46.852]

gestionniers de porte-feuilles?

[00:14:47.853]

Ah, c'est une excellente

[00:14:49.922]

question.

[00:14:51.223]

Normalement, il y a une distribution

[00:14:52.958]

qui est

[00:14:55.961]

presque normale, distribution

[00:14:57.162]

normale.

[00:14:57.963]

Donc, on a...

[00:14:59.765]

D'un côté, il y a des gestionnaires

[00:15:01.934]

qui veulent, qui nous parlent

[00:15:04.069]

tout le temps, ils veulent des

[00:15:05.337]

données, ils veulent des signaux.

[00:15:07.840]

Et de l'autre côté, des gestions qui

[00:15:10.943]

ne veulent pas.

[00:15:12.912]

Et on a la moitié, qui est la

[00:15:14.346]

majorité,

[00:15:16.415]

ils ont la stratégie wait

[00:15:18.384]

and see. Donc ils attendent pour

[00:15:19.885]

voir...

[00:15:21.754]

C'est quoi les données qu'on

[00:15:23.689]

donne aux autres gestionnaires,

[00:15:26.125]

et ils commencent à engager avec

[00:15:27.326]

nous pour travailler ensemble.

[00:15:29.261]

Mais on a vu pas mal

[00:15:31.764]

de

[00:15:33.699]

growth pendant les cinq ans qui

[00:15:35.501]

sont passés.

[00:15:36.635]

Chaque année, on a

[00:15:38.604]

un objectif pour nous-mêmes pour

[00:15:41.307]

augmenter le numéro de gestionnaire

[00:15:43.275]

par 20% avec qui on travaille.

[00:15:45.844]

Les gestionnières et les analyses

[00:15:47.212]

aussi.

[00:15:48.347]

Vous allez peut-être finir

[00:15:50.149]

par tous les avoir, finalement, à

[00:15:51.917]

force de bons résultats, finalement.

[00:15:54.553]

En tout cas, si la croissance de

[00:15:55.721]

l'équipe indique quelque

[00:15:57.556]

chose, c'est que ça va dans la bonne

[00:15:59.191]

direction, je pense.

[00:16:00.492]

J'espère bien.

[00:16:00.926]

J'espère bien que c'est le résultat.

[00:16:03.629]

OK.

[00:16:06.999]

Donc, peut-être que, justement, je

[00:16:08.801]

disais que c'était un des sujets qui

[00:16:10.336]

m'intéressaient le plus, c'est le

[00:16:12.338]

langage naturel.

[00:16:13.105]

Je voulais vous parler un peu de ça.

[00:16:16.041]

Si je comprends bien, vous

[00:16:16.909]

travaillez beaucoup avec le langages

[00:16:18.444]

naturel, l'analyse de textes,

[00:16:20.813]

vous accumulez beaucoup

[00:16:21.580]

d'informations sous forme de mots,

[00:16:23.015]

je pense.

[00:16:25.784]

Où est-ce que vous allez chercher

[00:16:27.419]

tout ce texte, toute cette

[00:16:29.088]

information-là?

[00:16:30.289]

Puis, comment est- ce que vous faites

[00:16:31.123]

pour faire le ménage dans tout ça,

[00:16:32.391]

pour ne pas vous noyer dans toute

[00:16:33.926]

cette informaiton?

[00:16:35.394]

Oui, bien sûr.

[00:16:37.196]

Donc, les analystes de Fidelity,

[00:16:40.099]

à part de leur process, c'est

[00:16:41.667]

d'écrire des notes sur les

[00:16:43.502]

entreprises et les compagnies.

[00:16:45.170]

Et donc,

[00:16:47.406]

ils ont fait ça pour plus

[00:16:49.274]

que 20 ans ou 30 ans, qu'on a

[00:16:51.110]

toutes les données dans une base de

[00:16:53.045]

données.

[00:16:54.046]

Donc, toutes les notes qui sont

[00:16:55.447]

écrites par les

[00:16:57.349]

analystes, on les a dans des bases

[00:16:58.584]

de données.

[00:16:59.718]

Et on a maintenant les

[00:17:03.155]

language models, les

[00:17:05.224]

LLM et du côté de Gene AI.

[00:17:07.926]

On peut l'utiliser pour

[00:17:10.095]

analyser toutes ces notes.

[00:17:11.764]

Donc, la chose la plus facile, c'est

[00:17:13.799]

d'extraire le sentiment.

[00:17:15.034]

C'est quoi le sentiment sur ces

[00:17:16.301]

notes ou les

[00:17:18.404]

notes industrielles ou les notes de

[00:17:19.805]

technologie ou les notes de...

