L’intelligence artificielle (IA) s’est parfaitement intégrée à nos interactions numériques quotidiennes. Prenez Chatgpt, par exemple – sa base d’utilisateurs aurait dépassé un milliard en avril 2025, doubler quelques semaines, selon de Le PDG d’Openai Sam Altman.
Malgré cette adoption généralisée, de nombreuses personnes préfèrent toujours les méthodes traditionnelles de prise de décision financière. Une récente enquête par le Finra Investor Education Foundation Sur plus de 1 000 adultes américains ont constaté que 63% consultent des professionnels financiers et 56% reposent sur les conseils d’amis et de famille. Seul un modeste 5% se tournent directement vers Outils d’IA. Fait intéressant, environ 25% utilisent des applications financières qui intègrent souvent des fonctionnalités d’IA telles que les suggestions de budgétisation automatisée et de portefeuille, peut-être sans réaliser l’étendue de l’implication de l’IA.
En revanche, les investisseurs professionnels adoptent rapidement l’IA. Une enquête mondiale menée par Mercer a révélé que 91% des sociétés de gestion des investissements utilisent l’IA ou prévoient de le faire. Certaines des catégories de cette technologie puissante comprennent la sélection des actions, l’allocation des actifs et l’évaluation des risques.
Pour l’avenir, il est difficile d’imaginer un avenir où l’IA ne joue pas un rôle central dans la façon dont nous investissons, que vous gérez des milliards ou que vous commenciez simplement votre 401 (k). La technologie évolue rapidement, tout comme son impact potentiel.
Alors, que peut faire exactement l’IA dans le monde de l’investissement? Où fait-il la plus grande différence? Et tout aussi important – quels sont les risques? Regardons de plus près.
Puis-je utiliser l’IA pour prédire le marché boursier?
Le regretté Jim Simons s’est fait son nom en tant que brillant mathématicien et brise-code avant de tourner son attention vers le monde financier. En 1978, il a lancé Monemetrics, qui deviendrait plus tard Renaissance Technologies – une entreprise désormais légendaire dans les cercles d’investissement quantitatifs. En 1988, Simons avait introduit le Médaillion Fund, un véhicule qui continuerait à remodeler le nombre d’analyses et de trading du marché.
Ce qui distingue le médaillon, c’est son utilisation précoce et agressive d’algorithmes complexes, d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour passer à travers d’énormes volumes de données. Plutôt que de s’appuyer sur les mesures d’évaluation traditionnelles, Simons et son équipe se sont concentrés sur la découverte d’inefficacités subtiles à court terme sur le marché – des modèles qui pourraient échapper à la détection humaine. Cette approche axée sur la technologie a permis au fonds de s’adapter rapidement à commercialiser des changements et à exécuter des transactions avec une vitesse et une précision exceptionnelles.
La performance était tout simplement historique. Entre 1988 et 2018, le médaillon a produit un rendement annuel brut moyen d’environ 66%et environ 39% après les frais – renvoie qui le place au sommet du classement des performances des fonds spéculatifs.
(Crédit d’image: capitaliste visuel via Getty Images)
Le succès du fonds a suscité une vague d’intérêt pour les stratégies quantiques, où les portefeuilles ont commencé à être construits non seulement par les MBA et les CFA, mais par les scientifiques des données, les spécialistes de l’IA et les physiciens. Pourtant, cela ne veut pas impliquer que l’IA est en quelque sorte une solution miracle pour prédire les marchés.
« Bien que cela puisse aider avec des prévisions à court terme, c’est moins efficace au-delà de cela », a déclaré Arjun Baliqui est un data scientifique du personnel à Hypothèque de fusée. «Les marchés ont tendance à s’auto-corriger dans le temps, en particulier dans les classes d’actifs liquides. Au fur et à mesure que les informations sont au prix, le bord des modèles prédictifs tombe en panne, ce qui rend difficile pour l’IA d’exploiter systématiquement les modèles au-delà du court terme. Ensuite, il y a les ruptures structurelles, les changements de politique et les événements imprévisibles de type Covid qui peuvent rendre les schémas historiques non pertinents.»
