Ce manque de visibilité des marchés privés des family offices crée deux défis opérationnels distincts :
- Le premier est d'ordre analytique : il s'agit de calculer des indicateurs de performance standardisés pour les marchés privés (IRR, TVPI, DPI) à l'aide de processus fastidieux qui ne permettent pas de réaliser une analyse continue au niveau du portefeuille.
- Le second est prospectif : il s'agit de prévoir les besoins en liquidités sans disposer de systèmes automatisés qui modélisent les appels de fonds, les distributions et la disponibilité des liquidités du portefeuille.
Ces défis persistent même si 69% des family offices ont adopté des systèmes automatisés de reporting des investissements, contre 46% en 2024. Ces progrès sont considérables, mais ils n'ont pas encore permis d'éliminer la combinaison de les processus manuels et la dépendance à l'égard des feuilles de calcul sont les principaux risques opérationnels. les family offices citent.
Conséquence : les rapports de base sur les portefeuilles ont été automatisés, mais les analyses spécialisées sur les marchés privés restent un domaine où le travail manuel persiste. L'urgence s'intensifie à mesure que les marchés privés représentent 29% des portefeuilles moyens des family offices en Amérique du Nord, avec 48% citant “l'amélioration de la liquidité” comme leur principal objectif d'investissement pour 2025.
Les contraintes en matière de ressources aggravent le défi : 62% des family offices fonctionnent avec des équipes d'investissement de moins de cinq employés, Le service de gestion des marchés privés de la Banque de France gère les mêmes analyses spécialisées que celles distribuées par les institutions au sein de départements dédiés aux marchés privés.
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La frontière de l'analyse des performances
Les limited partners institutionnels automatisent le suivi de la performance des investissements privés grâce à des systèmes qui intègrent les flux de trésorerie trimestriels et les valeurs liquidatives, calculent des indicateurs standardisés et mettent à jour en permanence les analyses au niveau des portefeuilles. A titre d'exemple, La base de données de Cambridge Associates sur les investissements privés recense plus de 98 000 investissements répartis entre plus de 10 000 fonds., Elle calcule la performance à partir de “l'historique complet des flux de trésorerie trimestriels sous-jacents et des valeurs liquidatives de chaque fonds” grâce à des flux de données automatisés.
Cette infrastructure permet aux institutions d'évaluer les gestionnaires à l'aide du TRI (taux de rendement interne tenant compte des flux de trésorerie irréguliers), de l'IPVT (valeur totale par rapport au capital versé) et de l'IPD (distributions par rapport au capital versé, mesurant le rendement réel du capital versé). Toutes ces données sont mises à jour automatiquement chaque trimestre, sans calcul manuel.
Le L'Institutional Limited Partners Association a publié son premier modèle de performance standardisé en janvier 2025., Le calendrier de mise en œuvre s'étend jusqu'au premier trimestre 2027 pour la première livraison, reconnaissant la complexité opérationnelle du calcul systématique de la performance, même avec des cadres standardisés. Le calendrier de mise en œuvre s'étend jusqu'au premier trimestre 2027 pour la première livraison, reconnaissant la complexité opérationnelle du calcul systématique de la performance même avec des cadres normalisés.
Les family offices qui ont automatisé les rapports de base sur les portefeuilles se heurtent encore à la complexité de l'analyse des marchés privés. A titre d'exemple :
- Les avis d'appel de fonds sont envoyés par les médecins généralistes sous la forme de courriers électroniques au format PDF.
- Les évaluations trimestrielles apparaissent sous des formes différentes selon les gestionnaires.
- Les états annuels audités fournissent des données décalées de plusieurs mois après la fin de la période.
Cela signifie qu'un family office détenant dix investissements dans des fonds privés reçoit dix flux de rapports distincts avec des délais, des formats et des niveaux de détail incohérents. Chacun de ces flux doit être extrait, formaté et intégré dans des systèmes de suivi. Les flux de trésorerie irréguliers distinguent les marchés privés des titres publics : alors que les dividendes des actions suivent des schémas trimestriels prévisibles, les appels de fonds et les distributions des fonds privés sont imprévisibles et dépendent du calendrier des transactions, des opportunités de sortie et des conditions du marché.
Les systèmes de comptabilité de portefeuille standard, conçus pour des flux de trésorerie réguliers, ont du mal à gérer cette irrégularité :
- Le calcul du TRI nécessite un historique complet des flux de trésorerie avec une datation précise, non seulement des positions actuelles, mais aussi de chaque appel de fonds et de chaque distribution depuis l'engagement initial.
