IA pour les gestionnaires de fonds : Évitez la boîte noire – Et faites cela à la place

Les humains ont longtemps craint qu’ils créent un jour une technologie qu’ils ne pourraient pas contrôler – et, dans une certaine mesure, ces craintes se sont matérialisées. C’est vrai dans le secteur des investissements. Nous avons entendu des histoires sur la façon dont l’intelligence artificielle peut « choisir les gagnants » et faire fortune pour les investisseurs en une nuit – mais même les meilleurs scientifiques n’ont souvent aucune idée de la façon dont l’IA fait ces choses.

Ce dilemme de la « boîte noire » a des implications importantes à plusieurs niveaux – y compris la prévisibilité et l’amélioration de la gestion des risques, la connaissance de quando investir et quando se désinvestir, l’une des questions les plus importantes. Et ce problème de prévisibilité est particulièrement aigu lorsqu’il s’agit de gestion financière – en particulier des investissements institutionnels, qui pourraient avoir un impact important sur les marchés entiers, ainsi que sur les économies et les actifs de centaines de millions de personnes. Si les investisseurs institutionnels ne comprennent pas pleinement comment fonctionnent leurs solutions d’IA, comment peuvent-ils (et leurs clients) leur faire confiance pour prendre des décisions d’investissement ?

D’un autre côté, il n’y a aucun doute que l’IA puisse être utilisée pour améliorer les profits – et en fait, de nombreux investisseurs institutionnels l’utilisent déjà pour trouver de meilleures façons d’investir les actifs de leur organisation. De nombreux investisseurs se concentrent sur des actifs spécifiques, en utilisant l’IA pour chronométrer les achats et les ventes – avec un grand succès.

Les défis qui ralentissent l’adoption de l’IA

En théorie, ce qui fonctionne à un niveau « micro » pourrait fonctionner encore mieux à un niveau « macro » – où l’IA est appliquée à une grande variété d’investissements et fait des recommandations basées sur d’énormes quantités de données, en utilisant l’apprentissage automatique et d’autres techniques d’IA pour comparer les conditions du marché et du monde actuelles aux données précédentes, et déterminer quels actifs sont susceptibles d’augmenter ou de diminuer de prix en fonction de cette analyse. Les opportunités offertes par l’IA sont vraiment significatives – mais pouvons-nous faire confiance à l’IA de la boîte noire pour produire les résultats corrects ?

Pour de nombreux investisseurs institutionnels, la réponse est probablement non – que les avantages potentiels de l’IA ne valent pas les risques associés à un processus qu’ils ne sont pas en mesure de comprendre, encore moins d’expliquer à leurs conseils d’administration et à leurs clients. Tant que l’IA rapporte de l’argent à un investisseur, bien sûr, personne ne demandera d’explication – mais si les choses tournent mal, les investisseurs institutionnels devront fournir des raisons claires pour expliquer pourquoi ils ont pris certaines décisions. Pour de nombreuses institutions, dire « l’ordinateur me l’a dit » est peu probablement une réponse satisfaisante.

Adopter la transparence et une approche de plateforme

Mais l’alternative – éviter l’IA – n’est pas un chemin viable. D’autres institutions qui sont moins prudentes et qui utilisent l’IA seront probablement meilleures sur une large gamme d’actifs – et alors les conseils d’administration demanderont aux investisseurs pourquoi ils laissent des profits potentiels sur la table, pour que leurs rivaux les ramassent.

Mais il y a une issue à ce dilemme. Au lieu d’utiliser des systèmes d’IA qu’ils ne peuvent pas expliquer – des systèmes d’IA de la boîte noire – ils pourraient utiliser des plateformes d’IA qui utilisent des techniques transparentes, en expliquant comment ils arrivent à leurs conclusions. Les systèmes d’IA effectuent une analyse approfondie sur d’énormes quantités de données, en utilisant des algorithmes sophistiqués pour faire des recommandations, mais ils ont été programmés par des humains – et ces humains peuvent instruire ces algorithmes pour révéler exactement quels processus ils utilisent pour arriver à leurs conclusions.

IA qui répond aux exigences de conformité

Les systèmes d’IA transparents offrent une traçabilité complète pour l’audit des investissements – le type d’audit que les investisseurs institutionnels sont tenus de fournir – avec des informations fournies pour chaque élément d’un portefeuille d’investissement. Les investisseurs seront ainsi en mesure de comprendre la logique derrière chaque signal, et de savoir comment ils peuvent bénéficier aux portefeuilles de l’institution. Toutes les prévisions ne se réaliseront pas – mais au moins les investisseurs seront en mesure d’expliquer clairement pourquoi un investissement a réussi, et un autre non.

L’IA transparente et compréhensible est quelque chose que les sociétés de placement devraient considérer également à la lumière des exigences réglementaires possibles. Les réglementations gouvernementales sur des questions telles que le blanchiment d’argent et les délits d’initiés sont devenues beaucoup plus strictes ces dernières années, et les gestionnaires de placements, en particulier dans les plus grandes institutions, sont plus susceptibles d’être interrogés par les régulateurs pour expliquer leurs stratégies d’investissement – et la probabilité que cela se produise peut être encore plus grande pour les gestionnaires qui utilisent une IA avancée. Avec une IA transparente, les gestionnaires seront en mesure de documenter rapidement et efficacement leurs stratégies d’investissement, en fournissant l’assurance que, malgré le fait qu’ils aient réalisé des profits importants, ces profits ont été obtenus sans enfreindre aucune réglementation.

Avec ce type de système, les investisseurs peuvent tirer pleinement parti de ce que l’IA a à offrir – et ils peuvent être certains qu’ils seront en mesure d’expliquer à ceux à qui ils sont responsables exactement pourquoi ils ont fait ce qu’ils ont fait. Les gestionnaires de placements seront en mesure de tirer parti de la puissance de l’IA pour prouver et capturer l’alphan dans leurs thèses d’investissement – conduisant à un nouveau paradigme pour l’investissement, où les gestionnaires sont en mesure de prendre des décisions plus intelligentes et plus sûres – appuyées par des algorithmes puissants qui les aident à réussir. Une telle approche rendra l’IA une technologie vraiment transformatrice pour l’investissement institutionnel.