À la base, on retrouve des FNBTU qui suivent des actions très populaires, comme celles de Tesla, Nvidia, Amazon ou Microsoft. À cela, s’ajoutent les FNBTU à levier/inversés, que les investisseurs utilisent pour amplifier les gains à la hausse ou à la baisse, souvent sur ces mêmes titres vedettes. Enfin, viennent les FNBTU à rendement amplifié, qui visent également ces actions en vue d’en augmenter le rendement, souvent en utilisant un faible effet de levier.

Au Canada, tous les FNBTU sont à rendement « amplifié » et reflètent la performance du titre en question à laquelle s’ajoute un effet de levier et/ou une stratégie d’accroissement des distributions avec la vente d’options d’achat couvertes ou d’autres produits dérivés.

Attention, un FNBTU ne suit pas nécessairement un seul titre. Certaines firmes offrent des FNB contenant un panier de divers FNBTU. Enfin, une dernière catégorie, déjà présente aux États-Unis, vient de faire son apparition au Canada : les FNBTU à levier double.

On pourrait qualifier les cinq premiers mois de 2025 d’effervescents. Aux États-Unis, l’actif total sous gestion a grimpé de 21 milliards de dollars américains (G$ US) en décembre 2024 à 28 G$ US à la fin de mai 2025, avec un apport total d’argent de 11,6 G$ US. De cette somme, 63 % (7,3 G$ US) ont été dirigés vers les FNBTU à levier/inversés, et 37% (4,3 G$ US) vers les FNBTU à rendement amplifié. En parallèle, l’activité de lancement de nouveaux produits a dépassé celle de toute l’année 2024 : 62 nouveaux FNBTU ont vu le jour en seulement cinq mois, contre 56 pour l’ensemble de l’année précédente.

Le secteur canadien des FNB reflète la situation américaine : 21 lancements pour les cinq premiers mois de 2025 contre 20 l’année dernière. Le Canada se distingue par une offre qui se place uniquement sous l’enseigne des FNBTU à rendement amplifié, affirme VMTD.

Performance négative

Comme l’indiquent les chiffres sur les entrées d’argent, celles-ci dépassent la hausse d’actifs. C’est que, « malgré d’importantes entrées dans les FNBTU aux États-Unis, ces fonds ont livré une performance relativement faible », souligne VMTD. En moyenne, la performance a été négative pour l’année en cours : -9,7%. Les deux pires performances ont affiché un recul de 82%. Malgré cela, fait ressortir VMTD, ces deux FNBTU ont quand même reçu de l’argent neuf à hauteur de 237 M$ US.

Il est presque ironique de constater que le FNBTU qui a reçu le plus d’argent neuf pour l’année en cours, soit 3,7 G$ US (Direxion Daily TSLA Bull 2X shares, TSLL US), affiche un recul assez spectaculaire de -63%. Par contre, le deuxième FNBTU à recevoir le plus d’entrées, le YieldMax MSTR Option Income Strategy ETF (MSTY US), a engrangé 1,8 G$ US et donné un rendement positif de 26%.

Au Canada, les deux principaux manufacturiers de FNBTU sont Purpose Investments et Harvest ETFs, tous deux ayant recueilli 745 M$ en entrées nettes pour les cinq premiers mois de 2025 dans 45 fonds au total. Ils offrent des FNBTU à rendement amplifié qui recourent à une stratégie d’achat d’options couvertes, certains de ces fonds accompagnés d’un levier de 1,25 x. Le Harvest Diversified High Income Shares ETF (HHIS CN), qui à lui seul a engrangé 286 M$ cette année, est un fonds de fonds, détenant 14 autres FNBTU de Harvest.

La firme Longpoint s’est distinguée au début de juin en lançant les deux premiers FNBTU à levier double au Canada, ayant ajouté deux autres fonds similaires depuis. Ces FNBTU suivent divers méga-titres américains en technologie. Aux États-Unis, de tels fonds sont disponibles depuis 2022, indique une étude de Banque Nationale Marchés financiers (BNMF), mais c’est en Europe qu’on a vu de tels fonds émerger depuis beaucoup plus longtemps.

La volatilité peut dérouter

Comme les chiffres de VMTD en témoignent, BNMF met en garde les investisseurs contre la volatilité potentielle des FNBTU. « Ces fonds sont conçus pour les transactions à court terme, leur performance pouvant s’éloigner considérablement d’un rendement amplifié attendu des titres sous-jacents, que ce soit par un effet de levier ou d’inversion, surtout s’ils sont détenus plus d’un jour. »

En effet, nombre de FNB à effet de levier et à effet de levier inversé ont pour objectif de répliquer le rendement pour une période d’une seule séance boursière et ne doivent donc pas être détenus plus d’un jour.

