L’ancien trader de Coatue a lancé le fonds Epicenter, où le système d’AI Eve sert d’analyste principal

Dans le monde des fonds spéculatifs, une expérience instructive se déploie : chez Epicenter Capital, une part fondamentale du travail analytique a été confiée à un système d'IA nommé Eve. Le projet de l'ancien trader de Coatue Rahul Kishor vise à démontrer si une petite équipe dotée d'une IA correctement intégrée peut concurrencer les cabinets employant des centaines d'analystes.

Plus qu'un assistant

Eve chez Epicenter n'est pas un chatbot pour des questions ponctuelles, mais un membre d'équipe travaillant en continu. Le système surveille les divulgations d'entreprise, écoute les appels de résultats trimestriels, suit les déclarations des dirigeants d'entreprise, collecte les signaux du marché et aide à façonner les nouvelles idées d'investissement. Le fonds construit un pipeline de recherche autour d'elle, plutôt que d'utiliser l'IA comme un service distinct superposé au processus ancien. C'est ce qui rend le cas inusité même selon les normes de Wall Street. Voici ce qu'Eve fait au sein du fonds :

• suit les divulgations et dossiers de plus de 13 000 entreprises
• examine les podcasts, les actualités et les publications sur les réseaux sociaux
• aide en matière de diligence raisonnable et de recherche de nouvelles idées d'investissement
• intègre chaque e-mail et chaque transaction à la mémoire collective du fonds
• prépare un bulletin d'information audio matinal pour Kishor en route vers le bureau

Le détail crucial est qu'Eve n'attend pas qu'un humain conçoive l'invite parfaite. Le système est connecté à presque tous les flux de travail du fonds—des e-mails entrants à l'historique des transactions—et agit de manière proactive. Chaque matin, elle compile même un bref bulletin audio pour Kishor afin qu'il puisse se mettre rapidement à niveau en route vers le bureau. Pour une petite équipe, c'est une façon d'élargir considérablement la couverture sans embaucher de nouvelles personnes.

Un fonds de trois personnes

Epicenter Capital est basée à San Francisco et semble presque délibérément modeste pour le monde des fonds spéculatifs : en plus de Kishor, l'équipe ne compte que le directeur financier Ivan Ting et l'analyste Jackson Dibble. Le fonds a commencé à accepter des investisseurs externes en juillet 2025. Parmi ceux qui ont soutenu le lancement figurent les frères Philip et Thomas Lafferty, cofondateurs de Coatue Management, ainsi que le CIO de l'activité publique de Coatue Jaimin Rangwalla et l'ancien trader de Coatue Daniel Senft.

Kishor s'est lancé dans sa propre aventure après huit ans chez Coatue et construit le fonds avec une logique extrêmement concentrée. L'équipe cherche 10 entreprises qui, selon ses calculs, peuvent fournir des rendements 10 fois supérieurs sur 10 ans. Epicenter n'opère que long et parie non pas sur le trading quantitatif classique, mais sur un modèle avec une équipe humaine minimale, où l'IA devient une participante à part entière du processus d'investissement, et non simplement un accélérateur de recherche.

«

Eve nous permet de traiter 10 fois plus d'informations 10 fois plus vite », a écrit Kishor dans une lettre aux investisseurs.

Quand l'IA apprend d'elle-même

La partie la plus intéressante de l'histoire n'est pas le volume de données, mais le fait qu'Eve évolue en fonction des retours d'information. Lorsque le système reçoit des commentaires de l'équipe, il réécrit sa propre programmation et apprend comme un analyste junior, seulement beaucoup plus rapidement. Pour le monde traditionnel du buy-side, où de nombreux outils d'IA se réduisent encore à la recherche de documents et au résumé de notes, ce n'est plus automatiser les tâches routinières, mais une tentative d'automatiser le processus de réflexion de l'analyste lui-même.

Un épisode révélateur : Eve a analysé des documents d'entreprise disparates pour comprendre comment une entreprise spécifique lance un nouveau produit sur le marché. Pour un analyste humain, un tel travail aurait pu prendre une semaine, mais le système l'a complété en une nuit. Pour le fonds, c'est un signal important : l'IA peut déjà gérer non seulement le tri des données, mais aussi des pans de travail de recherche complexe où vous devez assembler une image à partir de fragments.

L'IA chez Epicenter surveille même le coût de l'IA elle-même. Au sein du fonds, Claude Code a lui-même suggéré de migrer les serveurs d'Amazon Web Services vers Cloudflare, ce qui a réduit les coûts informatiques de 90 %. Pour une équipe de trois personnes, cet effet est critique : si la principale « main-d'œuvre » coûte des milliers de dollars par an au lieu de centaines de milliers par personne, l'économie du fonds se présente très différemment et offre plus d'espace pour l'expérimentation.

Qu'est-ce que cela signifie

L'histoire d'Epicenter montre à quoi pourrait ressembler la prochaine étape de l'automatisation en finance : non pas un assistant aux côtés d'un analyste, mais un fonds conçu dès le départ autour d'un collègue IA. Si cette approche prouve son efficacité en termes de rendements, les grandes sociétés d'investissement devront repenser non seulement leurs outils, mais la taille même de leurs équipes de recherche.