Quels sont les atouts de la gestion quantitative par rapport à d'autres approches d'investissement plus traditionnelles? Cécilia Jacquérioz, qui a pris la tête du pôle de gestion institutionnelle & quantitative Dynagest, au sein de Gonet & Cie SA, depuis novembre 2025, fait le point sur les développements de cette marque spécialisée dans la gestion quantitative au sein de la banque privée genevoise.

Pouvez-vous rappeler brièvement les principales étapes du développement de Dynagest, avant son intégration au sein de Gonet & Cie SA?

Dynagest a plus de trente ans d'existence et d'expertise accumulée, et est à ce titre un des acteurs les plus avertis en matière de gestion quantitative sur la place financière suisse aujourd'hui. Fondée en 1993 en tant que société indépendante, elle a progressivement rejoint l'écosystème bancaire en étant intégrée dans des banques. Le dernier rachat a été effectué par ONE swiss bank, qui a, elle-même, été absorbée par Gonet & Cie début 2025. Dynagest fait donc désormais partie intégrante de Gonet & Cie SA: c’est la marque distinctive du pôle de gestion quantitative au sein de la Banque, constitué en département à part entière, suivant sa propre stratégie. Nous gérons et conseillons actuellement des actifs de près de 3 milliards de francs, avec une approche de gestion basée sur une méthode quantitative exclusive.

«Dynagest est une entité qui reste fidèle à une culture très académique.»

Comment décririez-vous le mode de fonctionnement de Dynagest actuellement?

Dynagest est une entité qui reste fidèle à une culture très académique. Elle a testé ses différents produits dans différents cycles de marché, ce qui lui a permis d'affiner la maîtrise des risques et a consolidé la capacité que nous avons à proposer des solutions toujours plus robustes. Les produits que l'on propose existent souvent depuis très longtemps, tout en ayant été ensuite améliorés grâce à une innovation constante. Grâce à notre longue expérience, notre point fort est avant tout l'identification et la maîtrise des risques. C'est vraiment le coeur de notre approche.

S'agissant de cette compétence spécifique en gestion quantitative, est-il facile de la mettre en valeur lorsque les marchés se portent bien, un peu comme actuellement alors que les indices continuent de voler de record en record, en étant portés par les investissements dans l'IA et le repli des cours du pétrole? Certains investisseurs ne sont-ils pas tentés de penser que puisque tout va bien, il suffit de continuer d'investir avec quelques ETF et d'attendre que les cours continuent de monter...

Certains investisseurs peuvent bien sûr penser comme cela. Toutefois, notre clientèle est en majeure partie institutionnelle. Elle est moins influencée par les bulles et les variations à court terme sur les marchés ou l'ambiance du moment. C'est en revanche une clientèle qui est davantage attachée à une gestion des risques. Globalement, les investisseurs institutionnels veulent surtout avoir un risque-rendement en accord avec leurs objectifs de gestion. Néanmoins, la recherche de performance reste naturellement au cœur de notre approche, à travers une culture de gestion des risques très appréciée par la clientèle institutionnelle. Un autre aspect à relever est qu'il y a aussi beaucoup d'investisseurs qui n'ont pas pris le train ces dernières années et préfèrent rentrer dans les marchés d'une manière plus disciplinée. Nous avons des produits conçus spécifiquement dans cette optique, car ils offrent des protections adéquates.

Cette approche intéresse-t-elle aussi la clientèle privée?

Un de nos objectifs aujourd'hui est en effet d'étendre plus fortement cette expertise, développée au départ pour la clientèle institutionnelle, également à la gestion privée. Donc disséminer cette compétence qui avait été développée plus tôt pour la clientèle institutionnelle, en l'adaptant pour la clientèle privée également. Nous sentons un véritable appétit dans ce sens.

Est-ce que les investisseurs sont globalement plutôt risk-on ou risk-off actuellement?

Aujourd'hui, je pense que beaucoup d'investisseurs sont plutôt intéressés à obtenir un rendement ajusté par rapport au risque. Il faut donc continuer à être investi dans les marchés, sans précipitation. Notre ADN, c’est utiliser des approches académiques, de manière scientifique et démontrée, pour générer des performances mais en accord avec le profil des risques correspondant à la clientèle en question.

Concernant l'expertise en gestion quantitative, vous engagez essentiellement des gens qui disposent d'un doctorat ou d'un niveau équivalent. Est-ce que la manière de travailler a beaucoup évolué ces dix ou quinze dernières années chez Dynagest?

