Le secteur de la gestion d’investissement est à un tournant décisif concernant l’intégration de l’intelligence artificielle (IA). À mesure que les agents IA se multiplient au sein des équipes de gestion de portefeuille, d’analyse et de conformité, de nombreuses entreprises peinent à définir la nature précise de l’intelligence qu’elles utilisent.
Les agents IA, ou agents intelligents, dépassent largement les modèles de langage tels que ChatGPT. Contrairement à une simple interaction question-réponse, ces agents sont capables d’observer, d’analyser et parfois de prendre des décisions autonomes, sous certaines conditions. Les entreprises d’investissement doivent donc se demander : s’agit-il d’un outil d’aide à la décision, d’un analyste de recherche autonome ou d’un trader délégué ?
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Classification des agents IA : un besoin urgent
Chaque adoption de l’IA représente une occasion de définir des limites claires et de protéger ces outils. Si vous ne pouvez pas classifier votre IA, il devient difficile de la gouverner, et encore plus de l’évaluer. C’est pourquoi notre équipe de recherche, en collaboration avec l’Université DePaul et Panthera Solutions, a élaboré un système de classification multidimensionnel pour les agents IA dans le domaine de la gestion d’investissement.
Ce système offre aux praticiens, aux conseils d’administration et aux régulateurs un langage commun pour évaluer ces systèmes selon des critères tels que l’autonomie, la fonction, la capacité d’apprentissage et la gouvernance. Les dirigeants d’investissement pourront ainsi comprendre les étapes nécessaires à la conception d’une taxonomie de l’IA et à la création d’un cadre pour cartographier les agents IA utilisés dans leurs entreprises.
Le risque d’une mauvaise utilisation de la technologie
Sans une taxonomie partagée, nous risquons de commettre deux erreurs : soit de faire confiance excessivement à une technologie qui transforme déjà la manière dont le capital est alloué, soit de sous-utiliser ses capacités. Une taxonomie de l’IA ne doit pas freiner l’innovation ; si elle est bien conçue, elle permettra aux entreprises de définir le problème que l’agent résout, d’identifier les responsabilités et d’atténuer les risques liés aux modèles.
Approches de l’IA dans la gestion d’investissement
Actuellement, les gestionnaires d’investissement adoptent l’IA de deux manières : comme un ensemble fonctionnel d’outils ou comme un élément intégré systémique du processus de décision d’investissement. L’approche fonctionnelle inclut l’utilisation de l’IA pour le scoring des risques, les processeurs de langage naturel pour l’extraction de sentiments, et des copilotes qui résument les expositions de portefeuille. Cela améliore l’efficacité, mais laisse intacte l’architecture décisionnelle de base, centrée sur l’humain.
À l’inverse, un nombre croissant d’entreprises choisissent une approche systémique. Elles intègrent les agents IA dans le processus de conception d’investissement comme des participants adaptatifs, et non comme des outils auxiliaires. Dans ce cas, l’autonomie, la capacité d’apprentissage et la gouvernance sont clairement définies. L’entreprise devient alors un écosystème décisionnel où le jugement humain et le raisonnement machine coexistent et co-évoluent.
Avantages comparatifs de l’IA
Il est crucial de distinguer ces deux approches. L’adoption fonctionnelle fournit des outils plus rapides, tandis que l’adoption systémique crée des organisations plus intelligentes. Bien que les deux puissent coexister, seule la seconde offre un avantage comparatif durable.
Équilibre et performance dans les marchés financiers
Antonio Damasio, neuroscientifique, souligne que toute intelligence aspire à l’homéostasie, à un équilibre avec son environnement. Les marchés financiers, en tant que systèmes adaptatifs complexes, doivent également maintenir cet équilibre entre données et jugement, automatisation et responsabilité, profit et durabilité planétaire. Un cadre IA intelligent devrait refléter cette écologie en cartographiant les agents IA selon trois dimensions orthogonales.
La première dimension est le processus d’investissement : à quelle étape de la chaîne de valeur l’agent opère-t-il ? Un processus d’investissement typique comprend cinq étapes : génération d’idées, évaluation, décision, exécution et suivi, toutes intégrées dans des flux de travail de conformité et de reporting aux parties prenantes. Les agents IA peuvent améliorer n’importe quelle étape, mais les droits de décision doivent rester proportionnels à l’interprétabilité.
Les agents IA, ou agents intelligents, dépassent largement les modèles de langage tels que ChatGPT. Contrairement à une simple interaction question-réponse, ces agents sont capables d’observer, d’analyser et parfois de prendre des décisions autonomes, sous certaines conditions. Les entreprises d’investissement doivent donc se demander : s’agit-il d’un outil d’aide à la décision, d’un analyste de recherche autonome ou d’un trader délégué ?0
Les agents IA, ou agents intelligents, dépassent largement les modèles de langage tels que ChatGPT. Contrairement à une simple interaction question-réponse, ces agents sont capables d’observer, d’analyser et parfois de prendre des décisions autonomes, sous certaines conditions. Les entreprises d’investissement doivent donc se demander : s’agit-il d’un outil d’aide à la décision, d’un analyste de recherche autonome ou d’un trader délégué ?1
Les agents IA, ou agents intelligents, dépassent largement les modèles de langage tels que ChatGPT. Contrairement à une simple interaction question-réponse, ces agents sont capables d’observer, d’analyser et parfois de prendre des décisions autonomes, sous certaines conditions. Les entreprises d’investissement doivent donc se demander : s’agit-il d’un outil d’aide à la décision, d’un analyste de recherche autonome ou d’un trader délégué ?2
Les agents IA, ou agents intelligents, dépassent largement les modèles de langage tels que ChatGPT. Contrairement à une simple interaction question-réponse, ces agents sont capables d’observer, d’analyser et parfois de prendre des décisions autonomes, sous certaines conditions. Les entreprises d’investissement doivent donc se demander : s’agit-il d’un outil d’aide à la décision, d’un analyste de recherche autonome ou d’un trader délégué ?3