+15 à 20 % d’efficience opérationnelle pour les entreprises qui intègrent l’IA : l’Asset Management français accélère sa mutation avec une priorité claire, industrialiser le cycle de vie des fonds. Au cœur de ce mouvement, la maîtrise des données et la conformité deviennent des différenciateurs concurrentiels, alors que la confiance des investisseurs exige une information fiable, traçable et auditable.

Rationaliser le cycle de vie des fonds : cap sur l’industrialisation

Le volume d’informations à produire pour les reportings réglementaires s’est densifié, avec des centaines de points de données à consolider entre équipes, référentiels et prestataires. Les risques d’écarts, de doublons et d’interprétations divergentes augmentent mécaniquement.

En toile de fond, le marché français confirme son envergure, avec des actifs sous gestion qui ont dépassé 4 500 milliards d’euros en 2023 (AMF, 2024). La conséquence est double : l’exigence de qualité des données s’intensifie et la capacité de preuve devient centrale pour répondre aux auditeurs, aux régulateurs et aux investisseurs institutionnels.

Dans ce contexte, le Fund Lifecycle Management s’impose comme une démarche structurante. Il fédère les étapes clés du fonds, de sa création à sa clôture, en passant par l’agrément, l’investment compliance, la publication d’informations et les mises à jour documentaires. L’objectif est clair : organiser un flux maîtrisé de données, outiller la traçabilité et standardiser les contrôles pour accélérer les délais de production, limiter les erreurs et réduire les coûts de non-qualité.

Points de friction récurrents dans les sociétés de gestion

Trois sources de risques opérationnels se détachent dans les fonctions middle et contrôle :

  • Multiplication de versions concurrentes des mêmes données entre SI, fichiers et prestataires.
  • Correction manuelle tardive des reportings, sans traçabilité détaillée des modifications.
  • Référentiels non harmonisés qui compliquent la justification aux auditeurs et aux autorités.

Le Fund Lifecycle Management regroupe les processus, données et contrôles relatifs à la vie d’un fonds :

  • Conception et agrément du fonds, gouvernance de la documentation et des datas maîtres.
  • Exécution et suivi des contraintes d’investissement, gestion des incidents et des changements.
  • Production réglementaire et commerciale, contrôles de cohérence et piste d’audit.

La valeur provient d’un socle commun de données, d’un outillage de workflow et d’un data lineage auditable, couplés à l’automatisation intelligente des reportings.

Métriques Valeur Évolution
Actifs sous gestion en France (2023) > 4 500 Md€ Étendue du périmètre de contrôle
Budget France 2030 54 Md€ Soutien à l’industrialisation des données
Lauréats French Tech 2030 125 Accélération des solutions IA
Gains d’efficience avec l’IA +15 à +20 % Réduction des délais de reporting

France 2030 et structuration des process de conformité

L’ambition publique transforme le paysage technologique de la finance. Le plan France 2030, doté de 54 milliards d’euros, soutient notamment des projets d’intelligence artificielle et de gestion de données au service de l’industrialisation des processus. Pour les sociétés de gestion, l’enjeu n’est pas simplement d’investir dans des outils, mais de repenser l’architecture cible de bout en bout : définir des modèles de données communs, répartir clairement les responsabilités de qualité, orchestrer les contrôles et documenter chaque transformation.

Cette approche améliore la robustesse en audit et fluidifie le dialogue avec les autorités. Elle contribue à réduire le coût de la conformité par effet d’échelle, notamment sur des réglementations à volumétrie élevée comme les reportings de durabilité, où la normalisation des attributs et des justifications aide à fiabiliser les livrables et à abaisser le taux d’anomalies.

Le mouvement est transversal à l’écosystème public et privé. Côté administration fiscale, la Direction générale des Finances publiques fait état d’effets concrets de centralisation des données, allant jusqu’à la diminution des litiges grâce à des outils de gestion mieux intégrés. Transposé à l’Asset Management, ce modèle plaide pour une collecte initiale propre, des dictionnaires de données partagés et des workflows de validation homogènes, afin de simplifier les contrôles ex post et l’échange d’informations avec les investisseurs.

Ce que scrutent les commissaires aux comptes sur les fonds

Trois attentes reviennent fréquemment lors des missions d’audit :

  1. Data lineage complet entre la source, les transformations et la sortie du reporting.
  2. Contrôles préventifs et détectifs documentés, avec seuils et rattachements au référentiel.
  3. Gestion des exceptions tracée, avec justification et approbation au bon niveau.

Ia appliquée à l’asset management : gains d’efficience mesurés

L’intelligence artificielle s’invite dans le cœur des opérations des sociétés de gestion. Les modèles spécialisés automatisent l’extraction de données depuis des documents hétérogènes, les comparent aux référentiels internes et les injectent dans un socle unifié.

Les outils d’analytique prédictive permettent, eux, d’anticiper des dérives et de prioriser les contrôles là où le risque est le plus élevé. Selon des analyses sectorielles publiées en 2025, ces usages visent autant la réduction des erreurs humaines que la décrue des délais de production pour les livrables réglementaires.