- Les calculs du TVPI et du DPI nécessitent des données sur la valeur liquidative actuelle qui arrivent tous les trimestres plutôt que tous les jours. L'agrégation au niveau du portefeuille exige de consolider les mesures des fonds individuels tout en évitant le double comptage et en pondérant correctement les effets de l'année de référence.
L'assemblage manuel de toutes ces données peut absorber une part importante des ressources de l'équipe du family office. Par exemple, un professionnel de l'investissement d'un family office préparant une analyse trimestrielle de la performance des marchés privés peut passer 8 à 10 heures à extraire les données des rapports du GP, à mettre à jour les registres de flux de trésorerie, à calculer les indicateurs au niveau du fonds, à les agréger au niveau du portefeuille et à préparer les documents destinés au comité d'investissement. Dans une équipe d'investissement de trois personnes gérant des portefeuilles publics et privés, une personne consacrant 40 heures par trimestre à l'analyse des marchés privés représente une part importante de la capacité de l'équipe consommée par des calculs que les institutions automatisent.
Le rapprochement manuel trimestriel peut également créer un décalage. Lorsqu'un family office termine l'analyse des performances du deuxième trimestre à la fin du mois de juillet, le troisième trimestre est déjà à moitié terminé. Les systèmes automatisés se mettent à jour au fur et à mesure de l'arrivée des rapports des GP, signalant les écarts de performance sans attendre la consolidation de fin de trimestre. L'identification d'un gestionnaire sous-performant un an plus tôt et la réorientation des engagements futurs peuvent préserver une valeur significative au cours du cycle de fonds suivant.
Le défi des prévisions de liquidité
Les investisseurs institutionnels modélisent les besoins en liquidités des marchés privés à l'aide de systèmes automatisés qui prévoient les appels de fonds et les distributions pour les différents exercices, stratégies et gestionnaires. L'étude de Cambridge Associates indique que les institutions consacrent annuellement “20% de l'allocation initiale aux investissements privés” comme base de référence pour le rythme des appels de fonds, tout en notant que “cela est très variable dans la pratique” et que les engagements moyens non financés s'élèvent à “70% de la VNI moyenne des investissements privés”. Ces calculs sont effectués automatiquement dans les systèmes de gestion de portefeuille et sont mis à jour au fur et à mesure que les engagements changent et que les appels de fonds arrivent.
Le modèle de liquidité MSCI démontre que la diversification entre les millésimes et les gestionnaires réduit considérablement la pression sur les liquidités. Un commanditaire ayant un objectif de 15% de valeur liquidative dans des stratégies de rachat diversifiées sur quatre fonds par millésime connaît “des pics de liquidité au 95e centile à un peu plus de 3% de liquidités, ce qui représente un risque de liquidité minime”. Un objectif agressif de 60% sans diversification crée “un risque extrême, les obligeant potentiellement à liquider la moitié de leur portefeuille d'actions publiques en un seul mois”. La diversification des allocations, même agressives, à quatre engagements par millésime “réduit de plus de moitié le volant de liquidités à risque”.”
L'exécution manuelle de ces scénarios - modélisation de différentes hypothèses de rythme d'engagement et de diversification des millésimes - nécessiterait des heures de travail sur tableur pour chaque analyse. Les systèmes automatisés effectuent la même modélisation en quelques secondes.
Les family offices considèrent que les prévisions de liquidité sont de plus en plus importantes. Les 48% citant l'amélioration des liquidités comme objectif principal représente une forte augmentation par rapport aux années précédentes. Les rendements attendus pour 2025 s'élèvent en moyenne à 5% seulement, contre 11% en 2024., La prudence est de mise, puisque 15% s'attendent à des rendements négatifs, contre seulement 1% l'année précédente. Cette prudence semble rationnelle : L'étude 2025 de Preqin indique que quatre investisseurs en capital-investissement sur cinq considèrent les sorties comme l'une de leurs principales préoccupations., Près de la moitié d'entre eux prévoient des durées de 10 à 11 ans pour les fonds de capital-investissement. Les périodes de détention plus longues rendent la prévision de la liquidité plus critique.
Pour établir des prévisions de liquidité sur 12 mois, il faut rassembler les données relatives aux engagements non financés de chaque GP, estimer le rythme de déploiement en fonction du stade et de la stratégie du fonds, projeter les distributions sur la base des tendances historiques et des orientations du GP, modéliser les revenus de dividendes et d'intérêts des portefeuilles publics et intégrer les besoins de dépenses des familles.
