Avantages et risques de l'utilisation de l'IA

[L'expert]

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle (IA) désigne les logiciels informatiques qui analysent les données du marché et informent les stratégies de négociation. Les outils d'IA ont débloqué de nouvelles opportunités potentielles grâce à la vitesse inégalée à laquelle ils traitent de grandes quantités d'informations, permettant ainsi de prendre des décisions d'achat et de vente en temps réel.

Les algorithmes sont généralement programmés à l'aide de techniques d'apprentissage automatique qui identifient des modèles et des tendances dans les données du marché. Ils sont généralement utilisés pour faire des prédictions sur les mouvements de prix futurs afin de trouver des opportunités d'achat et de vente, mais les modèles d'apprentissage automatique peuvent également aider les traders et les investisseurs à découvrir des risques potentiels.

Par conséquent, de nombreux traders et investisseurs commencent à utiliser des plateformes de trading pilotées par l'IA pour les aider à prendre des décisions plus éclairées.

Comment l'IA est-elle utilisée dans la négociation ?

Les systèmes d'IA collectent de grandes quantités de données financières et de marché à partir de diverses sources et les transforment dans un format accessible, qui peut servir de base à l'exécution des ordres :

l'exécution des ordres - l'IA peut indiquer les points d'achat et de vente sur un marché
Indicateurs techniques - L'IA peut analyser les données de prix existantes pour trouver des informations sur le volume, la liquidité, etc.
Stratégies - L'IA peut automatiser les points d'entrée et de sortie lorsque certaines conditions sont remplies. C'est ce que l'on appelle le trading algorithmique.

Avantages de l'utilisation de l'IA dans la négociation

L'IA offre plusieurs avantages à ceux qui cherchent à adapter leur stratégie de trading ou à mieux comprendre les marchés. Toutefois, il est important de noter que l'IA est un outil en développement continu et qu'elle peut être tributaire de l'apport et de la supervision de l'homme.

Les principaux avantages sont les suivants:

• Amélioration de l'efficacité et de la précision
• Amélioration de la gestion des risques
• Évolutivité

Efficacité et précision accrues

La capacité à prendre des décisions rapides et précises est l'un des attributs les plus importants des traders. L'IA peut permettre une prise de décision rapide, en tirant potentiellement profit des opportunités du marché avant que les traders humains ne puissent réagir.

Une efficacité accrue peut également aider les traders à réagir plus rapidement à l'évolution des conditions du marché, en devançant éventuellement les tendances du marché et les autres acheteurs et vendeurs qui s'appuient sur l'analyse et la recherche manuelles. Ce qui prenait auparavant des semaines et des mois peut désormais être traité en quelques minutes ou secondes.

L'IA peut également automatiser l'exécution des transactions, réduisant ainsi la tendance à l'intervention manuelle et libérant du temps pour l'examen de la stratégie et la recherche. De plus, l'IA a le potentiel de devenir un système complètement indépendant. Actuellement, les traders algorithmiques doivent définir leurs propres paramètres pour l'exécution des transactions. Mais l'IA pourrait utiliser l'apprentissage automatique pour ajuster les points d'entrée et de sortie.

Amélioration de la gestion des risques

L'IA peut être utilisée pour rechercher des anomalies dans les nouvelles transactions en les comparant à l'historique des transactions. Il s'agit d'un moyen efficace de minimiser les risques et les erreurs potentiels. Le contrôle continu permet un suivi précis des performances, en détectant les erreurs potentielles commises par l'algorithme et en les corrigeant en cours de route.

En outre, la prise de décision émotionnelle, la fatigue et les biais cognitifs peuvent tous conduire à de mauvaises décisions de trading. Les systèmes pilotés par l'IA réduisent le risque lié à ces facteurs en prenant des décisions fondées sur une analyse objective des données et, parce qu'ils ne sont pas influencés par les émotions ou les préjugés subjectifs, l'IA tend à conduire à des décisions de négociation plus rationnelles.

L'IA peut également améliorer la sécurité et l'intégrité du marché en observant les tendances des transactions et en repérant les comportements suspects en temps réel, contribuant ainsi à la détection et à l'atténuation des activités frauduleuses. Ces tâches peuvent être accomplies beaucoup plus rapidement grâce aux algorithmes d'apprentissage automatique.

Évolutivité

L'IA peut traiter efficacement des analyses de données et des opérations de négociation à grande échelle, ce qui la rend adaptée à la gestion de portefeuilles importants et diversifiés. Le trading à haute fréquence (HFT) est une méthode de trading qui utilise de puissants programmes informatiques pour effectuer un grand nombre de transactions en quelques millisecondes. Ces transactions doivent être importantes car les stratégies de HFT sont basées sur des écarts infimes entre les prix du marché

Risques liés à l'utilisation de l'IA

Toutefois, ces modèles ne sont fiables que dans une certaine mesure, car les fluctuations imprévisibles du marché ou les divergences dans l'exactitude des données peuvent conduire à des prédictions inexactes. Il existe également des risques liés à l'éthique, à l'utilisation des données, à la volatilité et à la réglementation, entre autres.