Ainsi, bien que l’IA soit en mesure d’identifier certains modèles et de commercialiser les inefficacités, il ne peut pas prédire l’avenir. Cela a été démontré facilement car le rédacteur en investissement principal de Kiplinger, Karee Venema, a essayé AI par rapport au marché boursier.
Comment l’IA aura-t-elle un impact sur l’investissement?
L’une des validations les plus claires du rôle croissant de l’IA dans le monde financier est le flot de nouvelles applications conçues pour aider les investisseurs au détail à exploiter l’IA pour la sélection des actions, l’optimisation du portefeuille et l’analyse du marché.
Ces outils promettent d’apporter des informations au niveau institutionnel au bout des doigts des investisseurs de tous les jours. Voici quelques exemples:
- Wallstreetzen: Une plate-forme de recherche en bourse dont le modèle AI des notations zen évalue plus de 115 facteurs pour attribuer des notes d’un (achat fort) à F (vente forte). « Notre système est formé sur les choses qui indiquent la surperformance depuis 2003 », a déclaré Steve ReitmeisterRédacteur en chef de Wallstreetzen. «Cela aide à éliminer le biais à ce qui fonctionne maintenant avec plus de concentration sur ce qui fonctionne sur le long terme.»
Il existe une version gratuite avec des fonctionnalités limitées et un plan premium pour 19,50 $ par mois, qui donne accès à des cotes de stock complètes, aux prévisions des analystes les plus performants et aux explications détaillées des mouvements des cours des actions. - Agrippant: Ce service exploite l’IA pour aider à optimiser les portefeuilles. Cela se fait en utilisant une interface de chat. Magifi est intégré aux services d’entreprises comme Fidelity, Robinhood et Schwab. Il y a un plan gratuit et une option premium pour 14 $ par mois ou 132 $ par an.
- Danfine: Un moteur de ratiations de stocks alimentés en AI qui peut aider à améliorer les chances de battre le marché au cours des trois prochains mois. « Nous distillons des milliers de signaux de marché bruyants en un score de probabilité objectif et explicable et des listes d’idées quotidiennes, vous passez donc moins de temps à chasser l’alpha et plus de temps à agir », a déclaré Tomas Diagafondateur et PDG. Le service a un plan Plus pour 25 $ par mois et une version pro pour 70 $ par mois.
Les risques d’utilisation de l’IA dans l’investissement
(Image Credit: Getty Images)
Il y a certainement beaucoup de risques dans l’utilisation de l’IA dans l’investissement.
« Les LLM s’améliorent rapidement, mais les mathématiques ne sont pas leur costume solide », dit Nick Holemandirecteur de la planification financière à Amélioration. « C’est très problématique dans un domaine comme la finance qui dépend fortement des mathématiques. »
Le biais des données est une autre préoccupation, car les modèles d’IA dépendent de la qualité de leurs données de formation. Des données inexactes ou biaisées peuvent entraîner des décisions d’investissement erronées. De plus, en tant que systèmes d’IA, les systèmes intègrent des sources de données alternatives – telles que les transactions par carte de crédit et l’activité des médias sociaux – les problèmes de confidentialité des données et de gouvernance dans l’IA deviennent de plus en plus significatifs.
La cybersécurité est également une considération critique. L’intégration de l’IA dans les plates-formes commerciales et les systèmes financiers augmente le potentiel de violations, en particulier dans les entreprises fintech, gérant des informations sensibles.
Malgré ces défis, l’IA continue d’évoluer rapidement, introduisant des innovations comme Agents d’IA. Bien que la prudence soit recommandée, l’IA est sur le point de jouer un rôle important dans la formation de futures décisions d’investissement.
