L’intelligence artificielle représente un « tsunami technologique » dont les effets seront aussi importants que ceux de la révolution industrielle du XIXe siècle, estime Dirk Wieringa dans un article publié en fin de semaine par Le Temps.

Résumant un texte de deux analystes de Credit Suisse, ce haut cadre responsable des Solutions de fonds alternatifs au sein de la banque helvétique écrit que « des investisseurs innovants ont même commencé à réfléchir à des approches utilisant la technologie pour trouver de nouvelles sources de rendement ».

Dans le monde de la finance, les sources qui permettent de prévoir les données financières sont multiples, avec notamment les médias sociaux, note le dirigeant.

VALEUR AJOUTÉE À L’INVESTISSEMENT

Toutefois, ajoute Dirk Wieringa, « en raison de l’immense masse de données, il est difficile de maintenir une prédictibilité élevée pour les stratégies de placement basées sur la technologie ». Et il précise que « les facteurs déterminants sont le volume, la variété des sources, la vitesse et la véracité », connus également sous l’appellation des « 4 V ».

« Pour pouvoir gérer ces données, on a recours à un processus appelé machine learning. Celui-ci établit des schémas et des relations entre les données, réutilisant ensuite ces informations pour effectuer des prévisions pour de nouvelles données. On distingue à cet égard le machine learning supervisé et non supervisé, ce dernier consistant à laisser la machine identifier des schémas sans lui imposer d’algorithmes particuliers », détaille le dirigeant.

Il explique également que les analystes de Credit Suisse ont élaboré un tableau permettant, par exemple, de comparer les performances respectives des actions avec et sans recourir à l’intelligence artificielle. Ce guide offre la possibilité « de classer les différentes approches et d’examiner où le progrès technologique peut réellement apporter une valeur ajoutée à l’investissement », affirme-t-il.

DES OCCASIONS ET DE NOUVEAUX DÉFIS

D’après Dirk Wieringa, une telle approche ne fournit cependant pas de « modèle miraculeusement “intelligent” tirant de meilleures conclusions à partir de données existantes », ce qui ne constituerait en fin de compte qu’une « reproduction trop précise de données n’ayant qu’un faible pouvoir prédictif ». En revanche, il soutient que la force de ce système réside dans « l’accès à des quantités de données toujours plus importantes », notamment en matière d’informations financières.

Le dirigeant conclut en affirmant que « le machine learning continuera à évoluer et que, dans un avenir relativement proche, il prendra une place essentielle dans l’allocation d’un portefeuille de placement diversifié ». Toutefois, nuance-t-il, « ces opportunités incontestablement intéressantes » s’accompagneront aussi de « défis dans la formulation des objectifs d’investissement et des politiques de risque », entre autres.

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