BNMF illustre son affirmation en comparant la performance du titre de Tesla (TSL) et d’un produit négocié en Bourse européen à titre unique à double levier. Sur une période de deux ans, le FNBTU montre des hausses trois fois et même quatre fois supérieures à celles du titre de Tesla avec des chutes aussi spectaculaires. Il faut avoir des nerfs solides pour supporter de tels écarts.

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Antoine Amend, directeur technique principal pour les services financiers à Databricks, une plateforme qui aide les entreprises à construire, mettre à l’échelle et gouverner les données, souligne que l’IA générative change la façon dont les utilisateurs interagissent avec les technologies financières. Grâce à l’IA, les employés gagnent en efficacité et en temps, ce qui leur permet de se concentrer davantage sur des tâches stratégiques plutôt que sur des processus administratifs.

« L’IA se démocratise. Les utilisateurs peuvent désormais comprendre et intégrer ces technologies dans leur quotidien, sans avoir à solliciter constamment des technologues », affirme-t-il.

Les institutions financières trouvent ainsi de multiples applications à l’IA. Kevin Levitt, responsable mondial du développement du secteur financier à Nvidia, indique que l’IA est souvent utilisée en premier pour améliorer les interactions des services à la clientèle des institutions financières en réduisant le nombre d’appels.

Le rôle des employés dans les agences bancaires et les centres d’appels demeure donc des plus pertinents. « Les clients veulent toujours parler à un être humain pour certaines questions complexes. L’IA ne remplace pas cette relation, elle l’enrichit », dit Yannick Lallement, chef de l’intelligence artificielle à la Banque Scotia.

C’est le cas dans son institution, qui utilise l’IA pour gérer des interactions basiques avec les clients grâce à des outils comme les chatbots, et résumer les conversations pour les agents humains, qui peuvent ensuite reprendre la discussion en temps réel, illustre-t-il.

Auparavant, l’agent au service à la clientèle de la Banque Scotia avait accès à une simple transcription de l’échange entre le chatbot et le client, poursuit Yannick Lallement. L’IA générative fournit désormais en quelques secondes un résumé de l’échange et produit un sommaire structuré qui permet à l’agent de prendre ensuite le relai.

L’IA générative sert également à améliorer certains processus liés à la conformité réglementaire, au traitement des plaintes et à la lutte contre la fraude. « La fraude est un domaine dans lequel l’IA peut faire une énorme différence, et c’est un excellent point de départ pour les institutions », mentionne Kevin Levitt.

« L’IA permet de résumer de longs documents et d’extraire des informations pertinentes pour cerner les risques opérationnels ou détecter des fraudes », illustre Parinaz Sobhani, associée directrice et cheffe de l’intelligence artificielle chez Sagard.

L’IA générative est ainsi utilisée pour analyser des incidents financiers en parcourant des bases de données complexes, et pour repérer des risques en se basant sur des descriptions textuelles détaillées. Cela renforce la capacité des institutions financières à prévenir les crimes financiers, comme le blanchiment d’argent, en offrant un contexte plus riche que les recherches ponctuelles traditionnelles.

Les défis de l’adoption

Cependant, cette technologie suscite également diverses inquiétudes. Les « hallucinations » ou les erreurs générées par les modèles d’IA peuvent être problématiques, surtout si elles ne sont pas détectées rapidement. Pour contrer ces risques, les experts insistent sur la nécessité d’une supervision humaine constante et d’une formation adéquate des employés. « Il faut comprendre ce que l’IA peut et ne peut pas faire, et former les employés à déterminer ces limites », souligne Yannick Lallement.

Pour maximiser les résultats de l’IA, l’intégrité des données est cruciale, signale Kevin Levitt. Il recommande de débuter par une gestion rigoureuse des données, en s’assurant de leur fiabilité et de leur disponibilité.

Le scepticisme envers des « modèles boîtes noires » est également un frein à l’adoption massive de l’IA dans le secteur financier. Ces modèles, en raison de leur opacité, soulèvent des questions sur la transparence et l’équité des décisions prises par l’IA. De plus, les impacts environnementaux de l’IA, notamment en termes de durabilité et d’empreinte carbone, sont une autre source de préoccupations.

Malgré ces réserves, l’introduction de ChatGPT en 2022 a provoqué un véritable bouleversement dans le secteur financier. Les fintechs, comme Arteria AI, ont rapidement été inondées de demandes de la part d’institutions financières. Shelby Austin, co-fondatrice et cheffe de la direction de cette fintech établie à Toronto, a rapporté qu’« il y avait tellement de buzz autour de l’IA que les banques ne savaient pas comment gérer leurs systèmes hérités ».

