7 façons surprenantes dont l’IA peut changer votre stratégie d’investissement

L’intelligence artificielle (IA) est devenue une force transformatrice dans la gestion des investissements. Les investisseurs modernes ont désormais accès à des outils sophistiqués basés sur l’IA, capables d’analyser de grandes quantités de données financières et alternatives, d’identifier des modèles et de les aider à prendre des décisions d’investissement plus éclairées.

Selon une récente enquête sectorielle, jusqu’à 90 % des gestionnaires de placements utilisent actuellement ou envisagent d’utiliser l’intelligence artificielle dans leur processus d’investissement, et 54 % d’entre eux intègrent déjà l’IA de diverses manières dans leurs stratégies.

Ces systèmes d’IA vont au-delà de la simple automatisation, en utilisant des algorithmes avancés d’apprentissage automatique qui peuvent traiter et apprendre des données de marché en temps réel, et ajuster leurs stratégies à mesure que les conditions du marché changent et que de nouvelles informations sont révélées. Même si l’IA ne garantit pas le succès des investissements, elle fournit un nouvel ensemble d’outils puissants qui peuvent améliorer la prise de décision humaine et potentiellement améliorer les résultats des investissements lorsqu’ils sont utilisés de manière responsable.

Comprendre l’IA dans l’investissement

L’intelligence artificielle dans l’investissement représente la convergence de l’apprentissage automatique, de la science des données et de l’analyse financière. Alors que les analystes humains continuent de se pencher sur les états financiers et d’examiner les rapports trimestriels, et que le trading algorithmique traditionnel repose toujours sur des règles et des indicateurs techniques préprogrammés, les systèmes d’IA d’aujourd’hui utilisent une approche plus complexe et à plusieurs niveaux.

Au niveau de l’ingestion des données, les systèmes d’IA peuvent traiter simultanément à la fois des données structurées (mouvements de prix, volumes de transactions, rapports financiers) et des données non structurées (articles de presse, sentiments sur les réseaux sociaux, images satellite). L’échelle est remarquable : des systèmes avancés comme l’application financière d’IBM Watson peuvent analyser des milliers de sociétés cotées en temps réel, traitant plus d’un million de points de données chaque jour. Cela inclut souvent de nouvelles sources de données que même les équipes de recherche dédiées ont du mal à suivre, telles que les données des capteurs IoT des villes et des installations de fabrication, les échantillons de langage de demande de brevet et les données de positionnement GPS en temps réel des cargos.

C’est au niveau de la reconnaissance des formes que l’IA se différencie véritablement des analystes humains et des algorithmes traditionnels. En utilisant des techniques telles que l’apprentissage automatique quantique (QML) pour calculer des probabilités complexes et la vision par ordinateur pour analyser des données visuelles (des graphiques techniques aux images satellite), les systèmes d’IA peuvent identifier des corrélations subtiles que les méthodes statistiques traditionnelles pourraient manquer.

Par exemple, certains systèmes suivent désormais le contenu émotionnel des transcriptions des appels relatifs aux revenus en temps réel à l’aide du traitement du langage naturel (NLP) ou en tirant parti de grands modèles de langage (LLM) pour numériser et analyser en masse les publications sur les réseaux sociaux.

Exemple d’investissement dans l’IA

Examinons un exemple hypothétique de la façon dont cela pourrait fonctionner dans l’analyse de l’industrie des semi-conducteurs. Les analystes traditionnels peuvent se concentrer sur les rapports financiers qui fournissent les niveaux de stocks et les marges brutes déclarés, tandis que les algorithmes de trading à haute fréquence suivent la dynamique des prix et le flux des commandes d’instant en instant.

Cependant, les systèmes d’IA examinent une image plus nuancée en synthétisant ces signaux avec de nombreux autres signaux faibles pour fournir des informations significatives. On peut constater que la consommation d’énergie d’une entreprise a augmenté de quelques points de pourcentage au-dessus des normes saisonnières (d’après les données des sociétés de services publics), tandis que les offres d’emploi des fournisseurs pour des postes de contrôle qualité ont augmenté de manière significative (à partir des sites d’emploi en ligne et des données du marché du travail), et les articles universitaires citant leur technologie exclusive ont augmenté lors des conférences de physique (à partir de bases de données de publication scientifique telles que ArXiv et Google Scholar).

