Préface
Alors que l'intelligence artificielle (IA) redéfinit constamment le comportement de trading mondial, son influence sur les marchés de la cryptomonnaie devient impossible à ignorer. Dans cette interview exclusive, BlockchainReporter.net s'entretient avec Bryan Benson, PDG d'Aurum, un professionnel de la fintech avec près de trois décennies d'expérience dans les actifs numériques et l'infrastructure d'échange.
Benson a discuté de son point de vue sur les raisons pour lesquelles l'exécution menée par l'IA, sans émotions, pourrait définir le prochain marché haussier. De plus, il aborde également la manière dont les traders particuliers peuvent combler le fossé avec les institutions, où le jugement humain reste important dans un avenir financier de plus en plus automatisé.
En tant que PDG d'Aurum, il construit des outils qui relient les algorithmes de trading, la DeFi et les systèmes de paiement — une technologie qu'il croit définira le prochain cycle haussier. Mais le marché ne s'intéresse pas uniquement à la vision. Dans cette conversation, Benson explique pourquoi l'exécution séparera les gagnants du bruit.
Session d'interview
À la lumière de vos décennies d'expérience dans le secteur fintech, comment réfléchissez-vous au passage du trading traditionnel au trading piloté par l'IA au sein du secteur au détail ?
Quand j'ai commencé, « la technologie » en trading signifiait essentiellement un terminal plus rapide et une meilleure alimentation en données. La majorité des investisseurs au détail dépendaient encore de l'intuition, du bruit médiatique et de quelques indicateurs basiques. Aujourd'hui, le paysage est très différent : la majorité du volume des actions mondiales est exécutée de manière algorithmique, par des traders haute fréquence ou algorithmiques.
Les gestionnaires d'actifs institutionnels ont déjà adopté ce changement. Beaucoup déployent l'IA dans la recherche, l'allocation et la construction de portefeuilles. En revanche, les investisseurs au détail sont seulement en train de rattraper leur retard. Historiquement, beaucoup ont sous-performé des stratégies simples d'indexation, souvent en s'écartant de quelques points de pourcentage par an en raison de sur-trading et d'un mauvais timing.
Ce qui a vraiment changé, c'est que des outils autrefois réservés aux hedge funds sont maintenant réinventés pour les utilisateurs ordinaires. Chez Aurum, nous intégrons des solutions de trading alimentées par l'IA pour offrir une exécution de style institutionnel, associée à une utilité financière quotidienne.
Quels sont les principaux biais émotionnels auxquels les traders sont confrontés lors des phases haussières, et quel rôle l'IA joue-t-elle pour neutraliser ces faiblesses ?
Il est facile de pointer du doigt la peur et la cupidité, mais en réalité, un éventail plus large de pièges comportementaux sous-tend la sous-performance des investisseurs au détail lors des phases haussières. L'excès de confiance, le comportement de groupe, le FOMO (peur de manquer) et la réticence à réaliser des pertes sont des pièges récurrents. En particulier lors des hausses rapides, de nombreux investisseurs finissent par doubler leurs mises émotionnellement, puis par se figer ou paniquer lorsque la volatilité revient.
L'IA n'efface pas l'irrationalité humaine, mais elle permet une forme de pré-engagement comportemental. Un système bien conçu peut intégrer dès le départ la taille des positions, les règles de stop-loss, la logique de prise de bénéfices et la diversification, avant même que les émotions n'interviennent. L'algorithme n'éprouve ni envie quand une pièce grimpe en flèche, ni panique quand le graphique devient rouge. Il exécute simplement les règles prédéfinies.
Ce que nous avons construit chez Aurum n'est pas un « chasseur de pumps » irresponsable, mais un cadre discipliné : les utilisateurs profitent d'une exécution pilotée par les données tout en conservant le contrôle de leur tolérance au risque et de leurs objectifs. En ce sens, l'IA agit moins comme une boule de cristal et davantage comme une ceinture de sécurité. Elle ne peut pas empêcher la volatilité, mais elle pourrait éviter un crash catastrophique lorsque les émotions s'emparent du contrôle.
Comment les modèles avancés de trading alimentés par l'IA réagissent-ils rapidement à la volatilité par rapport à la vitesse de réaction d'un trader humain ?
Les traders humains, aussi compétents soient-ils, sont limités par leur capacité d'attention, leur charge cognitive et les contraintes du sommeil, des heures de loisir ou de la vie quotidienne. Vous pouvez surveiller quelques graphiques, peut-être des dizaines d'actifs, et votre temps de réaction est mesuré en secondes ou en minutes.
Les algorithmes opèrent à une échelle de temps radicalement différente. Ils peuvent analyser des milliers de livres d'ordres, traiter des données complexes sur plusieurs actifs, et réagir en quelques millisecondes. Ce mode gère aujourd'hui une part importante du volume de trading.
Les marchés cryptographiques amplifient encore davantage le besoin d'automatisation ; ils ne s'arrêtent jamais. Il n'y a ni cloche de clôture ni fenêtres de trading. Un système piloté par l'IA peut surveiller en continu les taux de financement, les corrélations entre actifs, les pics de volatilité et le flux d'ordres. Il peut ajuster dynamiquement sa exposition au lieu d'attendre qu'une personne se réveille et parcourt les graphiques de prix.
Notre bot AI-Trader EX a été conçu précisément pour cet environnement. Il fonctionne en continu, analyse les données en temps réel et exécute un ensemble diversifié de stratégies spot avec une gestion intégrée des risques. Cela donne à l'utilisateur le potentiel de performance d'un bureau de trading complet sans avoir à fixer les écrans toute la journée. Les tests arrière internes mettent l'accent sur des résultats constants et ajustés au risque, et non sur des paris spectaculaires destinés à attirer l'attention.
