L’IA pour les gestionnaires de patrimoine : Éviter la boîte noire – Et faire 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 concrétisées. C’est vrai dans le secteur des investissements également. Nous avons entendu des histoires sur la façon dont l’intelligence artificielle est capable de “choisir les gagnants” et de faire des fortunes overnight pour les investisseurs – 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 significatives sur de nombreux niveaux – y compris la prévisibilité et l’amélioration de la gestion des risques, la connaissance de quando investir et quando se désinvestir, l’un des problèmes les plus importants. Et ce problème de prévisibilité est particulièrement aigu lorsqu’il s’agit de la gestion financière – en particulier l’investissement institutionnel, qui pourrait 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 pourrait 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 des quantités massives de données, en utilisant l’apprentissage automatique et d’autres techniques d’IA pour comparer les conditions actuelles du marché et du monde à des données antérieures, et déterminer quels actifs sont susceptibles d’augmenter ou de diminuer en valeur 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 peuvent pas comprendre, encore moins 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 produire des raisons claires pour expliquer pourquoi ils ont pris des décisions spécifiques. 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 non plus une voie viable. D’autres institutions qui sont moins prudentes et qui utilisent l’IA seront probablement mieux performantes 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 existe 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 de grandes 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.

L’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 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 gestion devraient également considérer 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 patrimoine, en particulier dans les 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 des IA avancées. Avec l’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 violer 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 patrimoine seront en mesure de tirer parti de la puissance de l’IA pour prouver et capturer l’alpha 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 – soutenues par des algorithmes puissants qui les aident à réussir. Une telle approche rendra l’IA une technologie vraiment transformatrice pour l’investissement institutionnel.