En 2016, les acteurs traditionnels des marchés financiers semblent s’intéresser de plus en plus à la robotisation de leurs métiers, face à l’émergence de nouvelles technologies et l’arrivée à maturité des techniques classiques. Le mastodonte Bridgewater ouvre la voie, ce qui signe le début d’une nouvelle ère pour l’investissement alternatif. Si la technologie et le traitement de données sont au cœur des métiers de l’investissement depuis bien longtemps, on assiste aujourd’hui à l’apparition de certains systèmes à évoluer en toute autonomie en fonction de l’expérience qu’ils ont accumulée, tandis qu’on pensait pendant longtemps le concept d’intelligence artificielle tombé en désuétude.

« Au sein de la  société  post-industrielle,  le  problème  central  n’est  plus  de  savoir  comment  organiser  efficacement  la  production,  mais  de  savoir  comment  s’organiser  pour  prendre  des  décisions,  c’est-  dire  traiter  l’information», Herbert Simon

Historique de l’intelligence artificielle

Depuis une vingtaine d’années les outils « intelligents » empruntés  à  la  biologie  et  à  la  physique appliquée sont de plus en plus présents dans les domaines des sciences économiques et de gestion. Les chercheurs ont pour but de rationaliser le processus de décision. Dès 1983,  Herbert  Simon a affirmé : « dans  la  société  post-industrielle,  le  problème  central  n’est  plus  de  savoir  comment  organiser  efficacement  la  production,  mais  de  savoir  comment  s’organiser  pour  prendre  des  décisions,  c’est-  dire  traiter  l’information ». Or, les  outils  intelligents  apportent une large contribution  au  traitement  adéquat  des  décisions  dites  « non structurées ». Cette contribution se traduit par la diminution du degré d’incertitude, par une meilleure évaluation du risque et par un traitement pertinent de la complexité des phénomènes observés. Les  réseaux  de  neurones  se  basent tout d’abord sur  l’apprentissage,  à savoir que  ces systèmes apprennent de manière autonome les relations entre les différentes variables, à partir d’un seul échantillon de données, en simulant le raisonnement humain.

Le fond américain Bridgewater Associates, une première mondiale qui ouvre la voie

La nouvelle a fait l’effet d’une bombe sur les marchés financiers : le fond d’investissement américain Bridgewater Associates est en train d’amorcer une véritable révolution, en mettant en place un fond entièrement contrôlé par des algorithmes informatiques. C’est un cas d’école qui laisse les marchés financiers inquiets. Le plus gros gérant de hedge funds du monde, riche de 165 milliards de dollars US, va en effet faire gérer tous ses fonds par ordinateur, et ce dès le mois prochain. Selon Bloomberg, c’est du jamais vu en termes de trading et de décision informatisée.

Réelle aubaine pour les investisseurs

À la différence des modèles mathématiques statiques qui fonctionneront uniquement lorsque les marchés se comporteront de manière prévisible, l’intelligence artificielle sera capable de détecter quasiment en temps réel des événements et conditions qui affectent l’intérêt d’appliquer au présent tel ou tel raisonnement qui expliquait une tendance précédemment observée. Cette intelligence va ensuite ajuster automatiquement ses algorithmes pour prendre en compte les évolutions. Mais avant d’avoir la chance d’atteindre ce niveau de technologie, quelques obstacles majeurs sont à franchir, le premier d’entre eux étant la rareté des compétences nécessaires à la conception des algorithmes d’apprentissage. En effet comme l’ont constaté les institutions financières ayant testé Watson, l’outil d’intelligence artificielle est inutilisable sans une mise au point préalable, qui s’avère complexe et délicate.

L’ordinateur apprend à apprendre.

Désormais la machine ne se contente plus d’être rapide,  elle pense

Les technologies d’intelligence artificielle sont très gourmandes en investissements, ainsi qu’en compétences. Mais les retours sont à la hauteur, grâce à la rapidité offerte aux investisseurs avec l’exécution d’opérations de marché multiples et complexes, tout cela à une vitesse quasi instantanée. Ici, l’homme n’est plus au centre de l’élaboration de la stratégie. Le fonds Bridgewater a recruté six personnes pour travailler sur ce projet, tous ingénieurs et mathématiciens travaillant sous la supervision de David Fiorucci. Il a rejoint le fonds en 2012, après avoir fait ses armes chez IBM, où il était à la tête de l’équipe scientifique qui a créé l’ordinateur Watson, dont l’objectif était d’affronter des adversaires humains au cours de jeux de réflexion. L’ordinateur va ici apprendre à apprendre, une première.

Le but de leurs recherches scientifiques: concevoir une intelligence artificielle qui aura un contrôle total sur le fonds qu’on lui assigne. TOTAL. Depuis l’élaboration de la stratégie jusqu’à l’exécution des ordres. Cette intelligence artificielle va donc être conçue pour être capable de créer ses propres algorithmes, élaborées en en fonction de données historiques de marché, de probabilités statistiques, d’une logique prédictive hors du commun, ainsi qu’à sa capacité de réagir aux différentes tendances possibles. En résumé,  c’est une machine sensée fonctionner de la même manière que le cerveau d’un trader, et qui va donc “apprendre à apprendre”, pour perfectionner ses scénarios, toujours dans le but de maximiser les profits et d’améliorer ses performances.

Quand la machine fait mieux que l’homme

On parle ici du développement de la technologie de trading ultime. Depuis plus de 15 ans, bien que la réflexion sur l’intelligence artificielle au service des marchés financiers soit en plein boom, on a assisté ces dernières années à une pause dans son développement. L’homme a toujours été au centre des décisions et des stratégies. Mais durant ces dernières années,  ces mêmes stratèges et esprits brillants de la haute finance se sont souvent accès les dents face à un marché imprévisible.

« On peut imaginer une telle technologie déjouer les marchés financiers, dépasser les chercheurs humains, les dirigeants humains et développer des armes que nous ne pouvons même pas comprendre. Alors que l’impact à court terme de l’IA dépend de qui la contrôle, celui à long terme dépend de savoir si elle peut être contrôlée par quiconque. » Stephen Hawking

L’intelligence artificielle est-elle à craindre ?

Dans une tribune publiée en 2014, Stephen Hawking, et ses pairs ont partagé leurs inquiétudes concernant la portée que pourrait avoir l’intelligence artificielle sur la finance. Mais cette question ne date pas d’aujourd’hui. C’est pour la première fois en 2001 que les robots ont battu les humains lors d’une simulation de trading financier. Bill Gates lui-même a montré ses inquiétudes, et a déclaré : « Je suis de ceux qui s’inquiètent de la super-intelligence. Dans un premier temps, les machines accompliront de nombreuses tâches à notre place et ne seront pas super-intelligentes. Cela devrait être positif si nous gérons ça bien. Plusieurs décennies plus tard cependant, l’intelligence sera suffisamment puissante pour poser des problèmes ».

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