[00:17:23.275]

Donc, ça, c'est la chose la plus

[00:17:24.476]

facile.

[00:17:25.310]

On l'a fait du côté sur la

[00:17:26.779]

cross-section de tout l'index.

[00:17:28.514]

Mais on fait des choses qui sont

[00:17:30.315]

beaucoup plus avancées que ça.

[00:17:32.351]

C'est pour voir où est-ce qu'on est

[00:17:34.119]

différencié du sell-side.

[00:17:36.055]

Donc, on prend la note de l'analyste

[00:17:37.723]

Fidelity, on prend les

[00:17:39.958]

notes pour la même compagnie de

[00:17:41.860]

tous les analystes sell- side et

[00:17:44.029]

pour voir c' est quoi la différence.

[00:17:46.565]

Est-ce que il y a une différence où

[00:17:48.033]

d'autres analystes, il y à

[00:17:49.868]

des choses qu' on est difféencié

[00:17:51.737]

du côté langage.

[00:17:53.572]

Pas seulement du côté du nombre de

[00:17:55.507]

earnings estimate et tout ça.

[00:17:57.643]

Et ça, c'est pour nous, c'est une

[00:17:59.445]

annexion qu'on a différenciée.

[00:18:02.181]

C'est une idée avec une

[00:18:05.084]

conviction.

[00:18:06.051]

On peut prendre ça et faire un bet

[00:18:07.786]

dans le portefeuille.

[00:18:09.988]

Donc c'était quelque chose qu'ont

[00:18:10.989]

fait pas mal de signaux

[00:18:12.958]

à faire la Delta avec

[00:18:15.027]

la Southside.

[00:18:17.129]

On a des signaques avec

[00:18:19.765]

ces modèles pour prendre le

[00:18:21.567]

sortiment.

[00:18:22.501]

Pour le court-heure

[00:18:24.570]

prochain et

[00:18:26.605]

la long-term thesis.

[00:18:29.641]

Ça, c'est vraiment important

[00:18:31.677]

si la compagnie a

[00:18:34.012]

du «headwind» du côté

[00:18:35.848]

«affects» ou quelque chose qui vient

[00:18:37.616]

dans le quartier prochain,

[00:18:39.885]

mais la thèse pour le long terme est

[00:18:42.121]

intacte.

[00:18:43.589]

C'est une compagie qui est

[00:18:45.691]

un «long-term winner».

[00:18:47.126]

Donc, faire le sentiment du

[00:18:49.528]

court terme et du long terme, c'est

[00:18:50.896]

très, très important.

[00:18:51.697]

Avec ces modèles, c´est trop facile

[00:18:52.865]

de faire ça.

[00:18:54.800]

Vous regardez les

[00:18:57.136]

opinions des analyses de fidélité,

[00:18:58.470]

mais vous comparez avec les opinions

[00:18:59.938]

plus pessimistes pour voir s'il

[00:19:01.974]

y a des différences, s'ils y aient

des

[00:19:02.941]

avantages. Peut-être aller chercher

[00:19:04.977]

là-dedans à court terme versus le

[00:19:06.778]

long terme que fidélités, justement,

[00:19:08.580]

les gestionnaires pensent beaucoup

[00:19:09.414]

plus à long terme.

[00:19:10.215]

Exactement. Vous essayez d'aller

[00:19:11.283]

chercher un peu d'alpha, si je peux

[00:19:12.818]

dire, là- dedans aussi.

[00:19:13.685]

Exact.

[00:19:14.786]

C'est intéressant.

[00:19:16.088]

Et puis, je suppose que

[00:19:18.023]

vous regardez beaucoup en arrière,

[00:19:19.158]

vous disiez que vous avez 20 ans et

[00:19:20.592]

plus de notes d'analyste.

[00:19:22.895]

Donc, est-ce que vous vous regardez

[00:19:23.695]

en arrières aussi pour voir

[00:19:25.130]

qu'est-ce qui a fonctionné, qu'es-ce

[00:19:26.365]

qu'il n'a pas fonctionné?

[00:19:27.166]

Qui avait raison, qui avait tort?

[00:19:28.567]

Est-ce-que vous essayez toujours de

[00:19:30.135]

regarder par en arriere pour

[00:19:31.069]

finalement optimiser

[00:19:33.272]

le processus aussi?

[00:19:34.873]

Exactement. Quand on crée ou génère

[00:19:36.508]

ces signaux, on doit avoir la

[00:19:38.410]

confiance qu'il y a de l'alpha

[00:19:40.279]

là-dedans.

