Le gestionnaire d’actifs refond ses outils de recherche autour d’une « intelligence connectée » bâtie avec OpenAI. L’accent est mis sur la diversité des points de vue, la mise en avant des risques et un passage encadré de l’expérimentation à la production.
L’entreprise privilégie la diversité des sources et l’alerte sur les risques
Selon Franklin Templeton, certaines capacités de l’IA qui fonctionnent dans d’autres secteurs ne conviennent pas à la gestion d’actifs. De nombreux outils adaptent leur fonctionnement aux préférences de l’utilisateur et tendent à renforcer ces tendances, ce qui, dans le domaine de la recherche financière, risque d’engendrer un biais. L’entreprise souhaite au contraire garantir l’accès à une diversité de recherches et de points de vue. Elle prévoit également que ses systèmes d’IA mettent l’accent sur l’identification et la communication des risques d’investissement. Pour Katrina Dudley, une idée d’investissement solide est celle qui est bien argumentée et dont les risques ont été analysés et signalés aux gérants ; l’identification des risques dans une note de recherche est considérée comme un atout pour une décision plus éclairée. Ce positionnement s’accompagne de garde-fous : la direction encourage l’innovation et l’expérimentation avec l’IA dans des limites de risque clairement définies, tout en acceptant que toutes les initiatives ne réussissent pas, à condition qu’elles produisent des enseignements utiles. Le passage vers des outils de qualité production inclut des examens de sécurité, un appui d’experts et des accords de données.
Une architecture avec agents et couche sémantique remplace l’approche initiale
Dans un premier temps, l’équipe a relié des modèles à une base de données interne, sans obtenir les réponses attendues, car les modèles ne comprenaient pas les relations entre les données. Les résultats se sont améliorés après l’ajout d’agents et d’une couche sémantique décrivant la signification et les liens des données de l’entreprise. L’équipe s’appuie sur Codex et d’autres outils pour développer cette intelligence connectée. Katrina Dudley affirme qu’une telle couche a été construite et que l’intégration des données dans ces outils permet de faire émerger des insights jugés déterminants.
Vous suivez la course aux modèles IA ?
Chaque sortie (GPT, Claude, Gemini, Mistral…) décryptée le soir même, en 5 min. Gratuit.
Inclus dès l'inscription : notre sélection des meilleurs guides & comparatifs IA.
Choisissez votre rythme
Gratuit · Pas de spam · Désabonnement en 1 clic
Des hackathons aux workflows de production, avec contrôles intégrés
Franklin Templeton s’est servi de Codex pendant des hackathons qui rassemblaient des spécialistes et des professionnels de l’investissement afin de créer leurs propres outils. Des spécialistes de l’IA appliquée à l’investissement convertissent ces outils expérimentaux en processus opérationnels prêts à être déployés, une démarche qui comprend des vérifications de sécurité, l’accompagnement d’experts et des validations de données. Katrina Dudley présente ce mouvement comme un passage d’une simple augmentation du processus de recherche à une réimagination du flux de travail. Après chaque lancement de nouvelles technologies, des laboratoires pratiques ont été rapidement mis en place pour permettre aux équipes de tester leur pertinence pour leurs tâches, l’objectif étant de leur faire appréhender la puissance de ces outils.
Des usages orientés gérants et une diffusion à l’ensemble des équipes
Recherche, risque, conformité et trading apportent des regards complémentaires que Franklin Templeton souhaite réunir au bénéfice des gérants de portefeuille. Katrina Dudley affirme que les équipes parviennent à agréger ces contributions pour produire des insights à destination des décideurs. L’ambition est d’aider les gérants à examiner différentes perspectives de recherche et les risques associés à chaque idée, en s’appuyant sur Codex parmi d’autres outils. Pour Dudley, l’atout des outils d’OpenAI réside dans la fusion entre une intelligence continue et le jugement humain : l’IA était auparavant cantonnée à l’automatisation de processus, elle sert désormais à faire émerger des analyses. Elle indique que les équipes ont l’impression d’être à la pointe avec OpenAI. À plus long terme, elle souhaite rendre cette intelligence connectée accessible à l’ensemble des équipes d’investissement, des analystes aux dirigeants, tout en encourageant les analystes à passer davantage de temps sur le terrain auprès d’experts, y compris dans des entreprises privées, et à partager leurs enseignements. Elle insiste sur le caractère indispensable de la perspective humaine à mesure que les outils évoluent.
