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Business

01 juin 2016

Machines à sous 

« Si nous mourions tous, la machine continuerait son activité de trading. »

Ben Goertzel, co-fondateur et Chief Scientist au sein de Aidyia, société d’investissement basée à Hong Kong, est catégorique : le hedge fund automatisé créé par son équipe et basé sur une intelligence artificielle (IA), continuera de fonctionner quoi qu’il arrive.

Compte tenu de sa capacité à identifier et exécuter des ordres, ce logiciel apprend, s’adapte et évolue en analysant d’importantes données sans aucune intervention humaine.

Les investissements opérés par ordinateur ne sont pas nouveaux. Depuis des années, de nombreux hedge funds ont développé des technologies et des systèmes de gestion des données reposant sur des formules algorithmiques sophistiquées.

Ce qui différencie Aidyia des autres acteurs est la capacité croissance de l’intelligence artificielle à apprendre de ses erreurs et à raffiner ses propres paramètres – avec peu ou pas d’intervention humaine.

Ainsi, de tels systèmes sont en mesure d’identifier des changements dans le marché et s’adapter d’une toute nouvelle manière.

Par exemple, le deep learning – une des techniques d’apprentissage automatique étudiées les plus prometteuses – implique l’utilisation de réseaux artificiels de neurones pour reconnaitre des constances dans des ensembles de données, et a suscité une vague d’intérêt considérable.

Une des plus grandes réussites dans ce domaine est l’algorithme de Google, AlphaGo, qui a récemment battu le champion du monde du jeu de go, ancien jeu chinois si complexe que les experts estimaient qu’il faudrait au moins dix ans avant d’assister à une défaite d’un humain contre une intelligence artificielle.

De plus, le deep learning fait aussi des miracles dans la reconnaissance visuelle et vocale, en témoignent les applications Siri d’Apple, la recherche d’images Google ou encore la reconnaissance faciale de Facebook.

Ce n’est pas surprenant que les progrès de ces entreprises aient été soutenus par de lourds investissements. La start-up Sentient Technologies basée à San Francisco illustre bien ce phénomène avec un soutien financier de 143 millions de dollars. 

Il n’est de secret pour personne que les sociétés financières s’intéressent fortement à l’automatisation. Selon une étude de Peqin, si 9 % de tous les gestionnaires de fonds exécutent leurs transactions à l’aide de modèles informatiques, ce sont près de 40 % des hedge funds lancés en 2015 qui utilisent des modèles informatiques pour la majeure partie de leurs transactions.

Ces systèmes automatisés analysent des données comme les prix du marché, les volumes et les documents comptables avant d’annoncer leurs prévisions. Seulement alors ils « décident » de la marche à suivre.

Pour la prochaine génération de technologies d’IA, l’objectif sera de surperformer les humains. En théorie, la capacité à filtrer des quantités importantes de données devrait permettre à cette technologie de détecter des schémas d’investissement meilleurs et plus rentables.

En d’autres termes, si l’IA peut se servir du deep learning pour analyser des millions d’images et cerner des aspects précis d’une photo (comme les visages), elle devrait être en mesure d’utiliser le même principe pour identifier des aspects rentables d’un titre.

Toutefois, comme pour toute avancée technologique, le potentiel de l’intelligence artificielle soulève beaucoup de craintes et de scepticisme.

Pour véritablement s’épanouir, l’IA recquiert des règles clairement définissables indépendantes de la volatilité des marchés et des comportements humains. Parmi les réfractaires, on est convaincus que tout cette frénésie autour de l’intelligence artificielle, s’estompera comme par le passé.