Mercredi 3 janvier 2024, SMART BOURSE reçoit Patrick Pansier (Head of Data Digital Innovation, LBPAM)
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00:10 Le dernier quart d'heure de Smart Bourse, c'est le quart d'heure thématique.
00:13 Le thème ce soir, c'est un thème industriel autour des modèles de notation ESG.
00:18 Et c'est Patrick Pensy, responsable Data Digital Innovation de LBPM, qui est à mes côtés en plateau.
00:23 Bonsoir Patrick.
00:24 Bonsoir Grégoire.
00:25 Merci beaucoup d'être avec nous.
00:27 Le fait que le responsable Data Digital Innovation de LBPM soit invité pour parler de ce sujet montre l'importance aujourd'hui
00:33 derrière la donnée, le traitement de la donnée et la nécessité de construire ce qu'on appelle un modèle propriétaire de scoring ou de notation extra financière.
00:44 Quand on est un asset manager de premier plan comme les LBPM aujourd'hui, Patrick, pourquoi est-ce que c'est important ?
00:51 Et comment est-ce que vous faites ?
00:52 Mais pourquoi est-ce que c'est important alors que l'extra financier prend de plus en plus d'importance d'avoir un modèle de notation propriétaire ?
01:00 C'est très important pour nous.
01:02 L'ISR fait partie de nos gènes.
01:04 Ça devait répondre à deux thématiques.
01:08 La première, c'est la pratique responsable d'une entreprise et la durabilité de leur modèle.
01:14 Ça a été aussi driven par la décision en 2018 du 100% ISR, que tous nos fonds soient 100% ISR.
01:23 Et pour faire ça, il faut mesurer.
01:28 Pour les mesurer, on a décidé de créer un modèle quantitatif.
01:32 Un modèle quantitatif, c'est quoi ?
01:35 À l'opposé des modèles traditionnels qui vont qualitativement analyser une entreprise,
01:45 l'idée, c'est de le faire avec des métriques objectives et de pouvoir scorer un nombre de sociétés très important.
01:53 Qui dit industrialisation, dit outillage performant.
01:58 L'enjeu de la mise à l'échelle, on va en parler.
02:01 Dès le départ, quand une société de gestion comme la vôtre se dit qu'on va être 100% ISR,
02:14 il y a l'idée qu'il va falloir s'affranchir de ce que le marché peut proposer comme type de notation extra financière.
02:24 Que ces notations ne seront pas suffisantes pour faire un vrai travail d'investisseur responsable.
02:28 Oui, effectivement, pour ne pas avoir de biais par rapport à des providers.
02:33 Nous, on utilise des providers du marché, mais on n'utilise pas leurs notations.
02:38 On va utiliser plutôt les indicateurs atomiques, la granulérité la plus fine.
02:44 Et on va composer nous-mêmes notre note.
02:46 Le modèle grade, c'est les piliers de l'ESG.
02:49 Nous, c'est quatre piliers, parce qu'on a choisi d'intégrer le pilier territoire.
02:55 Mais on a les mêmes piliers, le G, la gouvernance, le R, les ressources, le E pour l'environnement.
03:03 Notre modèle quantitatif que notre recherche a mis au point, c'est 13 critères principaux qui vont nourrir ces quatre piliers.
03:13 Et ces 13 critères principaux, eux-mêmes, sont nourris par une centaine d'indicateurs atomiques.
03:21 C'est quoi un indicateur atomique ?
03:23 Un indicateur atomique, c'est le niveau le plus fin.
03:26 Ça va être, par exemple, la rémunération d'un board d'une entreprise.
03:30 Là, c'est sur la partie gouvernance.
03:32 Ça peut être les émissions carbone sur la partie environnement.
03:36 La discrimination homme-femme dans une entreprise plutôt volée sociale, ressources humaines.
03:41 Ce sont des indicateurs vraiment les plus fins qu'on va intégrer dans notre modèle.
03:46 Et qui vont, on va dire, avec un algorithme, des pondérations, etc., conduire à noter une entreprise de manière automatisée.
03:54 Ces indicateurs sont rafraîchis, sont mis à jour régulièrement.
03:59 Et la note va évoluer en fonction.
04:02 Qu'est-ce que ça change quand il y a 10 ans, les pionniers de l'ESG s'amusaient à noter les grandes capitalisations boursières.
04:12 Et le monde d'aujourd'hui, où ce n'est pas quelques dizaines ou quelques centaines de sociétés qu'il faut scorer, qu'il faut noter.
04:19 C'est peut-être des milliers de sociétés ou de valeurs à travers la planète.
04:24 Et je ne parle même pas des fonds.
04:26 Les fonds des sociétés de gestion qui comportent plusieurs dizaines de lignes, voire plus parfois, sont aussi soumis à ces notations extra-financières.
04:36 Exactement. Effectivement, on a une avalanche de données à traiter.
04:42 Effectivement, on ne peut plus faire ça sur Excel.
04:46 Ça a été longtemps l'outil des analystes ESG.
