Il y a plus de dix ans, les services de robot-investissement ont fait leur apparition avec la promesse d’utiliser des algorithmes pour réaliser et surveiller les investissements. Ces robots-conseillers étaient présentés comme une alternative simple aux conseillers humains traditionnels, offrant la commodité d’un service 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Cependant, le paysage évolue rapidement, grâce à l’essor de l’IA générative. Cette nouvelle génération d’IA peut engager des conversations ouvertes, donnant aux investisseurs l’impression d’interagir avec une entité bien informée plutôt qu’avec un algorithme rigide.
L'IA fait son entrée dans la gestion des investissements
L'IA générative représente une avancée significative dans la gestion des investissements. Contrairement aux robots-conseillers traditionnels, qui s'appuient sur l'apprentissage automatique et les algorithmes, l'IA générative exploite des algorithmes d'apprentissage profond. Selon Suchi Mishra, doyen associé et professeur de finance à l'Université internationale de Floride, cette évolution vers des capacités d'apprentissage plus approfondies change la donne.
Un aperçu des services d'investissement basés sur l'IA
Q.ai, une nouvelle offre de Quantalytics Holdings, est un exemple prometteur d'IA dans les services d'investissement. Q.ai propose des « kits d'investissement » gratuits, composés de quatre à vingt titres d'un secteur de marché spécifique. Ces kits sont gérés par un système d'IA qui prend en compte divers facteurs, notamment les indicateurs de marché, l'actualité, les tendances de recherche Google et le sentiment sur les réseaux sociaux. Depuis le début de l'année, les rendements de ces kits affichent une large fourchette, allant de 52,36 % pour un kit de cryptomonnaies à -8,28 % pour une offre « Résistance à la récession » au 7 juillet.
AIEQ, développé par ETF Managers Group et optimisé par la plateforme d'IA Watson d'IBM, est un autre acteur majeur du secteur de l'investissement en IA. AIEQ analyse des millions de données, notamment l'actualité, les réseaux sociaux, les états financiers et les données techniques. Au cours des cinq dernières années, le fonds a enregistré un rendement de 4,9 %, inférieur à celui des fonds indiciels de référence et des fonds à gestion active.
Défis et préoccupations
Malgré les promesses de l'investissement piloté par l'IA, des défis et des inquiétudes subsistent. Pawan Jain, professeur adjoint de finance à l'Université de Virginie-Occidentale, souligne que l'IA est présente dans l'investissement depuis longtemps, notamment grâce au rôle des algorithmes de trading haute fréquence dans les fluctuations du marché. Cependant, la véritable préoccupation réside dans le risque que les systèmes d'IA générative produisent des « hallucinations » ou des informations inexactes.
Établir des garde-fous pour l'IA
Pour répondre à ces préoccupations, les services d'investissement basés sur l'IA soulignent la nécessité d'une supervision humaine. AIEQ, filiale d'ETF Managers Group, par exemple, surveille les résultats de son IA pour détecter tout signe de biais et développe des outils de transparence pour la saisie des données et les décisions d'investissement. La start-up Nemo, basée à Abu Dhabi, utilise également l'IA, mais veille à ce qu'elle reste sous supervision humaine afin d'éviter les erreurs.
La quête de responsabilité
Responsabiliser les systèmes d'IA demeure un défi. La rétro-ingénierie des décisions d'IA peut être complexe, ce qui complique l'identification et la correction des erreurs. Tant que le processus de responsabilisation ne sera pas plus transparent, le scepticisme à l'égard de l'IA dans la gestion des investissements pourrait persister.
Le contact humain contre l'efficacité de l'IA
Les robots-conseillers traditionnels comme Betterment privilégient encore la supervision humaine. John Mileham, directeur technique de Betterment, souligne l'importance d'algorithmes explicables et déterministes. Il souligne que de nombreux systèmes d'IA, comme ChatGPT, pourraient ne pas posséder ces propriétés, ce qui entrave leur utilisation pour la fourniture de conseils financiers.
Le potentiel de l’IA dans la planification financière
Bien que l'IA ne puisse pas remplacer entièrement les conseillers humains, elle a le potentiel d'exceller dans certains aspects spécifiques de la planification financière. Elle peut gérer efficacement des tâches répétitives comme répondre aux questions des clients et fournir des conseils financiers personnalisés. L'IA peut également améliorer l'efficacité en apprenant continuellement de ses interactions et de ses expériences.
Élargir l'accès à l'orientation financière
L'IA élargit l'accès aux conseils financiers, notamment pour les personnes à faible patrimoine et celles qui ne bénéficient pas d'un régime de retraite d'employeur. Les entreprises fintech comme Fisdom utilisent des outils automatisés pour fournir des conseils financiers à une clientèle plus large, permettant ainsi à davantage de personnes d'investir et d'épargner pour leurs besoins futurs.
L'intégration de l'IA dans la gestion d'investissement évolue, offrant à la fois des opportunités et des défis. Si les services d'investissement basés sur l'IA sont prometteurs pour fournir des conseils plus nuancés et personnalisés, des inquiétudes subsistent quant à la responsabilité et à l'exactitude. Alors que le secteur continue d'adopter l'IA, les investisseurs et les entreprises doivent trouver un équilibre entre l'exploitation de son potentiel et le maintien d'une supervision humaine. À terme, le rôle de l'IA dans la gestion d'investissement est susceptible de compléter, plutôt que de remplacer, l'expertise des conseillers humains.