Les chauffeurs de taxi, les agents de change et le type qui tient le bar de votre local ont tous, à un moment ou à un autre, servi de source de pourboires. Il existe désormais une nouvelle source de sagesse supposée que les investisseurs particuliers peuvent exploiter : les chatbots tels que ChatGPT et Claude.
Ces outils d’intelligence artificielle, connus dans le commerce sous le nom de grands modèles linguistiques (LLM), sont de plus en plus utilisés par les investisseurs amateurs et professionnels pour générer des idées d’investissement. Pourtant, malgré toute la crainte suscitée par l’IA, le jury ne sait toujours pas si les machines sont réellement efficaces pour gagner de l’argent.
En 1973, l’universitaire Burton Malkiel affirmait dans son livre désormais célèbre qu’un singe aux yeux bandés lançant des fléchettes sur les pages financières d’un journal pouvait choisir un portefeuille tout aussi rentable que celui choisi par des professionnels bien payés. Son point de vue, qui constitue le fondement de l’hypothèse d’efficience du marché, était que les rendements boursiers sont essentiellement aléatoires et imprévisibles, et que personne ne peut détenir un avantage durable sur les autres.
L’idée selon laquelle les LLM pourraient être de meilleurs sélectionneurs de titres que les humains ferait, bien sûr, un trou dans cette théorie. Un groupe de start-ups a déjà mis l’IA au service du trading et de l’investissement, avec des résultats nettement mitigés.
Selon un récent test réalisé par le laboratoire de recherche américain Nof1, six des huit modèles d’IA les plus populaires ont perdu de l’argent en investissant dans des actions technologiques américaines. Claude d’Anthropique Sonnet a perdu près de 60 pour cent de sa participation initiale de 10 000 $ (7 500 £), tandis que Gemini de Google a renoncé à plus de 5 000 $. Seuls deux d’entre eux sont arrivés en tête : ChatGPT, qui a rapporté près de 900 dollars, et Grok d’Elon Musk, qui a à peu près atteint le seuil de rentabilité.
Cependant, pour les partisans de la technologie, ce n’est qu’une question de temps avant que les LLM ne commencent à battre le meilleur de Wall Street.
Faizan Ahmad, ancien ingénieur Meta, est co-fondateur de Rallyes, une start-up qui utilise l’IA pour aider les gens à choisir des actions. Ses propres expériences ont donné des résultats qui font sourciller, les machines faisant preuve d’un éclair d’ingéniosité pour naviguer sur des marchés instables.
Claude, par exemple, a habilement géré les conséquences du conflit avec l’Iran en abandonnant les actions de croissance au profit des actions de défense. ChatGPT, quant à lui, a opté pour Credo Technology Group, une entreprise de connectivité à haut débit, comme bénéficiaire probable du développement mondial de l’infrastructure Internet il y a environ sept mois. Les actions ont depuis grimpé de plus de 75 pour cent.
« Personne n’avait entendu parler de ce stock, et moi non plus », explique Ahmad. « Ce titre commençait à montrer des signes très précoces de devenir un élément central de l’infrastructure de Nvidia et d’autres acteurs.
“Ces modèles ont accès à toutes les recherches et peuvent parcourir l’intégralité des dossiers déposés auprès de la SEC (US Securities and Exchange Commission). La capacité d’analyser une pléthore d’informations et de trouver ensuite un titre qui a en fait beaucoup augmenté était incroyable. “
Rallyes a lancé ses portefeuilles d’IA sur un service qui permet aux commerçants de détail de copier leurs transactions. Il dispose désormais de 10 millions de dollars d’argent de détail qui suivent les choix de ChatGPT et de 14 millions de dollars sur tous ses portefeuilles d’IA. Et les petits investisseurs ne sont pas les seuls à s’y intéresser.
Loin des salons et des chambres à coucher des parieurs ordinaires, les tours rutilantes de la City et les hommes d’argent professionnels barbotent aussi. Le trading algorithmique est depuis longtemps une caractéristique de l’investissement institutionnel, un sujet que Michael Lewis a attiré davantage l’attention avec son livre Flash Boys de 2014, mais l’arrivée des LLM a désormais suscité l’intérêt des hedge funds.
Chez Man Group, le plus grand fonds spéculatif coté au monde, les LLM ont déjà été à l’origine d’un certain nombre d’idées commerciales rentables.
« Nous avons actuellement plusieurs exemples où une idée nous a été proposée par un LLM et l’a fait passer par notre processus de diligence avant d’être finalement acceptée par le comité d’investissement », explique Tushara Fernando, responsable des données et de l’IA du cabinet. “S’il peut aboutir à une proposition acceptée, c’est fantastique, et le code résultant entre alors en production et peut échanger de l’argent réel.”