Les gains se mesurent : des travaux statistiques portant sur 2023 et 2024 indiquent une hausse moyenne de 15 à 20 % de l’efficacité opérationnelle pour les entreprises ayant intégré l’IA, avec un effet marqué dans les métiers financiers. Combinée à une Single Source of Truth, l’IA accroît la cohérence finale des publications et accélère la production de reportings de durabilité, notamment pour la réglementation SFDR renforcée en 2023. L’effet réseau est important, car plus le périmètre de données est standardisé, plus l’IA délivre un résultat stable.

Un autre bénéfice est la capacité d’explicabilité des résultats. En structururant les règles métiers et en historisant les étapes d’enrichissement, les sociétés de gestion peuvent exposer des justifications actionnables en cas de question d’un auditeur, d’un LP institutionnel ou de l’autorité de contrôle. L’automatisation ne remplace pas le jugement humain, mais elle lui fournit un socle de preuves riche et reproductible.

  • Extraction et normalisation des données ESG depuis des annexes SFDR, avec validation humaine ciblée.
  • Contrôle de cohérence entre prospectus, DIC et référentiels, pour détecter des écarts sémantiques.
  • Pré-remplissage intelligent de reportings périodiques, avec repérage des valeurs manquantes.
  • Surveillance d’indicateurs d’investissement et alerting proactif sur les dépassements de seuils.

La clé de performance reste l’entraînement sur des jeux de données représentatifs et la gouvernance des modèles.

French tech 2030 : ia finance et compliance

L’initiative French Tech 2030 accompagne 125 lauréats porteurs d’innovations, dont des solutions IA dédiées à la finance et à la conformité. Ces projets soutiennent l’automatisation des contrôles et l’industrialisation des flux de données, avec à la clé une qualité de publication renforcée et une meilleure résilience opérationnelle des acteurs.

Single source of truth et traçabilité : socle de la gouvernance

Une Single Source of Truth offre un référentiel unique, partagé et versionné, qui alimente les processus critiques du fonds. Cette approche se matérialise par un dictionnaire de données, des conventions d’identifiants, une bibliothèque de règles métiers et un historique des transformations. Elle permet de garantir la cohérence inter-canaux et de documenter les écarts, un point aujourd’hui décisif pour limiter l’exposition au risque de sanction.

Les systèmes modernes d’Asset Management mettent en avant l’analyse en temps réel et la maintenance prédictive pour anticiper les ruptures de qualité. Dans le contexte français, les attentes de traçabilité, rappelées par l’autorité de marché dans ses publications, récompensent les démarches de piste d’audit exhaustive. En pratique, la SSoT simplifie la revue par les auditeurs, le dialogue avec les investisseurs et la mise à jour rapide de documents en cas de changement réglementaire.

La centralisation, quand elle est bien gouvernée, a un effet vertueux au-delà de la finance. Les travaux publiés par l’administration fiscale sur 2025 soulignent combien une gestion unifiée des données peut fluidifier les traitements et réduire les contestations. Pour les sociétés de gestion, c’est la démonstration que la standardisation n’est pas une contrainte mais un accélérateur de sécurité juridique et d’efficacité économique.

Checklist SSoT pour une société de gestion

  1. Modèle cible défini par domaine: référentiels fonds, instruments, portefeuilles, contreparties.
  2. Gouvernance de la donnée précisée: propriétaires, contrôles, comités et arbitrages.
  3. Data lineage finement documenté: transformations, règles, versions et journaux d’activité.
  4. Qualité pilotée par indicateurs: complétude, fraîcheur, exactitude et taux d’anomalies.
  5. Interopérabilité avec le SI existant: API, dictionnaires, traçabilité des échanges.

Trois leviers concrets peuvent réduire le risque de non-conformité :

  • Standardiser les données sensibles dès l’origine, pour éviter les interprétations divergentes.
  • Automatiser les contrôles avec seuils et alertes, pour intervenir avant publication.
  • Conserver la preuve des décisions et des corrections, pour justifier sans délai lors d’un audit.

Ces principes s’intègrent naturellement dans une architecture SSoT couplée à des workflows d’approbation.

Souveraineté des données : cloud de confiance et architectures

La question de l’hébergement ne relève plus du seul arbitrage coûts-performances. En France, le recours à des solutions de cloud souverain répond à une double attente : conformité RGPD et maîtrise du risque géopolitique, par la limitation de l’exposition à des législations extraterritoriales comme le CLOUD Act. La stratégie dite de cloud de confiance bénéficie d’investissements significatifs et aligne sécurité, confidentialité et innovation.

Les retours d’expérience publiés en 2025 confirment l’essor du cloud dans les entreprises françaises, autant pour des raisons de confidentialité que pour la capacité à innover plus vite. Des acteurs nationaux comme OVHcloud et Thales proposent des infrastructures adaptées aux exigences de la finance. Pour les sociétés de gestion, l’enjeu est d’articuler ces briques avec leur SSoT et leurs solutions d’automatisation, afin de garantir une résilience opérationnelle en cas d’incident, tout en préservant la souveraineté des données.

