Franklin Templeton reconstruit la recherche en actions avec OpenAI Codex

Franklin Templeton reconstruit son flux de travail de recherche en actions en utilisant des outils d'OpenAI, y compris la plateforme de codage Codex, après qu'une première tentative de connexion directe des modèles d'IA à une base de données ait produit des résultats médiocres. Katrina Dudley, vice-présidente senior des investissements sur les marchés publics, a déclaré qu'ajouter des agents et une couche sémantique a créé une « couche d'intelligence connectée » qui fusionne les entrées de recherche, de risque, de conformité et de trading pour les gestionnaires de portefeuille.

Comment fonctionne le système

La première approche de la firme consistait à charger des données dans une base de données et à pointer les modèles d'IA vers celles-ci, mais Dudley a indiqué que les modèles ne parvenaient pas à saisir comment les données se relacionaient entre elles. L'ajout d'agents et d'une couche sémantique — un modèle structuré de ce que signifient les données et de la manière dont leurs éléments sont connectés — a modifié la sortie. « Nous avons pu construire ce que nous considérons comme une couche d'intelligence connectée », a-t-elle déclaré. « Nous intégrons les données dans les outils et nous mettons en évidence des informations qui font la différence. »

L'objectif de conception est de donner aux gestionnaires de portefeuille une vue unique qui s'appuie sur la recherche, le risque, la conformité et le trading, quatre fonctions qui voient normalement une idée d'investissement sous différents angles. « Nous sommes en mesure de tout rassembler, puis d'utiliser cela pour mettre en évidence des informations à l'intention des personnes qui prennent les décisions, à savoir nos gestionnaires de portefeuille », a déclaré Dudley.

Codex dans la boucle

Codex, qu'OpenAI a lancé le 16 mai 2025 en tant qu'agent d'ingénierie logicielle basé sur le cloud, fonctionne sur le modèle codex-1, une variante de o3 entraînée par apprentissage par renforcement sur des tâches de codage réelles. Franklin Templeton n'a pas précisé quelle version il utilise, ni divulgué la valeur du contrat, le nombre de collaborateurs impliqués ou les gains de performance mesurés. La firme a utilisé Codex lors de hackathons associant techniciens et investisseurs, avec des champions internes de l'IA faisant passer des prototypes en production sous le contrôle de la sécurité et des données.

Dudley a décrit ce changement comme un passage de l'augmentation du processus de recherche à la réinvention du flux de travail de recherche d'investissement. « Nous sommes passés de l'augmentation de notre processus de recherche à la réinvention du flux de travail de recherche d'investissement », a-t-elle déclaré.

Diversité de la recherche et risque

La firme souhaite que l'IA élargisse la gamme des points de vue de recherche plutôt que de la réduire, et qu'elle signale explicitement les risques d'investissement. « Nous voulons nous assurer qu'ils accèdent à cette diversité de recherche et à cette diversité d'opinions », a déclaré Dudley. Elle a également ajouté : « Nous avons besoin que l'IA comprenne qu'une excellente idée d'investissement est celle qui est bien raisonnée, mais qui a également analysé les risques et rend les gestionnaires de portefeuille conscients du risque. »

L'objectif à plus long terme est de rendre la couche connectée disponible pour toutes les équipes d'investissement, des analystes aux responsables de chaque groupe, les analystes passant plus de temps sur le terrain à discuter avec des experts externes et des dirigeants d'entreprises. Franklin Templeton n'a fourni aucun chiffre de productivité, laissant ouverte la question de savoir dans quelle mesure le flux de travail reconstruit modifie la production de recherche par rapport à la manière dont il modifie la structure du processus.

Pourquoi cela compte

Cette initiative est un cas test pour déterminer si l'IA générative peut être utile dans la gestion d'actifs, où les outils de personnalisation qui apprennent les préférences des utilisateurs peuvent réduire la gamme des opinions de recherche. L'approche de Franklin Templeton optimise la diversité des opinions et la divulgation explicite des risques plutôt que le classement par pertinence, tout en maintenant le jugement humain au cœur des décisions d'investissement.

Sources (en anglais)

• finance.biggo.com: Franklin Templeton Taps OpenAI's Codex to Rebuild Equity Research Around a 'Connected Intelligence Layer' — BigGo Finance
• securities.io: Franklin Templeton Develops AI Research Workflows With OpenAI – Securities.io
• blockchain.news: Franklin Templeton integrates OpenAI tools for equity research workflows - Blockchain.News

Traduction réalisée par IA de l’article original en anglais, vérifiée automatiquement pour dire la même chose que l’original. Les sources ont été vérifiées en anglais.