Dépendance à l'égard de la qualité des données

• Réglementation limitée
• Risque de sur-optimisation
• Préoccupations éthiques

Dépendance à l'égard de la qualité des données

Le premier risque lié à l'utilisation de l'IA dans le domaine du trading est que la qualité de ces systèmes dépend des données sur lesquelles ils sont formés. Par conséquent, si les données sont biaisées ou incorrectes, le système sera également affecté.

En outre, si l'ensemble des données ne s'adapte pas aux conditions du marché, le moteur d'IA peut développer des stratégies de négociation qui ne sont pas alignées sur le marché actuel, ce qui se traduit par des performances médiocres.

Les préjugés humains peuvent également s'infiltrer dans les systèmes d'IA par l'intermédiaire des développeurs qui les créent. Ces préjugés peuvent découler de croyances personnelles, de préférences ou même de préjugés inconscients qui conduisent à des résultats commerciaux non désirés.

Limites de la réglementation

Les limites actuelles de la réglementation des transactions fondées sur l'IA et des données utilisées pour faire fonctionner les systèmes constituent un risque important à prendre en compte. Aujourd'hui, les régulateurs sont encore en train de réfléchir à la manière de gérer la responsabilité dans le contexte des transactions alimentées par l'IA. La réglementation de nouveaux systèmes prend du temps - comme nous l'avons vu avec le trading algorithmique et à haute fréquence - et comme l'IA se développe à très grande vitesse, il est difficile pour les régulateurs de suivre le rythme

Les développeurs et les programmeurs affirment que lorsque les moteurs d'apprentissage automatique corrigent leurs erreurs et se développent de manière indépendante, certains éléments et résultats échappent à leur contrôle. Cela peut nécessiter une nouvelle réglementation qui pourrait s'appliquer au développement des moteurs concernés. Cela pose une nouvelle question : pourrions-nous utiliser l'IA pour réglementer l'IA ?

Risque de sur-optimisation

Les systèmes de trading pilotés par l'IA peuvent parfois être trop optimisés, ce qui signifie qu'ils fonctionnent bien sur la base de données historiques, mais pas aussi bien dans le cadre d'une négociation en temps réel. En effet, ces systèmes peuvent être conçus spécifiquement pour analyser les conditions passées du marché, ils fonctionnent comme un "système en retard", ce qui les rend moins adaptables aux situations nouvelles et imprévues.

Dans le contexte de conditions de marché volatiles et souvent imprévisibles, les systèmes d'IA peuvent ne pas être en mesure de fonctionner en raison de changements soudains sur le marché qui ne correspondent pas à l'analyse des résultats antérieurs.

D'autre part, les systèmes d'IA et d'apprentissage automatique pourraient eux-mêmes créer des risques et de la volatilité sur les marchés, au lieu de les atténuer. Bien qu'ils apportent des avantages évidents tels que la liquidité du marché, ces algorithmes peuvent être moins discernables, créant ainsi des changements encore plus imprévisibles au sein des marchés.

Préoccupations éthiques

Enfin, l'utilisation de l'IA dans le commerce s'accompagne de préoccupations éthiques qui ne doivent pas être ignorées. Il s'agit notamment des points suivants

L'inégalité : Tout d'abord, les coûts initiaux élevés associés aux plateformes de négociation pilotées par l'IA peuvent conduire à une concentration de l'information parmi ceux qui peuvent se permettre d'accéder à ces outils, exacerbant ainsi l'inégalité des revenus.

Transparence : En raison d'une réglementation limitée, le manque de transparence est perçu comme tel : les entreprises et les développeurs ne sont pas tenus de divulguer une grande partie de leur travail ou des données sur lesquelles reposent ces systèmes. Le problème de la "boîte noire" vient s'ajouter à cela : pour certains modèles d'IA, même leurs développeurs ne comprennent pas toujours parfaitement comment ils parviennent à des décisions spécifiques.

La protection de la vie privée : Le contrôle de vastes quantités de données constitue un avantage concurrentiel majeur et incite les entreprises à collecter autant de données que possible, ce qui peut conduire à des violations de la protection des données. Cela pourrait avoir un impact sur des millions de personnes et d'entreprises dans le monde.

Responsabilité : En raison de la complexité et de l'évolution constante de ces systèmes, il peut être difficile pour les régulateurs et les législateurs de déterminer les responsabilités et les obligations de rendre compte. À quel moment cessons-nous de tenir les créateurs et les développeurs responsables des actions de leurs systèmes, si personne n'a un accès complet à la manière dont ils traitent les données ? Comment jugerons-nous les actions des systèmes d'IA s'ils deviennent un jour totalement indépendants dans leurs transactions ? Ce ne sont là que quelques-unes des questions que les institutions financières et les particuliers commencent à se poser, alors que l'IA se développe rapidement sous de nouvelles formes qui surpassent les performances des traders humains.