Comment les hedge funds comme Citadel, Balyasny, Point72 utilisent et investissent dans l’IA

L’intelligence artificielle a déjà changé la façon dont fonctionnent de nombreux secteurs, et les hedge funds ne font pas exception.

Ce secteur de 5 000 milliards de dollars est diversifié en termes de types de stratégies utilisées par les différentes entreprises et de types de titres dans lesquels elles investissent. Mais tout le monde veut être le gestionnaire le plus intelligent du monde – ou du moins le mieux informé.

Pour ce faire, les fonds ont injecté des ressources dans le développement de capacités et de cas d’utilisation d’IA générative. De nombreuses entreprises, notamment les traders quantitatifs, élargissent les initiatives qu’elles poursuivaient déjà dans des domaines tels que l’apprentissage automatique. Et presque toutes les entreprises investissent des capitaux dans la tendance qui domine les marchés des capitaux publics et privés depuis plusieurs années maintenant.

Trading Insider a résumé comment certains des managers les plus importants et les plus connus exploitent et soutiennent le développement de l’IA. Il s’agit d’un aperçu détaillé, mais non exhaustif.

Comment les fonds utilisent l’IA

Il s’agit avant tout de données.

Les hedge funds ont consacré d’innombrables heures et des sommes d’argent astronomiques pour obtenir plus d’informations que leurs concurrents le plus rapidement possible. Leur appétit insatiable pour des données nouvelles et uniques a créé une industrie de données alternative florissante, remplie d’entreprises parcourant le monde à la recherche de nouvelles informations à vendre.

Comme l’a déclaré Umesh Subramanian, directeur de la technologie de Citadel, une entreprise de 69 milliards de dollars de Ken Griffin, lors d’un événement organisé par Bloomberg en octobre, les données que les entreprises comme la sienne consomment actuellement se comptent en pétaoctets. Un seul pétaoctet équivaut à 1 million de gigaoctets et peut stocker des centaines de millions de photos ou des centaines de milliers de films haute définition.

La seule raison pour laquelle des fonds comme Citadel sont capables de consommer autant d’informations sans se sentir dépassés est grâce à l’IA. Et compte tenu de la nature hypercompétitive du secteur, le moindre avantage sur un concurrent en vaut la peine.

« C’est une course aux armements pour pouvoir consommer le bon type de données de la bonne manière et pouvoir prendre les bonnes décisions », a déclaré Subramanian.

Le fonds spéculatif de 29 milliards de dollars Balyasny a construit un robot IA qui, selon lui, sera capable d’effectuer le gros travail qui incombe généralement aux analystes seniors – un gain de temps potentiel énorme pour les équipes d’investissement. Le responsable a déclaré à Trading Insider en 2024 qu’environ 80 % du personnel de l’entreprise utilisait ses outils d’IA, qui incluent le chatbot interne BAMChatGPT, et a récemment embauché Matthew Henderey, l’un des développeurs d’IA de la CIA, en tant que responsable de la science des données.

Balyasny n’est pas la seule entreprise à disposer de son propre chatbot. Man Group et Viking Global ont également développé leurs propres offres internes.

Les fonds quantitatifs comme DE Shaw, Bridgewater et Two Sigma et les sociétés de trading pour compte propre et les teneurs de marché comme Jane Street, Citadel Securities et Hudson River Trading sont à la pointe de l’IA et de l’apprentissage automatique depuis des années.

Par exemple, Mike Shuster de Two Sigma, qui dirige l’équipe principale d’IA de quant, a déclaré lors d’un événement à l’Université de Columbia en novembre 2024 que son entreprise utilisait l’IA générative depuis plus de cinq ans à ce moment-là. Bridgewater a lancé un fonds de 2 milliards de dollars à l’été 2024, géré par l’apprentissage automatique ; Nir Bar Dea, PDG du gestionnaire, a déclaré cette année que la stratégie produisait « un alpha unique, non corrélé à ce que font nos humains ».

Pour rester à l’avant-garde d’une nouvelle technologie, vous avez besoin des meilleurs talents. Ces entreprises ont souvent réussi à attirer les meilleurs talents techniques avec des rémunérations époustouflantes, mais les sociétés d’IA ont réussi à égaler, et dans certains cas, à dépasser les offres de rémunération.