Aucun de ces signaux ne peut justifier une décision d’investissement, mais ensemble, ils pourraient indiquer qu’une percée dans la production est imminente.

Une couche de prise de décision adaptative contextualise ensuite ces informations dans des conditions de marché plus larges, en ajustant la taille et le calendrier des positions en fonction de facteurs tels que la liquidité, la corrélation avec d’autres actifs et les indicateurs macroéconomiques. Cela crée une approche d’investissement dynamique qui peut évoluer en permanence à mesure que les conditions du marché changent, ce que ni l’analyse humaine traditionnelle ni les algorithmes basés sur des règles ne peuvent pleinement reproduire. Ce type d’analyse à multiples facettes illustre comment l’IA peut combler le fossé entre l’intuition humaine et la puissance de calcul, offrant une troisième approche de l’analyse des investissements qui complète les approches algorithmiques et humaines traditionnelles.

7 façons dont l’IA peut être appliquée à l’investissement

1. Analyser et choisir les actions

Les systèmes d’IA excellent dans l’analyse des entreprises sous plusieurs angles à la fois. Ils peuvent évaluer des mesures fondamentales telles que le ratio cours/bénéfice (P/E) et les niveaux d’endettement, tout en analysant également les indicateurs techniques, le sentiment de l’actualité et les tendances du marché.

Ce qui rend la perspective de la sélection de titres basée sur l’IA particulièrement attrayante est la capacité de synthétiser ces aspects tout en tenant compte de leur fiabilité et de leur pertinence variables dans différentes conditions de marché. Par exemple, pendant les périodes de tensions sur le marché, un système d’IA peut s’ajuster automatiquement pour mettre davantage l’accent sur les facteurs techniques et le sentiment du marché, tandis que pendant les périodes de stabilité, le système peut se concentrer davantage sur les mesures de croissance fondamentales et les signaux de données alternatifs.

2. Résumé de la psychologie des investisseurs

L’analyse des sentiments basée sur l’IA va au-delà des simples algorithmes de classification positive/négative des articles de presse ou des publications sur les réseaux sociaux utilisés depuis plusieurs années. Les systèmes actuels utilisent ce que les experts en traitement du langage naturel appellent « l’analyse contextuelle des sentiments » pour comprendre les nuances, l’ironie, les insinuations et les significations cachées du texte et de la communication.

Ces systèmes peuvent analyser simultanément plusieurs couches d’émotions. Par exemple, lors du traitement des transcriptions des appels relatifs aux résultats, l’IA peut évaluer non seulement le contenu littéral des déclarations de la direction, mais également leur ton, leurs modèles de discours, le choix des mots par rapport aux appels précédents et la manière dont ils ont répondu aux questions des analystes.

3. Soutenir la gestion de portefeuille et l’allocation d’actifs

Les outils de gestion de portefeuille basés sur l’IA peuvent aider à optimiser l’allocation d’actifs en fonction des objectifs des investisseurs, de leur tolérance au risque et des conditions du marché. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent traiter les données historiques pour déterminer la composition optimale du portefeuille tout en tenant également compte de facteurs tels que la corrélation des actifs et la volatilité du marché. Une fois le portefeuille établi, ces systèmes surveillent en permanence la performance du portefeuille et prennent des mesures de rééquilibrage lorsque les allocations s’écartent des objectifs ou que les conditions changent de manière suffisamment significative.

Les ETF basés sur l’IA, comme l’ETF Amplify AI-Powered Equity (AIEQ), ont utilisé les capacités de l’IA (dans ce cas, Watson d’IBM) pour analyser des millions de points de données et sélectionner des actions en fonction de divers critères pour constituer leurs portefeuilles. Mieux encore, les performances réelles de la gestion de portefeuille basée sur l’IA présentent une étude de cas instructive sur le potentiel et les limites de l’intelligence artificielle dans l’investissement. Si l’on examine les données de performance récentes jusqu’en janvier 2025, l’AIEQ a sous-performé l’ETF de référence S&P 500 (voir le graphique ci-dessous).

