Exécuter un ordre en moins d’une seconde fascinait encore en 2006. Vingt ans plus tard, l’industrie vise la nanoseconde, avec des stratégies pilotées par l’IA, des flux massifs de données et des algorithmes qui apprennent en continu.

Le métier d’exécutant s’est métamorphosé. La technologie n’est plus un levier accessoire, c’est l’ossature de la performance, au cœur d’une compétition où la latence s’achète, la donnée se valorise et la preuve chiffrée devient incontournable.

Cette analyse est signée par Fidel Martin, président d’Exoé, spécialiste français des solutions d’exécution et de trading externalisé.

La nanoseconde comme frontière : vitesse, horodatage et avantage compétitif

L’accélération du trading n’est pas une simple course à l’armement informatique. Elle redessine la microstructure des marchés et bouscule la chaîne de valeur, du fournisseur d’infrastructure au gérant d’actifs. Les acteurs les plus avancés combinent co-location, réseau à faible latence, accélération matérielle et horodatage de précision pour réduire le délai entre décision et exécution.

À cette échelle, gagner quelques microsecondes suffit à modifier le coût d’impact et la probabilité d’exécution. Les venues européennes, soumises à MiFID II, imposent une granularité d’horodatage à la microseconde pour les stratégies à haute fréquence. La conséquence est directe : la précision temporelle devient une métrique de conformité autant qu’un facteur d’alpha.

Cette dynamique heurte toutefois une limite business évidente. Au-delà d’un certain point, chaque nanoseconde économisée coûte plus cher que l’avantage qu’elle procure. Le « bon » niveau d’investissement dépend donc du profil d’ordre, de l’univers de négociation et du cycle de détention. L’exécution n’est plus monolithique : elle est contextuelle et modulable, calculée au cas par cas pour une efficacité mesurée.

La latence agrège plusieurs composantes : préparation de l’ordre côté buyside, passage par un smart order router, distance réseau jusqu’à la place de négociation, file d’attente du carnet, exécution, puis retour d’acquittement et enrichissement post-trade. Le goulot d’étranglement varie selon les marchés et la liquidité. Un audit de bout en bout est indispensable pour orienter les investissements utiles, plutôt que de « sur-optimiser » une seule brique.

La quête de vitesse s’accompagne d’une sophistication croissante des logiciels. Des algorithmes d’exécution ajustent désormais leur agressivité selon la profondeur visible et les signaux implicites, évitent les zones de toxicité, et anticipent les rafales de volatilité. L’IA embarquée sert ici de filtre adaptatif, calibrant le compromis entre participation au marché et discrétion, en temps quasi réel.

Chiffre d’actualité technique

Les discussions techniques de place convergent vers des horodatages à granularité nanoseconde sur certaines infrastructures de marché, afin d’aligner les mesures opérationnelles sur la vitesse effective des flux de trading. Cette précision soutient la traçabilité et l’analyse post-trade profonde (LeBigData, 2025).

Obligation de best execution en france : du discours à la preuve

Depuis 2018, MiFID II a transformé l’obligation de best execution en exigence démontrable. En pratique, cela signifie que les sociétés d’investissement doivent prouver, sur chaque catégorie d’instruments, qu’elles obtiennent le meilleur résultat possible compte tenu du prix, des coûts, de la rapidité, de la probabilité d’exécution et de règlement, ainsi que d’autres critères pertinents.

Pour les acteurs français, le dispositif se traduit par des politiques écrites actualisées, des contrôles de première et seconde lignes, et une analyse post-trade d’exécution structurée, adossée à des données fiables. Les rapports destinés aux clients se standardisent, tandis que les comités de meilleure exécution arbitrent les évolutions d’algorithmes, de brokers et de plateformes.

Les obligations de reporting européennes ont évolué ces dernières années, avec des ajustements réglementaires sur les rapports de qualité d’exécution. La tendance de fond demeure, elle, parfaitement lisible : plus de transparence, plus de données et plus de responsabilité. C’est la condition pour que la vitesse reste un progrès économique et non un facteur d’opacité.