[00:19:41.213]

Et donc, quand on regarde

[00:19:43.248]

un site de données, par exemple,

[00:19:46.585]

les price targets qui

[00:19:49.521]

sont générés par les analystes

[00:19:51.423]

pour 20 ans, pour voir est-ce

[00:19:53.425]

qu'ils y a l'Alpha là dedans?

[00:19:55.360]

Et quand on a confiance qu'il y ait

[00:19:56.895]

de l'Alpha la dedans sur une

[00:19:58.630]

vingtaine d'années, on peut mettre

[00:20:00.365]

ça dans le portefeuille.

[00:20:01.667]

On est confiants que ça va générer

[00:20:03.535]

de l'alpha dans le portfeuille pour

[00:20:05.571]

les clients.

[00:20:07.339]

Est-ce que vous regardez plus les

[00:20:09.274]

données dans leur ensemble, ou vous

[00:20:10.209]

regardez vraiment quel analyste

[00:20:12.144]

a eu raison au tard?

[00:20:13.078]

Je suppose que ce n'est pas aussi

[00:20:14.146]

précis que ça.

[00:20:15.480]

On fait tout sur la

[00:20:17.349]

cross-section, donc on

[00:20:19.885]

ne regarde pas chaque analyste par

[00:20:21.486]

analyste, c'est qu'on prend toutes

[00:20:23.355]

les données ensemble.

[00:20:24.923]

Ça vous avait tellement donné que

[00:20:26.625]

finalement, vous avez comme plus une

[00:20:29.261]

vue d'ensemble.

[00:20:30.896]

Exactement.

[00:20:33.165]

Dans votre travail, quelle

[00:20:34.466]

importance est-ce que vous accordez

[00:20:35.701]

à la macroéconomie, aux actualités,

[00:20:38.103]

au contexte mondial?

[00:20:39.338]

Est-ce-que vous êtes là-dedans ou

[00:20:40.572]

est-que le contexte macroéconomique

[00:20:42.441]

n'affecte pas beaucoup votre

[00:20:43.775]

travail?

[00:20:45.110]

Ça nous affecte indirectement.

[00:20:47.846]

Quand on est dans le marché, ça

[00:20:49.915]

affecte tout le monde.

[00:20:51.450]

Mais on ne fait pas nécessairement

[00:20:53.218]

la prédiction de

[00:20:55.854]

tout ce qu'il y a de micro.

[00:20:57.422]

Pour nous, les données alternatives,

[00:21:00.559]

ça fait exactement l'opposé.

[00:21:03.495]

Parce que les données alternative,

[00:21:05.063]

par exemple, ça vous donne

[00:21:07.132]

des indices sur les compagnies

[00:21:09.434]

et leurs fondamentaux.

[00:21:11.003]

Tout ce qui est top line revenue ou

[00:21:12.938]

same story sales.

[00:21:14.273]

Qui ne sont pas impactés

[00:21:16.475]

directement par la

[00:21:18.677]

macro-économie.

[00:21:19.878]

Donc, on fait la prédiction des

[00:21:21.446]

KPIs.

[00:21:22.681]

Et donc, s'il y a des tarifs

[00:21:24.483]

maintenant, ça va impacter

[00:21:27.286]

les revenus des

[00:21:29.154]

compagnies. On voit ça dans le

[00:21:31.256]

KPI Forecast.

[00:21:32.424]

On n'essaie pas de faire le

[00:21:34.660]

forecasting des signaux macro-

[00:21:36.595]

économiques.

[00:21:39.097]

Évidemment, ça a un effet sur votre

[00:21:40.399]

travail, mais ce n'est pas là-dessus

[00:21:41.466]

que vous vous concentrez finalement.

[00:21:43.168]

C'est un peu indirectement qu'il y a

[00:21:44.603]

la macroéconomie qui a une

[00:21:46.538]

influence sur votre analyse.

[00:21:48.307]

OK.

[00:21:52.144]

Là-dessus,

[00:21:54.680]

j'étais curieux aussi de...

[00:21:58.383]

De savoir...

[00:22:03.855]

Si vous pouviez peut-être nous

[00:22:04.956]

parler de, je vous entendais, de

[00:22:06.625]

mentionner les données alternatives.

[00:22:08.493]

Pourriez-vous peut-etre nous

[00:22:09.361]

expliquer un peu c'est quoi ces

[00:22:10.962]

données-là, d'où ça provient, est-ce

[00:22:12.497]

que ce n'est pas les rapports

[00:22:14.499]

de compagnie, je ne sais pas, ce

[00:22:15.600]

serait quoi en général les données

[00:22:17.135]

alternative?

