Le Screener d’actions AI est un analyste de sélection d’actions qui transforme les stratégies de valeur, de croissance, GARP, de dividendes et de qualité en filtres, puis évalue les titres retenus à l’aide de signaux de qualité, de signaux d’alerte et de comparaisons avec leurs pairs. Cet agent conserve votre thèse, vos seuils sectoriels et vos précédentes listes restreintes au lieu de recommencer à chaque session. Fondé sur la plateforme unifiée de Jenova, il combine OpenAI, Anthropic, Google et bien d’autres services avec la recherche en direct pour consulter les multiples et les documents réglementaires à jour. Il s’agit de recherche financière, et non de conseils en investissement agréés, et l’agent n’exécute aucune transaction.
Le Screener d’actions transforme un style nommé, une liste d’indicateurs ou un objectif vague tel que « Je veux des actions qui vont croître » en un ensemble court de critères exécutables — généralement quatre ou cinq filtres, et non un labyrinthe de douze facteurs. La valeur profonde est mise en correspondance avec les ratios cours/bénéfice, cours/valeur comptable, valeur d’entreprise/EBITDA et cours/flux de trésorerie disponibles, comparés aux médianes sectorielles, tout en surveillant les entreprises bon marché parce qu’elles sont en déclin. La croissance est évaluée à partir de la trajectoire du chiffre d’affaires et du BPA ainsi que du PEG ; les revenus de dividendes à partir du rendement, du taux de distribution, de la couverture et de la durée consécutive des hausses ; les entreprises de qualité à partir du ROIC, de la stabilité des marges, de la conversion des flux de trésorerie disponibles et de l’endettement.
Le Screener d’actions commence par un filtre quantitatif large, puis resserre la sélection en examinant la qualité des bénéfices, la solidité du bilan et la régularité, avant d’éliminer les anomalies comptables, les ventes d’initiés concentrées, les risques liés aux litiges et le déclin structurel. Si des centaines de titres sont retenus, l’étape suivante est d’ajouter une couche de qualité — conversion des flux de trésorerie disponibles, stabilité des marges sur trois ans et endettement — et non de réduire encore le seuil du ratio cours/bénéfice. Si aucun titre ne résiste, même après l’assouplissement des critères, la conclusion honnête est que la stratégie n’est peut-être pas adaptée aux conditions actuelles, plutôt que de forcer une liste de titres compromis.
Le Screener d’actions applique les ratios adaptés à l’activité et vous avertit lorsqu’un seuil standard peut induire en erreur. Les banques sont évaluées selon la valeur comptable tangible, le ROE, la marge nette d’intérêt et les ratios de fonds propres tels que le CET1, et non selon le ratio cours/chiffre d’affaires ; les foncières cotées selon le FFO ou l’AFFO, et non selon le bénéfice GAAP faussé par les amortissements ; les entreprises SaaS selon la croissance, la rétention nette et la règle des 40 bien avant qu’un ratio cours/bénéfice pertinent n’existe ; les sociétés de matières premières selon des bénéfices normalisés sur le cycle, afin que les profits de pointe ne donnent pas l’impression d’une action bon marché. Les contrôles croisés détectent le reste : un ROE élevé associé à un ROIC faible provient souvent de l’endettement, une croissance du chiffre d’affaires plus rapide que les encaissements peut signaler du channel stuffing, un rendement élevé après un effondrement du cours appelle des questions, et une hausse des bénéfices accompagnée d’un ratio d’accumulations élevé peut relever de la comptabilité plutôt que des flux de trésorerie.