Contrairement à certaines start-ups qui laissent libre cours à l’IA sans surveillance, Man utilise la technologie pour générer des idées qui nécessitent encore l’approbation humaine. Néanmoins, Fernando affirme que la rapidité des LLM permet aux gestionnaires de fonds de proposer bien plus d’idées qu’ils ne le pourraient autrement.
“(Un gestionnaire de fonds) aurait pu auparavant tester deux à trois idées d’investissement par jour, par exemple en modélisant différents scénarios dans le but de prouver de nouvelles transactions”, dit-il. “Ils sont désormais capables d’explorer et de backtester des centaines de personnes en très peu de temps. Pendant qu’ils sont allés prendre un café, l’agent effectue un backtest, qui utilise des données historiques pour évaluer les performances probables d’une transaction potentielle dans différentes conditions.”
Bon nombre des plus grands hedge funds ont été les premiers à adopter l’IA et l’apprentissage automatique bien avant que les LLM ne se généralisent. Bridgewater Associates, le fonds américain fondé par Ray Dalio, a lancé il y a deux ans un véhicule utilisant l’apprentissage automatique comme base principale de sa prise de décision. En 2018, Two Sigma a débauché Mike Schuster, un spécialiste de l’IA, de l’équipe Brain de Google pour diriger ses efforts.
Balyasny Asset Management, l’un des plus grands fonds spéculatifs aux États-Unis, a récemment déclaré que 95 % de ses équipes d’investissement utilisaient OpenAI. Les agents sont chargés d’analyser et de synthétiser des dizaines de milliers de documents, depuis les dossiers des sociétés jusqu’aux notes de recherche et aux rapports sur les résultats. L’entreprise a également utilisé l’IA pour surveiller et mettre à jour la probabilité de réalisation des fusions et acquisitions, et pour disséquer les discours des banquiers centraux. Balyasny a déclaré que la technologie avait réduit le temps nécessaire pour évaluer les implications économiques de ces discours, passant de deux jours à 30 minutes.
Sans surprise, il ne suffit pas d’avoir simplement accès aux modèles les plus récents et les plus performants. Ce sont des données exclusives qui donnent l’avantage aux hedge funds. Anthropique a annoncé un partenariat avec Man Group en février pour déployer son modèle Claude dans le processus d’investissement de l’entreprise, à la fois pour faire ressortir de nouvelles informations à partir des données et pour accélérer les tâches de codage.
Cela constitue cependant un véritable casse-tête pour des entreprises telles que Man, qui doivent intégrer des LLM de pointe à leurs propres piles technologiques hautement sophistiquées.
“Les LLM sont fantastiques dans l’utilisation des connaissances publiques. Ils connaissent peut-être les 12 dernières chansons de l’album de Taylor Swift et savent résoudre un Rubik’s cube, mais ils ne connaissent pas Man Group : nos stratégies, combien nous échangeons, ou nos bases de données ou notre plateforme d’exécution”, déclare Gary Collier, directeur de la technologie chez Man Group.
Pour les hedge funds les plus importants et les plus établis, les gens restent donc fermement aux commandes. Ahmad, qui a l’intention de lancer prochainement un hedge fund via Rallyes, est convaincu que des fonds entièrement gérés par l’IA ne sont pas loin.
« Nous sommes très optimistes quant au fait qu’à terme, dans trois ou deux ans, il y aura des fonds spéculatifs entièrement gérés par l’IA, qui recevront les données et tout ce dont les modèles ont besoin, qui pourront ensuite être négociés », dit-il.
Oubliez le conseil du chauffeur de taxi. Le chatbot IA, semble-t-il, pourrait encore devenir la prochaine source de sagesse en matière de sélection de titres. Pour l’instant, personne ne sait s’il s’avère plus fiable que le singe lanceur de fléchettes de Malkiel.
Avec l’IA qui génère désormais la part du lion du volume des échanges mondiauxl’emprise de la technologie sur les marchés ne fait que se resserrer. Pour un contexte sur le boom au sens large, voyez comment L’investissement britannique dans l’IA a atteint un montant record de 8,3 milliards de livres sterling et pourquoi l’investisseur Big Short Michael Burry parie 1,1 milliard de dollars contre les actions de l’IA.
Jamie Jeune
Jamie est journaliste principal chez Business Matters, apportant plus d’une décennie d’expérience dans le reporting commercial des PME britanniques. Jamie est titulaire d’un diplôme en administration des affaires et participe régulièrement à des conférences et des ateliers de l’industrie. Lorsqu’il ne rend pas compte des derniers développements commerciaux, Jamie se passionne pour encadrer les journalistes et les entrepreneurs de la relève afin d’inspirer la prochaine génération de chefs d’entreprise.