Cet écart de performance illustre un principe important : même si l’IA peut traiter de grandes quantités de données et identifier des modèles complexes, elle ne surpasse toujours pas l’investissement indiciel traditionnel. Cette technologie agit plus comme un outil sophistiqué que comme une solution magique pour atteindre des performances supérieures.

4. Donnez des conseils d’investissement personnalisés

Les capacités de personnalisation de l’IA vont au-delà des « questionnaires de tolérance au risque » traditionnels utilisés par les conseillers humains et les applications fintech comme les robots-conseillers. Les systèmes d’IA peuvent créer des recommandations d’investissement véritablement personnalisées en analysant la situation financière complète d’un investisseur, y compris ses habitudes de dépenses, sa trajectoire de carrière, sa situation géographique et même son secteur d’activité grâce à son emploi.

Par exemple, un système d’IA pourrait recommander aux ingénieurs logiciels de la Silicon Valley de réduire leur exposition aux actions technologiques, en reconnaissant que leur main-d’œuvre est intrinsèquement liée au secteur technologique. De même, il peut adapter les recommandations d’investissement en fonction des modèles de flux de trésorerie d’un investisseur, des événements de vie à venir détectés via les données de calendrier et de courrier électronique, ou même des conditions économiques locales susceptibles d’affecter sa stabilité d’emploi.

5. Évaluer les modèles de prédiction et de risque

Même si aucun système ne peut prédire avec certitude les mouvements du marché, les modèles d’IA peuvent aider les investisseurs à mieux comprendre la distribution de probabilité des différents résultats possibles et à ajuster leurs stratégies en conséquence. Les systèmes avancés de gestion des risques utilisent l’IA pour évaluer simultanément plusieurs facteurs de risque, notamment la volatilité du marché, les risques corrélés et les risques spécifiques à l’entreprise identifiés dans les actualités et les documents réglementaires.

Les modèles de risque traditionnels ont souvent du mal à saisir la manière dont les problèmes d’un secteur du marché peuvent se propager à d’autres secteurs, en particulier en période de crise, lorsque les corrélations historiques s’effondrent. Un jour, les systèmes d’IA pourraient cartographier dynamiquement ces liens en analysant de vastes réseaux de relations financières, de chaînes d’approvisionnement et de niveaux de risque globaux.

Par exemple, un système d’IA pourrait détecter que les tensions sur le marché de l’immobilier commercial pourraient affecter les banques régionales, ce qui pourrait ensuite avoir un impact sur les prêts aux petites entreprises, ce qui finirait par se répercuter sur les dépenses des consommateurs et les stocks de détail. Cela va au-delà des simples matrices de corrélation pour comprendre les mécanismes réels de transmission des risques à travers le système financier.

L’IA peut alors adapter les stratégies de protection de portefeuille en conséquence, peut-être en identifiant des actifs apparemment sans rapport qui peuvent offrir des couvertures efficaces contre ces effets en cascade. Cette capacité devient particulièrement précieuse en période de tensions sur les marchés, lorsque les stratégies de diversification traditionnelles peuvent échouer en raison d’une corrélation accrue entre les classes d’actifs.

6. Générer des informations sur les backtests

Contrairement au backtesting conventionnel, qui rejoue essentiellement des scénarios de marché historiques pour voir rétrospectivement comment des modèles ou des stratégies spécifiques fonctionneraient, le backtesting basé sur l’IA peut comprendre comment les conditions et les relations du marché évoluent au fil du temps. Cela signifie qu’il peut évaluer intelligemment les périodes historiques en fonction de leur pertinence par rapport aux conditions actuelles du marché.

Par exemple, lors du back-test d’une stratégie boursière de véhicules électriques, un système d’IA pourrait reconnaître que les données de l’industrie automobile des années 1990 sont moins pertinentes que celles des périodes plus récentes, non seulement parce qu’elles sont plus anciennes, mais aussi parce que le modèle économique et la dynamique du marché de l’industrie automobile sont différents. Le système peut également identifier et s’adapter aux changements de régime (périodes pendant lesquelles les relations de marché changent fondamentalement) et simuler la façon dont les stratégies pourraient fonctionner dans des scénarios hypothétiques qui ne se sont jamais produits dans l’histoire.

