Enter the vortex: transcender la numérisation

Fiona Frick, Unigestion

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Les technologies financières sont un outil et ne sauraient être déterministes. Le dernier mot restera aux hommes.

Les technologies financières devraient être considérées comme un outil qui augmente les capacités des gestionnaires et les bénéfices pour les clients. Ces technologies ne peuvent être déterministes – nous aurons toujours besoin d’hommes pour fixer les objectifs et prendre les décisions majeures.

Les progrès de la fintech ont provoqué un bouleversement numérique qui semble destiné à transformer la chaîne de valeur de la gestion d’actifs, de la collecte de fonds à l’investissement en passant par les activités opérationnelles. Si les actifs financiers sont gérés par des «machines» («intelligence artificielle») qui convertissent les signaux de la même manière et recommandent les mêmes investissements passifs, comment éviter les risques d’engorgement et de sur-affluence sur les marchés? C’est ici que se distinguent les gestionnaires compétents avec une vision à long terme.

Intelligence artificielle et gestion

Les gestionnaires de portefeuille seront-ils les prochains à être surclassés? Non. L’intelligence artificielle a un rôle essentiel à jouer pour améliorer l’efficacité des processus et la qualité de la prise de décision mais les investisseurs doivent savoir quels en sont les dangers. L’un des problèmes qui limite l’intelligence artificielle à ce stade est le manque de transparence. La problématique est que le processus d’investissement fonctionne comme une «boîte noire», avec une transparence sur la décision finale mais très peu sur le raisonnement qui motive cette décision.

Les gestionnaires doivent également prêter attention aux reconnaissances de forme de données et aux potentielles déductions trop rapides qui peuvent en découler sur la seule base de la corrélation.  Une autre difficulté tient à la complexité des marchés financiers qui se caractérisent par l’interdépendance des décisions et la part importante de l’influence des émotions des acteurs dans les fluctuations des titres. Cela limite l’utilité potentielle de la reconnaissance des formes de données. L’intelligence artificielle peine à faire face à l’ambiguïté ou à l’évolution des formes de données liées aux facteurs comportementaux.

Comment utiliser ces nouvelles technologies au mieux?

En tant qu’outil, l’intelligence artificielle a besoin d’une masse importante de données pour pouvoir formuler des prédictions. Elle est très efficace pour distinguer des pommes et des poires en s’appuyant sur le volume presque illimité de données dont les caractéristiques sont semblables sur les réseaux sociaux. En revanche, distinguer les schémas de données sur les marchés financiers est plus complexe car le volume des données est plus limité et ces dernières évoluent constamment.

Pour cette raison, de nombreux gestionnaires utilisent l’intelligence artificielle pour extraire des signaux d’alpha sur des instruments liquides et facilement négociables tels que devises, matières premières et indices boursiers, là où la rapidité de traitement et la capacité à trouver des formes de données échappant à l’analyse traditionnelle peut apporter de la valeur ajoutée.

L’intelligence artificielle pour améliorer la gestion du risque
dans le processus d’investissement.

On pourra également opter pour une autre voie utilisant l’intelligence artificielle pour améliorer la gestion du risque dans le processus d’investissement. La gestion du risque est le moteur de la performance d’un investissement à long terme et on peut employer l’intelligence artificielle pour soutenir et approfondir la capacité à identifier et à gérer le risque des stratégies de placement.

L’intelligence artificielle est la nouvelle génération de la gestion quantitative. Nous pouvons imaginer un monde où les gestionnaires n’apprendront pas à leur ordinateur le travail à faire à leur place mais montreront à leur ordinateur où le problème se situe, puis le regarderont élaborer des solutions et évalueront les résultats proposés. Pour autant, nous pouvons rester fermement convaincu que plus nous avons recours à l’intelligence artificielle, plus il est important de s’appuyer sur une philosophie d’investissement forte afin d’éviter de «surajuster» les données en fonction d’un signal léger et éphémère.