Cette orientation est déjà intégrée par des plateformes dédiées à la gestion de cycle de vie, qui mettent en avant des options de déploiement en cloud souverain pour la finance. Les études sectorielles en 2025 indiquent par ailleurs que la majorité des gérants d’actifs en France place la souveraineté des données parmi ses priorités pour renforcer la relation avec les investisseurs institutionnels.

Ovhcloud et thales : infrastructures de confiance au service des gérants

Les offres d’infrastructures françaises se positionnent sur des critères recherchés par les gérants d’actifs : localisation des données, contrôle d’accès fin, journalisation exhaustive et compatibilité avec les exigences réglementaires européennes. L’intérêt est de conjuguer sécurité et évolutivité, sans sacrifier l’agilité nécessaire à l’industrialisation des reportings.

Dassault systèmes : intégration cloud pour la gestion des cycles de vie

Dans le prolongement de ses solutions de gestion de cycle de vie, Dassault Systèmes propose des options d’hébergement qui intègrent les enjeux de souveraineté. L’objectif est d’offrir un environnement intégré, traçable et sécurisé pour modéliser les processus, orchestrer les données et fournir une piste d’audit complète, du référentiel au reporting.

De l’industrie aux marchés financiers : l’empreinte plm de dassault systèmes

Le Product Lifecycle Management a transformé l’industrie en imposant une discipline de gestion intégrée des produits, de la conception à la maintenance. Cette philosophie irrigue désormais la finance de marché : appliquer une logique comparable aux fonds, c’est documenter le cycle de vie, maîtriser la configuration des référentiels, orchestrer les changements et prévoir l’impact sur les livrables.

Concrètement, cette inspiration se traduit par des workflows configurables, une historisation fine des versions et une capacité à simuler l’effet d’une modification réglementaire sur un corpus de documents et de données. Elle facilite aussi la collaboration entre équipes front, middle et fonctions de contrôle, en alignant langage, règles et responsabilités. Pour les gérants, l’enjeu n’est plus seulement de produire, mais de produire avec preuves.

Dassault systèmes : stratégie et résultats

Les solutions de gestion de cycle de vie portées par Dassault Systèmes s’attachent à consolider l’efficacité, la traçabilité et la résilience. Transposées au Fund Lifecycle Management, elles visent à accélérer la préparation des reportings, à fiabiliser la cohérence inter-documents et à réduire les temps de traitement constatés par des professionnels, avec des baisses significatives rapportées sur la consolidation de données sensibles.

Trois pratiques issues du PLM qui s’appliquent efficacement aux fonds :

  • Gestion de configuration des référentiels et documents clés, avec versioning et journaux.
  • Modélisation des processus orientée contrôle, pour sécuriser les points de passage critiques.
  • Traçabilité bout en bout des modifications, y compris les validations et dérogations.

Résultat attendu : une production standardisée, testable et plus robuste aux évolutions réglementaires.

Règlementations et données esg : automatiser sans perdre la main

La réglementation SFDR, renforcée en 2023, a amplifié la volumétrie d’indicateurs qualitatifs et quantitatifs à publier. Les difficultés de disponibilité et de comparabilité des données fournisseur restent un frein pour les gérants. D’où l’intérêt d’une chaîne de valeur qui combine ingestion multi-sources, normalisation et contrôles d’alignement avant publication, avec un pilotage par les risques pour prioriser les efforts.

La bonne pratique consiste à séparer les couches : ingestion et mapping, référentiel SSoT, moteur de règles et module de restitution. Chaque couche tient sa propre responsabilité de qualité et fournit des métriques d’exactitude et de complétude. Ce découplage permet d’absorber les changements de formats, d’intégrer de nouvelles sources et de maintenir la preuve de cohérence malgré l’évolution des standards.

Cartographie rapide des obligations clés à forte volumétrie

  • SFDR et publications de durabilité, avec indicateurs extra-financiers et annexes normalisées.
  • Exigences de transparence sur les prospectus et DIC, avec cohérence inter-documents.
  • RGPD pour la protection et la localisation des données personnelles en production et en audit.

L’automatisation doit rester pilotée par la maîtrise des risques et la capacité à justifier les choix méthodologiques.

Feuille de route réaliste pour les gérants d’actifs français

Le virage est amorcé. Industrialiser le Fund Lifecycle Management autour d’une Single Source of Truth, adosser l’IA à des règles explicites et choisir des architectures cloud de confiance fournissent des gains tangibles : délais de reporting réduits, cohérence renforcée et meilleure résistance aux contrôles. Dans un marché massif et exigeant, ces briques constituent un avantage concurrentiel et un rempart de conformité.

Pour approfondir ces points et accéder à des retours d’expérience détaillés, un livre blanc dédié rassemble analyses et témoignages. Il dessine des organisations plus structurées, où la donnée devient un actif piloté, source de crédibilité auprès des autorités et des investisseurs.

Accédez au livre blanc pour une vision complète des approches et des résultats observés.