Depuis maintenant quelques années les intelligences artificielles sont sous le feu des projecteurs et incontournables. Elles ne sont désormais plus réservées à la recherche et à la technologie de pointe. Avec leur démocratisation et leurs innovations constantes, elles sont de plus en plus utilisées et leurs usages se diversifient dans tous les secteurs de l’économie. Le domaine de la finance est lui aussi concerné : qu’en est-il de la place des intelligences artificielles et leurs utilisations sur les marchés financiers mondiaux ? Quelles sont les innovations rendues possible grâce à l’arrivée des IA, mais également les problèmes et les questionnements que cette généralisation soulève ?
Les IA (intelligences artificielles), mais qu’est-ce que c’est ?
Nous entendons tous parler d’intelligence artificielle sans parfois savoir de quoi il s’agit. Quand certains y voient une nouvelle révolution technologique, d’autres y voient seulement des calculs informatiques. Il y a du vrai dans les deux. Et pour d’autres, ce terme cache encore quelque chose de très flou.
L’intelligence artificielle peut être définie comme l’ensemble des techniques développant des programmes informatiques complexes capables de simuler certains traits de l’intelligence humaine comme le raisonnement ou l’apprentissage. Pour parler d’IA, il faut bien ces deux dimensions : une capacité de calcul algorithmique élevée et une capacité d’apprentissage autonome. Ce sont les progrès de la première qui ont permis l’essor de la seconde. Mais la notion d’intelligence artificielle n’est pas nouvelle : en 1956, la « conférence de Dartmouth », présidée par John Mc Carty (un scientifique considéré comme le principal pionnier de l’intelligence artificielle), est la première conférence scientifique durant laquelle l’intelligence artificielle a été reconnue comme domaine de recherche autonome.
Ce qui diffère de l’informatique algorithmique, soit l’informatique classique, c’est que dans le cas de l’intelligence artificielle, l’objectif est de créer une machine apprenant d’exemples et créant de ces résultats une base de données dans laquelle elle pourra aller chercher de l’information pour la résolution de problèmes futurs.
On peut distinguer deux types d’IA. Les IA dites « fortes » qui ont pour finalité de se substituer à l’intelligence humaine et qui reposent sur le principe d’auto-apprentissage. Les IA dites « faibles » qui sont plutôt une aide aux décisions et aux tâches répétitives. Elles sont très répandues de nos jours et on en utilise sans même le savoir, par exemple les chats de support technique sur les sites internet ou les publicités ciblées.
On différencie différents niveaux de complexité dans le fonctionnement des IA.
- Les systèmes qui « font » : il s’agit d’une automatisation de tâches simples répétitives comme la conversion de la voix en texte, le remplissage de factures fournisseurs ou la collecte de données. C’est plus de l’algorithmie que de d’intelligence à proprement parler.
- Les systèmes qui « pensent » : on leur demande de faire des choix et prendre des décisions de la manière la plus adaptée pour résoudre un problème donné, à partir de cas de figure déjà connus, en nombre limité et défini, et pré-intégrés au système : par exemple les applications de debug de code informatique ou les help desks.
- Les systèmes qui « apprennent » : ce sont les plus complexes, et ceux qui sont utilisés dans le domaine de la finance ou du diagnostic médical. Ils fonctionnent dans un environnement évolutif, dont ils se servent pour développer en continu l’apprentissage de nouvelles solutions à de nouveaux problèmes.
A quoi servent les IA sur les marchés financiers aujourd’hui ?
Peut-être ne le savez-vous pas, mais l’intelligence artificielle est déjà largement employée sur les marchés financiers. Elle est en effet utilisée dans le trading haute fréquence (THF) ou le trading algorithmique depuis maintenant plusieurs années. Le trading algorithmique est un système de trading qui, via un programme informatique, permet la transmission très rapide d’ordres d’achat ou de vente sans intervention humaine, et capable d’analyser des informations financières et prendre des décisions en fonction de celles-ci. Le trading algorithmique haute fréquence constituait déjà 30 à 40% des transactions sur les marchés européens en 2010 selon l’AMF (Autorité des Marchés Financiers).
Pourquoi l’utilisation d’IA en trading ?
L’utilisation d’IA en trading offre de nombreuses possibilités, du management des positions à la gestion du risque. Le trading algorithmique permet par exemple de réduire le risque sur les marchés à forte volatilité.
Mais l’avantage fondamental du trading algorithmique et de l’IA auquel on ne pense pas directement est le fait que l’on supprime le facteur « humain » du système de prise de décision. Or c’est LE facteur important en trading. On a tendance à penser que les pertes des traders sont dues à une mauvaise analyse, une asymétrie d’information ou plus simplement à cause du marché. Mais il en est tout autrement. Dans la majorité des cas, les pertes en trading sont dues à une mauvaise gestion des émotions, ce qui biaise les prises de décisions. Les émotions humaines, qu’elles soient positives comme l’euphorie ou négatives comme la peur, vont générer des comportements qui peuvent être néfastes en trading : emballement, panique, précipitation, suivisme, attentisme, paralysie. Les algorithmes suppriment ce facteur d’erreur.
Lors du flash-krach du 6 mai 2010, on a pu constater une certaine efficacité du THF lors d’une séance à forte volatilité.
