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L'intelligence artificielle en finance

Article de Paul BUIGUES

 

Paul BUIGUES

Paul Buigues, Hedge Fund manager, crée des systèmes autonomes basés sur le machine learning depuis de nombreuses années. Il est diplômé de Télécom SudParis et de HEC Paris. Paul Buigues est le fondateur de XR Research, une société de recherche en investissement. XR conçoit des stratégies de gestion basées sur le machine learning, et ce dans plusieurs classes d’actifs: futures, actions et crédit corporate.

 

 

 

Depuis le début des années 2010, l’explosion des puissances de calcul et des données disponibles a rendu possible l’utilisation de l’intelligence artificielle dans de nombreux secteurs d’activité. L’impact à long terme de l’intelligence artificielle suscite actuellement de nombreux débats, notamment en ce qui concerne l’emploi. Sans entrer dans ces discussions sociétales, il nous paraît évident que, comme toutes les révolutions technologiques, l’intelligence artificielle va augmenter la productivité du travail, en particulier dans les secteurs à forte composante analytique comme la finance.

 

Étant donné que la finance repose en grande partie sur de l’analyse de données (numériques et textuelles), elle constitue en effet un des secteurs les plus propices à l’utilisation de l’intelligence artificielle. On peut d’ailleurs considérer que le trading systématique, qui existe depuis des décennies, est une forme d’intelligence artificielle, car ce type de trading consiste à simuler un comportement intelligent en appliquant des règles de trading généralement définies par des humains (à l’instar des « systèmes experts » en intelligence artificielle).

 

La révolution actuelle de l’intelligence artificielle réside principalement dans le machine learning, défini comme un ensemble de techniques « permettant aux ordinateurs d’apprendre sans être explicitement programmés ». Dans le domaine du trading systématique, cela se traduit par la création d’algorithmes capables de découvrir des règles de trading de façon autonome. Cette approche permet non seulement d’explorer un spectre extrêmement large de stratégies, mais également de limiter l’impact de certains biais de la gestion systématique traditionnelle.

 

Le machine learning permet également d’analyser rapidement des gros volumes de données textuelles, visuelles ou sonores, afin d’en extraire des informations potentiellement utiles aux gérants, quel que soit leur processus d’investissement. À cet égard, on peut noter que la majorité des hedge funds lancés en 2018 déclarent utiliser l’intelligence artificielle dans leur processus d’investissement (2018 Investment Management Outlook, Deloitte). En outre, les sociétés de gestion les plus importantes (BlackRock, Bridgewater, MAN-AHL, Winton etc.) investissent actuellement des sommes considérables dans l’intelligence artificielle.

 

Au-delà de la gestion, l’utilisation de l’intelligence artificielle permet d’améliorer la productivité de nombreuses fonctions de la finance : compliance, détection d’erreurs ou de fraudes, gestion du risque de contrepartie, DRH, etc. Avec la prolifération des données dans tous les domaines (le « Big Data »), on peut d’ailleurs imaginer qu’il sera à terme difficile pour des êtres humains de traiter efficacement l’ensemble des informations disponibles sans l’assistance d’algorithmes issus de l’intelligence artificielle (NLP, deep learning, etc.).

 

En finance, plus que dans beaucoup de domaines, l’intelligence artificielle est donc amenée à transformer l’ensemble des maillons de la chaîne de valeur. Dans ce contexte, les acteurs qui sauront utiliser l’intelligence artificielle à bon escient pourront en tirer un avantage compétitif certain. De ce point de vue, il nous paraît indispensable pour les acteurs de la finance de se familiariser avec le développement de son application aux métiers de la finance.

 

Pour découvrir la formation animée par Paul Buigues 

 

 

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