Comme l’a rapporté Trading Insider, les jeunes quants attirés par le travail que font désormais les startups d’IA « n’ont même pas besoin d’accepter une réduction de salaire » pour choisir la Silicon Valley plutôt que les salles des marchés de la côte Est.

Comment les fonds investissent dans l’IA

L’une des raisons pour lesquelles les startups d’IA comme OpenAI et Anthropic peuvent se permettre les talents des hedge funds sont les dizaines de milliards de capitaux qui y ont été investis par de grandes sociétés de capital-risque, ainsi que par des Tiger Cubs comme Tiger Global, Coatue et D1. Les Tiger Cubs sont des hedge funds liés au milliardaire Julian Robertson et à sa société Tiger Management, qui se concentrent souvent sur les actions de croissance dans des secteurs tels que la technologie.

Les fonds de sélection de titres comme les Tiger Cubs se tournent de plus en plus vers la tendance de l’IA sur les marchés publics et privés. Des actions comme Nvidia, AMD et le fabricant de puces coréen SK Hynix constituent souvent des titres importants dans leurs portefeuilles publics, aux côtés de géants de la technologie tels qu’Alphabet, Microsoft et Meta.

Maverick, un petit Tiger Cub dirigé par Lee Ainslie, se concentre moins sur la sélection des gagnants et des perdants parmi les acteurs de l’IA que sur le soutien de l’écosystème de fabrication de puces. Le fonds privé de la société, Maverick Silicon, qui investit dans cet espace, est géré par l’un des investisseurs de longue date de la société, Andrew Homan.

Steve Cohen, dont Point72, dont le capital de 40,5 milliards de dollars compte des dizaines d’équipes qui investissent dans les actions, était tellement convaincu par le potentiel de l’IA qu’il a créé une stratégie autonome en octobre 2024, nommée Turion, une pièce de théâtre sur le nom du célèbre informaticien Alan Turing, pour investir dans l’espace. Point72 propose rarement de nouveaux fonds en dehors de son produit phare.

Turion, dirigé par le gestionnaire de portefeuille Eric Sanchez, a surperformé l’offre phare du gestionnaire en 2025.

Là où l’IA n’est toujours pas à la hauteur

Alors que certaines entreprises ont confié leurs décisions d’investissement à l’IA, d’autres leaders du secteur ne sont pas encore convaincus que les machines peuvent surpasser le marché.

Ken Griffin de Citadel a déclaré lors d’une conférence en octobre que l’IA ne pouvait pas encore battre les marchés. L’unité numérique de Man Group a créé un « flux de travail interne basé sur un grand modèle de langage » appelé AlphaGPT qui « nécessite toujours une surveillance humaine et une direction stratégique ». Paul Singer d’Elliott a déclaré dans un podcast au début de l’année que les cas d’utilisation de l’IA étaient « beaucoup exagérés ».

Il ne fait aucun doute que les fonds utilisent l’IA plus que jamais et traitent plus de données qu’on ne l’aurait jamais imaginé. Cependant, la créativité humaine reste importante pour les géants de l’investissement et, pour l’essentiel, l’IA est considérée comme un outil, et non comme un substitut, pour les traders en chair et en os.

Lors d’une conférence quantitative à Londres en octobre, la conclusion à laquelle sont parvenus de nombreux fonds systématiques est que les humains, et non les machines, sont l’avantage requis pour battre les marchés, a rapporté Trading Insider.

« Ce que nous retenons jusqu’à présent, c’est qu’AlphaGPT ne remplace pas le jugement humain mais l’amplifie. L’utilisation la plus efficace du système implique des chercheurs humains travaillant aux côtés de l’IA, chacun apportant ses atouts uniques », ont écrit deux dirigeants de Man Numeric dans une note sur AlphaGPT datant de début novembre.

« Numeric Humans fournit l’orientation stratégique, le contexte du marché et la prise de décision finale, tandis qu’AlphaGPT gère le gros du travail du traitement des données, de la génération d’hypothèses et de l’analyse initiale. »