Le vrai défi pour l’IA dans la finance ne serait peut-être pas l’intelligence
Je pensais que la plus grande course en IA consisterait à construire des modèles plus intelligents.
Toutes les quelques semaines, un autre modèle apparaît, capable de traiter davantage de données, de reconnaître les schémas plus rapidement ou de produire de meilleures prédictions que le précédent. Pendant un moment, j’ai cru que c’était là que se déciderait l’avenir de l’IA dans la finance.
Plus j’observais, moins j’étais convaincu.
Ce qui a attiré mon attention n’était plus la qualité des prédictions.
Tout ce qui s’est produit après que ces prédictions aient quitté le modèle.
Une stratégie de trading ne fonctionne pas en vase clos. Elle doit traverser des réseaux, rivaliser avec des milliers d’autres transactions, gérer des retards et s’exécuter dans un environnement qui change en permanence. Un modèle peut parvenir à la bonne conclusion et produire tout de même un résultat décevant si le système qui l’entoure flanche sous la pression.
Cela m’a amené à voir l’infrastructure de l’IA sous un angle différent.
La comparaison qui me revenait sans cesse à l’esprit était celle du trafic.
Tôt le matin, presque chaque route semble parfaitement conçue. Les voitures avancent en douceur, les intersections restent dégagées et atteindre votre destination paraît sans effort.
Puis l’heure de pointe commence.
Les routes n’ont pas changé, mais l’environnement, si. De petits retards commencent à s’empiler les uns sur les autres. Des itinéraires qui semblaient efficaces quelques minutes plus tôt deviennent soudain congestionnés, et arriver à la même destination produit désormais une expérience totalement différente.
Les marchés financiers se comportent de manière assez similaire.
Lorsque l’activité est faible, presque chaque système semble rapide et fiable. À mesure que la demande augmente, la coordination devient bien plus importante que la simple vitesse. Le timing change les résultats. La qualité d’exécution change les résultats. Même la confiance commence à influencer la manière dont les participants se comportent.
C’est à ce moment-là que le protocole Newton a commencé à faire davantage de sens pour moi.
À première vue, cela ressemble à un autre projet combinant l’IA avec une infrastructure blockchain.
Plus je lisais, plus j’avais l’impression que le projet cherchait à résoudre un problème différent.
Au lieu de supposer qu’une IA plus intelligente crée automatiquement de meilleurs systèmes financiers, Newton semble se concentrer sur l’environnement dans lequel ces systèmes d’IA fonctionnent réellement. Une exécution sécurisée, une infrastructure prévisible et la coordination deviennent une partie du débat plutôt qu’une simple réflexion après coup.
Cela ressemble à une façon de penser plus réaliste à propos de l’IA.
Bien sûr, l’infrastructure ne résout pas tout.
Elle n’empêchera pas de mauvaises stratégies.Elle n’empêchera pas la prise de décision émotionnelle.
Et certainement, cela ne garantira pas que les marchés se comportent de façon rationnelle.
Si des milliers d’agents IA tirent des conclusions similaires, ils n’en resteront pas moins en concurrence les uns avec les autres pour l’exécution.
La technologie peut améliorer l’environnement.
Elle ne peut pas éliminer l’incertitude des marchés financiers.
Ironiquement, c’est l’une des raisons pour lesquelles je trouve l’idée plus crédible.Nous avons atteint une étape où presque chaque projet promet une exécution plus rapide, une intelligence plus performante ou une plus grande efficacité.Ces améliorations comptent.Mais la complexité ne disparaît pas simplement parce que le logiciel s’améliore.
Les marchés sont encore façonnés par les incitations, la coordination et la confiance entre les participants.Parfois, je pense que l’infrastructure ressemble beaucoup à la plomberie.Personne n’y prête vraiment attention tant que tout fonctionne.
Dès que la pression s’intensifie ou qu’un élément cesse de fonctionner correctement, cela devient soudain la partie la plus importante de l’ensemble du système.
L’IA continuera probablement d’attirer les gros titres.
L’histoire la plus discrète est peut-être celle que soutient l’infrastructure.
Sur le long terme, je ne pense pas que les gagnants seront déterminés uniquement par ceux qui construisent les modèles les plus intelligents.
Ils seront aussi déterminés par ceux qui construisent des environnements dans lesquels ces modèles peuvent continuer à fonctionner de manière fiable quand les marchés deviennent encombrés, que les hypothèses commencent à se fissurer et que l’incertitude fait partie de chaque décision.Peut-être est-ce justement ce que le protocole Newton explore.
Pas la question de savoir si l’IA peut prendre de meilleures décisions.
Mais il faut encore voir si les systèmes entourant ces décisions peuvent rester fiables quand le monde réel devient bien moins prévisible.