04:49 Mais c'est vrai que maintenant, intégrer un fichier d'un grand provider, c'est plusieurs millions de lignes, c'est plusieurs milliers de colonnes d'indicateurs atomiques.
04:58 Donc, impossible de traiter ça sur Excel.
05:00 C'est là que nous, on a réfléchi finalement dans cette industrie.
05:04 Pour proposer quelque chose qui va scorer, alors nous, on parle plutôt de dizaines de milliers d'émetteurs.
05:10 Pour couvrir notre population d'émetteurs qui vont composer les fonds et l'univers aussi investissable, tout ce qu'on peut, donc benchmark, etc.
05:19 Donc, il faut aller plus loin.
05:21 Et c'est vrai que même, je parle d'Excel, on va dire qu'il y a des outils très connus, des bases de données SQL, etc.
05:30 qui composent l'outillage d'une DSI.
05:34 Ça, ce n'est pas non plus satisfaisant parce qu'on va intégrer une source.
05:38 Et la particularité des données extra-financières par rapport à ce que nous, on a connu en données financières, c'est que ce n'est pas des données tout en numérique.
05:46 C'est du texte.
05:47 Ce n'est pas un chiffre.
05:48 Ce n'est pas un chiffre.
05:49 Ce n'est pas non plus...
05:50 Alors, c'est aussi des, on va dire, des indicateurs qui vont couvrir une entreprise, pas l'autre, donc avec des trous.
05:56 Il va y avoir des sociétés qui ne sont pas notées.
06:00 Il va y avoir aussi des nouveaux champs tous les mois ou des champs qui vont disparaître, qui vont fusionner avec d'autres.
06:04 Et donc, on ne peut pas avoir un modèle prédictif dans une base de données relationnelle telle qu'on l'a connue par le passé.
06:10 Et nous, ça nous a conduit finalement à réfléchir un peu différemment et à nous intéresser finalement aux plateformes data.
06:17 Nous, on appelle ça plateforme data complexe parce qu'on ne travaille pas sur de la big data, pas sur des données super volumineuses.
06:24 On ne parle pas de milliards de lignes, etc.
06:26 Mais on parle d'un nombre quand même conséquent d'informations, mais d'informations complexes.
06:32 La complexité du texte, de pouvoir interpréter du texte, etc.
06:36 Et ça, c'est finalement ces technos-là qu'il va falloir employer pour finalement passer à l'échelle sur ce type de modèle.
06:44 Quels enseignements vous tirez du modèle qui tourne là depuis quelques années maintenant, Patrick,
06:50 notamment par rapport aux providers de marché ?
06:52 Est-ce que votre modèle arrive à des analyses différentes, très différentes, complètement différentes de ce que peut suggérer la notation ESG d'un provider lambda ?
07:07 Effectivement, on va dire que notre modèle, on le finetune depuis des années.
07:13 Donc on voit que par rapport à des providers, voire des notes de concurrents, on n'est pas tous alignés.
07:23 Parce que déjà, le provider lui aussi va peut-être faire des analyses qualitatives, donc pouvoir sortir une note.
07:29 Mais souvent, les providers sont aussi teintés E, teintés G, teintés S.
07:35 Donc ils vont avoir un petit biais aussi sur ces piliers-là.
07:39 Les analyses qualitatives, pareil, c'est une analyse où on va aller chercher dans la macroéconomie, dans des sites corporels, dans des rapports, etc.
07:50 de l'information. Effectivement, c'est de l'interprétation.
07:55 On va dire que c'est aussi l'analyste ISR qui va donner un petit peu de couleur à sa note.
08:01 Tandis que nous, l'idée, c'est justement d'enlever toute coloration.
08:05 Objectiver au maximum.
08:07 C'est ça l'idée.
08:09 Le moteur doit tourner sur la population la plus grande possible.
08:13 Parce que nous, on gère quand même 70 milliards avec la financière de Fiquier, qui fait partie du groupe.
08:19 Donc il faut qu'on ait une couverture assez grande d'émetteurs pour pouvoir scorer tous nos fonds.
08:26 En plus, c'est des fonds Action principalement, mais on a des fonds diversifiés, des fonds Smart Beta.
08:31 On a vraiment, on va dire, beaucoup d'émetteurs différents.
08:37 Parfois, les indicateurs ne vont pas refléter exactement la même chose sur tous les émetteurs.
08:44 Et donc, on est obligé de faire un travail aussi de qualification de ces fameux indicateurs atomiques
08:50 pour savoir lesquels vont être les plus pertinents sur une population la plus grande possible.
08:54 Et ça, c'est une des difficultés justement de faire soi-même ce type de modèle.
09:01 Quand on investit autant dans un modèle de temps, d'argent, j'imagine, effectivement, depuis plusieurs années maintenant, Patrick,
09:09 quelle est l'ambition industrielle ?
09:12 L'idée, c'est un outil développé avant tout pour les gérants de la Banque Postal Asset Management,
09:20 Tocqueville la Financière, etc., tout l'univers LBPAM.
