« Wall Street, 5 février 2018, c’est comme si la bourse était frappée par la foudre. A 15 heures, heure locale, le Dow Jones plonge. Il perd plus de 1.500 points en quelques minutes. Jamais dans l’histoire de l’indice boursier, les actions américaines n’avaient autant baissé en une journée. Près de 2.000 milliards de dollars sont littéralement pulvérisés. New York n’est pas la seule place touchée. La chute des cours se repend comme une trainée de poudre ; Francfort, Sydney puis Tokyo, la panique se propage. Personne ne sait pourquoi les cours sont tombés si bas. Il n’y a pas de raison économique, pas de nouvelles données conjoncturelles ni de nouveaux chiffres du chômage alarmants. La seule explication que l’on trouve paraît aberrante, les ordinateurs des traders ont été trop rapides… ». Ce texte a été écrit à partir du journal télévisé diffusé sur Arte.
Introduction
Voici un exemple où l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) a eu un impact, pour certains économistes de nature systémique, qui aurait pu provoquer de graves troubles financiers. Cet incident n’est pas isolé, et on peut penser que l’impact de l’IA sur les marchés financiers va s’accroitre dans les prochaines années avec des effets positifs et négatifs.
Le concept de l’intelligence artificielle semble émerger dans les années 1950 lorsque Alan Turing se demande si une machine peut « penser ». Dans l’article « Computing Machinery and Intelligence », Turing propose un test d’intelligence artificielle, le fameux test de Turing qui cherche à savoir quand une machine deviendrait « consciente ». Ces prémices de l’intelligence artificielle ont d’ailleurs permis de décoder les messages allemands durant la Seconde Guerre mondiale. Ensuite lancée par les universités, la course au développement de l’intelligence artificielle est dorénavant rejointe par les gouvernements et les entreprises telles qu’IBM ou les GAFAM et n’a jamais cessé d’augmenter.
En 2020, le marché de l’IA a atteint pour la première fois la barre des 50 milliards de dollars. Le monde financier s’est très vite penché sur le sujet pour en tirer les bénéfices. Pour quelle raison ? La bourse repose sur des courbes qui suivent une tendance complexe, mystérieuse et surtout aléatoire. Nombre de financiers ont tenté d’en percer les arcanes sans jamais avoir un taux de réussite proche de 100%. Et pour cause, la quantité colossale d’informations à prendre en compte est beaucoup trop importante pour le cerveau humain, même combiné à plusieurs. L’arrivé de l’intelligence artificielle est une aubaine. Des ordinateurs surpuissants combinés à des algorithmes performants ont permis de mettre au point des programmes d’analyse comme Aladin de BlackRock ou bien Renaissance Technologie qui affiche un taux de réussite de 51% ou encore, plus récemment, un certain Jeff Glickman qui a mis en avant une IA, J4 Capital, qui montrerait un taux de réussite de 60%. C’est un taux record pour un fond spéculatif qui est seulement composé de quatre employés.
Gérer les risques est une obsession pour de nombreux acteurs des marchés financiers. Les banques, les fonds spéculatifs, les investisseurs, les régulateurs… ont tous comme but de contrôler celui-ci pour en tirer les meilleurs bénéfices. L’intelligence artificielle constitue une aubaine pour ces acteurs. Dans les prochaines années, l’étendue de la mise en place de cette nouvelle technologie risque de bouleverser non seulement le monde de la finance mais plus largement notre société.
Dans quelle mesure l’IA a un impact sur les marchés financiers ? Quelles sont ses utilisations ? Présente-t-elle des effets négatifs ? Comment les financiers ont réussi à marier technologie et finance ? L’IA a-t-elle déjà pris une place trop importante en détenant un pouvoir sur les marchés ?
Intégration de l’IA à la finance de marché
La bourse et ses acteurs se sont très vite emparés du sujet : l’IA est une source de bénéfices et de réduction des coûts considérable. En 2019, le cabinet d’analyse Greenwich a affirmé que plus de 50% des entreprises de marché auront mis en place des procédures d’intelligence artificielle d’ici deux ans.