Alors que certains critiques affirment que l'IA élimine l'élément d'« intuition humaine » du trading, pensez-vous que l'intuition aura encore une place lors du prochain cycle haussier ?
L'intuition ne disparaîtra pas ; elle évolue simplement en amont. Dans le trading classique au détail, l'intuition résidait dans chaque clic d'achat ou de vente : quand entrer, quand sortir, s'il faut tenir, quand paniquer. Dans un monde où l'IA prime, l'intuition devient davantage une question de conception du système : choisir quelles sources de données sont pertinentes, interpréter les évolutions macroéconomiques, décider quand intervenir ou arrêter un modèle.
À partir de mon expérience chez Binance jusqu'à la création d'Aurum aujourd'hui, j'ai appris que les meilleurs résultats découlent quand le jugement humain et l'exécution machine sont clairement séparés. Les humains apportent encore le contexte (changements réglementaires, signaux macroéconomiques, évolutions des récits), et les machines exécutent avec précision, discipline et rapidité.
C’est pourquoi je pense que, lors du prochain cycle haussier, l’avantage réel viendra de « meilleures intuitions sur la conception, la supervision et l’évolution des systèmes » afin de répondre aux conditions changeantes.
Selon vous, quel est le rôle du trading piloté par l'IA dans la profondeur des marchés, la liquidité et la santé globale du marché lors d'un cycle haussier probable ?
Le trading piloté par l'IA peut considérablement approfondir les livres d'ordres, resserrer les spreads et fournir de la liquidité précisément au moment où les participants humains hésitent. Dans les marchés traditionnels, le trading haute fréquence et algorithmique fournit déjà une part significative du volume intraday et de la fourniture de liquidité.
Lorsqu'elles sont appliquées de manière responsable aux marchés des cryptomonnaies et des actifs numériques, des techniques similaires peuvent réduire le glissement, faciliter l'entrée et la sortie sur le marché pour les investisseurs au détail, et soutenir des mécanismes de marché plus efficaces.
Toutefois, si de nombreux acteurs déployent des modèles similaires pour suivre des signaux similaires, vous risquez des opérations encombrées ou des retraits brusques de liquidité. Cela peut entraîner la création de « trous » où le marché se raréfie soudainement, maintenant à la vitesse des machines plutôt qu'à celle de l'hésitation humaine. Le trading automatisé n'efface pas la finance comportementale ; il l'amplifie.
C’est précisément pourquoi Aurum met l’accent sur la gestion des risques, la diversification et la liquidité multi-canaux. Nous imaginons un écosystème financier assisté par l’IA qui relie les algorithmes de trading aux outils DeFi (arbitrage par prêt flash, staking, paiements), afin que la liquidité circule par plusieurs canaux, et non par un seul moteur spéculatif.
Quelles sont les limites actuelles des mécanismes de trading alimentés par l’IA, et quelles percées pourraient ouvrir la voie à un environnement de trading véritablement indépendant ?
La première limitation est le risque lié aux données et aux changements de régime. La plupart des modèles sont entraînés sur des tendances historiques, mais les marchés cryptographiques évoluent, et des périodes de calme peuvent rapidement se transformer en tempêtes réglementaires ou macroéconomiques. Un système qui fonctionnait parfaitement dans un certain régime pourrait cesser de performer dans un autre, particulièrement si l'on considère l'IA comme une solution « réglée et oubliée ».
Deuxièmement, l'opacité. De nombreux systèmes d'IA se comportent comme des boîtes noires. Pour la finance, c'est un enjeu sérieux. La valeur de l'IA comme outil d'investissement reste sous surveillance, et très peu de fonds intègrent explicitement l'IA ou l'apprentissage automatique de manière formellement encadrée.
C'est pourquoi je ne crois pas à un environnement de trading entièrement indépendant et sans intervention humaine. Au contraire, je prévois une automatisation accrue autour de l'exécution, des contrôles de risque et du rééquilibrage. Cela peut être complété par une meilleure explicabilité, des analyses sur la chaîne, une fusion de données multi-actifs et une surveillance en temps réel — tout en maintenant une gouvernance humaine, un respect des réglementations et un contrôle éthique.
Quel est l'avenir de la « finance émotionnelle » de pointe dans le renforcement du paysage au détail ?
Si la dernière décennie a été celle qui a donné aux investisseurs au détail un accès aux marchés, la suivante sera celle qui leur donnera accès à leur propre psychologie. On sait que des biais comme la réticence à perdre, la conformité sociale ou l'excès de confiance contribuent de manière significative à la sous-performance des investisseurs au détail.
La finance émotionnelle, telle que nous la voyons, consiste à créer des outils qui aident les utilisateurs à reconnaître leurs propres schémas, à contrer les impulsions destructrices et à prendre des décisions plus disciplinées. En pratique, cela signifie des interfaces utilisateur qui mettent en évidence les risques de manière intuitive, associées à une exécution pilotée par l’IA qui impose la discipline.
J'espère que la « finance sans émotion » ne se sente pas froide ou étrangère. Au contraire, elle utilise la technologie pour éliminer les impulsions les plus autodestructrices, afin que les investisseurs au détail puissent se concentrer sur leurs objectifs à long terme, sur un risque discipliné et sur la création réelle de richesse.
Remarques finales
Alors que les marchés cryptographiques s'apprêtent à entrer dans leur prochaine phase d'expansion, les observations de Benson soulignent un changement clair : le succès dépendra peut-être moins du jugement instinctif en trading et davantage d'une exécution disciplinée pilotée par l'IA. Bien que le jugement humain reste important et guide la stratégie et la surveillance, le prochain cycle haussier semble destiné à récompenser ceux qui associent émotions et automatisation intelligente.