09:24 Ou est-ce que c'est un modèle qui, à un moment, a vocation à être un modèle, je ne sais pas, un modèle de place, pourquoi pas ?
09:31 Ou en tout cas, une référence de place par rapport à des providers installés.
09:36 Je le dis moins, parce que vous ne pouvez pas le dire, mais qui nourrissent une certaine défiance quand même.
09:40 Il y a eu des controverses ESG, mais au sujet des notations ESG elles-mêmes,
09:45 telles qu'elles sont fournies par les providers historiques.
09:48 Tout à fait, ça serait une récompense.
09:51 Ça fait partie de l'ambition ultime ?
09:54 Oui, ça fait partie de ce qu'on a en tête.
09:56 Après, aujourd'hui, concrètement, on l'utilise pour notre gestion, pour gérer nos portfolios.
10:01 Pour donner une dimension, je parlais de plusieurs milliers d'émetteurs,
10:06 plusieurs milliers aussi d'indicateurs, parce qu'on a 3000 indicateurs en base aujourd'hui.
10:11 Tous ne font pas partie du modèle, mais l'ISR ce n'est pas qu'une note,
10:14 c'est aussi parfois des indicateurs sur des thématiques particulières,
10:18 comme la biodiversité, le droit humain.
10:21 Ça peut être aussi des indicateurs d'impact, ça peut être du risque climat.
10:26 On construit beaucoup de choses, et ça principalement pour notre usage,
10:31 pour avoir un outil de gestion, on va dire outil de gestion ISR.
10:35 Très clair, ça c'est le socle.
10:37 Ça c'est le socle, c'est ce qu'on développe, et là je pense qu'on a quelque chose d'assez performant.
10:41 Ensuite, nous ce qu'on aimerait, c'est ce qu'on développe aujourd'hui avec des partenariats,
10:46 avec des FinTech, je fais un petit clair d'œil au Trophée de l'innovation,
10:50 qui nous sert justement à sourcer des entreprises qui pourraient nous aider
10:54 pour notre modèle, pour contribuer à l'ISR.
10:58 Et c'est vrai que partenaire à FinTech, on a un partenaire avec une FinTech
11:03 qui nous permet justement d'exposer un premier outil, entre guillemets modeste,
11:07 qui permet déjà pour nos clients de scorer leurs investissements.
11:12 Alors ça peut être les investissements chez nous, donc chez LBPM,
11:16 donc ils vont retrouver tous leurs fonds, mais ils vont retrouver aussi les fonds de la concurrence,
11:19 parce qu'en fait ils peuvent sourcer cette plateforme avec toute leur matrice TPT,
11:24 donc c'est l'inventaire de leurs fonds pour ceux qui ne parlent pas TPT pour avant.
11:28 Qui ne parlent pas le jargon.
11:31 Et du coup ça leur donne finalement...
11:33 Donc vos grands clients à Citichain ont accès à ce modèle et peuvent l'utiliser sur d'autres fonds que ceux de LBPM.
11:38 Du moment qu'on couvre les sous-jacents, on sort une note.
11:41 Et c'est vrai que quand on a intégré la financière de la Chiquier,
11:44 on a pu vérifier notre note, sur des fonds financiers de la Chiquier,
11:50 en deux heures on avait mis en place sur cette plateforme FinTech la possibilité de le faire.
11:54 Après nous ce qu'on aimerait faire c'est aller plus loin,
11:56 c'est-à-dire d'offrir d'autres fonctionnalités,
11:59 donc vraiment presque un "outil de simulation ISR" sur ce type de plateforme.
12:04 Ce qu'on ambitionne aussi c'est de pouvoir fabriquer des scorings personnalisés,
12:11 donc des scorings finalement où le client pourrait...
12:14 Sur mesure, en fonction des...
12:16 Oui c'est ça !
12:17 De son intérêt sur un dépillé par exemple, on va dire.
12:20 Donc de pouvoir faire ça,
12:22 et ça il n'y a qu'en ayant une plateforme industrielle qu'on peut se permettre ce type de choses.
12:27 Le modèle a été récompensé pour conclure, c'est ça ?
12:30 Oui, le modèle a été récompensé par le magazine "Notation Finance", si je peux le citer.
12:35 C'est le prix de l'innovation digitale,
12:37 donc on a été très contents parce qu'effectivement c'est la consécration de...
12:41 C'est une nouvelle catégorie de prix qui est en train d'émerger,
12:44 on récompense les modèles de notation ESG.
12:47 Maintenant c'est que les digitales aident beaucoup,
12:49 donc on a été très fiers de ce prix.
12:50 Merci beaucoup Patrick,
12:51 merci de nous avoir plongé dans les coulisses de ces modèles de scoring ESG,
12:57 comme on dit, de notation ESG.
12:58 Ce modèle propriétaire s'appelle Great chez LBPM,
13:01 vous êtes le responsable d'Attaque Digitale et d'Innovation de LBPM.
13:04 Patrick Mansier qui est avec nous, l'invité de ce quart d'heure thématique de Smartboard ce soir.
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