En effet, la majorité des institutions financières s’appuient encore sur des systèmes informatiques anciens, souvent peu compatibles avec les technologies modernes comme l’IA générative, capable de générer du texte, des images, des vidéos ou d’autres médias en réponse à des requêtes. Pour pouvoir exploiter tout le potentiel de l’IA générative, les institutions financières doivent donc adapter ces systèmes ou en développer de nouveaux.

Il s’agit de processus qui requièrent des investissements massifs, et le rendement du capital investi n’est pas toujours immédiat, prévient Dave Henderson, président des Solutions intelligentes et de l’innovation à CGI. Au sein de l’entreprise montréalaise, l’activité de consultation informatique auprès des entreprises pour les aider à adapter leurs systèmes à l’IA générative a pris une ampleur inégalée depuis quelques années.

Cependant, malgré la complexité des systèmes existants, l’IA a déjà permis d’améliorer la communication avec les clients. Selon Shelby Austin, l’IA a notamment permis d’accélérer les échanges avec les clients d’au moins 50 %. Ce gain tangible a aidé à justifier les investissements.

Une adoption progressive de l’IA

Pour s’adapter à cette nouvelle réalité technologique, les institutions financières optent souvent pour une approche progressive. Plutôt que de transformer l’ensemble de leurs systèmes en une seule fois, elles procèdent par étapes.

La Banque Scotia privilégie l’utilisation de l’IA pour améliorer la productivité interne avant de déployer des applications destinées aux clients. Elle utilise l’IA pour certaines tâches comme l’analyse de documents complexes, ou pour faciliter la gestion des audits, l’évaluation des risques et la conformité.

Selon Yannick Lallement, « plus on monte en complexité, plus cela devient coûteux à mettre en place ». L’approche par petits pas adoptée par la banque lui permet de gérer l’évolution rapide de l’IA tout en minimisant les risques.

Pour réussir l’adoption de l’IA générative, les entreprises doivent déterminer les domaines où cette technologie peut vraiment changer la donne, sans pour autant ignorer l’importance des compétences humaines. Il s’agit de trouver le carrefour idéal entre technologie et interaction humaine, comme l’ont noté plusieurs experts.

L’adaptation des systèmes hérités à l’IA représente un défi considérable, mais les progrès réalisés démontrent que cette transformation est possible. Dans cette course, les institutions financières recherchent l’équilibre entre l’investissement nécessaire et les gains tangibles en matière de productivité, de gestion des risques et de satisfaction client. Les fintechs, grâce à leur agilité et leur expertise, jouent un rôle clé dans cette transformation.

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L’indice élargi S&P 500 était en baisse de 2,1 % au milieu de la journée, après avoir connu sa pire semaine depuis plus de trois mois. La moyenne Dow Jones des valeurs industrielles perdait 763 points, soit 1,9 %, à 12 h 20, heure normale de l’Est, et l’indice composite Nasdaq reculait de 2,4 %.

Ces baisses ne sont que les dernières d’une vague de liquidation qui a balayé la planète. Le Nikkei 225 du Japon a clôturé la journée de lundi en déclin de 12,4 %, ce qui en fait sa pire journée depuis le krach du lundi noir de 1987.

C’était la première occasion pour les négociants de Tokyo de réagir au rapport de vendredi montrant que les employeurs américains ont ralenti leurs embauches le mois dernier, bien plus que ne le prévoyaient les économistes. Il s’agit de la dernière donnée sur l’économie américaine à être plus faible que prévu, ce qui a suscité la crainte que la Réserve fédérale n’ait trop freiné l’économie américaine pendant trop longtemps en appliquant des taux d’intérêt élevés dans l’espoir d’étouffer l’inflation.

Les pertes subies ailleurs dans le monde ont été presque aussi spectaculaires. L’indice sud-coréen Kospi s’est écroulé de 8,8 %, les marchés boursiers européens perdaient environ 3 % en milieu fin d’après-midi et le bitcoin fondait de 12 %. La bourse de Shanghai a reculé de 1,5 % et le Hang Seng de 2,6 % à Hong Kong. Sydney a culbuté de 3,7 %.

La Bourse de Toronto étant fermée en raison du congé civique l’indice S&P/TSX est resté inchangé.

Même l’or, qui a la réputation d’offrir la sécurité en période de crise, perdait près de 1 %.