Les family offices qui disposent d'un système de reporting automatisé de base peuvent voir les positions actuelles de leur portefeuille, mais les projections prospectives de flux de trésorerie requièrent toujours un travail manuel. Un comité d'investissement qui discute d'une allocation de 5 millions de francs suisses à un nouveau gestionnaire ne peut pas facilement modéliser la façon dont l'engagement interagit avec les obligations non financées existantes sans consacrer beaucoup de temps à l'analyse manuelle (ou accepter l'engagement sans évaluation complète de l'impact sur les liquidités).
Le coût du maintien de réserves de sécurité excessives augmente avec le temps. Sur un portefeuille total de 200 millions de francs suisses, détenir 5% supplémentaires en liquidités (10 millions de francs suisses) pour se protéger contre des appels de fonds imprévisibles peut entraîner des coûts d'opportunité significatifs.
Des prévisions automatisées permettraient de savoir si le portefeuille a réellement besoin d'une telle réserve. La différence entre des hypothèses manuelles prudentes et des prévisions automatisées fondées sur des données pourrait permettre de libérer une plus grande partie du portefeuille total pour un déploiement productif sans augmenter le risque de liquidité.
La dernière frontière de l'automatisation
Les family offices ont étoffé leurs équipes de 41% en 2022, 40% prévoyant des embauches supplémentaires en 2023.. Malgré cela, elles sont confrontées à des défis persistants en matière de talents. En 2025, 70% déclarent avoir du mal à embaucher, tandis que 65% s'inquiètent de ne pas pouvoir conserver leur personnel clé.. Il est clair que la réalité des petites équipes crée des contraintes de temps qui persistent indépendamment du succès de l'embauche. Les équipes d'investissement des family offices gèrent les actions publiques, les titres à revenu fixe, l'allocation d'alternatives, la sélection des gestionnaires, les rapports de performance, la communication avec la famille et la préparation du conseil d'administration avec les mêmes effectifs que ceux que les institutions répartissent entre des équipes spécialisées.
L'accélération de l'adoption de la technologie par les family offices montre que ces derniers s'attaquent systématiquement à l'inefficacité opérationnelle. L'écart entre l'adoption du 69% et le maintien des processus manuels en tant que risque majeur révèle où se situe la frontière de l'automatisation : non pas dans le reporting de base des portefeuilles, mais dans l'analyse spécialisée des marchés privés, comme le calcul du TRI à partir de flux de trésorerie irréguliers, l'agrégation de mesures au niveau du portefeuille entre plusieurs GP et les prévisions de liquidité prospectives.
Seulement 25% ont adopté un logiciel d'agrégation de patrimoine (plateformes plus sophistiquées conçues spécifiquement pour la gestion consolidée de portefeuilles multi-actifs et multi-dépositaires, y compris les produits alternatifs). Ce taux d'adoption, nettement inférieur à celui du 69% avec reporting automatisé, témoigne d'un manque de complexité. Les systèmes de déclaration de base gèrent bien les titres publics standardisés. Les plateformes d'agrégation de patrimoine s'attaquent aux flux de trésorerie irréguliers, aux rapports non standard et aux mesures spécialisées qui caractérisent les marchés privés. L'écart de 44 points de pourcentage (69% contre 25%) quantifie la frontière restante en matière d'automatisation.
L'analyse institutionnelle à l'échelle du Family Office
Le passage d'une gestion manuelle des marchés privés à un suivi et à des prévisions automatisés nécessite.. :
- Consolidation complète des données permettant de saisir les appels de fonds, les distributions et les évaluations dans toutes les relations avec les médecins généralistes,
- le calcul automatisé des indicateurs de performance standard qui sont mis à jour en continu plutôt que trimestriellement, et
- Une modélisation prospective des liquidités qui projette les besoins en liquidités par rapport à la capacité du portefeuille.
Les institutions atteignent cette efficacité grâce à des équipes dédiées et à des systèmes d'entreprise conçus pour l'échelle et le coût institutionnels. Les family offices comblent l'écart grâce à une technologie spécialement conçue pour fournir des analyses institutionnelles à des conditions économiques propres aux family offices.
La plateforme Altoo Wealth s'attaque à la frontière de l'analyse des marchés privés grâce à des fonctionnalités conçues pour les family offices. La plateforme suit plus de 40 types d'actifs, y compris les investissements en private equity, et calcule automatiquement le TRI, le TVPI et le DPI.
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