Par Marcus Carter, Analyst Senior en Recherche sur les Actions
C’est à nouveau cette période du trimestre. La saison des résultats.
Pour la plupart, ce ne sont que des gros titres dans l’actualité. Pour nous, en gestion d’investissement, cela signifie privation de sommeil. Je suis 15 entreprises du secteur technologique. Cela veut dire 15 conférences téléphoniques sur les résultats, chacune durant entre 90 et 120 minutes.
Le problème, ce n’est pas seulement le volume ; c’est le rapport signal/bruit. Je dois supporter 20 minutes d’introductions polies et de discours sur les "piliers stratégiques" juste pour capter une phrase fugace sur la compression des marges ou l’ajustement des prévisions.
Si je rate un chiffre, mon modèle est erroné. Si je suis trop lent, le marché bouge sans moi.
J’avais besoin de me cloner. Comme c’est illégal, j’ai commencé à utiliser SubEasy. Cela a transformé mon flux de travail de recherche, passant d’un test d’endurance à un processus d’extraction de données chirurgical.
Le problème : L’IA générique ne parle pas "finance"
J’ai essayé des outils de transcription basiques auparavant. Ce fut catastrophique. Ils entendaient "EBITDA" et transcrivaient "a bit of". Ils confondaient "CapEx" avec "caps".
En finance, la précision est primordiale. Une erreur de transcription sur un chiffre de revenus n’est pas une faute de frappe ; c’est une responsabilité.
Étape 1 : Précision avec le Vocabulaire Personnalisé (fonction "Glossaire")
C’est la fonctionnalité qui rend SubEasy "de niveau institutionnel" à mes yeux.
Avant d’uploader l’enregistrement de la conférence, je configure ma liste de Vocabulaire Personnalisé (Glossaire). Je la pré-remplis avec des termes spécifiques au secteur :
- EBITDA
- CAGR
- Non-GAAP
- Vents contraires du Forex
- Symboles boursiers (ex : NVDA, MSFT)
Parce que SubEasy me permet de définir ces termes à l’avance, la transcription revient propre. Il fait la différence entre "gross" (le mot courant) et "Marge brute". Cela garantit que les données que j’intègre à mes modèles sont impeccables.
Étape 2 : Éliminer le superflu avec "Ask ChatGPT"
Une fois la transcription prête (cela prend quelques minutes), je ne la lis pas en entier. Je n’ai pas le temps pour ça.
J’utilise la fonction "Ask ChatGPT" en écran partagé pour interroger le document. Je traite la transcription comme une base de données.
Voici le prompt exact que j’ai utilisé lors du dernier appel sur les résultats d’un géant de la tech :
"Liste tous les chiffres précis mentionnés par la direction concernant les 'prévisions de croissance pour le prochain trimestre' et les 'guidances pour l’exercice fiscal'. Énumère également tous les 'facteurs de risque' ou 'vents contraires' évoqués durant la session de questions/réponses."
Étape 3 : Matériel instantané pour note de recherche
En moins de 60 secondes, SubEasy génère une réponse structurée :
- Guidance : "Revenus attendus en hausse de 12 à 15 % en glissement annuel."
- Marges : "La marge opérationnelle devrait rester stable à 25 %."
- Risques : "Contraintes sur la chaîne d’approvisionnement dans la division semi-conducteurs."
Je copie ces points directement dans mon brouillon de note de recherche. J’ai capté les déclarations prospectives—la partie la plus précieuse de l’appel—sans écouter une seule seconde de la déclaration de "safe harbor" ou des instructions de l’opérateur.
Le ROI : La rapidité, c’est l’alpha
Dans ce métier, l’avantage informationnel est souvent simplement un avantage de rapidité. SubEasy me permet de couvrir plus d’entreprises en moins de temps, avec une précision supérieure.
Je ne termine plus la semaine des résultats épuisé. Au contraire, j’ai des données claires et exploitables prêtes avant que mes concurrents aient fini d’écouter les introductions.
Pour tout analyste qui veut reprendre le contrôle de son temps et affûter son avantage : cessez d’écouter, commencez à traiter.