Imaginez un monde où le changement des marchés financiers pourrait être anticipé grâce à des algorithmes intelligents. Un monde où les tweets de millions d’utilisateurs à travers le globe pourraient déterminer l’évolution du cours de l’or ou du pétrole. Eh bien, ce monde n’est pas très loin, grâce à l’Intelligence Artificielle.

L’utilisation de l’IA en finance : une évolution en cours

L’Intelligence Artificielle (IA) est en train de révolutionner le secteur financier, de la recherche universitaire à l’Asset Management, en passant par l’Autorité des marchés financiers. Comme l’explique M. Fabrice Riva, professeur de finance à l’Université Paris Dauphine, l’IA enrichit notre approche en matière de recherche financière, bien que son adoption dans les principales revues financières soit plus lente que prévue.

L’IA n’a pas pour but de remplacer les modèles théoriques existants, mais plutôt de les compléter. Elle apporte une nouvelle perspective, permettant de tester des hypothèses et des modèles de manière plus précise et évoluée. Les algorithmes de machine learning peuvent ainsi apporter de la valeur ajoutée en construisant des variables pertinentes pour l’analyse des prix des actifs.

Quand le big data rencontre l’IA

Il est à noter que l’IA ne serait rien sans le big data. Sylvain Forté, co-fondateur de Sésame, une société spécialisée dans l’IA pour la finance, souligne que le déploiement de cette nouvelle boîte à outils permet l’exploitation de données de haute dimension, autrefois inaccessibles.

Data alternative, données textuelles, images satellites, données de cartes de crédit ou de smartphones… toutes ces informations sont maintenant analysées par des algorithmes de machine learning pour créer de nouveaux indicateurs, enrichir les modèles financiers et faire des prédictions plus précises.

Sentiment de marché et ESG : où l’IA fait la différence

L’un des principaux domaines dans lequel l’IA fait une réelle différence est l’analyse du sentiment de marché. En analysant des milliards de tweets, de messages sur Reddit, d’articles de journaux et autres, les algorithmes de machine learning peuvent déterminer le sentiment général du marché et ainsi prévoir son évolution.

L’IA joue également un rôle crucial dans l’évaluation des critères environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) des entreprises. Les algorithmes sont capables d’analyser les controverses et les actualités liées aux entreprises, fournissant ainsi des informations précieuses pour les investisseurs soucieux de l’impact de leurs investissements.

L’expérience d’Amundi

Amundi, un des leaders mondiaux de la gestion d’actifs, est un exemple concret de l’utilisation de l’IA dans la finance. En partenariat avec une entreprise spécialisée dans l’analyse de données, Amundi a mis en œuvre une plateforme d’IA pour analyser les rapports financiers, les communiqués de presse et les tweets liés aux entreprises dans lesquelles elle investit.

Cette approche leur permet de mieux comprendre l’environnement dans lequel évoluent ces entreprises, d’anticiper les problèmes potentiels et finalement de prendre de meilleures décisions d’investissement.

Conclusion

L’intelligence artificielle et le machine learning sont en train de transformer le monde de la finance, non pas en remplaçant les modèles théoriques existants, mais en les complétant et en les améliorant. Les marchés financiers sont désormais plus que jamais à portée de main, grâce à la multitude de données disponibles et aux algorithmes intelligents capables de les analyser et de les interpréter.

Pour les entreprises et les investisseurs, l’IA est un outil puissant qui leur permet de naviguer dans un environnement de plus en plus complexe et incertain. Ce n’est pas une panacée, mais un instrument précieux qui, utilisé judicieusement, peut aider à optimiser les performances et à réduire les risques.

Alors, prêts à entrer dans le monde de la finance 2.0 ?