Un mélange d’algorithmes, de courtages à haute fréquence et d’apprentissage automatique (machine learning) a rendu la bourse de plus en plus automatisée. A l’heure actuelle, la finance de marché est un des acteurs les plus utilisateurs de cette nouvelle technologie. Cependant cela n’a pas toujours été le cas. Selon un article publié sur les archives ouvertes : « Dans les années 90, les banques d’investissement étaient parmi les possesseurs des plus grandes puissances de calcul et de capacité de stockage de la planète. On pourrait donc s’attendre à les voir à l’avant garde des innovations produites par les sciences de données et l’IA, mais il n’en est rien. Si ce sont bien des entreprises privées qui ont ravi aux grandes universités les premières places des podiums pour la reconnaissance d’image ou l’interprétation automatique de langage naturel, il s’agit des GAFAM et non des institutions financières. Les acteurs de la finance de marché tentent tant bien que mal de rattraper ce retard ».
L’utilisation de l’IA dans la finance de marché s’est développée autour de trois piliers : le développement de nouveaux outils informatiques et technologiques avec de grandes puissances de calculs, le progrès en matière de machine learning et la capacité à pouvoir stocker une grande quantité de données.
L’outil le plus connu en bourse, le « High Frequency Trader », qui signifie « trader haute fréquence ». Un article d’ABC Bourse défini ces robots traders comme des « puissants algorithmes mathématiques et ordinateurs ultra-rapides capables de détecter et d’exploiter les micromouvements de marché avec une échelle de temps de l’ordre de la dizaine de millisecondes. Ces machines sont capables d’exécuter des ordres à toute vitesse et de tirer profit de très faibles écarts de prix ». Actuellement, la part des transactions effectuées par le HFT représente 50% aux Etats- Unis et 35% en Europe.
De multiples activités liées au marché
L’intelligence artificielle s’est largement immiscée dans le secteur bancaire et financier à tel point que ceux-ci sont parmi les plus avancés dans l’usage de cette nouvelle technologie. Les usages en sont multiples et il serait trop long de tous les citer. Il s’agit ici de présenter quelques exemples sur l’utilisation de l’IA dans les activités de marché.
L’IA est utilisée dans les activités de recommandation en investissement. Grâce à elle, les financiers peuvent faire émerger des tendances en collectant et croisant, en utilisant le Big Data, un grand nombre de données non organisées. L’IA est aussi capable d’analyser les discours institutionnels avec la voix et la gestuelle humaine en croisant cela à des rapports, des notes d’analyse… pour faire émerger des conséquences possibles. Dans ce cas, l’IA est utilisée pour des recommandations générales (analyse financière, opérations par des fonds d’investissements…) mais elle peut aussi servir dans le conseil direct avec les investisseurs. Elle est capable d’éditer des profils types et de les mêler avec différents actifs pour faire émerger des investissements personnalisés pour chaque investisseur. La qualité de ces investissements est améliorée et le coût d’analyse nettement diminué.
Ensuite, l’IA est utilisée dans les activités de tenue de marché. L’IA observe les informations mises à disposition sur les courbes, le carnet d’ordre, les outils techniques. Elle tente ainsi de proposer des tendances, des éventuels micros-mouvements, le prix futur de l’actif… En quelque sorte, elle opère une analyse technique des marchés. Mais elle est aussi capable de construire une analyse fondamentale. C’est-à-dire une analyse fondée sur des informations économiques et financières. L’ensemble de ces données permet d’alimenter des algorithmes auto-apprenants (« reinforcement learning ») pour permettre, à terme, d’affiner les analyses.