Nous comptons aujourd’hui une équipe d’une dizaine de spécialistes en gestion quantitative, dont une très forte proportion est titulaire d’un doctorat ou possède un niveau scientifique équivalent. Nos experts sont issus de disciplines aussi exigeantes que les mathématiques appliquées, la physique théorique, la physique nucléaire, la chimie quantique, la finance quantitative, la bioinformatique ou encore l’intelligence artificielle. Cette diversité de parcours constitue l’une des grandes forces de Dynagest, car elle favorise une approche multidisciplinaire des problématiques d’investissement.

«Nos modèles ne connaissent ni peur ni enthousiasme: ils appliquent avec discipline les règles quantitatives pour lesquelles ils ont été développés.»

Notre philosophie repose sur une combinaison équilibrée entre la recherche scientifique de pointe et une solide expérience des marchés financiers. Nous nous appuyons sur les avancées de la recherche académique internationale tout en développant en interne nos propres modèles quantitatifs, adaptés aux réalités des marchés.

Ce qui a véritablement évolué au cours des dix ou vingt dernières années, ce n’est pas tant la nature des modèles que leur degré de sophistication. De nombreux modèles fondamentaux existent depuis plusieurs décennies, mais ils ont été progressivement enrichis, affinés et optimisés grâce aux progrès considérables de la puissance de calcul, des méthodes numériques, du traitement massif des données et, plus récemment, de l’intelligence artificielle. Les fondements théoriques demeurent solides, mais les outils permettant de les mettre en œuvre n’ont jamais été aussi performants.

Parallèlement, nous poursuivons le développement de notre offre de gestion. Dynagest est aujourd’hui largement reconnue par les caisses de pension pour son expertise en gestion obligataire quantitative. Nous étendons désormais ce savoir-faire au marché des actions, avec le lancement, après l’été, d’une nouvelle gamme de solutions.

Vous avez évoqué les apports de l'IA pour améliorer ou continuer à développer les modèles. Est-ce qu'il y aurait un exemple à mentionner sur la façon avec laquelle l'IA modifie votre façon de travailler?

Chez Dynagest, l'intelligence artificielle est avant tout un formidable levier d'efficacité opérationnelle. Nous l'utilisons depuis plusieurs années pour automatiser de nombreux processus qui étaient auparavant réalisés manuellement.

Dans la gestion obligataire, par exemple, elle intervient dans le traitement des Corporate Actions, dans l'extraction et la structuration d'informations provenant de documents non structurés, ainsi que dans certaines étapes de production de nos valeurs nettes d'inventaire (NAV).

Elle nous assiste également dans le développement logiciel, la documentation et l'automatisation de nombreuses routines quantitatives. Son apport est particulièrement important lorsqu'il s'agit de tester nos modèles, de les valider dans un nombre beaucoup plus élevé de scénarios et de renforcer leur robustesse. Grâce à l'IA, nous sommes capables d'explorer des cas de figure beaucoup plus complexes et d'effectuer des contrôles qui auraient nécessité auparavant un temps considérable.

En revanche, nous n'utilisons pas l'intelligence artificielle pour prendre des décisions d'investissement ou pour prédire l'évolution des marchés financiers. Notre approche reste fondée sur des modèles quantitatifs propriétaires, développés à partir de la recherche académique et de notre expertise des marchés. L'IA n'intervient pas dans la logique financière des modèles; elle permet d'en accélérer le développement, d'automatiser les processus et d'en améliorer la qualité, la robustesse et la fiabilité.

Vous intégrez donc l'IA plutôt dans des processus existants?

Absolument. L'intelligence artificielle évolue à un rythme extrêmement rapide et nous suivons de très près les avancées de la recherche ainsi que les nouvelles technologies susceptibles d'apporter une réelle valeur ajoutée à nos métiers. Chez Dynagest, nous considérons l'IA comme un accélérateur de productivité plutôt que comme un substitut à l'expertise humaine. Elle nous permet de développer de nouveaux outils beaucoup plus rapidement, mais surtout de les tester, de les valider et de les documenter de manière beaucoup plus approfondie qu'auparavant. Nous pouvons ainsi soumettre nos modèles à un nombre bien plus important de simulations, de tests de robustesse et de contrôles de cohérence avant leur mise en production.

«Nous étions jusqu'ici relativement absents de la partie actions. C'est devenu un axe majeur de développement pour Dynagest, tout comme le développement de produits thématiques.»

