Aussi appelé machine learning en anglais, l’AA est une pierre angulaire de la technologie moderne, façonnant de nombreux secteurs, dont la finance. Mais qu’est-ce que l’AA exactement ? C’est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA). Il s’appuie sur des algorithmes qui s’améliorent grâce à l’expérience, apprenant des données pour faire des prédictions ou prendre des décisions.

« En finance, les modèles d’apprentissage automatique sont davantage des assistants fournissant des informations pertinentes et précises pour soutenir la prise de décision humaine », explique Sylvestre Rousseau, expert en AA et développeur de recherche chez Croesus Lab.

Les applications de l’AA en finance vont au-delà de la simple automatisation. Lorsqu’ils sont alimentés par des données suffisantes, les modèles d’apprentissage automatique peuvent fournir des informations qui étaient auparavant inaccessibles. Ils peuvent analyser de vastes quantités de données et identifier des schémas et des tendances que les humains pourraient ne pas voir. Cela peut conduire à des prédictions plus précises, une meilleure prise de décision et une efficacité accrue.

L’impact de l’AA sur les marchés et services financiers

L’AA remodèle les contours des marchés et des services financiers. Son intégration améliore l’efficacité, renforce la précision et consolide la gestion des risques. Grâce à une combinaison harmonieuse de technologie et de finance, l’AA offre une précision remarquable. M. Rousseau note toutefois que certains grands modèles linguistiques (LLM) concurrencent désormais les modèles d’AA traditionnels.

Gestion des risques et détection de la fraude

L’une des applications de l’AA est la modélisation prédictive, qui joue un rôle crucial dans la gestion des risques. En évaluant des facteurs tels que le risque de crédit ou la volatilité des taux d’intérêt, elle aide les firmes à allouer leurs actifs plus efficacement, réduisant ainsi les pertes potentielles.

L’AA excelle aussi dans la détection de la fraude grâce à sa vigilance exceptionnelle. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser les données de transaction à la recherche d’anomalies, signalant rapidement les activités suspectes, permettant ainsi aux institutions de prendre des mesures rapides et de minimiser les pertes dues aux tentatives frauduleuses.

« Dans ce contexte, ces multiples facteurs contiennent de nombreuses variables. L’AA peut aider à minimiser les faux négatifs dans l’analyse des risques financiers en assistant les experts humains, tandis qu’un humain peut toujours examiner et corriger un faux positif. Mieux vaut prévenir que guérir », soutient M. Rousseau.

La capacité de l’AA à traiter de grands volumes de données garantit des évaluations complètes des risques. En fournissant des informations en temps réel, ces modèles permettent aux entreprises financières de réagir avec agilité et confiance. Il en résulte des opérations financières plus sûres et plus résilientes.

Par conséquent, l’AA fait considérablement progresser la gestion des risques au sein des institutions financières. Ceci est particulièrement important dans des pays comme la Suisse, où la fraude numérique est en hausse. En analysant les schémas, ces modèles peuvent anticiper les risques potentiels très rapidement, parfois même avant qu’ils ne se manifestent. Selon M. Rousseau, cette approche proactive aide à minimiser les impacts et à protéger les institutions. En plus, elle contribue à préserver la stabilité financière.

Courtage algorithmique : efficacité et précision

Le courtage algorithmique (ou trading algorithmique) fonctionne avec une rapidité et une précision remarquables. Ces algorithmes analysent les données de marché, identifiant les opportunités d’investissements lucratifs. Par conséquent, cela permet aux courtiers d’exécuter des transactions plus rapidement et plus efficacement que jamais.

Les modèles d’apprentissage automatique offrent un avantage distinct en s’adaptant continuellement à la dynamique du marché. Ils apprennent des données historiques et ajustent leurs stratégies, atténuant les risques et maximisant les rendements. Cette adaptabilité est cruciale sur les marchés volatils.

1. Rousseau estime toutefois que le fait qu’un modèle d’AA analyse l’ensemble du marché pour exécuter des transactions peut être incohérent, voire affecter la rentabilité en raison de la multitude de variables à prendre en compte. Il croit que l’AA a le potentiel d’être plutôt utilisé dans le développement d’outils permettant de minimiser les inefficacités lors d’opérations spécifiques, comme le rééquilibrage de portefeuille, par exemple.

Services financiers personnalisés pour les clients

Au cours des dernières années, la personnalisation des services financiers a connu une croissance exponentielle grâce à l’AA. Les institutions financières exploitent désormais les données pour comprendre en profondeur les comportements et les préférences des clients. Cela leur permet de créer des produits et services personnalisés.

« En analysant les données et les préférences des clients, nous pouvons identifier les similitudes, créer des groupes ciblés et adapter les offres de produits pour une meilleure expérience client », explique M. Rousseau.

La personnalisation améliore l’engagement et la satisfaction des clients, favorisant une expérience bancaire plus personnalisée qui s’aligne sur les objectifs financiers individuels. En répondant à des besoins spécifiques, les institutions financières peuvent établir des relations durables avec leurs clients.

« La personnalisation nécessite toutefois une gestion prudente des données des investisseurs, insiste M. Rousseau. L’anonymisation des données ou le consentement explicite est donc crucial pour des considérations éthiques. Cela limite souvent les initiatives de personnalisation. »

À terme, l’impact de l’AA sur les marchés et les services financiers est profond. En améliorant l’efficacité, la précision et la personnalisation, cette approche établit une nouvelle norme pour la finance moderne. Elle assure une innovation et une croissance continue.

L’avenir de l’apprentissage automatique en investissement

Bien que prometteur, l’utilisation de l’AA en finance fait face à de nombreux défis. Premièrement, la confidentialité des données est primordiale, nécessitant une gestion responsable et sécurisée des données. Des données pertinentes et de grande qualité sont aussi cruciales, nécessitant des techniques d’apprentissage automatique comme l’apprentissage par transfert pour lutter contre les informations obsolètes ou biaisées.

L’intelligence artificielle (IA) explicable est également vitale pour la transparence et la vérifiabilité, tandis que l’adaptation des modèles aux variations du marché régional est essentielle dans une économie mondialisée.

L’avenir de l’AA dans les stratégies d’investissement est prometteur. L’AA et l’analyse prédictive transforment la façon dont les gestionnaires de portefeuille opèrent, leur permettant de baser leurs décisions sur des données, facilitant la détection des tendances et la gestion des risques.

À mesure que ces technologies évolueront, elles joueront un rôle de plus en plus important dans la formation des stratégies d’investissement mondiales, en particulier grâce au traitement des données non structurées et à la réalisation de prédictions en temps réel. L’avenir recèle un immense potentiel d’innovation et d’efficacité dans tous les domaines financiers.