Ce jour-là, on a pu voir le Dow Jones chuter de 10% en une dizaine de minutes avant de retrouver un niveau normal moins d’une heure après. Sur la même séance, on a donc vu le Dow Jones clôturer à 10 520,32 points après avoir fait un plus bas à 9 787,17 points. Tandis que pour certains le THF est la cause de ce flash krach, pour d’autres il a joué un rôle important dans le retour du prix au niveau « normal », ce que montre l’analyse du volume de trading des traders haute fréquence ce jour-là, en comparaison avec les autres acteurs du marché.
Graphique présent dans le rapport publié le 30 septembre 2010 de la Commodity Futures Trading Commission (CFTC) et de la Securities and Exchange Commission (SEC)
Cette figure présente les catégories de trader superposées (sous forme de zones ombrées) sur tous les comptes de négociation, classés en fonction de leur volume de négociation et de leur position nette, mis à l’échelle par négociation sur le marché volume. Les chiffres reflètent l’activité de négociation des contrats à termes sur le E-Mini S&P 500 de juin 2010 du 3 au 6 mai 2010. On peut voir que le jour du krach le volume des traders haute fréquence est bien plus élevé que les jours précédents et bien plus élevé que celui des autres acteurs présents sur le marché à ce moment-là.
S’il y a des avantages, il y a aussi des dangers
Cette montée en puissance des IA sur les marchés fait apparaitre des incertitudes et laisse entrevoir des dangers. Les gouvernements et autorités de marchés seront nécessairement amenés à légiférer pour réguler l’utilisation de ces IA et créer des moyens de lutte contre de potentielles dérives.
Un premier danger lié à l’IA vient de la liquidité du marché. Lorsque la bourse est calme, les algorithmes amènent une certaine tenue des marchés et d’avantage de liquidité. Mais lorsque les échanges s’intensifient et la ferveur des investisseurs augmente, les algorithmes peuvent être un catalyseur de l’augmentation de la volatilité. C’est exactement ce qui est arrivé en 2018 à New York et que décrit Dominique Ceolin, PDG du spécialiste de l’arbitrage financier ABC Arbitrage : « Ce n’est pas le trading algorithmique qui a provoqué la correction de février, mais les inquiétudes sur l’inflation américaine. En revanche, il est vrai que ces ordres d’achat et de vente de titres automatisés et extrêmement rapides ont pu amplifier la chute des places boursières ce jour-là ».
De plus, l’IA peut être une source de fraudes. Les autorités doivent redoubler de vigilance pour contrer les délits potentiels. En 2015, l’AMF a sanctionné Euronext et Virtu pour avoir manipulé les cours avec leur système algorithmique des ordres de marché. C’est la raison pour laquelle, entre autres, les régulateurs ont dû mettre en place des mesures comme Mifid 2 (Market in financial Instrument Directive) ou encore MAR (règlement sur les abus de marché). Mifid 2 est une directive européenne qui a pour but d’améliorer la transparence sur les marchés financiers, de renforcer la protection des investisseurs et prévenir les abus de marché. Pour cela elle oblige les entreprises de services d’investissement à fournir des informations plus détaillées sur les coûts des produits financiers, à garantir l’indépendance des conseillers en investissement et à renforcer la transparence des transactions financières. Quant au MAR, c’est un règlement européen qui oblige les entreprises à établir des politiques internes pour prévenir et détecter les abus de marché ou manipulation de cours, et à signaler toute activité suspecte aux autorités compétentes
Enfin, les petits épargnants se retrouvent distancés, car il est impossible de réagir aussi vite qu’un algorithme. Les places boursières ont mis en place certaines mesures, à l’image d’Euronext qui a imposé des mécanismes de régulation, par exemple avec la suspension des cotations des titres qui fluctuent de façon trop importante sur un court lapse de temps. Une autre possibilité pour les épargnants est d’avoir aussi recours aux services de robots et de leur analyse par IA. Ces robots destinés aux particuliers sont cependant bien moins performants que ceux à disposition des professionnels tel que Aladin, l’IA de BlackRock destinée aux professionnels de la gestion de portefeuilles et aux performances renommées.
En conclusion
Les intelligences artificielles peuvent avoir bien des utilités et surtout dans le milieu de la finance, mais elles peuvent aussi représenter un danger si elles sont mal utilisées. Tout l’enjeu aujourd’hui est de réussir à incorporer les IA dans nos systèmes sans pour autant en perdre le contrôle. Pour éviter que des problèmes qui sont pour le moment épisodiques ne deviennent réguliers, la législation avance et s’adapte petit à petit (comme en témoigne notamment la restriction imposée par Microsoft à sont outil ChatGBT suite aux dégâts causés par la sur-utilisation, de celui-ci).
Que l’on soit pour ou contre cet avènement, il semble de plus en plus qu’on ne pourra pas y échapper. La grande question étant alors la suivante : lorsque l’utilisation d’IA sera accessible pour tout le monde de la même façon, y aura-t-il des inégalités entre les « professionnels » et les « particuliers » et, surtout, l’aspect humain sera-t-il en danger ? A chacun donc de se faire sa propre opinion…
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Réalisé par Mathias Ramoin avec l’aide de Marc Dagher et Ariane Chassagnette