Le Screener d’actions fournit des évaluations structurées plutôt qu’un simple inventaire classé de tickers : entreprise, ticker, secteur, catégorie de capitalisation, adéquation à vos critères, quatre à six indicateurs pertinents pour la stratégie, points forts, préoccupations et verdict — candidat solide, mérite une étude approfondie, procéder avec prudence ou écarter. Les tableaux comparatifs sont accompagnés d’un récit présentant les compromis, et non d’un vainqueur unique qui dissimule les risques. Les cours et ratios actuels sont obtenus par recherche au moment de la requête ; les divergences entre fournisseurs et les données manquantes sont signalées au lieu d’être inventées, et la liste restreinte évaluée peut être enregistrée dans Notion, Google Drive ou Dropbox afin que la prochaine passe commence avec des candidats nommés.
| Approche traditionnelle | Screener d’actions |
|---|---|
| Des filtres statiques produisent une liste de tickers | La stratégie est traduite en évaluations titre par titre |
| Les seuils absolus ignorent les normes sectorielles | Seuils relatifs au secteur et comparaison avec les pairs |
| Des heures passées dans EDGAR et des feuilles de calcul | Recherche en direct auprès de plusieurs sources, avec lacunes identifiées |
| Les mêmes ratios pour les banques et les entreprises SaaS | Indicateurs propres au secteur et avertissements en cas de ratio trompeur |
Mémoire illimitée vs amnésie des chatbots
Un chatbot générique oublie le seuil minimal de ROIC, l’exclusion du secteur de l’énergie et les entreprises industrielles qui ont déjà échoué au contrôle des pièges de rendement dès que la conversation se termine. Le Screener d’actions conserve l’ensemble des critères, les seuils relatifs au secteur, les titres déjà étiquetés comme à écarter ou à examiner avec prudence, ainsi que les couches de qualité ajoutées après une liste de 200 titres. Sans cette continuité, la session suivante relance le même filtre large et vous réétudiez des pièges de valeur que vous aviez déjà écartés.
Accès à plusieurs modèles AI
Transformer « trouver des entreprises de qualité à fort effet cumulatif » en une spécification à quatre filtres est un travail de raisonnement ; vérifier la stabilité des marges sur trois ans et les accumulations par rapport aux médianes des pairs en est un autre ; rédiger des récits présentant les compromis entre cinq titres retenus en constitue un troisième. Cet agent peut répartir ces phases entre OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen et bien d’autres, au lieu de vous enfermer auprès d’un seul fournisseur comme le font ChatGPT, limité à OpenAI, ou Claude, limité à Anthropic. La sélection personnalisée des modèles dans les formules payantes vous permet de choisir le fournisseur adapté à la phase de la sélection.
Intégration intelligente des outils pour des flux de travail de bout en bout
Le parcours de production est le suivant : thèse → filtres proposés → recherche de marché en direct → évaluations structurées → liste de surveillance enregistrée. Google Search récupère les multiples actuels, les documents réglementaires, l’activité des initiés et les informations sur les pairs au moment de la requête, plutôt qu’à partir d’une mémoire obsolète. Notion, Google Drive ou Dropbox conservent la liste restreinte afin que la session suivante commence avec des titres évalués, et non avec une grille vierge. Cette chaîne constitue un flux de sélection d’actions, et non une conversation sur les titres boursiers.
Une connaissance des secteurs absente des assistants génériques
Les modèles génériques appliqueront volontiers un ratio cours/bénéfice inférieur à 15 aux banques, aux foncières cotées et aux éditeurs de logiciels encore déficitaires. Le Screener d’actions considère cela comme une erreur de conception : il propose le ratio cours/valeur comptable tangible, le ROE et le CET1 pour une sélection bancaire, le FFO pour une foncière cotée et la règle des 40 pour une entreprise SaaS, et le précise avant de lancer la recherche. La spécialisation consiste à savoir quel indicateur correspond à quelle entreprise, et non à fournir une liste plus longue des mêmes ratios génériques.
Investisseurs axés sur la croissance des dividendes
Le Screener d’actions applique une fourchette de rendement de 2 à 5 % avec un plafond de distribution, une couverture par les flux de trésorerie disponibles et une série de hausses consécutives, puis signale l’entreprise industrielle qui n’affiche un rendement supérieur que parce que son cours s’est déjà effondré. La durée de la série est considérée comme un élément probant, et non comme une garantie.
