Principaux renseignements

• L’homogénéisation induite par l’IA engendre un « trading de masse » qui accroît la vulnérabilité systémique des marchés.
• Les modèles standardisés effacent les perspectives divergentes nécessaires au bon fonctionnement des marchés financiers.
• Les fragilités techniques et l’excès de confiance dans le numérique exposent les entreprises à des manipulations malveillantes et à des risques incontrôlés.

La recherche d’un avantage concurrentiel a conduit les gestionnaires de fortune et les fonds spéculatifs de Wall Street à intégrer l’intelligence artificielle dans leurs stratégies. Cependant, cette tendance suscite des inquiétudes parmi les chercheurs quant au risque de « trading de masse », où une multitude d’investisseurs utilisent des cadres d’IA quasi identiques pour analyser les données, ce qui entraîne des schémas d’achat et de vente synchronisés et des erreurs communes. C’est ce qu’écrit Bloomberg.

La montée de la vulnérabilité des marchés

Les recherches actuelles indiquent que si l’IA améliore la vitesse et la profondeur du traitement de l’information, elle peut simultanément accroître la vulnérabilité des marchés. En homogénéisant les comportements de trading, ces outils pourraient faciliter la propagation d’erreurs systémiques et compliquer la gestion des risques par les entreprises.

Plus précisément, les données suggèrent que la fenêtre d’opportunité pour les signaux de trading rentables se rétrécit ; ce qui prenait autrefois des années à atteindre sa saturation peut désormais perdre la moitié de sa valeur en seulement 18 mois, car l’IA permet aux investisseurs de se ruer sur les mêmes opportunités de manière quasi instantanée.

L’érosion des perspectives divergentes

Cette évolution remet en cause la nature même des marchés financiers, qui se nourrissent généralement de divergences d’opinions. Historiquement, différents gestionnaires interprétaient les mêmes rapports économiques de diverses manières. Aujourd’hui, alors que les entreprises adoptent des modèles similaires entraînés sur des ensembles de données similaires, ces perspectives se resserrent.

Une étude de l’université de New York analysant près d’un million de positions institutionnelles a confirmé que les portefeuilles se ressemblent de plus en plus, en particulier parmi les entreprises qui s’appuient le plus sur l’IA.

Fragilités techniques

Au-delà de la synchronisation des portefeuilles, l’IA introduit de nouvelles fragilités techniques. Des chercheurs de l’université du Liechtenstein ont démontré que les modèles de trading basés sur les grands modèles de langage (LLM) peuvent être facilement trompés par des données « adversaires ».

En apportant des modifications infimes, presque invisibles, aux titres de l’actualité financière, les chercheurs ont réussi à induire les modèles en erreur et à les amener à prendre de mauvaises décisions ; certains ont même enregistré une baisse significative de leurs rendements après une seule journée d’informations manipulées.

Excès de confiance numérique

De plus, l’IA semble reproduire les failles psychologiques humaines, notamment en matière d’appétit pour le risque. Des tests menés par Elm Partners Management ont montré que, si les meilleurs modèles d’IA pouvaient prédire l’orientation du marché avec autant de précision que des traders d’élite, ils ignoraient systématiquement les paramètres de risque.

Ces modèles prenaient fréquemment des positions surdimensionnées et affichaient des niveaux de volatilité bien supérieurs aux limites recommandées, ce qui suggère une forme numérique d’excès de confiance.

Le paradoxe de l’échec collectif

En fin de compte, le débat académique évolue. La curiosité initiale quant à la capacité de l’IA à surpasser les humains a cédé la place à une préoccupation plus profonde concernant l’impact systémique d’une adoption généralisée.

Alors que le secteur s’oriente vers un avenir où de nombreux acteurs utiliseront le même « avantage » technologique, l’homogénéité qui en résultera pourrait créer un paradoxe dans lequel l’outil conçu pour offrir un avantage augmenterait en réalité le risque d’échec collectif.

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(ns)