Quelles leçons tirées de la dernière phase de forte croissance technologique pouvez-vous appliquer au marché d’aujourd’hui ?
JEFF BRADACS, CFA Co-chef, stratégies d’actions; chef de la gestion de portefeuille et des opérations de négociation
Quand je repense à cette période à la fin des années 1990, ce n’est pas seulement le dynamisme qui me vient à l’esprit. Chaque cycle semble différent quand on le vit, mais avec le recul, des failles familières se révèlent. Et c’est là que se trouvent les vraies leçons.
En 1999, c’était Internet. Aujourd’hui, c’est l’IA. Le langage semble différent, mais les modèles de risque courants sont familiers : comptabilité agressive, financement hors bilan, flux de capitaux circulaires et fournisseurs finançant efficacement leurs clients.
Il pourrait y avoir de vrais gagnants sur le long terme. Mais les périodes d’effervescence attirent inévitablement des entreprises spéculatives qui risquent de ne pas survivre lorsque les attentes se réajustent. La leçon à retenir est qu’il ne faut pas rejeter la technologie. Elle consiste à distinguer les modèles commerciaux durables de l’élan narratif.
À l’approche des pics cycliques, les marchés parviennent souvent à identifier relativement bien les principaux noms exposés au risque. Ce qui leur pose problème, c’est la gestion des portefeuilles en fonction de ce qui va se passer ensuite : tensions sur le financement, pics de corrélation et pression sur les secteurs adjacents. Historiquement, ces effets de second ordre ont souvent été plus douloureux que la baisse initiale elle-même.
Pendant la crise financière mondiale, de nombreux gestionnaires d’actifs ont identifié très tôt le risque lié aux prêts à haut risque et ont réduit leur exposition directe. Ce n’était pas là l’échec. L’échec a été de sous-estimer la réaction en chaîne. Une fois que les prêts à haut risque se sont effondrés, cela a déclenché des tensions sur le financement, des pics de corrélation et une baisse synchronisée des marchés boursiers mondiaux. Des actifs censés être diversifiés ont soudainement évolué pareillement, révélant les vulnérabilités des entreprises liées aux garanties du marché, notamment les produits tels que la garantie de retrait minimum.
Aujourd’hui, l’engouement pour l’IA se concentre sur des services tels que les technologies professionnelles et la finance, où l’adoption précoce, l’accélération des tâches et les outils sans code peu coûteux dominent les discussions. C’est là que se déroule la bataille bruyante de premier ordre. Les occasions les plus intéressantes peuvent se trouver dans les effets du deuxième et du troisième ordre. Au fil du temps, les gains de productivité profitent souvent davantage aux industries à forte intensité capitalistique grâce aux usines intelligentes, à la maintenance prédictive, à la robotique, aux systèmes autonomes et à l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. Si la rotation du marché se poursuit, les secteurs cycliques et à forte intensité capitalistique pourraient devenir les bénéficiaires du capital, ce qui réduirait leur coût du capital et augmenterait leur pondération dans l’indice.
De nombreux portefeuilles semblent diversifiés en termes de nombre de titres ou de secteurs. Mais ce cadre ne tient pas nécessairement compte des facteurs communs et des répercussions. Lorsqu’un thème dominant se dénoue, des actifs qui semblent sans rapport peuvent évoluer pareillement.
La diversification par étiquettes n’est pas suffisante. La diversification par les expositions et les facteurs sous-jacents est généralement ce qui compte le plus. Concentrez-vous moins sur le nombre de titres ou de secteurs que vous détenez, et davantage sur ce qui détermine réellement les rendements et les risques. Soumettez vos portefeuilles à des tests de résistance pour voir ce qui se passe au-delà des gros titres. C’est là que se révèlent la véritable diversification et la véritable gestion des risques.
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