7. Extrayez des données globales

L’un des développements les plus innovants en matière d’analyse des investissements basée sur l’IA est l’utilisation de « données synthétiques » – des ensembles de données générés artificiellement qui reflètent les propriétés statistiques et les relations trouvées sur les marchés financiers réels. Cette approche permet de résoudre l’un des défis fondamentaux de la modélisation financière : les données historiques limitées disponibles pour des événements de marché rares mais importants.

Voyons comment les systèmes d’IA peuvent se préparer à une crise du marché. Bien que nous disposions de données historiques sur des événements tels que la crise financière de 2008 ou la liquidation due à la pandémie de 2020, ce ne sont là que quelques exemples. Pour construire des modèles plus robustes, les systèmes d’IA peuvent générer des milliers de scénarios de marché synthétiques qui préservent les caractéristiques clés des crises historiques tout en introduisant des variations possibles dans les événements futurs. Ces ensembles de données agrégées peuvent aider les investisseurs à comprendre comment différentes stratégies pourraient fonctionner dans des conditions inédites mais théoriquement possibles.

La génération de données agrégées devient particulièrement utile lors de l’élaboration de stratégies pour de nouveaux instruments financiers ou conditions de marché. Par exemple, lors de l’analyse de marchés de cryptomonnaies ayant un historique relativement court, un système d’IA peut générer des données synthétiques qui combinent les caractéristiques connues du trading de cryptomonnaies (forte volatilité, trading 24h/24 et 7j/7, battage médiatique sur les réseaux sociaux) avec des modèles observés sur des marchés plus établis à des stades de développement similaires. Cela contribue à créer un environnement de test plus complet pour les stratégies de trading.

Une autre application puissante réside dans la simulation de la microstructure du marché en période de tension. Grâce à des techniques d’IA générative, les systèmes peuvent générer une dynamique réaliste du carnet d’ordres qui reflète le niveau de liquidité qui peut se développer en période de perturbation du marché. Cela permet aux entreprises de tester minutieusement leurs algorithmes de trading et leurs systèmes de gestion des risques par rapport à une variété de scénarios beaucoup plus large que ne le permettraient les seules données historiques.

Comment commencer à utiliser l’IA pour votre propre stratégie d’investissement

Bien que l’intelligence artificielle soit devenue un mot à la mode dans le domaine de l’investissement, la réalité est que les capacités d’IA les plus complexes et les plus puissantes sont encore largement limitées aux investisseurs institutionnels. Cette fracture existe non seulement en raison d’obstacles liés aux coûts, mais également en raison des avantages structurels fondamentaux dont disposent les grandes organisations en matière d’accès aux données, à l’infrastructure informatique et aux talents spécialisés.

Cependant, certains outils d’IA sont encore disponibles pour les investisseurs individuels, mais ils fonctionnent avec des limites importantes. Ils s’appuient souvent sur des données de marché accessibles au public, disposent de capacités de traitement limitées et utilisent des méthodes analytiques plus standardisées.

Même si ces outils peuvent toujours apporter de la valeur, ils doivent être considérés comme des systèmes d’aide à la décision plutôt que comme des solutions d’investissement complètes. Considérez-les comme améliorant les méthodes d’investissement existantes plutôt que de les remplacer entièrement. Par exemple, un outil de sélection d’actions basé sur l’IA peut aider à identifier les entreprises prometteuses pour des recherches plus approfondies, mais il n’aura pas accès aux images satellite en temps réel ni aux données exclusives sur les dépenses des consommateurs que les systèmes institutionnels utilisent pour prendre des décisions commerciales en une fraction de seconde.

Cela dit, l’écart entre les capacités d’IA des particuliers et des institutions va probablement se réduire au fil du temps à mesure que la technologie s’améliore et que les coûts diminuent. Nous avons constaté cette évolution dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, où de grands modèles de langage largement disponibles comme ChatGPT peuvent analyser les transcriptions des appels de revenus et le sentiment de l’actualité – des capacités autrefois réservées aux systèmes organisationnels haut de gamme.

