Comment l’IA va changer l’investissement, la recherche et peut-être même votre futur portefeuille

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Sir Isaac Newton a perdu une fortune en pariant sur la South Sea Co. Peut-être n’a-t-il pas pris en compte le « principe de précaution ». Si vous ne comprenez pas quelque chose, même si les autres semblent enthousiasmés, il vaut mieux faire autre chose ou attendre de comprendre.

Ce principe devrait peut-être être gardé à l’esprit par les investisseurs et les banques d’investissement alors que l’intelligence artificielle se développe pour la recherche de marché et financière. Cela pourrait créer beaucoup de bruit.

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De nombreux écrits ont été publiés sur la diminution de la recherche côté vente menée par les banques d’investissement. Encore plus sur les problèmes de la gestion active de portefeuille. Blâmez la réglementation ou les fonds passifs, mais la difficulté à ajouter de la valeur augmente lorsque l’incertitude augmente – par exemple, en raison de la géopolitique ou de produits comme Ozempic ou Tesla qui modifient radicalement le paysage concurrentiel. Dans de tels moments, le marché connaît des fluctuations, avec des fluctuations motivées par une diffusion des opinions. La démocratisation de l’IA générative pourrait aggraver ou améliorer la situation.

Tout opérateur sera capable de créer des commentaires plausibles avec des données crédibles. Cela pourrait être considéré par certains comme une alternative à l’emprise décroissante sur la « vision officielle de l’avenir » qu’ont aujourd’hui les intermédiaires financiers traditionnels. Un abonnement à OpenAI et un compte X suffiront à alimenter le feu de l’incertitude. Le coût total pourrait être aussi bas que 30 dollars par mois pour la boîte à savon et le générateur de contenu.

Mais un excès de confiance dans un outil d’IA puissant reproduira l’erreur de Sir Isaac. Même les modèles puissants sont influencés par le contexte, comme les humains. La Banque fédérale de réserve de Saint-Louis a comparé les performances des estimations d’inflation entre un groupe de prévisionnistes professionnels et GPT3, et a constaté que l’outil d’IA présentait moins de biais et moins d’erreurs, mais qu’il était sujet, comme les professionnels, à quelque chose qui s’apparente à des sautes d’humeur. .

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Ce n’est pas seulement un problème potentiel pour le day trader inexpérimenté. Il suffit d’observer comment des versions de plus en plus complexes des modèles de valeur en risque ont donné à de nombreuses institutions financières la confiance nécessaire pour exagérer le risque dans leurs bilans. Les entreprises sophistiquées peuvent tomber sous le charme d’un modèle unique qui explique parfaitement le passé, mais qui n’est pas sensible aux nouvelles incertitudes.

D’une certaine manière, les entreprises axées sur l’investissement au moyen de systèmes quantitatifs possèdent l’expertise nécessaire pour résoudre ce problème, dans la mesure où les changements de régime de marché rendent les modèles précédents inutiles. Mais les caractéristiques opaques d’un GPT compliqueront l’analyse médico-légale. Et même s’il est tentant de s’appuyer sur la richesse des informations que les outils d’IA peuvent ajouter, leur utilisation finit par se heurter à la loi des rendements décroissants.

Cependant, l’IA générative apportera des avantages. C’est un outil formidable pour tester de nombreuses hypothèses alternatives à un coût très faible. Il y aura toujours des défauts dus à une perspective rétrospective, mais si nous examinons un problème sous plusieurs angles, l’erreur de prédiction combinée de l’ensemble sera radicalement réduite.

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Il sera possible d’utiliser une lentille d’IA pour analyser la stratégie de Walt Disney Co., par exemple en examinant les réactions passées à des facteurs tels que les changements de prix du streaming, le succès des superproductions ou la façon dont la météo affecte ses parcs d’attractions. Tout cela peut être réalisé par de grands centres de recherche ou des plateformes multi-gestionnaires. Mais cela nécessite un investissement majeur dans l’infrastructure, une diversité d’experts en la matière et beaucoup de communication au sein de l’entreprise. C’est difficile à maintenir.

Le prochain écosystème pourrait être très différent. D’une part, les professionnels imaginatifs seront en mesure de susciter de multiples demandes de renseignements à une fraction du coût. Mais d’un autre côté, ce sont les grandes entreprises qui seront en mesure de se permettre de se doter de modèles hautement spécialisés et spécialement conçus pour rechercher de multiples sources de rendement. Cela pourrait être réalisé par une alliance avec une entreprise technologique. Nous pourrions également voir des entreprises télécharger des données pour modifier les modèles génériques d’IA. Ces options semblent probables dans la mesure où des entreprises telles qu’Open AI pourraient créer une plate-forme pour d’autres entreprises. Il est difficile de dire quelle est la main gagnante.

À l’instar des meilleurs joueurs d’échecs, les professionnels de l’investissement devront peut-être acquérir de nouvelles compétences. Avec l’arrivée des feuilles de calcul, nous avons tous pensé qu’il était très utile de construire un modèle qui représentait l’avenir sous certaines hypothèses. Au lieu de cela, la valeur réside peut-être dans l’interrogation appropriée des outils d’IA. Nous pouvons constater que les grandes entreprises devront peut-être embaucher davantage d’ingénieurs pour affiner le processus d’interrogation des modèles. Une discipline à part entière.

Les frères Lumière commercialisent le Cinématographe en 1895. En 1905, ils croient avoir épuisé toutes les voies créatives du médium. C’était alors une erreur. Nous devrions utiliser notre créativité pour élargir ce que l’IA générative a à offrir.

Juan Luis Perez est un ancien responsable mondial de la recherche chez Morgan Stanley et ancien responsable du groupe recherche, données et analyses chez UBS.

© 2023 Le Financial Times Ltd.

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