Agefi Luxembourg - novembre 2025

AGEFI Luxembourg 44 Novembre 2025 Informatique financière ParTaharSLIMANI,CEODigitalAccess/DigitalEquity A ux États-Unis, onobserve un aligne- ment pragmatique entre intérêts économiques,mécaniques demar- ché et innovation financière : faciliter l’essor des stablecoins adossés audollar per- met d’ancrer davantage la finance numérique aubilande la dette souveraine américaine. EnEu- rope, Christine Lagarde et d’au- tres responsables insistent encore sur la “non-valeur in- trinsèque” dubitcoin etmili- tent pour le développement d’unemonnaie numérique de banque centrale (CBDC) comme alternative “légitime” à l’avène- ment desmonnaies privées numériques. Ce contraste illustre une divergence de paradigmes : entreune stratégiede coexistence avec les stablecoins (et d’appropriationde leur dynamique) et une straté- gie plus défensive centrée sur la souveraineté moné- taire étatique. Pourquoi les États-Unis favorisent les stablecoins “dollarisés” a) Un « effet de levier » sur la dette souveraine LesémetteursdestablecoinscommeUSDCouUSDT placentunepartsignificativedeleursréservesen bons du Trésor américain (Treasuries). Ces achats contri- buent à maintenir la demande pour la dette souve- raine US — ce qui peut servir à optimiser le coût de financementpourl’Étataméricain.End’autrestermes, pluslesstablecoinsadossésaudollarprospèrent,plus une partie de leur réserve retourne vers l’État améri- cain— renforçant le lien entre finance numérique et intérêt public. b) Encadrement réglementaire et légitimité La loi récente américaine dite GENIUSAct impose des contraintes stricte aux émetteurs de stablecoins (par exemple interdiction d’offrir des taux d’intérêt directs aux détenteurs) afin de limiter les risques de fuite des dépôts bancaires vers les stablecoins. Mais paradoxalement, ce cadre peut aussi rassurer les investisseurs institu- tionnels : un stablecoin “regulé” est plus susceptible d’être intégré dans les chaînes de financement tradi- tionnelles (banques, fonds, paiements transfrontaliers). c) Effet de “réévaluation de la demande dudollar” Selon les projections de JPMorgan, l’adoption crois- sante des stablecoins pour- rait générer jusqu’à 1 400 milliards de dollars “nou- velle demande de dollars” d’ici2027—cequiconsoliderait davantagelerôledudollardanslafinanceinternatio- nale. Ainsi, les États-Unis ne perdent pas le contrôle du dollar « papier » : au contraire, la version numé- riquedudollar gagnedu terrainau seinde lafinance moderne. La posture européenne : prudence, réticence, mais des initiatives naissantes a) La critique du “bitcoin sans valeur intrinsèque” Christine Lagarde et d’autres responsables euro- péenssoulignentquelebitcoinnes’appuiesuraucun actif réel ou flux de revenus — ce qui, selon eux, li- mite sa légitimité en tant que “monnaie”. Cette rhé- torique sert souvent à marquer une frontière claire entre actifs spéculatifs (crypto) et monnaies “offi- cielles” (y compris CBDC). Mais cette posture a ses limites : en ignorant ou en rejetant l’intérêt grandis- sant pour les stablecoins, l’Europe risqued’être relé- guée à “suivre” plutôt qu’à “innover”. b)Leprojetdel’eurodigital&laconcurrenceinterne LaBanque centrale européenne (BCE) et les autorités européennestravaillentsurl’euronumérique(CBDC), en insistant sur son caractère “public, sécurisé et sou- verain”. Toutefois, des voix au sein du secteur finan- cier estiment que, d’ici à ce que l’euro digital soit pleinement opérationnel, les particuliers et les entre- prisespourraientadopterd’autresformesnumériques de paiement — notamment des stablecoins. Par ail- leurs, des banques européennes se mobilisent déjà pour lancer des stablecoins euros : un consortiumde neuf banques (ING, UniCredit, DekaBank, etc.) a an- noncé la création d’une société dédiée à l’émission d’une stablecoin en euro, prévue pour 2026. Cela montre quemême si l’approche européenne est plus lente et prudente, elle n’est pas totalement passive. Le consortiummondial de banques pour un stablecoin “global” Récemment, un consortium rassemblant des banques européennes, nord-américaines et asia- tiques — dont BNP Paribas, Santander, Deutsche Bank,Barclays,UBS,TDBank,MUFG,BankofAme- rica,CitietGoldmanSachs—afaitétatd’uneinitiative exploratoirepourdévelopperdesstablecoinsadossés aux principales devises du G7. Cette alliance illustre une convergence d’intérêt : si les banques tradition- nelles peuvent coconstruire lamonétiquenumérique avec des garanties réglementaires, elles peuvent pro- longer leur rôle central dans l’architecture financière. Quelques points saillants à retenir : - Ce type de stablecoin ne vise pas nécessairement à sesubstituerauxmonnaiesnationales,maisàcoexister dans un écosystème hybride et interopérable. - La gouvernance, la transparence des réserves, la conformitéréglementaire(AML/KYC)etlafiabilitéde l’infrastructure blockchain seront des critères clés. - L’enjeuest aussi stratégique : qui bénéficieradu“re- venu de réserve”, des frais de transaction, de la confiance des utilisateurs ? Enjeux, risques et recommandations (pour les Européens) a) Enjeux stratégiques - Souveraineté numérique : l’Europe ne peut pas céder progressivement ses flux monétaires numé- riques audomaine hors contrôle. - Compétitivité financière : les institutions fintech et bancaireseuropéennesdoiventavoirlesmoyensd’in- nover pour ne pas subir le “lead” américain. - Rôle de l’euro : si le stablecoin “euro” tarde trop, l’euronumériquelui-mêmepourraitperdredesonat- tractivité face aux options dollarisées. b) Risques à anticiper -Risquede“bankrunnumérique” :encasdedéfaut de confiance sur un stablecoin, les retraits massifs pourraient déstabiliser lesmarchés. - Concentration des dettes souveraines : une part trop importante de dette publique pourrait être dé- tenue via des entités privées (émetteurs de stable- coins), ce qui pourrait rendre la politique monétaire “plus fragile”. - Arbitrage réglementaire : l’écart entre régulations nationales ou régionales pourrait créer des “zones grises” oudes “fuites de capitaux numériques”. c) Recommandations pour l’Europe (et les acteurs financiers) -NepasopposerCBDC(ounepas créerdeCBDC), et stablecoins , mais envisager leur cohabitation et complémentarité. - Mettre en place un cadre réglementaire fort mais agile , avec des standards clairs de transparence, au- dits, réserves et sécurité. - Favoriser desprojets européenspilotéspar des ac- teurs institutionnels solides , pour créer de la confiance (banques, institutions de paiement). - Éduquer les entreprises et les utilisateurs : l’adop- tion dépendra aussi de la perception de sécurité, de coût et d’utilité. - Surveiller ladynamique transfrontalière : les inno- vations issues des États-Unis ou d’Asie pourront in- fluencer les flux en Europe, il faut rester attentif aux partenariats et standards globaux. Conclusion&appel à la réflexion Les États-Unis ont pris une avancepragmatique : ils ne rejettent pas les stablecoins, mais les intègrent à leur stratégie monétaire souveraine. En Europe, la prudence est justifiée, mais l’immobilisme pourrait coûter cher. Le projet de consortiumbancairemon- dial est une invitation forte à repenser les frontières entre monnaies publiques et monnaies privées nu- mériques. Pour l’Europe, le choix ne se posera pas seulement sur un“si”,mais sur un“comment”maî- trisé et légitime. Stablecoins, CBDC et souveraineté monétaire : Ce que les États-Unis comprennent déjà… Et ce que l’Europe hésite encore à saisir By Anthony WTTERWULGHE, Associate Partner &Florent EGHBALI,Manager,Avantage Reply F romportfolio construction to client engagement,AI is redefin- ing the veryDNAof investment management. Over thepast decade, only fewforces have disrupted financial services as pro- foundly as Artificial Intelligence (AI). Once confined to algorithmic trading floors and research labs, AI has now become a strategic pillar across the entire asset-man- agement value chain. Facingmar- gin compression, regulatory pressure, and rising client expec- tations, asset managers increas- ingly view AI not as a mere technological tool, but as a catalyst for transforma- tion. The convergence of big data, machine learn- ing, and cloud computinghas laid the groundwork for this revolution. Today, themost advancedplayers embedAI into re- search, investment, and operational processes to make faster, smarter, and more personalised deci- sions. Global adoption has accelerated: in 2024, 65% of organisations reported regular Generative AI (GenAI) usage (McKinsey, 2024), and 91% of asset managerssaidtheyuseorplantouseAIintheirpro- cesses(Mercer,2024).InLuxembourg,theCSSF/BCL 2024 survey shows that 28% of financial institutions already useAI in production or development, while another22%areexperimentingorplanningtoexper- iment withAI within the next twelvemonths. Thisshiftisnotaboutreplacinghumanjudgment,but amplifying it. Applied across the value chain, AI could enhance asset-manager efficiency by around 8% (McKinsey, 2025), unlock new sources of alpha, anddelivermorepersonalisedclientexperiencesthan ever before. Transforming theValueChain: FromAlphaGeneration toDistribution AI’s impact spans the full asset-management value chain, creating a new intelligence-driven operating model. From idea generation to client service, every link is being reimagined. Investment Research and Alpha Generation - At the research stage,AI unleashes the power of alter- native data, satellite imagery, social-media senti- ment, card transactions, supply-chain signals, and more. Machine-learningmodels detect signals and correlations long before they surface in traditional financial indicators. Natural Language Processing (NLP) enables analysts tomine vast volumes of un- structured information, regulatoryfilings, financial publications, news, extracting insights with un- precedented depth and speed. The result is an an- alytical edge that turns informationasymmetry into competitive advantage. Inaworldwheredata is the new oil, AI is the industrial refinery. PortfolioConstructionandRiskManagement - But these insights