Le cadre européen a fait évoluer les obligations de publication de qualité d’exécution, en s’orientant vers des mesures plus pertinentes et mieux exploitables par le buyside. Le projet de « consolidated tape » pour les actions et obligations doit améliorer la vision de la liquidité et la fixation des prix. Pour les équipes d’exécution, cela implique d’intégrer de nouvelles sources de données, avec des métriques comparables d’un marché à l’autre.

Ce que l’AMF vérifie lors d’un contrôle d’exécution

Au-delà de la politique de meilleure exécution, les contrôles portent généralement sur :

  1. La gouvernance des algorithmes et la traçabilité des changements de paramètres.
  2. La qualité des données utilisées pour le TCA et la robustesse des référentiels.
  3. Les contrôles en amont des envois d’ordres et les seuils de sécurité.
  4. La gestion des incidents et les procédures de kill switch.
  5. La transparence client et la justification des choix de brokers ou de venues.

De vwap à l’apprentissage automatique : anatomie du cerveau algorithmique

Les premières briques restent utiles. VWAP et TWAP conservent une place de choix pour lisser des flux et réduire l’empreinte de marché. Les ordres iceberg limitent l’information révélée. Mais la boîte à outils ne s’arrête plus là. Le smart order routing navigue entre marchés lit et dark, arbitre la qualité d’exécution et la probabilité d’aboutir, et s’adapte à la microstructure de chacune des places.

Le machine learning apporte un cran supplémentaire. En détectant des motifs de liquidité ou des signaux précoces de déséquilibre, il ajuste l’agressivité, la taille des clips et le rythme d’envoi. Les stratégies deviennent dynamiques, capables de ralentir ou d’accélérer en millisecondes lorsque la volatilité s’envole ou lorsque des flux contraires apparaissent.

La discipline est désormais sophistiquée au point d’industrialiser la sélection de brokers et d’algorithmes. Les algo wheels, ces moteurs qui allouent automatiquement les flux d’ordres à des stratégies ou des contreparties selon des règles préconfigurées et les performances passées, se diffusent en Europe sur le segment institutionnel (Bloomberg, 2025).

Le SOR répartit en temps réel sur les meilleures places disponibles. L’algo wheel orchestre, à un niveau supérieur, la sélection des courtiers et des stratégies selon des règles documentées, ce qui renforce la gestion des conflits d’intérêts et l’objectivité de l’allocation. Le TCA ferme la boucle, en mesurant les écarts de prix, de coût d’impact et de vitesse pour recalibrer la roue.

Exoé : approche et différenciation

Exoé opère sur un segment précis du marché : l’exécution multi-places et l’externalisation du desk pour des sociétés de gestion et des investisseurs institutionnels. Le modèle conjugue algorithmes, SOR et supervision humaine, avec une logique de neutralité vis-à-vis des flux et des brokers.

Cette approche met l’accent sur la donnée, la traçabilité et le pilotage en continu des paramètres d’exécution. En pratique, l’exécutant ajuste l’agressivité, l’empreinte de marché et l’usage de dark pools en fonction du risque d’information et des objectifs clients. Le résultat attendu n’est pas seulement un meilleur prix, mais une meilleure probabilité d’aboutir au coût total minimal.

Vocabulaire essentiel de l’exécution

Quelques notions utiles pour décrypter les rapports d’exécution :

  • VWAP : exécution au prix moyen pondéré par les volumes.
  • TWAP : exécution étalée dans le temps à cadence régulière.
  • Iceberg : ordre partiellement visible, volume total masqué.
  • SOR : routage intelligent vers la meilleure combinaison de venues.
  • TCA : analyse post-trade, mesure les coûts et la qualité d’exécution.

Ia embarquée, risques maîtrisés : pourquoi l’humain reste au centre

La tentation de confier toute la chaîne à l’IA est grande. Pourtant, la résilience du système exige un garde-fou humain. L’épisode du flash crash de 2010 a montré que des enchaînements techniques peuvent déstabiliser un marché en quelques minutes. Cette mémoire collective a façonné la régulation et les pratiques de place.