En définitive, l'intelligence artificielle ne remplace pas notre savoir-faire quantitatif; elle nous permet de consacrer davantage de temps à la recherche, à l'innovation et à l'amélioration continue de nos modèles, tout en rendant l'ensemble de nos processus plus efficaces, plus automatisés et plus robustes.

Au sujet de la robustesse des modèles de gestion quantitative, il y a eu ces dernières années des événements avec des variations de marché spectaculaires, aussi bien à la baisse qu'à la hausse. Cela a été par exemple le cas début avril 2025 suite à l'annonce des droits de douane américains qui ont provoqué une chute des indices de près de 15% en quelques jours, puis, deux semaines après, les marchés avaient déjà rebondi. On peut aussi penser au début du mois de mars cette année suite à l'intervention américaine en Iran. Avez-vous l'impression que ces situations de très fortes variations des marchés, dans un laps de temps assez court se reproduisent toujours plus souvent - ou est-ce un cadre qui est habituel pour vous?

Ces épisodes constituent précisément le type d'environnement pour lequel la gestion quantitative a été conçue. Dans nos stratégies multi-actifs, les optimisations sont recalculés de manière hebdomadaire et produisent des signaux d'allocation qui reposent exclusivement sur des critères objectifs et mesurables.

L'un des principaux avantages de cette approche est qu'elle élimine le biais émotionnel qui accompagne souvent les mouvements brutaux des marchés. Dans les périodes de forte volatilité, les investisseurs sont naturellement soumis à des phénomènes de panique, d'euphorie ou d'excès de confiance, qui peuvent conduire à des décisions contre-productives. Nos modèles, eux, ne connaissent ni peur ni enthousiasme: ils appliquent avec discipline les règles quantitatives pour lesquelles ils ont été développés.

Cela ne signifie pas que nous suivions aveuglément chaque signal. Les modèles restent des outils d'aide à la décision qui s'inscrivent dans un cadre de gestion rigoureux. En revanche, nous ne laissons jamais les émotions prendre le pas sur une méthodologie quantitative éprouvée. C'est précisément lors des phases de marché les plus agitées que cette discipline démontre toute sa valeur.

Nos stratégies DynEx (Dynamic Exposure) illustrent parfaitement cette philosophie. Elles ont été conçues pour capter la majeure partie des marchés haussiers tout en réduisant l'exposition lorsque le risque augmente. Elles intègrent ainsi des mécanismes de protection destinés à limiter les pertes lors des retournements importants. Les crises financières de 2007-2009, comme d'autres épisodes de forte correction plus récents, ont confirmé la capacité de cette approche à faire preuve d'une remarquable résilience.

Qu'en est-il dans le domaine obligataire?

Sur la partie obligataire, notre objectif est différent. Nous cherchons à reproduire fidèlement le comportement des grands indices internationaux, qui peuvent regrouper plusieurs milliers d'obligations, au moyen de portefeuilles beaucoup plus concentrés, généralement composés de quelques centaines de titres seulement. Cette réplication repose sur des techniques d'optimisation quantitatives propriétaires qui s'appuient sur le calcul d'un grand nombre de mesures de risque pour chaque obligation — sensibilité aux taux, risque de crédit, duration, exposition par secteur, devises ou encore facteurs de risque — largement inspirées des modèles académiques de référence en finance quantitative.

L'objectif n'est pas simplement de réduire le nombre de positions. Il s'agit de construire un portefeuille offrant un profil de risque extrêmement proche de celui de l'indice tout en améliorant sa liquidité et son efficacité opérationnelle. Naturellement, si l'ensemble du marché obligataire traverse une crise, les portefeuilles en subiront également les conséquences. En revanche, cette approche permet de contrôler les risques de manière beaucoup plus fine et de les gérer dans un cadre quantitatif rigoureux.

En définitive, chacune de nos stratégies répond à un objectif d'investissement spécifique, mais elles reposent toutes sur le même principe: transformer la recherche académique et les méthodes quantitatives les plus avancées en processus d'investissement robustes, disciplinés et entièrement débarrassés des biais émotionnels qui peuvent influencer les décisions humaines.

Quelles sont vos projets de développement prioritaire au cours des prochains trimestres?

Comme déjà évoqué, nous étions jusqu'ici relativement absents de la partie actions. C'est devenu un axe majeur de développement pour Dynagest, tout comme le développement de produits thématiques. A titre d’exemple nous travaillons sur une offre dans le domaine des actions technologiques.  Dans la partie obligataire, nous allons avant tout continuer de développer et améliorer nos modèles déjà existants.