En 1930, l’économisteJohn Maynard Keynesimaginait un avenir où la technologie réduirait le temps de travail à seulement 15 heures par semaine, permettant Près d’un siècle plus tard, nous observons un monde où le travail demeure omniprésent, notamment dans le secteur financier. Malgré l’automatisation de tâches telles que l’exécution des transactions et la surveillance des risques grâce à l’intelligence artificielle, l’augmentation tant attendue de la productivité reste insaisissable.
Ce paradoxe est particulièrement visible dans le domaine de la finance. Après des décennies d’innovations technologiques, la promesse d’une réduction significative du temps de travail ne s’est jamais concrétisée. En 1987, l’économisteRobert Solowsoulignait déjà que l’on pouvait observer l’ère des ordinateurs partout, sauf dans les statistiques de productivité. Aujourd’hui, cette observation demeure d’une actualité frappante. Les gains de productivité se font souvent désirer, non en raison d’un défaut d’implémentation, mais parce qu’ils masquent un problème plus profond lié à la dynamique des marchés.
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La nature dynamique des marchés
Un système financier entièrement autonome semble inaccessible. Les marchés ne sont pas des systèmes statiques à optimiser, mais fonctionnent comme des environnementsréflexifs, évoluant en réponse aux actions et aux observations des participants. Ce phénomène crée une barrière structurelle à l’automatisation complète : lorsque qu’un modèle identifie un schéma rentable, l’afflux de capitaux vers ce modèle génère une compétition accrue, rendant l’avantage initial éphémère.
La compétition et l’évolution des modèles
Lorsqu’un algorithme découvre une stratégie de trading efficace, d’autres algorithmes commencent à détecter le même signal. La compétition devient alors féroce, et l’avantage disparaît rapidement. Ce phénomène est observable non seulement en finance, mais dans tout environnement compétitif où l’information circule et où les participants s’adaptent. Cette tâche continue consiste à déterminer quand des schémas ont été intégrés dans le système qu’ils décrivent. Par conséquent, l’utilisation de l’IA dans des contextes concurrentiels requiert une supervision constante plutôt que des mesures temporaires.
Les limites de l’apprentissage par l’historique
Les modèles d’IA excellent dans la reconnaissance de schémas, mais ils peinent à faire la distinction entrecausalitéetcorrélation. Dans un système réflexif où les schémas trompeurs sont fréquents, cette limitation devient une vulnérabilité. Les modèles peuvent établir des relations non valides, s’adaptant trop à des régimes de marché récents tout en affichant leur plus grande confiance juste avant un échec. Cette situation a conduit les institutions à renforcer les couches de supervision.
Le rôle de l’intervention humaine
Lorsque les modèles génèrent des signaux basés sur des relations mal comprises, le jugement humain devient indispensable pour évaluer la pertinence de ces signaux. Les analystes doivent se poser des questions sur la logique économique sous-jacente d’un modèle, en s’interrogeant sur des facteurs tels que les écarts de taux d’intérêt ou les flux de capitaux, plutôt que d’accepter aveuglément les résultats. Cette nécessité de vérification humaine ne constitue pas un simple retour aux méthodes d’avant l’IA, mais plutôt une reconnaissance de la complexité des marchés qui peuvent générer des corrélations illusoires.
La gouvernance comme travail continu
La vision populaire de l’IA en finance est celle d’une opération autonome. Pourtant, la réalité révèle qu’une gouvernance continue est nécessaire. Les modèles doivent être conçus pour éviter d’agir lorsque la confiance est faible, signaler les anomalies pour examen et intégrer le raisonnement économique comme moyen de contrôle sur la simple reconnaissance de schémas. Ce paradoxe souligne que plus l’IA est sophistiquée, plus elle nécessite de supervision humaine. Les systèmes simples sont plus faciles à gérer, tandis que les systèmes complexes, intégrant des milliers de variables, exigent une interprétation constante.
La prévision de Keynes concernant un temps libre abondant n’a pas échoué à cause d’une stagnation technologique, mais en raison de la nature réflexive des systèmes qui engendrent continuellement de nouvelles formes de travail. La technologie peut automatiser des tâches d’exécution, mais la reconnaissance des changements dans les règles du jeu demeure essentiellement humaine.