L’intelligence artificielle est aussi employée dans les activités de back et midlle office. Ce sont des activités de contrôles et de traitements qui sont en général lourdes et coûteuses. L’IA est tout à fait capable d’épauler les financiers pour accomplir des tâches répétitives, des analyses chronophages, des traitements opérationnels… Selon un article publié sur Revue-Banque : « Une étude menée par Morgan Stanley et Oliver Wyman estime que la transformation des chaines de traitement, via le recours à l’automatisation et l’adoption de solution de deep digital pourrait entrainer des gains et des réductions de couts de l’ordre de 15 à 20 milliards pour les grandes banques de financement et d’investissement ». Le deep digital étant « un programme de transformation qui vise à adresser de très nombreux processus opérationnels simultanément de manière à réussir une transformation digitale en profondeur. »
Pour finir, un autre domaine pour lequel l’IA peut apporter des améliorations est la surveillance des marchés et le contrôle des fraudes. La bourse est fortement régulée car elle peut provoquer, par des mécanismes en chaîne, des incidents graves sur le fonctionnement de notre société. C’est la raison pour laquelle les autorités de supervision bancaire et de marché mènent toute une série de contrôles en interne. Ainsi, l’IA est utilisée dans le contrôle des opérations personnelles c’est-à-dire « des dispositifs de vigilance relatif aux personnes susceptibles de détenir des informations privilégiées ou sensibles et, dans ce cadre, d’opérer des contrôles sur leurs transactions personnelles ». Mais aussi dans le contrôle des manipulations de marché, où les services de contrôles tentent de déceler des messages, des échanges, des opérations frauduleuses. Ainsi, l’IA pourrait, en croisant un nombre important d’informations, mettre en avant des délits ou encore des manipulations de marché mais aussi les prévenir. Néanmoins, Scott W. Bauguess de la Securities and exchange commission reconnait que « les ordinateurs utilisés par l’autorité, aussi sophistiqués soient-ils ne sont pas encore capables de mener, de façon autonome, des investigations et enquêtes mais peuvent simplement guider les contrôleurs et inspecteurs dans la bonne direction ».
L’IA et la Bourse font-ils bon ménage ?
Depuis le début des années 2000, l’IA prend petit à petit une place importante sur les places boursières mondiales. Selon un article du journal Le Revenu, plus d’un tiers des échanges sur Euronext viennent du trading haute fréquence et des fonds quantitatifs. Une autre étude de Morgan Stanley estime que les encours des fonds quantitatifs et des trackers smart beta (Exchange Trader Founds, ETF, capables d’effectuer automatiquement des arbitrages sur les marchés) ont été quasiment multipliés par trois entre 2010 et mi-2017, a près de 1.500 milliards de dollars, représentant 7% du total des actifs gérés à travers le monde.
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 augmentent, les algorithmes peuvent être un catalyseur de l’augmentation de la volatilité. C’est exactement ce qui est arrivé en 2018 à New York que décrit Dominique Ceolin, PDG du spécialiste de l’arbitrage financier ABC Arbitrage : « Ce n’est pas le trading algorithme 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 ».
Ensuite, l’IA peut être une source de fraudes. Les autorités doivent redoubler de vigilance pour contrer les délits potentiels. En 2015, l’autorité des marchés financiers a sanctionné Euronext et Virtu pour avoir manipulé les cours avec leur système algorithmique des ordres de marché. C’est la rasions 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).
Pour finir, les petits épargnants se retrouvent distancés. 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 plus de 8%. Une autre possibilité pour les épargnants est d’avoir aussi recours aux services de robots et de leur analyse par IA. C’est le cas d’Aladin, l’algorithme de Black Rock qui gère plus de 14.000 milliards de dollars, soit 7% des actifs mondiaux.
Conclusion
Stephen Hawking déclarait à propos de l’IA : « La création d’une intelligence artificielle serait le plus grand évènement de l’histoire de l’humanité. Mais il pourrait être l’ultime ». Cette technologie va bouleverser en profondeur notre manière de vivre. La finance, acteur incontournable de notre société, s’est emparé du sujet pour l’intégrer au mieux à ses infrastructures. La finance de marché, tout particulièrement, est une branche de la finance qui profite largement de cette nouvelle technologie. Le volume de données créées va exploser avec en 2035 des prévisions estimées à 2.142 milliards de téraoctets sur l’ensemble du globe. La génération de ces nouvelles données pourra alimenter de nouveaux algorithmes encore plus puissants et performants et rendre les marchés de plus en plus automatisés. »
Néanmoins, la clef du succès sera certainement un mélange savamment dosé entre l’humain avec son intuition et son imagination et la puissance de calcul de l’IA. A suivre…
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Réalisé par Alix Delage-Mourroux, avec l’aide de Marc Dagher