Résumé
Cette fiche présente la recherche vectorielle basée sur l’IA comme une solution pour optimiser la gestion des données dans le secteur financier, notamment pour les sociétés de gestion et le capital-investissement. Il explique comment cette technologie permet de rechercher le sens des phrases plutôt que de simples mots, transformant ainsi les informations brutes en insights instantanés. La fiche met en évidence des bénéfices concrets tels que le gain de temps, la fiabilité accrue et un avantage compétitif grâce à des décisions plus rapides. Il illustre plusieurs cas d’usage spécifiques, comme l’optimisation des data rooms, le suivi ESG, l’enrichissement des reportings pour les LPs, et l’exploration de dealflows internes. Enfin, la fiche propose une démarche en quatre étapes pour la mise en œuvre de ces solutions.
L’explosion des données dans les fonds
Les data rooms, reporting LPs, documents ESG et réglementaires génèrent des milliers de fichiers non structurés.
Chercher une information devient un casse-tête, surtout côté investisseurs.
L’IA permet aujourd’hui de transformer cette masse en un levier stratégique.
Ce que ça peut vous apporter concrètement
- Gain de temps : recherche instantanée dans vos documents.
- Fiabilité : réduire le risque d’erreur humaine.
- Avantage compétitif : décisions plus rapides, investisseurs rassurés.
La logique derrière la recherche intelligente
- Les recherches classiques (CTRL+F, moteurs full-text) trouvent des mots.
- Les recherches vectorielles trouvent le sens d’une phrase.
- Exemple : taper « croissance durable » → retrouve aussi « développement ESG soutenu ».
C’est le principe des embeddings : représenter chaque document, phrase ou question comme un vecteur de sens dans un espace multidimensionnel.
👉 Pour une explication plus complète : voir la Fiche #03 – RAG (Retrieval Augmented Generation).
Comment ça marche (exemple concret)
👉 Outils open source / souverains : Weaviate, Qdrant, pgVector
Cas d’usage en Private Equity
Data room du fonds
Les LPs passent beaucoup de temps à chercher dans les data rooms (rapports, legal docs, ESG, reporting).
Avec une recherche vectorielle, ils retrouvent instantanément l’info.
Exemple : « performance du fonds en 2023 » → l’IA pointe directement vers le bon graphe ou paragraphe, même si l’intitulé est différent.
Suivi ESG
Agréger des indicateurs dispersés dans différents fichiers (PDF, Excel, rapports).
Exemple : retrouver toutes les mentions « émissions CO₂ » dans les rapports des participations.
Reporting LP enrichi
Générer des réponses précises aux questions des LPs.
Exemple : « Quels sont les investissements liés à l’énergie renouvelable ? » → la recherche intelligente consolide automatiquement les données.
Dealflow interne
Explorer des dossiers cibles stockés en vrac.
Exemple : retrouver toutes les startups en cybersécurité dans leurs pitch decks, même si le mot exact n’est pas utilisé.
On passe à l’action : par où commencer ?
- Cartographier vos données
Identifier vos principales sources (data rooms, reporting LP, ESG, dealflow).
Repérer les formats (PDF, Excel, emails…). - Tester un POC rapide
Sélectionner un cas d’usage concret (ex. : recherche LP dans la data room).
Utiliser une base vectorielle open source (Weaviate, Qdrant, pgVector…). - Impliquer vos équipes
Associer IR, Data et Partners dès le départ.
Définir les critères de fiabilité et souveraineté. - Mesurer et itérer
Temps gagné, satisfaction LPs, qualité des réponses.
Étendre progressivement à d’autres usages (reporting ESG, dealflow).
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BODIC vous accompagne pour mettre en place une démarche IA/Data efficace et souveraine, tout en aidant vos équipes à monter en compétences.
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