L’intelligence artificielle peut rendre les marchés plus efficients et plus volatils
IMF Blog, October 15, 2024
Source details
- Canonical URL
- L’intelligence artificielle peut rendre les marchés plus efficients et plus volatils
Other formats
Bibliographic details
- Authors: Nassira Abbas, Charles Cohen, Dirk Jan Grolleman, Benjamin Mosk
- Published: October 15, 2024
Contexte et problématique
- L’adoption des dernières avancées de l’intelligence artificielle (IA) par les marchés financiers peut améliorer la gestion du risque et accroître la liquidité, mais elle pourrait aussi rendre les marchés plus opaques, plus complexes à surveiller et plus vulnérables aux cyberattaques et aux risques de manipulation.
- Le texte s’appuie sur la nouvelle édition du Rapport sur la stabilité financière dans le monde et sur une vaste enquête menée auprès d’investisseurs, de fournisseurs de technologies et d’autorités de réglementation des marchés.
Évolution technologique et preuves empiriques
- Depuis les premières apparitions des grands modèles de langage, en 2017, la part des contenus utilisant l’IA dans les dépôts de demandes de brevets liées à la négociation algorithmique est passée de 19 % à plus de 50 % sur chaque année depuis 2020.
- Les innovations fondées sur l’IA devraient augmenter la capacité à rééquilibrer rapidement les portefeuilles, ce qui augure d’une hausse des volumes d’opérations.
Adoption prévue et rôle de l’intervention humaine
- Les acteurs du marché interrogés s’attendent à ce que les applications sophistiquées de l’IA soient de plus en plus intégrées aux stratégies d’investissement et de trading dans les trois à cinq prochaines années.
- Ils prévoient toutefois le maintien systématique de l’intervention humaine, en particulier pour les décisions portant sur de grosses allocations de capitaux.
Comportement des fonds indiciels propulsés par l’IA
- Les fonds indiciels fonctionnant à l’IA, bien que de petite taille actuellement, présentent une rotation beaucoup plus importante que leurs homologues traditionnels.
- Comparaisons de fréquence de rotation :
- Un fonds indiciel type investi en actions et géré de façon active opère une rotation de ses positions à une fréquence bien inférieure à une fois par an.
- Les fonds indiciels propulsés par l’IA le font environ une fois par mois.
- Ces stratégies pourraient augmenter la profondeur et la liquidité des marchés, mais elles ont montré une rotation accrue au cours des turbulences des marchés en mars 2020, suggérant un risque de ventes d’actifs entraînées par des comportements grégaires en périodes de tension.
Réactivité des prix et signaux de marché
- Les prix sont susceptibles de réagir beaucoup plus rapidement dans un marché entraîné par l’IA.
- Exemple cité : la publication des longs et complexes procès-verbaux des réunions de la Réserve fédérale — l’IA pourrait envoyer un signal de trading plus rapidement que n’importe quel opérateur de marché humain.
- Observation historique : depuis 2017 et l’arrivée des grands modèles de langage, les variations des cours des actions américaines 15 secondes après la publication des procès-verbaux de la Fed semblent aller régulièrement dans la direction du mouvement à moyen terme constaté au bout de 15 minutes, contrairement aux mouvements apparemment non corrélés enregistrés auparavant.
Concentration des avantages et risque pour la transparence
- L’IA pourrait entraîner une migration accrue des investissements vers les fonds spéculatifs, les sociétés de négociation pour compte propre et d’autres institutions financières non bancaires (IFNB), rendant potentiellement les marchés moins transparents et plus difficiles à surveiller.
- Avantage structurel des IFNB : généralement plus agiles et soumises à moins de contraintes réglementaires que les grandes banques commerciales et d’investissement, qui doivent souvent composer avec des infrastructures existantes et des exigences d’explicabilité des modèles d’IA complexes.
Principaux risques identifiés
- Augmentation du volume des opérations et de la volatilité en périodes de tension.
- Accroissement de l’opacité et de la complexité de surveillance.
- Vulnérabilité accrue aux cyberattaques et aux risques de manipulation.
- Possibilité d’épisodes de « krach éclair » provoqués ou amplifiés par des activités de trading pilotées par l’IA.
Recommandations de politique et de surveillance
- Renforcer la réglementation et la surveillance des mécanismes liés à l’IA dans un marché qui réagit plus rapidement et où les IFNB pourraient gagner en importance.
- Considérer la conception de nouveaux mécanismes de réponse à la volatilité ou la modification des mécanismes existants pour réagir aux épisodes de « krach éclair » :
- marges obligatoires,
- coupe-circuits,
- résilience des contreparties centrales.
- Exiger des IFNB qu’elles s’identifient et publient des informations relatives à l’IA.
- Demander aux institutions financières de cartographier régulièrement les interdépendances entre les données, les modèles et l’infrastructure technologique prenant en charge les modèles d’IA.
- Maintenir une surveillance et une supervision étroites du marché à l’évolution rapide afin de permettre aux acteurs du secteur financier de bénéficier de l’IA tout en atténuant ses risques.
— Ce blog s’inspire du chapitre 3 de l’édition d’octobre 2024 du Rapport sur la stabilité financière dans le monde, intitulé « Progrès dans l’intelligence artificielle : implications pour les activités sur les marchés des capitaux ».