Le Groupe Gridline a récemment publié une étude sur l’impact qu’aura l’Intelligence artificielle (IA) sur la modélisation financière. Cette étude a été réalisée en sondant 247 modélisateurs financiers à travers le monde. Les résultats qu’ils en ont tirés sont très intéressants.
Comme dans tous les secteurs d’activité, vous pouvez vous douter que l’IA impacte les façons de faire des modélisateurs financiers. Dans cet article, je vous offre mon interprétation des résultats de cette étude.
Avantages anticipés de l’IA
Les modélisateurs financiers voient plusieurs avantages potentiels à l’adoption de l’IA :
- Automatisation des tâches répétitives : L’IA peut automatiser des tâches fastidieuses comme le nettoyage des données, la validation et la génération de rapports, permettant ainsi aux modélisateurs de se concentrer sur des travaux à plus forte valeur ajoutée (la modélisation elle-même !).
- Amélioration des prévisions : Grâce à l’analyse de vastes ensembles de données, l’IA peut fournir des prévisions plus précises et rapides que les méthodes traditionnelles.
- Modélisation automatisée : Certains outils d’IA peuvent déjà effectuer des analyses de scénarios complexes avec un minimum d’intervention humaine. D’autres sont en développement en ce moment. Je n’ai encore vu aucun de ces outils à l’œuvre mais il sera intéressant de surveiller où cette technologie se dirige !
Défis de l’adoption de l’IA
Malgré ces avantages, plusieurs défis doivent être relevés pour une adoption généralisée de l’IA dans la modélisation financière :
- Qualité et disponibilité des données : Tout modélisateur financier sait que la qualité des données (hypothèses) saisies dans son modèle est aussi importante que la qualité du modèle lui-même. L’arrivée de l’IA ne changera rien à ce fait. En fait, l’IA nécessite des données de haute qualité et disponibles en quantité suffisante, ce qui peut être un obstacle majeur.
- Intégration avec les outils existants : L’intégration des outils d’IA avec les logiciels de modélisation financière actuels, comme Excel, peut être complexe.
- Coûts et ressources : Le coût élevé de mise en œuvre des outils d’IA et les ressources nécessaires pour leur personnalisation sont des préoccupations importantes.
Rôle des modélisateurs financiers
Avec l’adoption croissante de l’IA, le rôle des modélisateurs financiers sont appelés à évoluer. Les tâches répétitives sans valeur ajoutée seront de plus en plus automatisées, permettant aux modélisateurs de se concentrer sur des activités stratégiques et analytiques. Cependant, il est essentiel de noter que la maîtrise d’Excel restera indispensable pour construire et manipuler les modèles financiers. La collaboration avec des spécialistes de l’IA et des scientifiques des données deviendra essentielle, et les modélisateurs joueront un rôle accru dans la prise de décision grâce à des analyses et des recommandations basées sur l’IA.
Conclusion
L’IA représente une opportunité majeure pour la modélisation financière, promettant d’améliorer l’efficacité, la précision, la capacité d’analyse et la détection d’erreurs. Cependant, pour tirer pleinement parti de ces avantages, il est crucial de surmonter les défis liés à la qualité des données et à l’intégration des outils.
Mon conseil : En adoptant une approche proactive et en investissant dans les compétences nécessaires, les modélisateurs financiers peuvent naviguer avec succès dans cette nouvelle technologie, tout en continuant à utiliser Excel comme outil fondamental.
Formation complémentaire
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