Announceur : Bienvenue au balado TDAM Talks proposé par Gestion de Placements TD. Joignez-vous à nous pour entendre de l’information et des analyses sur les thèmes actuels des marchés financiers de nos leaders d’opinion. Des renseignements sur les marchés aux stratégies de placement, ces renseignements vous aideront à vous y retrouver dans le contexte complexe des placements.
Ingrid : 60 % des emplois seront touchés par l’intelligence artificielle. Il s’agit d’une prédiction audacieuse sur l’IA, mais que nous devons prendre en considération concernant cette nouvelle technologie très perturbatrice. Ce sera le sujet de notre balado TDAM Talks d’aujourd’hui. Je m’appelle Ingrid Macintosh. Maintenant, j’ai le grand plaisir d’accueillir à ce balado Kevin Hebner, directeur général et stratège en placements mondiaux à TD Epoch. Kevin a récemment rédigé trois articles de leadership éclairé intéressants sur l’IA générative et les marchés boursiers, et il a également voyagé à travers le monde pour présenter ce sujet à des clients institutionnels potentiels et à des consultants. Bienvenue, Kevin.
Kevin : Merci, Ingrid!
Ingrid : J’ai commencé le balado avec une statistique assez alarmante. Pouvons-nous commencer par ça? Pouvez-vous m’en dire plus sur la façon dont l’IA va remodeler le monde du travail?
Kevin : Est-ce que je peux changer un peu votre formulation?
Ingrid : Bien sûr.
Kevin : Eh bien, 60 %, je ne pense pas que ce soit une prédiction audacieuse. Je pense que c’est presque certainement un euphémisme. Et je ne pense pas que ce soit alarmant. Je pense que c’est intéressant, mais la majorité des gens sont plus préoccupés qu’enthousiasmés par l’intelligence artificielle, et je pense qu’ils ont tort. Je pense que de nombreux avantages découleront de ces craintes. Par exemple, 60 % des emplois aujourd’hui n’existaient pas en 1950.
Kevin : Si vous pensez au pourcentage d’emplois qui ont été touchés par les ordinateurs et Internet, mais certainement plus de 60 % par l’électricité, je pense que c’est tout le monde. Et lorsque vous avez des technologies à usage général comme Internet, l’électricité, la machine à vapeur et la presse à imprimer, elles ont des répercussions sur presque tout. En fait, c’est la définition d’une technologie à usage général.
Ingrid : On a beaucoup parlé des répercussions de l’IA sur les placements. Et l’un des premiers avantages dont on parle, c’est le concept de productivité et la hausse de la productivité. Vous en parlez un peu et de la façon dont on devrait y penser du point de vue des placements.
Kevin : Oui, je pense qu’on peut établir un cadre à la fois ascendant et descendant. Donc, du côté ascendant, il y a eu pas mal d’études publiées par des pairs qui portaient sur ce sujet. Par exemple, avec les codeurs, s’ils commencent à utiliser Copilot, leur productivité moyenne augmente de 55 %, mais avec les scripteurs, leur productivité moyenne augmente de 40 %. En fait, jusqu’à maintenant, avec l’IA générative, il y a deux principales utilisations, qui sont la rédaction de textes marketing et le codage. Les chauffeurs de taxi augmentent leur productivité de 8 % parce qu’ils ont moins de temps d’arrêt. Il est plus facile pour eux de déterminer où se trouve leur prochain client. Les radiologistes. La majorité des radiologues utilisent maintenant l’IA pour déterminer si une image est inquiétante ou non. La semaine dernière, OpenAI a lancé l’outil Sora. Par exemple, vous pouvez entrer, disons, 14 mots de texte, puis vous obtenez une vidéo très détaillée de deux minutes. Je pense que cela réduit de 90 % le coût de création de contenu de jeux vidéo ou d’animation. C’est extrêmement productif. Je pense donc que c’est la façon dont il faut y penser. Du côté ascendant, on regroupe différentes professions et tâches. On peut aussi adopter un point de vue descendant.
Ingrid : Je pense que nous pourrions faire un balado distinct, Kevin, sur ce que cela signifie pour les modèles d’éducation traditionnels, le modèle universitaire et l’apprentissage traditionnel. C’est une tout autre conversation. Je sais que dans vos présentations et vos tournées, vous parlez de certains des secteurs qui subissent le moins d’impact. Pouvez-vous nous en parler un peu? Quel secteur est le moins touché ou qu’est-ce qui est le moins perturbé, et qu’est-ce qui est le plus avantagé par l’IA?
