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Les appels de résultats visent à apporter de la clarté, mais ils laissent parfois aux investisseurs plus de questions que de réponses. Les dirigeants choisissent leurs mots avec soin, évitent les sujets difficiles et disent parfois plus de ce qu’ils oublient que de ce qui est réellement dit. C’est là que l’IA commence à changer la donne.
Les chercheurs ont découvert que l’IA peut détecter des changements subtils de langage et de ton, des signaux qui peuvent laisser entrevoir des changements de politique d’entreprise bien avant qu’ils ne deviennent officiels. Au lieu de se fier uniquement aux gros titres ou aux déclarations préparées, les investisseurs pourraient bientôt disposer d’outils basés sur l’IA pour passer au crible le bruit, mettre en évidence les points importants et même détecter des modèles que les humains pourraient manquer.
Si l’IA peut transformer la façon dont les traders analysent les données et les actualités, pourrait-elle remodeler la façon dont nous écoutons les appels de résultats ? Ci-dessous, nous en parlons.
Leçon principale
- L’IA peut analyser les transcriptions des appels de résultats pour détecter les changements subtils dans les politiques de l’entreprise qui peuvent ne pas être explicitement indiqués.
- Les modèles d’apprentissage automatique peuvent désormais détecter les signes de dépression chez les PDG en analysant leur voix lors des appels de résultats.
- Les entreprises utilisent de plus en plus l’IA pour préparer les appels de résultats en analysant les états financiers, en élaborant des scénarios initiaux, en simulant des séances de questions-réponses et en examinant les remarques préparées pour se conformer à la réglementation.
Comment l’IA peut être utilisée lors des appels de résultats
L’intelligence artificielle, en particulier des outils comme ChatGPT, s’est avérée être une bonne ressource pour analyser les rapports sur les résultats et apporter des changements illimités à la politique de l’entreprise qui peuvent ne pas être explicitement énoncés. Des recherches menées par la Georgia State University et Chicago Booth démontrent comment l’IA peut tirer des informations nuancées de ces appels. Par exemple, une déclaration d’un dirigeant telle que « Nous investissons dans des initiatives de croissance » peut impliquer des dépenses en capital importantes, même si elle n’est pas directement mentionnée. Traditionnellement, l’identification de détails aussi subtils nécessitait des analystes hautement qualifiés, mais l’IA peut désormais détecter de telles implications subtiles.
L’étude a analysé près de 75 000 enregistrements d’appels sur les résultats de 3 900 entreprises américaines de 2006 à 2020. À l’aide de ChatGPT, les chercheurs ont attribué des scores pour prédire les changements dans la politique d’investissement d’une entreprise en fonction du langage utilisé dans les appels. Ces scores générés par l’IA s’alignent étroitement sur les changements réels dans les dépenses d’investissement et les réponses à l’enquête auprès des directeurs financiers, démontrant un haut niveau de précision. Outre la politique d’investissement, cette méthode permet également d’identifier avec succès les changements dans des domaines tels que les dividendes et l’emploi. Les résultats montrent que l’IA peut traiter de grandes quantités de texte de manière cohérente et objective, fournissant ainsi des informations que les analystes humains pourraient manquer. Le consensus est que les outils d’IA sont désormais indispensables pour les investisseurs souhaitant mieux comprendre les rapports sur les résultats.
L’IA peut également analyser les caractéristiques vocales des PDG pour identifier les signes de dépression
Des recherches récentes ont également révélé que l’intelligence artificielle peut désormais détecter les signes de dépression chez les PDG en analysant leur voix lors des appels de résultats. Une étude publiée le Journal de recherche comptable en janvier 2025, il a brossé un tableau de la façon dont les modèles d’apprentissage automatique pouvaient identifier la dépression chez les cadres en examinant les caractéristiques vocales subtiles dans les enregistrements d’appels relatifs aux résultats.
Les chercheurs ont analysé plus de 14 500 enregistrements d’appels sur les résultats d’entreprises du S&P 500 de 2010 à 2021. Grâce à une analyse vocale basée sur l’IA, ils ont pu classer plus de 9 500 PDG comme potentiellement déprimés en fonction de leurs modèles de discours.
Cette approche basée sur l’IA va au-delà des méthodes traditionnelles d’analyse de la parole en détectant les caractéristiques nuancées de la voix qui sont imperceptibles à l’oreille humaine. Les modèles d’apprentissage automatique utilisent des algorithmes complexes pour analyser l’intégration numérique des segments audio, créant ainsi une évaluation plus complexe de l’état mental du locuteur.
Les résultats de l’étude suggèrent que la dépression des PDG pourrait être liée à des risques commerciaux plus importants, tels qu’une augmentation des litiges et de la volatilité des actions. Il existe également peu de preuves indiquant que les PDG déprimés ont tendance à recevoir des rémunérations plus importantes, avec un pourcentage lié à des performances plus élevées.
Conclusion
La façon dont les investisseurs interprètent les rapports sur les bénéfices évolue, et l’IA en est en grande partie responsable. Il peut détecter les changements de langage, les signaux tonals et les signaux cachés que l’analyse traditionnelle peut manquer. Les outils basés sur l’IA deviennent de plus en plus complexes, et s’appuyer uniquement sur les déclarations des dirigeants pourrait devenir une chose du passé. Désormais, il ne s’agit plus seulement de ce qui est dit, mais aussi de ce que l’IA peut détecter et que l’analyste humain a manqué.
