Dans le monde complexe du trading, l’intelligence artificielle (IA) est souvent présentée comme une solution ultime pour éviter les biais humains.
Pourtant, cette croyance pourrait bien être un leurre.
Les systèmes de trading algorithmique utilisant l’IA, malgré leur apparente objectivité, peuvent eux aussi être victimes de biais de confirmation.
Plongeons ensemble dans l’univers de l’IA pour démystifier ses préjugés cachés et révéler les vérités souvent négligées sur son rôle dans le trading moderne :
I – L’illusion de l’objectivité algorithmique
1. L’idée reçue de l’IA impartiale
L’IA, dénuée d’émotions et guidée par des règles mathématiques, est souvent perçue comme un arbitre impartial.
Des chercheurs de renom tels que le Dr Stuart Russell de l’Université de Californie à Berkeley ont soutenu cette vue, soulignant l’objectivité intrinsèque de l’IA.
Cependant, le fait que les algorithmes soient basés sur des données, qui peuvent elles-mêmes être biaisées, pose la question de l’impartialité réelle de l’IA.
Cette croyance en une impartialité algorithmique absolue pourrait ainsi être une illusion, masquant la complexité des influences qui façonnent les décisions de l’IA.
2. Le rôle des données d’apprentissage
L’algorithme, n’étant qu’un produit de l’apprentissage sur les données d’entraînement, peut hériter de leurs biais.
Par exemple, si un algorithme de trading est formé sur des données qui ont montré un fort rendement pour les actions technologiques au cours de la dernière décennie, l’algorithme pourrait continuer à favoriser ces actions même lorsque les conditions du marché changent.
En 2019, une recherche menée par Dr. Himabindu Lakkaraju de l’Université de Harvard a démontré cette tendance en étudiant plusieurs algorithmes de trading, soulignant la nécessité d’une diligence rigoureuse lors de la constitution des ensembles de données d’apprentissage.
3. L’incorporation involontaire du biais de confirmation dans l’IA
Le biais de confirmation peut s’infiltrer même dans les systèmes d’IA les plus avancés.
L’étude de 2021 menée par le Dr Adrian Weller à l’Université de Cambridge a révélé que les algorithmes ont tendance à donner plus de poids aux données qui confirment leurs prédictions initiales.
Cette tendance, parfois appelée « surapprentissage », peut entraîner des prédictions erronées et des performances de trading sous-optimales.
C’est un phénomène qui démontre que même les algorithmes, malgré leur apparente neutralité, peuvent être influencés par les biais inhérents à leurs données d’apprentissage.
II – La reconnaissance et la résolution du biais
1. Comment détecter le biais de confirmation dans l’IA
Déceler le biais dans l’IA est une tâche ardue mais cruciale.
Des chercheurs de l’Université de Stanford, tels que le Professeur James Zou, travaillent sur des méthodes sophistiquées pour y parvenir.
Ils utilisent des techniques d’analyse de données avancées comme l’apprentissage automatique interprétable, l’apprentissage profond et le traitement du langage naturel pour déceler les motifs subtils de biais dans les systèmes de trading algorithmiques.
Leur travail a mis en lumière des biais surprenants et souvent imperceptibles à l’œil nu, soulignant l’importance d’un contrôle rigoureux pour assurer l’impartialité des systèmes de trading automatisés.
2. Techniques de mitigation du biais algorithmique
Plusieurs méthodes prometteuses pour réduire le biais dans l’IA sont en cours de développement.
Par exemple, des chercheurs du MIT, sous la direction du Professeur Aleksander Madry, utilisent une technique appelée « pondération inverse de la probabilité » pour réduire le biais.
Cette approche réajuste les poids attribués aux données d’entraînement, réduisant ainsi l’influence des préjugés.
Le travail du Professeur Madry a démontré que cette technique peut améliorer significativement la performance et l’équité des algorithmes de trading, offrant un moyen prometteur de lutter contre les biais algorithmiques.
3. Le rôle des humains dans l’optimisation des algorithmes de trading
L’ntervention des concepteurs de systèmes de trading est primordiale dans l’optimisation des algorithmes.
Timnit Gebru, l’ancienne co-responsable de l’éthique de l’IA chez Google, et Kate Crawford, chercheuse de renom chez Microsoft, ont toutes deux souligné l’importance de la vigilance humaine dans la détection et la correction du biais.
Ce processus nécessite une compréhension approfondie des ensembles de données d’apprentissage, ainsi qu’un engagement éthique constant pour garantir une surveillance efficace lors de l’exploitation des systèmes de trading algorithmiques.
C’est par ces efforts que l’on peut atteindre un trading équitable et impartial.
III – Le futur du trading algorithmique : Vers une IA véritablement impartiale ?
1. L’IA peut-elle jamais être complètement impartiale ?
La question de savoir si l’IA peut un jour être complètement impartiale reste en débat.
La nature humaine de sa conception et de sa formation laisse des marges d’imperfection.
Toutefois, cette quête de l’impartialité est une source majeure de motivation pour les chercheurs.
Le Professeur Yoshua Bengio, lauréat du prix Turing, considère que l’IA impartiale est un idéal vers lequel nous devons tendre, malgré les défis complexes que cela comporte.
L’inspiration tirée de cette recherche permet d’explorer de nouvelles méthodes et techniques pour affiner et améliorer continuellement les systèmes de trading algorithmiques.
2. Les avancées en matière de trading algorithmique impartial
Des progrès notables sont en cours dans le domaine du trading algorithmique impartial.
Par exemple, la start-up londonienne « Mindful AI » a fait des avancées remarquables en développant un système de trading qui utilise des techniques d’apprentissage profond pour identifier et rectifier ses propres biais.
Cette innovation a été saluée par des experts tels que le Professeur Michael Wooldridge de l’Université d’Oxford, comme une étape significative vers l’atteinte de l’impartialité dans le trading algorithmique, illustrant ainsi le potentiel d’amélioration continue de ces systèmes.
3. Le rôle de l’IA dans le futur du trading
L’IA, avec son potentiel de transformation du trading, doit néanmoins être encadrée par des principes éthiques forts.
La neutralité algorithmique est plus un objectif à atteindre qu’un acquis.
Selon le Professeur Max Tegmark du MIT, un pionnier dans l’étude de l’impact de l’IA sur la société, cette ambition doit guider les efforts futurs dans le développement des systèmes de trading.
Il met l’accent sur le rôle fondamental de l’éthique pour encadrer le potentiel de l’IA et garantir que son utilisation dans le trading reste bénéfique pour tous les acteurs du marché.
En conclusion :
La vérité derrière le mythe de l’IA impartiale réside dans notre compréhension du rôle des données et de la responsabilité humaine.
Les systèmes de trading algorithmique, bien que puissants, sont aussi vulnérables aux biais que leurs créateurs.
Ils nécessitent une supervision humaine rigoureuse et des mesures de contrôle adaptées pour garantir leur impartialité.
Nous devons travailler sans relâche pour débiaiser nos algorithmes, avec la même rigueur et la même détermination que nous mettons à débiaiser nos esprits.
Car dans le monde complexe de la finance, la vraie neutralité est une quête sans fin.
