L’allocation quantitative de portefeuilles reste un sujet ambivalent : depuis les travaux initiaux de Markowitz, de nombreux compléments ont été apportés, néanmoins la pratique a montré que les différentes méthodologies de construction de portefeuilles optimaux pouvaient être battues, sur longue période, par des portefeuilles simples. Cela s’explique notamment par des raisons numériques qui interviennent dans l’optimisation. Pour contrer cela, il est alors possible de s’inspirer de la data science et du machine learning afin de proposer une nouvelle méthodologie de construction de portefeuilles.