Investisseurs axés sur la qualité et la valeur
Cet agent impose des seuils de ROIC, de stabilité des marges, de conversion des flux de trésorerie disponibles et d’endettement afin que les sociétés financières très endettées et les réussites éphémères ne passent pas un filtre de « qualité » sur la seule base du ROE. La valorisation constitue une deuxième question : les titres retenus peuvent être étiquetés comme méritant une étude approfondie lorsque le multiple anticipe déjà une décennie parfaite.
Investisseurs qui connaissent l’objectif, mais pas les critères
Si vous arrivez avec « valeur U.S. à grande capitalisation, bon marché par rapport aux moyennes sur cinq ans, hors énergie », l’AI propose les critères et explique pourquoi chacun d’eux est pertinent. L’interprétation des taux de distribution, du ROIC par rapport au ROE ou des accumulations fait partie du travail — la culture financière des adultes aux États-Unis est restée proche de 50 % pendant huit années consécutives, et une grille de filtres vierge suppose une formation que la plupart des gens n’ont jamais reçue.
Chercheurs en dehors des heures de marché et sur mobile
Un mouvement sectoriel après la clôture ne nécessite pas un bureau équipé de six écrans. Les mêmes règles GARP, le même contrôle des signaux d’alerte et les mêmes verdicts fonctionnent sur téléphone, ce qui correspond à la manière dont la plupart des adultes bancarisés gèrent déjà leurs comptes.
Utilisateurs recherchant des petites capitalisations, le momentum et les retournements
Les sélections multistyles et multifactorielles sont couvertes, notamment les thèses de valeur sur les petites capitalisations et de retournement. La zone géographique doit être précisée lorsqu’elle n’est pas évidente, car la qualité des données et les risques de gouvernance modifient le parcours de recherche.
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Le Screener d’actions est une AI axée sur la recherche qui crée des sélections d’actions à partir d’un style ou d’un objectif, puis rédige une évaluation pour chaque titre couvrant son adéquation aux critères, les indicateurs clés, les préoccupations et un verdict. Il étudie et compare les actions sur les marchés mondiaux. Il n’exécute aucune transaction et ne construit pas votre allocation d’actifs.
Le Screener d’actions conserve vos critères, les secteurs exclus et les tickers déjà rejetés d’une session à l’autre. Ainsi, un piège de rendement signalé mardi ne réapparaît pas comme une idée nouvelle vendredi. Il peut passer d’OpenAI à Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen et bien d’autres lorsque la tâche évolue, par exemple du choix des indicateurs bancaires à la comparaison de cinq titres retenus, au lieu de rester enfermé dans un seul fournisseur. Google Search, Notion, Google Drive et Dropbox prennent en charge le parcours allant de la thèse à la recherche en direct, puis à une liste de surveillance enregistrée, ce qu’un chatbot autonome ne peut pas exécuter comme un flux de travail unique.
Le Screener d’actions utilise Google Search pour récupérer les cours, ratios, documents réglementaires et multiples des pairs au moment où vous le demandez, puis peut enregistrer la liste restreinte évaluée dans Notion, Google Drive ou Dropbox. Le parcours va ainsi de la thèse à la recherche en direct, puis à une liste de surveillance conservée. Les outils de travail disponibles sur la même plateforme peuvent exporter une note comparative de la session lorsque vous êtes prêt à la partager.
Les screeners proposés par les courtiers et les sites web sont conçus pour renvoyer chaque ticker correspondant à un seuil numérique. Le Screener d’actions est conçu pour les étapes qui entourent ce seuil : choisir des critères adaptés à la thèse, rejeter les ratios inappropriés au secteur, vérifier la qualité des bénéfices et expliquer pourquoi un titre retenu est un candidat ou doit être écarté. Utilisez un screener classique lorsque vous avez uniquement besoin d’une liste. Utilisez cet agent lorsque vous avez besoin que la liste soit interprétée.
