Le secteur du capital-investissement est de plus en plus compétitif et data intensif, où la rapidité et la précision sont des facteurs primordiaux de réussite. Une société d'investissement privée de premier plan au niveau mondial Ardian, qui gère $192 milliards d'actifs dans les domaines du capital-investissement, des actifs immobiliers et du crédit, a reconnu que le volume considérable de documents non structurés et le défi de la “surcharge d'informations” constituaient des obstacles importants à l'exécution rapide des transactions et à l'analyse stratégique de grande valeur.

Pour garder une longueur d'avance sur le marché et améliorer les capacités de prise de décision, Ardian s'est associé à Artefact et Mistral AI pour relever un défi universel dans le domaine du capital-investissement : la surcharge de documents et les silos d'information. Le résultat de cette collaboration est GAIA, Ardian est en train de transformer fondamentalement la façon dont les équipes d'investissement d'Ardian analysent et extraient des informations à partir de documents complexes et non structurés tels que des documents de marché reports, des documents de due diligence, des documents financiers et des mémorandums légaux.

Le défi : De data-driven à la gestion documentaire

Avant la mise en œuvre de GAIA, les initiatives scientifiques data d'Ardian se concentraient principalement sur les modèles numériques data et les modèles traditionnels d'apprentissage automatique. Bien qu'utile, cette approche était limitée par la nature des activités de capital-investissement, qui reposent fortement sur des modèles d'apprentissage automatique. l'analyse de quantités massives de textes non structurés, de PDF et de données qualitatives reports.

Les équipes d'investissement doivent passer en revue des centaines de pages pour chaque opération potentielle. de la manière la plus efficace possible, en extrayant des informations essentielles pour étayer leur analyse. En tant que Arthur Garnier, M. K. K., scientifique principal Data et chef d'état-major informatique chez Ardian, a expliqué ce qu'il en était, “Les équipes reçoivent des documents longs et complexes - des centaines de pages. Il est essentiel de distinguer rapidement le signal du bruit”. Les principaux défis de l'entreprise comprenaient à la fois l'accès à des documents internes dispersés dans divers systèmes, dans le cadre d'exigences strictes en matière de confidentialité, et la nécessité d'une analyse rapide de vastes volumes d'informations. L'objectif était clair : renforcer l'analyse humaine en permettant aux équipes d'extraire plus rapidement des informations cruciales.

GAIA : Une plateforme sécurisée et agnostique pour l'intelligence documentaire

Pour réaliser le potentiel de transformation de l'IA générative, Ardian, en partenariat avec Artefact, a développé et lancé GAIA en pleine production dans un délai d'un an. La plateforme est alimentée par une sélection de modèles d'IA, notamment Mistral AI, Il a été conçu pour répondre aux besoins spécifiques d'une organisation traitant des informations financières confidentielles.

L'architecture technique de GAIA donne la priorité à la sécurité et à la conformité, Le système de gestion de l'information est un élément essentiel pour le capital-investissement. Cela inclut des protocoles de sécurité stricts, data governance, et des téléchargements manuels de documents afin de garantir un niveau supplémentaire de supervision humaine.

 

 

L'adoption d'une approche agnostique des modèles a été une décision clé dans le développement de la plateforme. Reconnaissant qu'un modèle unique ne pouvait pas répondre à tous les besoins, Ardian a choisi d'intégrer Mistral AI aux côtés d'autres modèles afin de garantir la flexibilité et l'optimisation des performances pour des tâches spécifiques.
Les modèles d'IA de Mistral ont été sélectionnés pour plusieurs raisons impérieuses, qui s'alignent parfaitement sur l'orientation européenne d'Ardian et sur ses besoins en matière de conformité :

  • Alignement sur la souveraineté européenne data : Essentiel pour répondre aux exigences de conformité des fonds d'investissement privés.
  • Performances multilingues supérieures : Particulièrement performant avec les documents français, ce qui est crucial pour les transactions européennes.
  • Excellentes capacités de synthèse : Très efficace pour le traitement de grands corpus de documents financiers.
  • Flexibilité du modèle : Optimisation spécialisée pour différentes tâches d'analyse financière.

GAIA maintenant permet aux utilisateurs de toutes les équipes de télécharger des documents internes et d'interagir avec eux à l'aide de requêtes en langage naturel. Cela permet une “première analyse” rapide de matériaux complexes, la plateforme offrant également des capacités de recherche sur le web et des dossiers permanents pour la collaboration au sein de l'équipe. “Pour la première fois, une technologie de niveau entreprise fonctionnait bien avec des données non structurées data”.” a indiqué Arthur Garnier.

Impact spectaculaire et adoption exponentielle

L'adoption et l'impact de GAIA au sein d'Ardian ont dépassé les attentes, accélérant considérablement l'analyse des transactions et améliorant la productivité de l'équipe.

Mathias Burghardt, vice-président exécutif d'Ardian et directeur général d'Ardian France, a souligné le succès de la plateforme : “En moins d'un an, l'utilisation quotidienne a triplé, avec plus de 500 utilisateurs actifs hebdomadaires et plus de 280 000 demandes d'utilisateurs. Aujourd'hui, plus de la moitié des employés d'Ardian utilisent GAIA pour accélérer leur travail et se concentrer sur la création de valeur pour nos investisseurs et les entreprises de notre portefeuille.”

La valeur pratique est évidente dans les résultats :

  • Multiplication par 2 du nombre d'utilisateurs actifs hebdomadaires
  • Multiplication par 2 du nombre de documents traités
  • Plus de 200 000 requêtes générées par l'IA

En conséquence, les équipes disposent désormais d'informations beaucoup plus claires et organisées, ce qui leur permet de se consacrer à des tâches à plus forte valeur ajoutée. Au lieu de simplement réduire le temps consacré à l'analyse, GAIA permet aux équipes de procéder à des vérifications préalables plus approfondies et d'évaluer potentiellement d'autres possibilités d'investissement..

L'originalité de GAIA réside non seulement dans sa technologie, mais aussi dans l'esprit de collaboration qui a présidé à sa construction, combinant l'expertise des équipes Data d'Ardian chargées de la science, de l'informatique et de la transformation numérique avec les forces de Mistral AI et l'expertise de Artefact.

L'avenir : Élargir le champ d'application de l'analyse des investissements

S'appuyant sur le succès initial de l'analyse de documents, Ardian planifie déjà la prochaine phase de GAIA. L'accent est mis sur l'amélioration de la plateforme avec des capacités de raisonnement avancées pour une évaluation plus complexe des transactions. Il s'agit notamment d'utiliser les capacités de raisonnement de Mistral AI pour la génération automatisée de sous-requêtes.

L'objectif est de permettre aux utilisateurs de poser des questions générales telles que “Quels sont les risques de cette transaction ?” et de recevoir une analyse complète dans plusieurs catégories de risques financiers, tirer parti de l'IA pour mieux comprendre les paramètres financiers et les cadres de risque propres au capital-investissement.

Ce succès collaboration entre Ardian, Mistral AI et Artefact démontre qu'en exploitant stratégiquement l'IA générative, les grandes institutions financières peuvent transformer de manière sûre et efficace les flux de travail de base. Ardian ne se contente pas d'adopter de nouveaux outils, il est le pionnier d'une nouvelle norme en matière d'intelligence documentaire dans le monde du capital-investissement., Ardian a également pour objectif d'accélérer l'exécution des transactions et de consolider son avantage concurrentiel. Ardian étend également ces avantages aux entreprises de son portefeuille en partageant les meilleures pratiques et les stratégies basées sur l'IA à travers l'écosystème Ardian.