Les appels de bénéfices sont destinés à apporter de la clarté, mais parfois, ils laissent les investisseurs avec plus de questions que de réponses. Les dirigeants choisissent soigneusement leurs mots, contournent des sujets difficiles et en disent parfois plus dans ce qu’ils omettent que dans ce qui est réellement parlé. C’est où l’IA commence à changer le jeu.
Les chercheurs ont découvert que l’IA peut reprendre des changements subtils dans le langage et le ton – des signaux qui pourraient faire allusion aux changements de politique d’entreprise bien avant de devenir officiels. Au lieu de s’appuyer uniquement sur les titres ou les déclarations préparées, les investisseurs pourraient bientôt avoir des outils alimentés par l’IA qui traversent le bruit, mettent en évidence les principaux plats à retenir et même détecter les modèles que les humains pourraient manquer.
Si l’IA peut transformer la façon dont les traders analysent les données et les nouvelles, cela pourrait-il également remodeler la façon dont nous écoutons les appels de revenus? Ci-dessous, nous en parlons.
Principaux à retenir
- L’IA peut analyser les transcriptions des appels de bénéfices pour découvrir des changements de politique d’entreprise subtils qui pourraient ne pas être explicitement énoncés.
- Les modèles d’apprentissage automatique peuvent désormais détecter des signes de dépression dans les PDG en analysant leurs modèles vocaux lors des appels de revenus.
- Les entreprises utilisent de plus en plus l’IA pour se préparer aux appels de bénéfices en analysant les rapports financiers, en rédigeant les scripts initiaux, en simulant des séances de questions-réponses et en examinant les remarques préparées pour la conformité réglementaire.
Comment l’IA peut être utilisée sur les appels de revenus
L’intelligence artificielle, en particulier des outils comme Chatgpt, s’est avérée être une bonne ressource pour analyser les appels de bénéfices et effectuer des changements de politique d’entreprise ouverts qui pourraient ne pas être explicitement énoncés. Les recherches menées par Georgia State University et Chicago Booth montrent comment l’IA peut extraire des informations nuancées de ces appels. Par exemple, une déclaration d’un cadre, telles que «nous investissons dans des initiatives de croissance», peut impliquer des dépenses en capital importantes, même si elles ne sont pas directement mentionnées. Traditionnellement, l’identification de ces subtilités nécessitait des analystes qualifiés, mais maintenant l’IA peut détecter des implications subtiles comme celles-ci.
L’étude a analysé près de 75 000 transcriptions d’appels de bénéfices de 3 900 entreprises américaines entre 2006 et 2020. À l’aide de Chatgpt, les chercheurs ont attribué des scores pour prédire les changements dans les politiques d’investissement des entreprises en fonction de la langue utilisée dans les appels. Ces scores générés par l’AI-AI sont étroitement alignés sur les changements réels des dépenses en capital et des réponses à l’étude du CFO, signalant un degré élevé de précision. Au-delà des politiques d’investissement, la méthode a également identifié avec succès les changements dans des domaines tels que les dividendes et l’emploi. Les résultats suggèrent que l’IA peut traiter de grandes quantités de texte de manière cohérente et objective, portant des informations légères que les analystes humains pourraient ignorer. Le consensus est que les outils d’IA sont désormais indispensables aux investisseurs qui souhaitent mieux comprendre les appels de bénéfices.
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 des signes de dépression dans les PDG en analysant leurs modèles vocaux lors des appels de gains. Une étude publiée dans le Journal of Accounting Research en janvier 2025 peint le tableau de la façon dont les modèles d’apprentissage automatique peuvent identifier la dépression chez les cadres en examinant des caractéristiques vocales subtiles dans les enregistrements d’appels de résultats.
Les chercheurs ont analysé plus de 14 500 enregistrements d’appels de résultats de sociétés S&P 500 entre 2010 et 2021. En utilisant une analyse vocale alimentée par l’IA, ils ont pu classer plus de 9 500 PDG comme étant potentiellement éprouvés par la dépression en fonction de leurs modèles de parole.
Cette approche axée sur l’IA va au-delà des méthodes traditionnelles d’analyse vocale en détectant les caractéristiques vocales nuancées imperceptibles à l’oreille humaine. Les modèles d’apprentissage automatique utilisent des algorithmes complexes pour analyser les incorporations numériques de segments audio, créant une évaluation plus sophistiquée de l’état mental d’un locuteur.
Les résultats de l’étude suggèrent que la dépression des PDG peut être associée à de plus grands risques commerciaux, tels que l’augmentation des litiges et la volatilité des stocks. Il y avait également des preuves limitées indiquant que les PDG déprimés ont tendance à recevoir des forfaits de rémunération plus importants avec un pourcentage plus élevé lié à la performance.
Fin de compte
La façon dont les investisseurs interprètent les appels de bénéfices changent et l’IA est responsable de cela. Il peut détecter des changements linguistiques, des signaux tonaux et des signaux cachés que l’analyse traditionnelle peut ignorer. Les outils axés sur l’IA deviennent de plus en plus sophistiqués, donc se fier uniquement aux déclarations de direction peut devenir une chose du passé. Maintenant, il ne s’agit plus seulement de ce qui est dit – il s’agit de ce que l’IA est capable de détecter que l’analyste humain a manqué.