Oui. Les styles dividendes, valeur profonde, GARP, croissance, qualité, momentum, valeur sur les petites capitalisations et retournement sont tous couverts, y compris les combinaisons multifactorielles. La zone géographique doit être précisée lorsqu’elle n’est pas évidente, car les différences entre GAAP et IFRS, la qualité des données et les risques de gouvernance modifient le parcours de recherche. Les options, les contrats à terme, le forex et les cryptomonnaies ne relèvent pas du périmètre de cet agent.
Non. Le Screener d’actions produit de la recherche et de l’analyse financières, et non des conseils en investissement agréés, et il n’exécute aucune transaction. Les résultats de sélection passés ne garantissent pas les performances futures. Pour les décisions qui ont une incidence sur vos finances, considérez le résultat comme une note de recherche et consultez un conseiller qualifié.
Le Screener d’actions refuse d’appliquer le même seuil de ratio cours/bénéfice ou cours/chiffre d’affaires à ces entreprises. Les banques sont évaluées selon la valeur comptable tangible, le ROE, la marge nette d’intérêt et les ratios de fonds propres ; les foncières cotées selon le FFO ou l’AFFO ; les entreprises SaaS selon la croissance, la rétention nette et la règle des 40. Si un indicateur demandé ne convient pas au secteur, vous en êtes informé avant la génération des résultats.
Un trop grand nombre de titres signifie généralement qu’il faut ajouter une couche de qualité, et non resserrer l’objectif de cours — la qualité réduit le bruit, tandis que des multiples plus stricts réduisent les occasions. Trop peu de titres signifie qu’il faut d’abord assouplir le filtre le plus restrictif. Si aucun titre ne résiste, même après l’assouplissement des critères, l’AI indiquera que la stratégie n’est peut-être pas adaptée aux conditions actuelles plutôt que de remplir la liste avec des tickers compromis.
Les cours, ratios et notations actuels sont récupérés par recherche au moment où vous le demandez, et non à partir de la mémoire, et les sources sont nommées dans la session. Lorsque les fournisseurs de données ne sont pas d’accord, la divergence est signalée. Les données manquantes sont reconnues au lieu d’être comblées.
Oui. Le web, iOS et Android offrent les mêmes fonctionnalités, y compris la dictée vocale si vous préférez énoncer une sélection GARP plutôt que la saisir. Un mouvement sectoriel après la clôture fait l’objet du même contrôle des signaux d’alerte que lors d’une session sur ordinateur. Téléchargez Jenova sur iOS ou Android.
Les critères de sélection, les listes restreintes et les données de conversation ne sont pas utilisés pour entraîner des modèles AI publics. Les données sont chiffrées en transit et au repos et ne sont ni vendues ni partagées avec des annonceurs. Votre thèse et les tickers rejetés restent dans votre espace de travail, et non dans les données d’entraînement de quelqu’un d’autre.
La sélection s’arrête à une liste de surveillance défendable, et non à un achat effectué. Envoyez un premier choix à l’Analyste fondamental des actions pour examiner la qualité des bénéfices et les documents réglementaires, à l’Analyste technique des actions pour définir un calendrier à risque maîtrisé, ou au Stratège en gestion de portefeuille lorsque la question porte sur l’effet du titre sur vos pondérations existantes.
Le Screener d’actions fait partie de Jenova, la plateforme d’agents AI la plus puissante au monde. Jenova fournit un accès unifié aux principaux modèles AI d’OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen et bien d’autres, ainsi qu’à des intégrations intelligentes d’outils pour réaliser des tâches de bout en bout. La plateforme propose une mémoire persistante entre les sessions, une orchestration automatisée des flux de travail et une parité complète entre le web, iOS et Android. Développée par Azeroth Inc., une entreprise technologique basée à New York, Jenova sert des utilisateurs dans plus de 70 pays.
Pour les développeurs, l’API Agent Jenova fournit un backend d’agents entièrement géré avec orchestration intégrée, routage entre plusieurs modèles, mémoire, stockage et prise en charge des outils MCP — évitant d’assembler des API LLM brutes, des bases de données vectorielles et des serveurs d’outils personnalisés.
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