Kevin : Oui, mais je ne vais pas vous laisser mettre de côté l’éducation.
Ingrid : Mais je pense que c’est un changement.
Kevin : Ce qu’on voit du côté des secteurs des soins de santé et de l’éducation est très intéressant. Dans le secteur de l’éducation, un certain nombre de sociétés d’IA sont concernées. Et si vous pensez à l’éducation, la façon dont nous éduquons les gens n’a pas vraiment beaucoup changé depuis Socrate et Platon, depuis des milliers d’années, avec l’arrivée des universités. Depuis qu’on a commencé à augmenter… eh bien… qu’on a vraiment créé le système d’éducation public à la fin du 19e siècle pour aider une main-d’œuvre agricole à prospérer dans un environnement manufacturier. Il y a donc beaucoup de place pour ces nouveaux outils pour donner à chaque étudiant un professeur personnel, stimulant, plus interactif et empathique. Mais pour ce faire, ils doivent faire face aux conseils scolaires, aux enseignants, aux syndicats, aux parents et, en fin de compte, le monde des bits change rapidement.
Ingrid : Comme il s’agit un peu d’un balado sur les placements, je veux m’assurer qu’on se concentre sur certains des éléments auxquels nos auditeurs pourraient s’attendre, c’est-à-dire des thèmes de placement. Et je vous ai entendu parler de la dynamique du « gagnant qui domine ». Pouvez-vous nous en parler un peu?
Kevin : Oui. Bill Priest et moi travaillons là-dessus depuis longtemps, depuis les huit dernières années. Et c’est une caractéristique inhérente à la technologie numérique, y compris l’IA; il existe des entreprises qui ont d’énormes investissements initiaux en capital incorporel et qui vous permettent de réduire votre coût marginal, vos prix, et de créer un énorme surplus de consommation, et c’est pourquoi les gens adorent la recherche sur Google, les médias sociaux et ce genre de choses. Mais ce que cela signifie, c’est que vous devez agir rapidement, « casser des choses », essayer d’obtenir une part de marché, puis créer des avantages concurrentiels. De nouvelles entreprises peuvent s’emparer de votre position. Mais cela signifie que dans tous les domaines de l’IA, cela peut comprendre les grandes plateformes, les sociétés infonuagiques, les semi-conducteurs et tous les niveaux de semi-conducteurs, l’équipement de conception, les usines, ainsi que toutes les applications qui vont en découler. Ils ont tous cette caractéristique du « gagnant qui domine », ce qui signifie que vous aurez, disons, une moyenne de trois ou quatre entreprises qui obtiendront la majeure partie des marges de trésorerie disponibles et le meilleur rendement du capital investi. Toutes les autres vont tenter de survivre. Et cela se reflète dans le type de concentration des marchés qu’on observe aujourd’hui. Mais cette tendance s’est accentuée au moins au cours de la dernière décennie.
Ingrid : Et quand on a discuté avant le balado, vous avez mentionné que vous avez rencontré un certain nombre d’investisseurs institutionnels partout dans le monde, et vous avez mis en lumière certains des thèmes dont ils vous parlent lorsqu’ils s’adressent à leurs gestionnaires d’actifs. Est-ce que je peux vous demander de nous en parler un peu?
Kevin : Ce qui nous a vraiment surpris la semaine dernière, c’est que nous avons eu 15 rencontres avec des investisseurs institutionnels et des consultants. Tout le monde a parlé de la façon dont ils utilisent et dont ils devraient utiliser l’IA pour accroître leur productivité, établir de nouvelles observations, améliorer leur rendement, et tout ça, de la conformité à l’analyse fondamentale, en passant par l’analyse des données. Il ne s’agit pas seulement d’outils quantitatifs, de cellules de marketing, de fonctions, etc. Selon moi, c’est très intéressant. Et je dirais que tout le monde s’entend pour dire qu’au cours des cinq prochaines années, cette augmentation représente une hausse de productivité de 20 % pour le secteur de la gestion des placements. C’est beaucoup. S’il y avait des divergences de vue quant à savoir si cela signifie qu’il va y avoir plus de gens à effectuer des analyses fondamentales ou s’occuper de l’unité Marketing quantitatif, je pense qu’il y en aura plus, parce que nous avons tous beaucoup de temps pour le faire. Beaucoup plus de choses qu’on aimerait faire, différentes catégories d’actif, toutes sortes de choses qui, selon moi, vont nous permettre d’ajouter encore plus de valeur pour nos clients. Mais cette semaine, j’ai été surpris à chaque rencontre.
