Intelligence artificielle et investissement: ce que l’IA peut faire – et ce qu’elle ne peut pas faire

L’intelligence artificielle sait rédiger des textes, analyser des quantités impressionnantes de données et résumer des sujets complexes en quelques secondes.

Forcément, une question se pose:

sait-elle aussi mieux investir que nous?

Elle dispose incontestablement d’atouts. Rapidité, capacité de calcul, analyse de données et automatisation font partie de ses points forts.

Mais il lui manque encore une donnée assez importante.

Les cours de demain.

Et dans le monde de l’investissement, ce détail fait toute la différence.

En bref

• L’IA peut analyser rapidement de grandes quantités de données et structurer l’information.

• Elle peut faciliter la recherche financière, l’analyse de portefeuille et certains processus automatisés.

• Elle peut rendre des sujets financiers complexes plus accessibles.

• Des systèmes fondés sur des règles peuvent réduire certaines décisions émotionnelles.

• La qualité d’une IA dépend fortement de ses données, de ses modèles et de la manière dont elle est utilisée.

• L’IA ne permet pas de prévoir de manière fiable l’évolution future des marchés.

• Pour investir à long terme, stratégie, diversification, coûts, risque et discipline restent essentiels.

1. Analyser beaucoup plus d’informations

Les marchés financiers génèrent en permanence des données: cours, résultats d’entreprises, taux d’intérêt, statistiques économiques, actualités ou encore données de marché.

Pour une personne, tout analyser est pratiquement impossible.

Pour une machine, c’est précisément là que les choses deviennent intéressantes.

Des modèles peuvent traiter de vastes ensembles de données, rechercher des relations et organiser l’information selon des critères prédéfinis.

La finance quantitative utilise depuis longtemps des modèles mathématiques et statistiques pour analyser les titres et mesurer les risques.

L’IA permet d’aller plus loin, notamment en traitant également des informations moins structurées, comme du texte.

Elle accélère donc considérablement l’analyse.

Plus rapide ne signifie toutefois pas automatiquement plus juste.

2. Rendre la finance plus accessible

Il n’est pas nécessaire d’avoir envie de lire des dizaines de pages de rapports financiers pour vouloir comprendre son argent.

L’IA peut jouer ici un rôle très utile.

Pourquoi une obligation baisse-t-elle lorsque les taux montent? Que signifie la duration? Quelle différence entre un ETF et un fonds? Quelles questions faut-il se poser avant d’investir?

Une IA générative peut expliquer, résumer et adapter le niveau de détail à la personne qui pose la question.

Cela peut contribuer à améliorer la Financial Literacy.

À une condition importante:

que l’information soit correcte.

Une réponse parfaitement rédigée peut être fausse, incomplète ou fondée sur des informations obsolètes.

L’assurance avec laquelle une réponse est formulée n’est pas une source.

3. Automatiser davantage l’investissement

L’automatisation des placements existait bien avant l’arrivée de l’IA générative.

Les Robo-Advisors utilisent des processus numériques pour construire et gérer des portefeuilles. Selon le prestataire, ils peuvent notamment investir les versements, surveiller l’allocation ou procéder au rééquilibrage du portefeuille.

L’IA peut enrichir ces processus: analyse plus rapide, interactions personnalisées, traitement de données ou assistance dans certaines tâches de gestion.

Mais deux notions ne doivent pas être confondues:

automatisé ne signifie pas automatiquement intelligent. Et intelligent ne signifie pas automatiquement meilleur.

Ce qui compte reste la stratégie utilisée, les données sur lesquelles elle repose et les règles qui encadrent son fonctionnement.

Pour mieux comprendre les solutions disponibles en Suisse, notre comparaison des Robo-Advisors présente les principales différences entre les offres.

4. Moins d’émotions? En théorie, oui.

Les êtres humains ne prennent pas toujours leurs meilleures décisions lorsqu’il s’agit d’argent.

Nous suivons le mouvement.

Nous paniquons lorsque les marchés baissent.

Nous nous attachons à des décisions passées.

Et nous sommes parfois extrêmement convaincus d’avoir compris ce qui va se passer ensuite.

La Behavioral Finance étudie précisément ces biais et comportements.

Un système fondé sur des règles n’a pas peur.

Il ne ressent pas de FOMO.

Et il ne vend pas simplement parce qu’une journée en Bourse a été désagréable.

Cela peut constituer un avantage.

Mais l’IA n’est pas exempte de biais pour autant. Les modèles sont entraînés sur des données et conçus par des humains. Si les données ou les hypothèses contiennent des biais, le système peut les reproduire.

Voire les appliquer à très grande échelle.

L’IA ne supprime donc pas automatiquement les erreurs humaines. Elle peut aussi les automatiser.

5. Prédire la Bourse reste une autre affaire

C’est probablement ici que les attentes deviennent les plus élevées.

Si l’IA peut analyser tant de données, ne devrait-elle pas pouvoir anticiper les marchés?

Pas de manière fiable.

Un modèle peut identifier des relations historiques et calculer des probabilités. Mais les marchés évoluent constamment. De nouvelles informations apparaissent, les attentes changent et des événements inattendus modifient les relations observées par le passé.