[00:22:19.404]

Donc ça fait presque

[00:22:22.307]

15 ans qu'il y a

[00:22:24.476]

maintenant un

[00:22:26.778]

nombre d'entreprises qui

[00:22:29.114]

vendent les données alternatives.

[00:22:30.882]

Les données alternatives, c'est tout

[00:22:32.751]

ce qui n'est pas price

[00:22:34.786]

and volume.

[00:22:36.388]

Donc on peut penser que les données

[00:22:37.622]

alternatives c'était la géolocation,

[00:22:40.525]

les données de carte de crédit,

[00:22:42.361]

les data de satellite,

[00:22:44.663]

les daunés d'e-mail.

[00:22:46.531]

Donc il y a des compagnies de

[00:22:48.400]

software.

[00:22:49.201]

Qui vendent ces données-là, mais

[00:22:51.436]

on ne peut pas consommer tout ce qui

[00:22:53.004]

est MNPI ou PII, donc on ne peux pas

[00:22:55.273]

avoir des données sur un individuel.

[00:22:57.242]

Tout est anonymisé et

[00:22:59.678]

on les

[00:23:01.480]

agrège ensemble pour créer

[00:23:03.315]

des indices.

[00:23:04.383]

Mais qu'est-ce qu'on peut faire avec

[00:23:05.984]

ces données? Si on a une

[00:23:07.886]

compagnie qui a leur

[00:23:09.821]

parking en extérieur, comme aux

[00:23:11.556]

États-Unis c'est Best Buy par

[00:23:13.825]

exemple, et on peut

[00:23:15.727]

prendre des données de satellites.

[00:23:17.796]

Pour compter combien de voitures

[00:23:19.965]

il y a dans le parking de

[00:23:21.867]

Best Buy.

[00:23:22.901]

On peut faire ça pour n'importe

[00:23:24.503]

quelle compagnie qui a des parkings

[00:23:26.338]

en dehors.

[00:23:27.572]

On peut le faire avec

[00:23:30.809]

les données satellites.

[00:23:32.077]

On peut aussi le faire sur les

[00:23:34.679]

levels de pétrole.

[00:23:37.149]

Pour compter

[00:23:39.251]

sur combien de pads il y en

[00:23:41.086]

a sur le site.

[00:23:42.788]

On peut utiliser les données de

[00:23:44.389]

carte de crédit pour savoir

[00:23:46.358]

c'est quoi le

[00:23:48.493]

revenu d'un

[00:23:50.629]

restaurant aux

[00:23:53.198]

États-Unis ou même au Canada.

[00:23:56.635]

On peut utiliser les données

[00:23:58.570]

de géolocation pour

[00:24:00.572]

savoir.

[00:24:01.506]

Combien de personnes marchent

[00:24:03.642]

dans un

[00:24:06.645]

magasin.

[00:24:07.946]

Et donc, chaque donnée

[00:24:10.482]

seule, ça nous

[00:24:12.551]

donne un index ou

[00:24:14.553]

un signal.

[00:24:15.587]

Mais quand on les met ensemble,

[00:24:18.290]

on peut commencer à avoir

[00:24:20.826]

de l'insight qui est vraiment

[00:24:22.694]

différenciée.

[00:24:24.162]

On peut savoir combien

[00:24:26.631]

de personne sont allées dans le

[00:24:28.533]

magasine, combien de...

[00:24:31.102]

Ont acheté.

[00:24:33.238]

Et c'est quoi le ticket

[00:24:35.273]

size de l'achat?

[00:24:37.476]

Et mettre tout ça ensemble, ça,

[00:24:39.845]

c'était vraiment important.

[00:24:41.279]

Et pour augmenter

[00:24:43.248]

la mosaïque d'investissement

[00:24:45.083]

pour nous.

[00:24:46.551]

Donc, c'est quand même intéressant

[00:24:48.353]

ça. Donc, vous avez,

[00:24:50.522]

je ne sais pas si j'oserais dire,

[00:24:52.023]

plus d'informations que les sociétés

[00:24:53.291]

ont sur elles-mêmes, mais presque,

[00:24:54.993]

parce que je ne suis pas sûr que

[00:24:56.261]

Best Buy doit regarder combien de

[00:24:57.929]

gens sont dans leur stationnement ou

[00:24:58.964]

tout ça.

[00:24:59.865]

Donc, d'une certaine façon, je

[00:25:01.466]

n'irais pas que vous avez un...

[00:25:02.701]

Bien, c'est quand-même un avantage

[00:25:04.269]

différencier, disons.

[00:25:05.737]

Vous avez comme plus d'informations,

[00:25:07.873]

que ce que vous trouveriez dans un

[00:25:09.574]

rapport annuel.

[00:25:10.509]

Ou même plus d'informations

[00:25:12.911]

que...

