L'intelligence artificielle attire les hedge funds

Face à l'arrivée à maturité des technologies et l'émergence de nouvelles méthodes, il est inévitable que les acteurs traditionnels de l'investissement s'intéressent à la « robotisation » de leurs métiers. L'entrée en piste attendue du mastodonte Bridgewater signale certainement le début d'une nouvelle ère…
Selon des informations non confirmées, le fonds alternatif (hedge fund) – le plus important au monde – serait ainsi en train de constituer une petite équipe de gestion automatisée. La demi-douzaine de spécialistes de l'analyse de données et de l'intelligence artificielle recrutés pour l'occasion seraient chapeautés par David Ferrucci, qui, avant de rejoindre Bridgewater il y a deux ans, dirigeaient, chez IBM, le développement du fameux « calculateur cognitif » Watson. Il ne peut s'agir d'un hasard…
Bien sûr, la technologie, dont, en particulier, le traitement de données, est au cœur des métiers de l'investissement financier de longue date. Ce qui change aujourd'hui, alors qu'on pensait que le concept d'intelligence artificielle était tombé en désuétude depuis quelques années, ce sont les capacités que démontrent certains systèmes d'apprendre et d'évoluer, en toute autonomie, en fonction d'un environnement externe changeant et de l'« expérience » qu'ils ont accumulée.
Pour un investisseur, la promesse associée est séduisante : au lieu de se contenter de modèles mathématiques statiques, qui fonctionnent correctement tant que les marchés se comportent comme ils l'ont toujours fait, historiquement, l'intelligence artificielle va être capable de détecter, en temps réel ou presque, les événements et les conditions qui affectent la pertinence d'appliquer au présent tel ou tel raisonnement qui expliquait une tendance déjà observée dans le passé. Elle va ensuite ajuster automatiquement ses algorithmes pour prendre en compte ces évolutions.
Cependant, avant de pouvoir atteindre ce nirvana du fonds d'investissement, il reste quelques obstacles majeurs à franchir. Et le premier d'entre eux est la rareté des compétences nécessaires à la conception des algorithmes d'apprentissage. Car, comme l'ont notamment constaté les quelques institutions financières ayant expérimenté Watson, l'outil n'est rien sans une mise au point – extrêmement complexe et délicate – des modèles qu'il devra appliquer. La chasse aux talents est donc désormais ouverte…