Des outils à disposition des investisseurs particuliers

Les investisseurs particuliers ont actuellement accès à plusieurs catégories d’outils d’investissement basés sur l’IA, même si ceux-ci offrent souvent des fonctionnalités plus limitées que les solutions institutionnelles :

Conseiller en robot alimenté par l’IA

Le point d’entrée le plus accessible pour la plupart des investisseurs individuels consiste à passer par les robots-conseillers intégrant l’IA. Ces plateformes ont évolué au-delà de la simple allocation de portefeuille basée sur des règles pour intégrer l’apprentissage automatique afin d’améliorer la récolte des pertes fiscales, le rééquilibrage du portefeuille et la gestion des risques. Les principaux avantages sont de faibles coûts (généralement de 0,25 à 0,75 % de frais annuels) et de faibles exigences d’investissement minimum (généralement 100 $ ou moins).

ETF géré par l’IA

Des produits comme l’ETF Amplify AI Powered Equity (AIEQ) permettent aux investisseurs particuliers d’accéder à des stratégies de sélection de titres basées sur l’IA. Ces fonds utilisent des systèmes d’IA sophistiqués pour analyser les fondamentaux des entreprises, les tendances du marché et des sources de données alternatives. Bien que leurs ratios de frais soient plus élevés que ceux des fonds indiciels traditionnels (l’AIEQ facture 0,75 %), ils offrent une approche de gestion de portefeuille basée sur l’IA sans avoir besoin de développer ou de maintenir une technologie.

Plateforme de trading améliorée par l’IA

Les sociétés de courtage de détail ont commencé à intégrer des fonctionnalités d’IA dans leurs plateformes de trading. Par exemple, certains proposent des filtres d’actions basés sur l’IA qui peuvent identifier les opportunités et les modèles de trading potentiels. Cependant, ces outils fournissent souvent une analyse basée sur les données de marché traditionnelles plutôt que sur les sources de données alternatives dont disposent les organisations.

LLM Recherche avancée et analyses

Les principaux modèles linguistiques tels que ChatGPT, Gemini, Grok et Claude sont désormais largement disponibles et proposent des versions d’abonnement mensuel gratuites et à faible coût. Bien qu’il ne soit pas conçu comme un outil d’investissement, les individus peuvent utiliser le LLM de manière créative ; Par exemple:

• Analyser les rapports et documents financiers: Les investisseurs peuvent télécharger ou copier/coller des rapports sur les résultats, des documents déposés auprès de la SEC ou des présentations d’entreprise sur LLM pour résumer et extraire rapidement les points clés. Ils peuvent également effectuer une analyse de base des ratios et de nombreux autres calculs basés sur les chiffres des états financiers.
• Recherche approfondie: LLM peut de la même manière aider à analyser simultanément plusieurs recherches ou rapports d’actualité, en identifiant des thèmes communs et des perspectives différentes.
• Éducation et connaissances financières: Les LLM peuvent expliquer des concepts financiers complexes et des stratégies d’investissement dans des termes accessibles et ne se fatigueront pas ou ne seront pas frustrés si vous leur demandez des éclaircissements ou si vous avez des questions de suivi supplémentaires.

Le LLM devrait être utilisé comme assistant de recherche plutôt que comme principal décideur. Ils peuvent aider à interpréter et à traiter les informations plus efficacement, mais ils peuvent ne pas avoir accès aux données réelles du marché et peuvent parfois fournir des informations obsolètes ou inexactes (parfois appelées « illusion »).

Conseils rapides pour optimiser votre stratégie d’IA

1. Commencez par définir clairement vos objectifs d’investissement et votre tolérance au risque. Cela vous aidera à choisir les outils et plateformes d’IA adaptés à vos objectifs.
2. Recherchez et comparez différentes plateformes d’investissement basées sur l’IA, en tenant compte de facteurs tels que les frais, les exigences d’investissement minimum et les fonctionnalités disponibles.
3. Commencez avec une petite partie de votre portefeuille tout en apprenant à utiliser efficacement les outils d’IA et à évaluer leurs performances.
4. Combinez plusieurs outils d’IA pour analyser les investissements sous différents angles. Par exemple, utilisez l’analyse des sentiments parallèlement à l’analyse fondamentale traditionnelle pour obtenir une image plus complète des investissements potentiels.
5. Surveillez et évaluez régulièrement les recommandations et les performances du système d’IA, en vous assurant qu’elles correspondent à vos objectifs d’investissement et à votre tolérance au risque.
6. Maintenez une approche équilibrée en combinant les connaissances de l’IA avec le jugement humain et les principes d’investissement traditionnels comme la diversification et la planification à long terme.