Une stratégie peut donc sembler brillante sur les données historiques et décevoir dès qu’elle rencontre le monde réel.

C’est notamment le problème du surajustement, ou «overfitting»: le modèle apprend tellement bien le passé qu’il finit par apprendre ses particularités plutôt qu’une relation robuste.

Une explication parfaite d’hier ne constitue pas nécessairement une bonne prévision de demain.

6. Plus d’informations ne signifie pas forcément de meilleures décisions

L’IA rend l’information financière presque instantanément accessible.

C’est une avancée considérable.

Mais elle crée aussi une nouvelle tentation.

Nouvelle actualité.

Nouvelle analyse.

Nouvelle recommandation.

Nouvelle transaction.

Puis on recommence demain.

Le risque est de confondre information et action.

Les marchés produisent constamment de nouvelles données. Votre portefeuille n’a pas besoin d’être modifié à chaque fois.

Une IA peut vous aider à préparer une décision.

Elle peut aussi vous fournir très efficacement une nouvelle raison de changer d’avis tous les jours.

Toutes les informations ne méritent pas une transaction.

IA ou humain: qui investit le mieux?

La question est séduisante.

Mais elle oppose peut-être deux choses qui fonctionnent mieux ensemble.

Les humains apportent leurs objectifs, leur contexte, leur expérience et leur jugement.

La technologie apporte vitesse, capacité de calcul, cohérence et automatisation.

L’IA est donc probablement plus utile lorsqu’on la considère comme un outil que comme un oracle.

Elle peut analyser.

Elle peut expliquer.

Elle peut automatiser.

Elle ne vous dispense pas d’avoir une stratégie cohérente.

Et pour investir à long terme?

Les technologies évoluent à une vitesse impressionnante.

Les principes de l’investissement à long terme beaucoup moins.

Une stratégie adaptée à sa situation, une bonne diversification, des coûts maîtrisés, un risque approprié et suffisamment de temps restent des éléments fondamentaux.

La meilleure IA du monde ne transforme pas une mauvaise stratégie en bonne stratégie.

Elle ne résout pas non plus entièrement l’une des difficultés les plus humaines de l’investissement:

rester discipliné lorsque les marchés donnent envie de faire exactement le contraire.

Conclusion: un outil puissant, pas une boule de cristal

L’intelligence artificielle va continuer à transformer le monde de l’investissement.

Elle peut rendre l’information financière plus accessible, analyser d’immenses volumes de données, automatiser des processus et aider à préparer des décisions.

Ce n’est pas rien.

Mais elle ne supprime ni l’incertitude ni le risque.

Elle ne connaît pas la date du prochain krach. Elle ne garantit pas de surperformance. Et elle ne rend pas les principes de base de l’investissement obsolètes.

La vraie question n’est donc probablement pas de savoir si l’IA remplacera l’être humain dans l’investissement. Mais comment elle peut l’aider à prendre de meilleures décisions.

Et parfois, la meilleure décision consiste encore à ne rien faire.

Questions fréquentes sur l’IA et l’investissement

L’IA peut-elle prévoir le cours des actions?

L’IA peut analyser des données historiques, identifier des relations et établir des probabilités. Elle ne permet toutefois pas de prévoir de manière fiable les cours futurs des actions.

Une IA générative peut-elle donner des conseils en placement?

Une IA générative peut expliquer des concepts financiers, structurer des informations et faciliter la recherche. Ses réponses ne doivent toutefois pas être confondues avec un conseil professionnel individualisé ou un mandat de gestion de fortune.

Quelle différence entre une IA et un Robo-Advisor?

Un Robo-Advisor est une forme numérique de gestion de fortune. L’intelligence artificielle désigne un ensemble de technologies pouvant notamment analyser des données, produire du contenu ou assister certains processus. Un Robo-Advisor ne repose donc pas nécessairement sur de l’IA générative.

L’IA peut-elle éviter les erreurs émotionnelles?

Des systèmes fondés sur des règles peuvent réduire certaines réactions émotionnelles, comme les ventes paniques ou les achats impulsifs. Mais une IA peut elle-même produire des résultats erronés ou biaisés. La qualité des données, des modèles et des processus reste donc essentielle.

L’IA remplacera-t-elle les gestionnaires de fortune?

Elle peut automatiser de nombreuses tâches et rendre certaines analyses plus efficaces. Lorsque les objectifs personnels, la situation de vie, les arbitrages de risque ou l’accompagnement individuel entrent en jeu, le jugement humain peut toutefois rester important.

Disclaimer: ce Blog est fourni uniquement à titre informatif et ne constitue ni un conseil en placement, ni un conseil fiscal ou juridique. Les informations relatives à l’intelligence artificielle et à son utilisation dans le domaine financier ne constituent pas des prévisions de résultats futurs. Les modèles, algorithmes et données historiques peuvent comporter des erreurs et ne permettent pas de prévoir de manière fiable l’évolution future des marchés. Les placements en titres comportent des risques et peuvent perdre de la valeur.