Ingrid : Vous avez aussi parlé un peu de la dispersion des rendements que des caisses de retraite similaires obtiennent. Je pense que ça nous ramène à la conversation sur les Sept Magnifiques, mais pouvez-vous nous en parler un peu, s’il vous plaît?
Kevin : Oui. Beaucoup de gens étaient préoccupés par la sous-pondération de la technologie, et c’est parce que pour certaines des grandes sociétés technologiques, comme NVidia ou Tesla, il est très difficile d’être pondérées en fonction de la capitalisation boursière, et à les surpondérer, en raison des problèmes liés aux évaluations et à la croissance des bénéfices, qui fait déjà partie du cours. Les gens sous-pondèrent donc les technologies et sous-pondèrent généralement l’innovation, ce qui les a amenés à obtenir des résultats inférieurs dans un marché très concentré. Un certain nombre de personnes soulèveraient cette question et se demanderaient comment elles peuvent y remédier quant au rendement, et je pense qu’il y a des positions à court et à long terme.
Ingrid : Et ils devront voir comment ça se passe. Je vais revenir dans un moment sur certaines des répercussions de la réglementation, et vous avez aussi mentionné que la distribution n’est pas égale à l’échelle mondiale et, aujourd’hui du moins, les États-Unis semblent être prêts à diriger en quelque sorte ce concept d’exceptionnalisme américain.
Kevin : Oui, l’un de nos clients, la semaine dernière, a dit à la blague que l’avenir est déjà là… et qu’il n’est pas réparti également. Et je pense qu’il y a beaucoup de vérité là-dedans. Pour ce qui est de l’exceptionnalisme américain, le leadership américain repose sur un certain nombre de facteurs. L’un d’eux est l’écosystème de capital de risque aux États-Unis. Il est aussi présent à Toronto, à Montréal et ailleurs, mais il est très ancré dans la Silicon Valley, à New York et dans quelques autres villes. Et ça s’est développé après la Deuxième Guerre mondiale, en grande partie grâce au financement du département de la Défense et même de sociétés récentes, mais en grande partie grâce au département de la Défense. Je pense que l’écosystème de capital de risque est spécial. Un deuxième facteur aux États-Unis est assujetti à une réglementation très légère. Tout est réglementé aux États-Unis, mais très peu par rapport à l’Europe, puisque les États-Unis attirent la majorité des investissements du secteur privé dans l’IA, et ils font aussi le suivi de presque tous les talents en IA. Et si vous regardez les chefs de file de l’IA aux États-Unis, ils sont nés en Inde, en Chine, en France ou au Royaume-Uni. Ils viennent du monde entier. Certains d’entre eux sont nés aux États-Unis, mais le pays attire tout l’argent, tous les talents et tous ces avantages infrastructurels. On pense donc que l’exceptionnalisme américain continue par rapport à celui de l’Europe ou de la Chine, par exemple, et aussi à celui de certaines petites régions.
Ingrid : À vrai dire, au Canada, la genèse de l’IATA remonte à longtemps. On va donc adopter la perspective de l’Amérique du Nord. Vous avez commencé… vous avez amorcé la discussion en parlant de réglementation. Je pense que c’est une question très importante, parce que nous en sommes encore à la première année et depuis la véritable explosion de l’IA générative, de ChatGPT, etc. Et je pense que la réglementation est rapidement en train de rattraper son retard. Mais pouvez-vous nous dire comment vous entrevoyez d’abord la voie à suivre en ce qui a trait à la réglementation de l’IA? Et en plus de ça, les gagnants et les perdants, quelles pourraient être les répercussions sur certains secteurs qui seront plus touchés ou un peu plus entravés par le rythme des changements découlant de la réglementation?