Cela s’explique en partie par le fait que les opérateurs se demandent si les dégâts sont si importants que la Réserve fédérale américaine (Fed) devra réduire ses taux d’intérêt lors d’une réunion d’urgence, avant sa prochaine décision prévue pour le 18 septembre. Le rendement des bons du Trésor à deux ans, qui suit de près les attentes de la Fed, est tombé à 3,70 %, contre 3,88 % vendredi dernier et 5 % en avril. Il a plus tard rebondi et est remonté à 3,93 %.

« La Fed pourrait monter sur un cheval blanc pour sauver la situation avec une forte baisse des taux, mais les arguments en faveur d’une baisse entre les réunions semblent peu convaincants, a estimé Brian Jacobsen, économiste en chef chez Annex Wealth Management. Ces réductions sont généralement réservées aux situations d’urgence, comme la COVID, et un taux de chômage de 4,3 % ne ressemble pas vraiment à une situation d’urgence. »

Bien entendu, l’économie américaine est toujours en croissance et une récession est loin d’être assurée. La Fed a été claire sur la corde raide qu’elle a entamée lorsqu’elle a commencé à relever fortement ses taux en mars 2022 : une politique trop agressive étoufferait l’économie, mais une politique trop molle donnerait plus d’oxygène à l’inflation et nuirait à tout le monde.

Après avoir laissé le taux des fonds fédéraux inchangé la semaine dernière, avant que plusieurs rapports économiques décourageants ne soient publiés, le président de la Fed, Jerome Powell, a déclaré que les autorités « disposent d’une grande marge de manœuvre pour réagir si nous devions constater une faiblesse » sur le marché de l’emploi, après avoir porté leur taux principal au niveau le plus élevé depuis plus de vingt ans.

David Mericle, économiste chez Goldman Sachs, estime que la probabilité d’une récession est plus élevée après le rapport sur l’emploi de vendredi. Mais il n’y voit toujours qu’une probabilité de 25 %, contre 10 % auparavant, en partie « parce que les données semblent bonnes dans l’ensemble » et qu’il ne voit pas de « déséquilibres financiers majeurs ».

Néanmoins, les actions des entreprises dont les bénéfices sont les plus étroitement liés à la vigueur de l’économie ont subi de lourdes pertes en raison des craintes d’un ralentissement brutal. Les petites entreprises de l’indice Russell 2000 ont chuté de 2,8 %, ce qui a encore réduit à néant ce qui avait été une reprise pour cet indice et d’autres secteurs du marché en perte de vitesse.

Pour aggraver la situation à Wall Street, les actions des grandes sociétés technologiques ont également chuté, car le marché le plus populaire depuis le début de l’année a continué à s’effriter. Apple, Nvidia et une poignée d’autres valeurs technologiques connues sous le nom de « Magnificent Seven » ont propulsé le S&P 500 vers des dizaines de sommets historiques cette année, en partie grâce à une frénésie autour de la technologie de l’intelligence artificielle. Leur force a été telle qu’elle a éclipsé la faiblesse des secteurs du marché boursier affectés par les taux d’intérêt élevés.

Mais la dynamique des grandes entreprises technologiques s’est inversée le mois dernier, les investisseurs s’inquiétant d’avoir pris leurs prix trop au sérieux et de voir les attentes en matière de croissance future devenir trop difficiles à satisfaire. Les résultats décevants de Tesla et d’Alphabet ont renforcé le pessimisme et accéléré le déclin.

Apple chutait de 3,7 % lundi après que Berkshire Hathaway, la société de Warren Buffett, eut révélé qu’elle avait réduit sa participation dans le fabricant de l’iPhone.

Nvidia, le fabricant de puces qui est devenu l’enfant-vedette d’affiche de la manne de Wall Street en matière d’intelligence artificielle, glissait encore davantage, soit de 6 %. Les analystes ont revu à la baisse leurs prévisions de bénéfices au cours du week-end, après qu’un rapport de The Information ait indiqué que la nouvelle puce d’IA de Nvidia était retardée. L’entreprise a réduit ses gains pour l’année à 104 %, alors qu’ils étaient de 170 % à la mi-juin.

Étant donné que les « Magnificient Seven » sont devenues les plus grandes entreprises du marché en termes de valeur marchande, les mouvements de leurs actions pèsent beaucoup plus lourd dans le S&P 500 et d’autres indices. Nvidia, Apple, Microsoft et Amazon étaient les valeurs les plus importantes du S&P 500.

Dans une version précédente de ce texte, il était mentionné que l’indice S&P/TSX perdait aujourd’hui 500 points. Il s’agit plutôt des chiffres de vendredi dernier, la Bourse de Toronto étant fermée aujourd’hui en raison d’un congé férié.

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