MiFID II impose aux acteurs engagés dans le trading algorithmique des dispositifs de contrôle robustes : tests préalables, limites de volume et de prix, mécanismes d’arrêt d’urgence, surveillance en temps réel et revue par des équipes indépendantes. Au quotidien, l’exécutant expérimenté ajoute la nuance qui manque à la machine, en recontextualisant les signaux et en arbitrant les compromis.

Les plates-formes d’analyse alimentées par l’IA aident à classer les venues, anticiper les congestions et détecter les anomalies. Mais la décision finale d’engager plus d’agressivité, de suspendre un algo ou de basculer en exécution manuelle reste mieux portée par un professionnel, notamment lors des annonces macro, des paniques sectorielles ou des incidents techniques.

Points de vigilance concrets pour les équipes d’exécution :

  • Kill switch par stratégie et par instrument, testés régulièrement.
  • Seuils dynamiques d’agrégation et d’agressivité selon la volatilité.
  • Listes de venues de repli avec routage alternatif en cas d’incident.
  • Alertes de latence sur l’ensemble de la chaîne et suivi des timeouts.
  • Playbooks d’intervention manuelle, rôles et escalades documentés.

Dans ce cadre, l’IA n’est pas un substitut, mais un multiplicateur. Elle amplifie la sensibilité au contexte et accélère la détection des signaux faibles. Le tandem humain-machine demeure la meilleure assurance qualité, tant pour la performance que pour la conformité.

Personnaliser l’exécution : données, modèles et responsabilité

Les clients institutionnels en France ne demandent plus seulement de « bons prix ». Ils attendent des algorithmes paramétrés à leur profil, à leur univers d’investissement et à leurs contraintes de risque. Deux portefeuilles qui partagent un même benchmark peuvent nécessiter des approches d’exécution distinctes si l’un est sensible au tracking error et l’autre au coût d’impact.

Cette personnalisation s’appuie sur une donnée de qualité industrielle : historique de carnets, métriques de microstructure, signaux d’événements, coûts explicites et implicites. Elle suppose aussi des garde-fous clairs. Un modèle personnalisé doit rester explicable, avec des paramètres documentés, une traçabilité des changements et un cadre de test reproductible, notamment en conditions de marché complexes.

L’économie de l’exécution bascule ainsi vers un monde piloté par la preuve. Les TCA de nouvelle génération ne se contentent pas de comparer les prix au temps t. Ils mettent en regard, instrument par instrument, la probabilité d’aboutir, l’empreinte de marché, la latence et la robustesse des venues. À terme, les progrès attendus sur les données consolidées européennes faciliteront ces comparaisons.

Les signaux de news concentrés, les calendar d’événements, voire certaines données sectorielles en quasi temps réel peuvent améliorer l’exécution, mais seulement si leur latence est maîtrisée et leur pertinence prouvée. Le coût de la donnée peut rapidement dépasser le bénéfice si l’usage n’est pas ciblé. La règle d’or : tester, mesurer, ajuster.

Côté écosystème, la politique industrielle française encourage l’innovation. Le programme French Tech 2030 soutient des projets deeptech, y compris dans la finance de marché, tandis que le dispositif French Tech Next40/120 valorise des fintechs à forte traction. Cette dynamique alimente le développement d’outils d’exécution, de TCA et de gestion de la donnée au service des gérants français.

Pour les investisseurs finaux, l’enjeu est clair. Des algorithmes plus fins et des métriques plus transparentes se traduisent par des coûts moindres et une performance ajustée du risque plus stable. La valeur se voit au ticket, mais se mesure surtout à l’échelle d’un portefeuille et d’une année, en cumulant des gains marginaux répétés.

Qui est exoé et quelle est sa vision de l’exécution

Exoé est une société française dédiée à l’exécution multi-places et à l’externalisation du dealing pour des acteurs institutionnels. Présidée par Fidel Martin, l’entreprise se positionne comme un partenaire technologique et opérationnel, capable d’orchestrer des flux complexes dans un cadre de conformité exigeant.