Kevin : La réglementation est certainement un sujet d’actualité et on y accorde beaucoup d’importance. En fait, plus de 400 projets de loi et avant-projets de loi ont été déposés au niveau des États américains. C’est une hausse par rapport à il y a environ 30 ans. Et je ne pense pas qu’il y en a beaucoup qui sont vraiment significatifs. Et il y a plusieurs raisons pour lesquelles nous ne pensons pas que les structures réglementaires seront en place, pas seulement dans un an ou deux, mais je pense que ça va prendre une décennie. L’une des raisons... on utilise la métaphore selon laquelle il faut patiner pour savoir où va la rondelle, mais on ne sait pas vraiment où va la rondelle. C’est une nouvelle technologie. Même au cours des 18 derniers mois, les choses ont beaucoup changé. Il faut donc attendre… vous savez, c’est comme si on essayait de réglementer l’IA en tant qu’industrie avant qu’elle ne devienne une industrie. En ce moment, je pense que c’est un peu prématuré. La deuxième raison, c’est l’aspect de la guerre froide 2.0. Les États-Unis ne veulent pas mettre en place des barrières réglementaires qui ralentiraient le développement par rapport à la Chine. Il y a plusieurs raisons à ça. La troisième raison est l’emprise réglementaire. Les grandes sociétés technologiques sont très actives dans le domaine du lobbying auprès des plus grandes sociétés du secteur privé de D.C., et l’argent qui y est dépensé est réservé aux sociétés technologiques, et ils essaient de s’assurer que l’infrastructure réglementaire en place reflète leurs préférences et leurs points de vue, ainsi que la façon dont ils voient le secteur se développer. Et il n’y a pas beaucoup de talents en IA au sein du gouvernement, alors c’est permis, je pense, dans le secteur des technologies, et les médias sociaux en sont un bon exemple. On connaît depuis au moins 10 ans les répercussions pernicieuses des médias sociaux sur beaucoup de gens, surtout les jeunes. Mais aucune loi efficace n’a été mise en place. C’est vraiment fou. Mais je pense que les gens qui croient que nous allons être très audacieux et rapides dans la mise en place de règlements doivent y penser. Et je pense que c’est un gros problème. Enfin, si vous regardez l’histoire de la réglementation aux États-Unis... chaque nouvelle industrie est réglementée. Il faut habituellement de 10 à 20 ans après la sortie d’un produit commercialement viable pour mettre en place une infrastructure réglementaire. On pense qu’on va continuer à en parler beaucoup, qu’il va y avoir des motions à ce sujet, mais des mesures concrètes, je pense que ce ne sera pas pour 2024 ou 2025, mais probablement pour 2030 ou plus tard.
Ingrid : J’ai une question complémentaire. Je travaille pour une grande banque réglementée. Y a-t-il des entreprises qui, selon vous, seront plus lentes à adopter l’IA, peu importe le contexte réglementaire, mais simplement en raison des risques liés à l’inconnu? Et voyez-vous des joueurs traditionnels dans certains secteurs être entravés du point de vue de l’aversion pour le risque, car ils ne sont pas en mesure de suivre de nouvelles sociétés plus agiles comme celles-là... une perspective différente qu’on applique à l’examen des sociétés.
Kevin : Oui, je pense que la réglementation, la réglementation actuelle pour le secteur des finances et le secteur des soins de santé en est certainement un exemple. L’éducation aussi. Les secteurs très réglementés ont toujours plus de difficulté à changer. Mais quand on commence à penser à autre chose qu’à la technologie, aux secteurs qui vont être les plus touchés, on pense plutôt au codage et aux scripts. Mais par exemple, comme l’IA influence les domaines créatifs très rapidement, ce sera très important, disons, pour Disney, Pixar, le Studio Ghibli, les développeurs de jeux vidéo, et ce sont en fait de très grandes industries. Et ils font face à ce que nous appelons le dilemme des innovateurs. Une nouvelle technologie perturbatrice s’en vient et vous devez passer à cette nouvelle technologie, et c’est très difficile à faire. Kodak est un exemple classique, et c’est difficile non pas parce que vous êtes mauvais, mais parce que vous êtes très bon dans ce que vous faites. Vous aimez ce que vous faites. Vous aimez vos produits, vos vendeurs adorent ce que vous faites. C’est aussi un problème, disons, pour les grands constructeurs automobiles, parce qu’ils doivent passer des moteurs à combustion interne aux véhicules autonomes et aux véhicules électriques. Et je pense que c’est une transition extrêmement difficile pour eux. Je pense qu’il y a des problèmes réglementaires qui vont ralentir les choses. Mais je pense que le grand problème, c’est le « dilemme des innovateurs ». Vous avez cette nouvelle technologie perturbatrice et vous devez réfléchir à la façon dont vous faites les choses; vous devez vous réinventer. Et c’est difficile à faire, parce que vous êtes très bon dans plusieurs domaines.
