Publié à l'origine sur la Bourse au quotidien.fr
Dans nos deux précédentes chroniques (la première et la deuxième), nous vous avons expliqué ce qu’étaient les algorithmes à l’origine, et comment ils avaient tué l’efficience des marchés. Ce que nous voulons vous montrer aujourd’hui, c’est que l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) sur les marchés façonne le futur avant qu’il ait eu le temps d’émerger. Nous ne sommes pas loin des films de science-fiction. Comment l’intelligence artificielle est-elle utilisée en finance ? Eh bien, tout simplement : l’utilisation de l’IA consiste à analyser et à screener toute l’information qui circule sur Internet. En effet, afin d’être au courant en temps réel de toutes les notes, de toutes les analyses produites partout sur la planète – que ce soit en Europe, aux Etats-Unis, en Chine, au Japon ou en Australie, des logiciels scannent en permanence les données du Web et les analysent en temps quasi réel pour connaître l’orientation probable que les « autres » vont prendre.
Ces logiciels d’intelligence artificielle repèrent également sur Google (NASDAQ:GOOGL) tous les articles thématiques concernant les marchés, une valeur, un secteur, une devise, une classe d’obligations (corporate, ou d’Etat). Elle agrège toute l’information disponible et essaye d’en extraire une tendance : est-ce que c’est plus la méfiance qui l’emporte ? Est-ce que c’est plus l’avidité ? Et les algorithmes qui sont programmés pour jouer les conclusions de ce scanning de la Toile arrivent à se positionner avant même qu’une décision consciente n’amène d’autres opérateurs à modifier leurs algos pour être plus acheteur ou plus vendeur ! Et bien sûr, le fin du fin consiste à aller chercher sur les réseaux sociaux une information qui est encore plus chaude… et éventuellement à faire émerger une ou deux informations qui vont être ce qu’on appelle des market movers, même si elles sont fausses.
Oui, l’intelligence artificielle prend de plus en plus de poids dans les mouvements de marché. Elle suppose des moyens informatiques et humains considérables, le but avoué est de « devancer la tendance ». Elle repose sur la collecte, le recoupement et l’interprétation en temps réel de millions d’informations dans toutes les langues, sur tous les médias économiques et sur tous les réseaux sociaux… puis traduit ces « nuages d’imputs » en autant de paris spéculatifs sur un titre, un secteur, une tendance. Nous rappelons également au passage que le nombre de « traders actions » chez Goldman Sachs (NYSE:GS) a été ramené de 600 opérateurs en l’an 2000 à… 2 début 2017 (et nous supposons que sur l’obligataire et le Forex, la réduction d’effectifs doit être du même ordre). Les 598 postes de « traders actions » supprimés ont été remplacés par des automates/robots conçus et supervisés par 200 informaticiens de haut vol (profil polytechnicien ou assimilé) qui travaillent sur l’ultra-vitesse, l’ultra-réactivité ou l’intelligence prédictive. Les robots sont effectivement beaucoup mieux informés que ne le sera jamais le mieux renseigné des opérateurs sur actions, doublé du plus doué des chartistes. Et même si un super-trader quasi omniscient existait, il serait de toute façon devancé et battu à plate couture par le trading hyperfréquence.
Quelques titans de la gestion, dominant déjà les combats dans l’ultra-haute fréquence, développent des « départements de recherche » qui n’ont rien à envier à ceux de la NASA ou du CERN. De nombreux chefs de projets sont d’ailleurs des transfuges d’équipes d’astrophysique ayant planché sur les constituants ultimes de la matière, des spécialistes de la physique quantique qui travaillent au développement d’ordinateurs tout aussi « quantiques », des spécialistes du traitement des métadonnées et de l’analyse sémantique. Kevin Franklin, l’un des directeurs de la recherche de BlackRock (le n°1 mondial de la gestion d’actifs) explique : « Nous intégrons chaque jour 4000 rapports de brokers, nous compilons leurs opinions positives ou négatives, le tout étant analysé et interprété en quelques secondes. (…) Nous analysons 2 millions de recherches sur Internet (provenant majoritairement de Google) par minute et utilisons ces informations pour évaluer les surprises économiques positives (ou non) sur les pays et les actions ; nous intégrons en temps réel toutes les entrées ou sorties de capitaux sur l’ensemble des instruments liés à une société (ETF, dérivés) ou un indice. » Face à cette sorte de « mise à nu » de l’information disponible, les institutionnels (banques, hedge funds) ont mis en place des plateformes de trading alternatives opaques, dont l’accès est restreint aux seuls adhérents. Vous connaissez évidemment ces sortes de « trous noirs financiers » : ce sont les dark pools. Ces plateformes privées sur lesquelles les grosses mains achètent ou vendent par blocs, hors marchés officiels et réglementés, et sans afficher le prix des transactions avant leur finalisation….
Aucune donnée sur les transactions n’est extériorisée ; les institutionnels peuvent trader dans le secret le plus parfait. Mais ces cachotteries ne réduisent que partiellement la pertinence de l’intelligence artificielle et prédictive, car les efforts se concentrent désormais non pas sur ce qui est advenu (que la transaction soit listée ou masquée, que l’avis sur une action, un secteur soit positif ou négatif) mais sur ce qui va advenir : il s’agit de la construction d’une « intelligence prédictive ». La compilation des données connues et vérifiées (analyse de centaines de milliers d’ajustement des portefeuilles chaque jour couplées aux algos) est renforcée par le scanning des commentaires sur les réseaux sociaux : Twitter, Facebook (NASDAQ:FB), LinkedIn (NYSE:LNKD), etc. C’est Big Brother au service du trading pour bénéficier d’un « coup d’avance » en extrayant du brouillard de données un biais acheteur (ou vendeur) et en se positionnant par anticipation, ce qui permettrait donc de battre les autres de quelques centièmes. Oui, les algos sont sursaturés d’infos et de bases de données concernant des milliards de graphiques et de séquences techniques antérieurs, mais ne détectent ni les excès (notion subjective), ni ce que le cerveau humain perçoit comme surréaliste. En matière de trading, le comble de la rationalité débouche sur la folie, parce que la seule référence des algos, c’est le prix. Ils ne se mêlent pas de déterminer si le prix correspond à une valorisation cohérente : seule leur importe la tendance.