Son approche repose sur trois piliers. D’abord, la neutralité vis-à-vis des lieux d’exécution et des contreparties, pour préserver l’objectivité des choix. Ensuite, l’ingénierie d’algorithmes adaptatifs, combinant SOR, stratégies d’exécution variées et ajustements dynamiques. Enfin, une supervision humaine expérimentée, garante de la continuité et de l’intégrité des opérations.

L’offre de services d’exoé

Dans la pratique, Exoé propose une palette de services orientée performance mesurable :

  • Desk externalisé avec couverture multi-actifs et suivi temps réel des exécutions.
  • Algorithmes d’exécution calibrables, intégrant des stratégies VWAP, TWAP, participation, opportunistes et discretion.
  • SOR multi-venues, y compris l’accès à des dark pools lorsque cela sert l’intérêt client.
  • TCA avancé, avec rapports exploitables en comité de meilleure exécution et recommandations d’ajustement.
  • Gouvernance et conformité, incluant la documentation des paramètres et la traçabilité des changements.

Cette proposition de valeur s’adresse aux sociétés de gestion cherchant à concilier la sophistication technologique avec une responsabilité opérationnelle démontrable devant les clients et les régulateurs.

Tendance marché à suivre

Le recours aux algo wheels par le buyside européen progresse, afin d’objectiver la sélection des stratégies et des courtiers et de documenter la meilleure exécution sur la durée. L’effet attendu est une baisse des coûts implicites et une réduction des biais dans l’allocation des flux (Bloomberg, 2025).

Une discipline qui s’élargit à tous les actifs, pas seulement aux actions

Longtemps perçu comme un sujet d’actions, l’outillage d’exécution s’étend au crédit, aux taux et aux devises. Sur le crédit, les protocoles RFQ et les plateformes de streaming progressent, et les dealers intègrent des capacités de pricing en continu. En taux, les agrégateurs multi-plateformes et la gestion de la volatilité intrajournalière reconfigurent la manière d’entrer en position.

Dans ce monde fragmenté, l’avantage n’est plus seulement à celui qui voit la meilleure opportunité, mais à celui qui peut l’atteindre. Cela renforce l’intérêt d’un SOR inter-protocoles, de métriques de latence comparables et d’une gouvernance d’accès aux venues qui hiérarchise les priorités selon l’objectif, la taille et l’urgence.

Les gérants français y trouvent un levier de compétitivité. En combinant paramétrage fin, mesure systématique et discipline de comités, ils peuvent industrialiser la meilleure exécution sans renoncer à la finesse tactique. La clé est d’orchestrer les ressources rares, humaines et technologiques, là où la marge marginale est la plus élevée.

Trois angles dominent dans le multi-actifs :

  • Coût d’impact et probabilité d’aboutir, à comparer par protocole.
  • Latence utile au regard de la fenêtre de pricing de l’instrument.
  • Robustesse en stress lors des annonces et des gaps de liquidité.

La standardisation des métriques permet des arbitrages plus rationnels entre stratégie maison, algo courtier et exécution manuelle.

Vitesse, preuves et responsabilité : le triptyque qui s’impose

La finance d’exécution n’est plus un concours de vitesse, mais un équilibre documenté entre latence, coût total et gouvernance. Les marchés iront plus vite, les algorithmes seront plus fins et la donnée plus riche. Pour rester performants, les acteurs français devront prouver leurs choix, en s’appuyant sur des TCA robustes, une documentation rigoureuse et une supervision humaine au cordeau.

La promesse est à la fois technologique et éthique. Bien employée, l’IA redonne de la puissance aux investisseurs, en démocratisant l’accès à des exécutions de qualité. À cette condition, la frontière de la nanoseconde n’est pas un objectif en soi, mais un moyen de tenir une promesse simple aux clients : exécuter mieux, de façon durable, mesurable et responsable.

À l’heure où l’ultra-fast trading flirte avec la nanoseconde, l’avantage compétitif appartiendra aux équipes qui sauront marier algorithmes, données et supervision humaine pour produire une performance prouvée, et non seulement rapide.