Ingrid : Oui, ce concept de valeur; quel est votre créneau particulier? Vous savez, j’ai déjà parlé de Kodak, n’est-ce pas? Oui. Comment ils ont raté le coche, n’est-ce pas?
Kevin : Oui. Kodak a inventé la photographie numérique. Ils savaient que ça s’en venait. Ils ont compris la technologie, mais ils sont morts à petit feu parce qu’ils étaient tellement concentrés sur les domaines dans lesquels ils étaient vraiment bons. Et les clients les aimaient, de sorte que ça a enraciné les vendeurs, et ils ne pouvaient plus bouger. Un exemple de changement intéressant au cours des dernières années est que Facebook a changé son nom pour Meta il y a quelques années parce qu’ils étaient tous dans le métavers.
Kevin : Et au cours de la dernière année, un matin, Mark Zuckerberg s’est réveillé et s’est dit : « Non, nous ne sommes plus une société de métavers. On utilise tous l’IA. » Et il y a donc un virage important de la part de sociétés comme Facebook. Et je pense que c’est possible quand une seule personne détient autant d’actions dans une société globalement, sinon c’est vraiment difficile.
Ingrid : Et c’est le cas. Vous savez, lorsque les équipes de gestion des placements examinent la direction d’une entreprise et qu’on survole les 10, 15 ou 20 dernières années, certains des dirigeants des plus grandes sociétés, des plus grandes sociétés technologiques, semblaient être anticonformistes au départ, ils semblaient extrêmes. Y a-t-il quelque chose de différent que vous voyez maintenant lorsque vous examinez les équipes de direction dans les entreprises dans le contexte de ces changements de taux paraboliques ou quelque chose de différent qui rend les dirigeants ou les entreprises exceptionnels?
Kevin : Eh bien, je pense que c’est vraiment le cas. Et si vous regardez Microsoft, qui est l’une des cinq plus grandes sociétés technologiques chaque année depuis 30 ans, elle a une équipe de direction fantastique. (Satya) Nadella (chef de la direction de Microsoft) – Il est visionnaire en ce qui a trait au rôle de l’IA dans l’informatique. Ils sont donc très bons pour changer de cap et modifier les priorités de l’entreprise. D’autres sociétés comme Google semblent moins douées à cet égard, mais je pense qu’il est très important d’avoir une idée de l’endroit où s’en va la rondelle, puis de changer les ressources au sein de l’entreprise. L’objectif de l’entreprise à cet égard est clairement essentiel.
Ingrid : Quelques dernières questions pour vous. La première est celle qui préoccupe tout le monde. Est-ce que c’est une bulle? Est-ce que c’est terminé? Est-ce que ça va trop vite? Comment répondez-vous à ces questions? Parce que je suis sûre que vous vous les faites poser.