Évitez la fraude aux investissements dans l’IA

Malheureusement, l’essor de l’IA dans l’investissement a créé de nouvelles opportunités pour les stratagèmes frauduleux. La Securities and Exchange Commission (SEC), ainsi que d’autres régulateurs, ont identifié plusieurs modèles émergents de fraude à l’investissement liée à l’IA que les investisseurs devraient comprendre.

L’exploitation des capacités, de la complexité et de la sophistication de l’IA est au cœur de nombreuses arnaques à l’investissement dans l’IA. Les fraudeurs utilisent souvent un jargon technique et des affirmations irréalistes sur les « systèmes commerciaux exclusifs d’IA » pour créer une illusion de sophistication afin de dissimuler leurs pratiques frauduleuses. Par exemple, ils peuvent prétendre frauduleusement que « les algorithmes révolutionnaires d’IA ne peuvent pas perdre » ou promettre « une sélection de titres sécurisée grâce à une intelligence artificielle avancée ».

Une tendance particulièrement inquiétante concerne les plateformes d’investissement non enregistrées prétendant utiliser l’IA. Ces plateformes fonctionnent souvent sans surveillance réglementaire appropriée et peuvent faire de somptueuses promesses de bénéfices. Les plateformes d’investissement légitimes doivent être enregistrées auprès de l’agence de réglementation appropriée. Ce statut d’enregistrement peut être vérifié via le site Web de la SEC ou en utilisant l’outil BrokerCheck de la FINRA.

La SEC a également mis en garde contre l’émergence d’escroqueries technologiques basées sur l’IA qui utilisent des outils sophistiqués pour paraître plus fiables. Les fraudeurs utilisent désormais également le contenu généré par l’IA, notamment les vidéos deepfakes et les appels audio ou téléphoniques créés artificiellement, pour se faire passer pour des dirigeants d’entreprise ou des experts financiers. Ils peuvent créer des sites Web d’apparence réelle mais faux, des supports marketing ou même des chatbots de « service client » générés par l’IA pour convaincre les investisseurs de leur légitimité.

Pour vous protéger contre la fraude à l’investissement liée à l’IA :

• Vérifiez le statut d’enregistrement de toute plateforme d’investissement ou professionnel avant d’investir
• Méfiez-vous des fraudes à l’investissement qui prétendent utiliser « l’IA » comme tactique de marketing. Les outils d’investissement légitimes en IA doivent être transparents sur leurs méthodes et leurs limites.
• Soyez extrêmement sceptique quant à toute promesse de bénéfices garantis ou énormes ou de systèmes de trading d’IA « sans risque ».
• Vérifier de manière indépendante l’identité des professionnels de l’investissement, notamment lorsque la communication se fait entièrement en ligne
• N’oubliez pas que les outils d’IA légitimes peuvent améliorer l’analyse des investissements mais ne peuvent pas garantir les bénéfices.
• Soyez particulièrement prudent avec les tactiques de vente sous haute pression ou les demandes de prise de décisions rapides

Conclusion

L’IA s’impose comme un outil puissant dans l’investissement moderne, offrant des capacités susceptibles d’améliorer la prise de décision en matière d’investissement et la gestion de portefeuille. Même si bon nombre de ces outils ne sont encore accessibles qu’aux investisseurs institutionnels avertis, ils deviennent de plus en plus accessibles aux investisseurs particuliers. Cependant, il est important de garder à l’esprit que l’IA n’est pas infaillible et doit être utilisée dans le cadre d’une stratégie d’investissement globale qui comprend une diligence raisonnable et une gestion des risques appropriées, combinées à une surveillance et une prise de décision humaines.