[00:25:14.079]

Que les analystes pourraient

[00:25:15.146]

obtenir, même en discutant avec les

[00:25:16.715]

dirigeants des sociétés,

[00:25:19.384]

il n'y a presque pas de secret

[00:25:21.253]

finalement pour vous.

[00:25:22.787]

Bien sûr, mais ces

[00:25:24.890]

données-là, on les donne aux

[00:25:26.525]

analystes aussi.

[00:25:27.792]

Et ils les utilisent quand ils

[00:25:28.994]

demandent des questions,

[00:25:31.129]

dans leurs réunions aussi.

[00:25:34.232]

Et du côté à comparer avec les

[00:25:35.867]

rapports annuels, c'est beaucoup

[00:25:37.402]

plus granulaire que les rapport

[00:25:39.070]

annuel, parce que ça nous

[00:25:40.972]

dit qu'est-ce qu'il se passe

[00:25:42.073]

maintenant,

[00:25:45.110]

à chaque jour dans ces entreprises.

[00:25:48.146]

C'est vraiment intéressant.

[00:25:49.748]

Donc vous êtes un peu en avance sur

[00:25:51.216]

le rapport annuel.

[00:25:52.017]

Si on veut, le rapport anuel vous

[00:25:52.984]

parle du trimestre dernier, mais

[00:25:54.686]

vous, vous êtes déjà à

[00:25:56.655]

en savoir ce qui se passe

[00:25:57.556]

aujourd'hui dans ces

[00:25:59.591]

magasins-là ou ces entreprises-là.

[00:26:01.126]

C'est très intéressant.

[00:26:02.627]

Et puis justement, parlant des

[00:26:03.461]

rapports annuels, est-ce que ça

[00:26:04.462]

aussi, c'est de l'information que

[00:26:06.131]

vous allez chercher et que vous

[00:26:07.032]

analysez ou c'en est plus les

[00:26:08.033]

analystes fondamentaux qui

[00:26:09.367]

s'occupent de ça?

[00:26:09.868]

En fait, tous les deux,

[00:26:12.237]

pour eux, ils l'utilisent

[00:26:15.540]

pour former leurs vues à

[00:26:17.409]

propos du long terme

[00:26:19.277]

sur l'entreprise.

[00:26:20.779]

Pour nous, on l'use pour savoir

[00:26:23.181]

tout ce qu'on a fait des forecasts

[00:26:24.749]

des KPI, est-ce que c'est important,

[00:26:27.185]

est- ce que la compagnie parle

[00:26:29.354]

à propos de ces KPI.

[00:26:31.356]

Donc tous les 2, on les utilise.

[00:26:34.192]

On me signale que notre émission

[00:26:35.627]

tire déjà à sa fin,

[00:26:37.996]

donc peut-être pour vous poser une

[00:26:39.064]

question pas moins

[00:26:40.966]

sérieuse, mais qui démontre quand

[00:26:41.933]

même l'ampleur des données que

[00:26:43.735]

vous allez chercher et que vous

[00:26:44.669]

analysez.

[00:26:45.604]

L'autre jour, j'entends dire que

[00:26:46.838]

vous saviez par exemple quelle

[00:26:47.872]

quantité de cappuccino glacé aux

[00:26:49.574]

épices Tim Hortons vendait

[00:26:52.744]

pendant l'automne par exemple.

[00:26:54.879]

Est-ce que c'est vrai que vos

[00:26:56.214]

données sont aussi précises que ça?

[00:26:57.882]

C'est vraiment aussi poussé?

[00:27:00.785]

On peut certainement avoir ces

[00:27:02.420]

indices-là.

[00:27:04.656]

On peut utiliser les données de

[00:27:05.991]

carte aux crédits, les données

[00:27:07.025]

d'e-mails, toutes

[00:27:08.893]

les données alternatives.

[00:27:11.229]

Si quelqu'un a envie de savoir si

[00:27:13.765]

les gestionnaires ont besoin de

[00:27:15.634]

ces indices, on

[00:27:17.602]

peut certainment avoir ces

[00:27:19.838]

portes casse pour eux.

[00:27:21.740]

C'est vraiment poussé.

[00:27:24.142]

Merci, c'est tout le temps que nous

[00:27:25.443]

avions aujourd'hui, Gilles Baradade,

[00:27:26.678]

merci beaucoup d'avoir été avec

[00:27:28.580]

nous. Merci à vous, notre

[00:27:29.648]

<b>Merci d'avoir écouté cette balado-diffusion</b>

[00:27:32.717]

<b>DialoguesFidelity.</b>

[00:27:34.519]

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