Kevin : Il y a donc trois raisons de croire que nous sommes dans une sorte de bulle. Quelle est la concentration des rendements? Et il y a déjà eu deux périodes où les rendements boursiers étaient tellement concentrés et qu’il n’y avait qu’un petit nombre de sociétés. L’une remonte à la fin des années 1990 et l’autre, à la fin des années 1920. Et aucun de ces cas ne s’est très bien passé pour les investisseurs. Deuxièmement, les évaluations sont clairement excessives. Elles sont élevées, mais pas autant que dans les années 1990. Et la troisième raison, c’est que le ton euphorique de tant de commentaires à propos de l’IA qui change le monde. C’est ce qui se passe en ce moment et ça ressemble beaucoup à ce qui s’est passé dans les années 1990. Mais ce qui est différent maintenant, c’est qu’à la fin des années 1980, les entreprises brûlaient des liquidités et qu’en fin de compte, ce qui a entraîné l’éclatement de la bulle technologique, ce sont les manchettes dans les journaux, notamment le magazine Barron’s qui disait que toutes ces entreprises brûlaient des liquidités, que nous allions manquer de liquidités. Cela ne peut pas se produire pendant très longtemps. Et je pense que quelque chose de similaire pourrait se produire cette fois-ci. Mais ces sociétés réduisent maintenant beaucoup leurs liquidités. Les marges d’exploitation sont très impressionnantes, car elles génèrent des flux de trésorerie disponibles et un rendement du capital investi supérieur à 20 %. Tout cela est fantastique, mais nous en sommes à la première étape, qui consiste à bâtir l’infrastructure et à investir dans les ressources nécessaires. Mais à un moment donné, il faut passer à la deuxième étape, où on commence à avoir des applications sensationnelles, afin de faire profiter les ménages et les sociétés. Et il va y avoir un écart, un fossé. Je pense que ce sera dans au moins deux à quatre trimestres. Je ne pense pas que ce soit dans plus de quatre ans. Mais à un moment donné, les gens se demanderont : « Mais où s’en va-t-on? » On a investi des dizaines et des dizaines de milliards de dollars dans la construction de l’infrastructure. En quoi cela aide-t-il vraiment les sociétés et les ménages? Et on n’en est pas encore là. Et je pense que lorsqu’on va en arriver là et qu’on va commencer à voir des manchettes dans Barron’s, le Wall Street Journal, le Globe & Mail, etc., soulignant qu’on n’a pas encore ces applications sensationnelles, alors je pense qu’il y aura un repli et une remise en question sur le marché. Je ne pense pas que cela se produira en 2024, mais cela pourrait se produire en 2025 ou en 2026.
Ingrid : Dernière question pour vous. Quel est le risque auquel personne ne pense en ce moment par rapport à ce thème? Parce que je pense qu’on couvre beaucoup de matière et que ce sont des discussions courantes. Je sais que vous avez eu ces conversations et que les investisseurs à qui vous parlez vous posent peut-être cette question, mais y a-t-il un risque auquel les gens pensent, que ce soit du point de vue des placements ou du point de vue du concept social en ce qui a trait à l’IA?
Kevin : Eh bien, dans mes conversations avec les clients actuels et potentiels, ce qui est clair, je pense, c’est que les gens croient que cela se produit beaucoup plus rapidement qu’en réalité. Et je suis un admirateur de l’histoire de l’innovation, et ça prend toujours des décennies, parce que vous passez du monde des bits et des atomes aux institutions et aux structures de pouvoir. Donc ça risque de durer beaucoup plus longtemps qu’on ne l’imagine. Et je pense que les gens sont un peu déphasés en ce moment, comme ils l’ont été dans les années 1990. Et je pense que ça va causer un problème. Mais pour ce qui est du risque, l’autre risque que les gens mentionnent parfois, c’est qu’il y a eu un certain nombre d’exemples de nouvelles technologies qui ont fait l’objet d’un battage publicitaire, mais en fin de compte, il n’y avait pas grand-chose en dessous. Vous pourriez penser aux cryptomonnaies, par exemple, mais je ne pense pas que ce soit comme les cryptomonnaies, je ne pense pas que ce nuage va passer. Je pense que c’est beaucoup plus semblable à Internet, aux ordinateurs, à l’électricité... Et jusqu’à maintenant, je pense que c’est une technologie à usage général qui a des répercussions sur de nombreux secteurs et professions différents. Et, vous savez, c’est un thème important pour les investisseurs cette année, l’an prochain, et la prochaine décennie.
Ingrid : Kevin, merci beaucoup pour vos réflexions. Je suis certaine que ce sera la première d’une série de conversations que vous et moi aurons sur le sujet, parce que, comme vous le dites, je pense, vous savez, d’un trimestre à l’autre, que le contexte va changer. On aura à ce moment-là de nouvelles informations. Encore une fois, merci beaucoup pour votre temps et de vous être joint à moi aujourd’hui.
Kevin : Tout le plaisir est pour moi, Ingrid.
Ingrid : Et à nos auditeurs, merci d’avoir été des nôtres. N’oubliez pas que vous pouvez vous inscrire sur Spotify, Apple, Google et Amazon pour ne rien rater de notre contenu. Visitez également nos sites Web pour en savoir plus sur notre leadership éclairé au sujet de l’IA et de ses répercussions sur les marchés. Bonne journée à vous tous et prenez soin de vous.
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