onlymatter if they translate intobetter- built portfolios. Hence, AI-powered optimisation is also reshaping portfolio construction. Reinforcement Learning (RL) and predictive analytics enable dy- namic rebalancing that adapts in real time tomarket conditions. AI is having a significant impact on Risk Management as well. AI enhances scenario analysis, detectsnon-linearrelationships,andidentifiesemerg- ing systemic risks. Rather than relying solely on his- toricalvolatilityorcorrelationmatrices,managerscan anticipatemarketshocksandproactivelyadjustexpo- sures. Reinforcement Learning brings a dynamic, adaptive approach to portfolio optimisation. On average,thismethodcanincreasereturnsby12% whilemaintaining a consistent risk level anddi- rectly optimising performance metrics such as the Sharpe ratio (risk-adjusted return) (Santos, L. F., & al., 2023). This integration ofAI into the investmentprocesscreatesamoreresilient,agile portfolio framework, one built to navigate today’s market volatility with greater foresight andprecision. Trading and Execution - As al- locations evolve, execution must keep pacewithout erod- ing expected performance. In trading,AI-enhancedalgorithms optimise order execution by learning from past market be- haviour,liquidityconditions,and order-book dynamics. The impact is significant: as of 2023, according to the IMF, roughly 70% of U.S. equity trading volume is exe- cutedviaalgorithmicstrategies,manyaugmentedby AI.AI -driven executionmanagement systemsmini- mize slippage, detect anomalies, and identify poten- tial market manipulation in real time. What used to begovernedbystaticmanualruleshasbecomeaself- learning, data-driven process that continuously im- proves execution quality. Operations and Compliance - Faster andmore pre- cise execution requires operations capableof keeping up.Middle- andback-office functions, long regarded as mere cost centres, are undergoing a silent revolu- tion. Indeed, thanks to the use of AI, institutions are significantly reducing manual interventions, costs, and operational risks. In compliance, machine learn- inghelpsdetectsuspicioustransactions,monitortrad- ing patterns that may reveal insider activity, and identify potential breaches with far greater accuracy than rule-based systems. Regulators themselves are adoptingAI,forcingmarketparticipantstokeeppace. Distribution andClient Engagement -At the end of the chain, value must be clearly conveyed to clients. AI enables hyper-personalised interactions and in- vestment proposals by integrating behaviours, pref- erences, and life events. Generative digital advisors maketheexperiencesmootherandmoreeducational, whileinstitutionalclientsbenefitfromricheranalytics that improve reporting transparency and collabora- tive mandate design. This dialogue, in turn, creates newdata that feeds back into research and sharpens portfolioconstruction.Thelearninglooptightens,each interactionmakes the next onemore relevant. Toward aNewEra: The IntelligentAssetManager As AI evolves from isolated use cases to becoming an integral part of every stages of the asset manage- ment process, its adoption brings opportunities, but also responsibilities. Data quality, model trans- parency, and ethical governance are becoming cen- tral pillars in a sector where explainability and accountability are regulatory imperatives. Asset managers must ensure that AI models can be au- dited, understood, and challenged. Cybersecurity and data protection also rise to the forefront.WithAI-poweredsystemsprocessingsen- sitive client andmarket data, the need for robust de- fenses against manipulation and breaches is greater thanever.Astheindustrybecomesmoredigital,pro- tectingdata integritybecomes inseparable frompro- tecting investor trust. Yet technology alone is not the differentiator.Thenextgenerationofwinnerswillbe those who align AI with clear governance, robust data foundations, and human insight. Success will depend on building multidisciplinary teams that combine analytical expertise, technologicalmastery, andstrategicvision. Firms that embedAI not only in their systems but in their culture will lead the next wave of innovation. In this newera,AI has become the operating system of asset management, reshaping how value is cre- ated, delivered, and sustained. The intelligent asset managers will no longer simply use AI, they will thinkwithit,transformingdataintoinsightandscale into sustained competitive advantage. Sources : - McKinsey & Company – How AI Could Reshape the Eco- nomicsoftheAssetManagementIndustry,2025& TheStateofAI in2024:GenerativeAI’sBreakoutYear ,June2024. -Mercer Investments – AI Integration in Investment Management: 2024GlobalManagerSurvey ,April2024. -CSSF/BCL – ArtificialIntelligenceintheLuxembourgFinancialSec- tor:ThematicSurvey2024 ,publishedMay2025. -IMF (2024), GlobalFinancialStabilityReport -Santos,L.F.,&al. –ManagementofInvestmentPortfoliosEm- ployingReinforcementLearning,PeerJComputerScience,2023. HowArtificial Intelligence is reshaping the asset management industry