Pourquoi faire soi-même ce qu'un ordinateur fait mieux?

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La croissance exponentielle dont rêvent tous les investisseurs devrait aujourd’hui venir du secteur des ordinateurs "intelligents", en d’autres termes, qui apprennent par eux-mêmes. "Ils attirent aujourd’hui d’énormes capitaux. Et cette fois, la technologie ne nous décevra pas."

Cette citation n’est pas celle d’un investisseur, mais d’un futurologue. A Londres, l’Allemand Gert Leonhard a réussi à convaincre que les données (ou "data") étaient le nouvel or noir et l’I.A. (Intelligence Artificielle) la nouvelle électricité. Pour les dirigeants d’AXA Investment Management, ce n’est pas la première fois qu’on leur présente "la plus grande innovation depuis la révolution industrielle". Ils se souviennent encore du "hype" autour de l’impression 3D il y a quelques années, un soufflé qui est rapidement retombé. "La différence, c’est qu’aujourd’hui, nous nous trouvons véritablement à un point de basculement, explique Gert Leonhard. L’intelligence artificielle et le déchiffrage du génome humain sont les domaines qui attirent aujourd’hui la plupart des capitaux."

"L’intelligence artificielle et le déchiffrage du génome humain sont les domaines qui attirent aujourd’hui la plupart des capitaux."
Gert Leonhard
Futurologue

Ne pas rater le train de la prochaine "mégatendance", voilà qui retient à coup sûr l’attention des gestionnaires de fonds. En admettant que Gert Leonhard ait raison, les data et l’I.A. toucheront aussi de nombreux autres secteurs. "Si votre travail comprend de nombreuses tâches routinières, vous êtes foutu, met en garde le futurologue. Les ordinateurs et les robots reprendront ces tâches à leur compte, car ils sont capables d’imiter. À l’inverse, les activités qui ne sont pas automatisées peuvent gagner en valeur. J’estime qu’il est désormais inutile d’apprendre à programmer par exemple. Il ne faudra pas cinq ans avant que les machines soient autonomes dans ce domaine. Par contre, les penseurs créatifs comme les journalistes peuvent dormir sur leurs deux oreilles."

L’Allemand n’est pas un oiseau de mauvais augure pour autant. Pour lui, l’humanité n’est pas en train de créer le superordinateur qui dominera le monde. Par contre, "un des pièges, c’est que la technologie n’a aucune éthique. Elle n’est qu’un simple outil qui peut faire le bien comme le mal. Les sociétés technologiques qui collectent aujourd’hui gratuitement des quantités énormes de données personnelles devront tôt ou tard rendre des comptes aux autorités."

Puissance de calcul phénoménale

Même ceux qui sont convaincus du potentiel du "big data" et de l’intelligence artificielle pourraient se brûler les doigts. La puissance de calcul phénoménale qui en découle a en tout cas donné matière à réflexion aux gestionnaires d’AXA IM. Non pas qu’ils n’aient rien fait jusqu’ici. En particulier les matheux purs et durs que sont les "quants" ne craignent pas l’augmentation de la puissance de calcul. "Notre tâche a toujours consisté à automatiser notre travail au quotidien et à utiliser le temps ainsi libéré à d’autres tâches, explique Gideon Smith, stratège en chef de Rosenberg, le département d’AXA IM qui conçoit et affine des systèmes, lesquels sont ensuite utilisés par les ordinateurs. Cela fait déjà vingt ans que je travaille sur le sujet. Ce qui change, c’est le volume d’informations traitées. Nous pouvons de mieux en mieux traiter les informations non structurées: comme calculer le turnover du personnel d’une entreprise ou identifier le conseil d’administration qui comprend le plus de titulaires d’un Ph.D. En comparaison, traiter les données financières trimestrielles des entreprises est un jeu d’enfant."

"Les informations que nous classions dans la catégorie ‘qualitatives’ deviennent de plus en plus quantitatives, c’est-à-dire chiffrées, explique Augustin Landier, un des "quants" spécialiste de l’Asie. Cela ne signifie pas que les robots nous remplaceront bientôt. Nous avons aujourd’hui besoin de quants qui sont plus que de simples statisticiens. Nous avons besoin de profils avec une intuition économique. Nos nouveaux collaborateurs doivent appliquer de la rationalité aux informations digérées par les ordinateurs. Auparavant, les investisseurs s’en chargeaient. Aujourd’hui, grâce à notre métier, les informations sont déjà intégrées dans le cours de Bourse."

"Nous devons rechercher des facteurs qualitatifs et examiner dans quelle mesure ils sont susceptibles d’influencer les bénéfices. Auparavant, il était intéressant de connaître le nombre d’administrateurs indépendants pour comprendre comment une société était gérée. Aujourd’hui, vu l’importance que les investisseurs accordent à ce critère, les entreprises font beaucoup d’efforts à ce niveau. Nous cherchons donc des informations plus subtiles que les entreprises peuvent plus difficilement manipuler."

Investir de manière thématique

Outre les méthodes de travail, il faut aussi adapter la stratégie d’investissement. C’est chez Framlington, qui mise sur la tendance à la digitalisation de la société, que ce changement est le plus visible. "Notre objectif, qui consiste à identifier les gagnants et éviter les perdants, n’a pas changé, explique Matthew Lovatt, un "stock-picker" pure souche. Nous nous intéressons aux entreprises qui disposent de données uniques. C’est un actif qui n’est pas inscrit au bilan et qui permet de justifier les valorisations élevées d’entreprises comme Facebook et Amazon. Nous en tenons toujours compte."

Le quant Gideon Smith renchérit: "Quand je roule dans Londres, les huit caméras de ma nouvelle Tesla filment l’environnement en permanence et envoient ces données dans le cloud. Je fournis donc des données entièrement gratuites." Il fait allusion au scepticisme du futurologue Gert Leonhard envers les entreprises technologiques qui bénéficient aujourd’hui d’un "free lunch". "Nous devons faire attention à ne pas confondre un simple ‘hype’ avec la percée d’une nouvelle technologie, poursuit Matthew Lovatt. Nous recherchons la croissance à long terme."

C’est précisément pour cette raison que le passionné de chiffres Augustin Landier est tellement persuadé que d’ici 10 ans, son équipe sera toujours en place. "Il est vrai que grâce aux data, vous n’avez pas besoin de plus de deux semaines pour savoir si une idée d’investissement fonctionne. Mais nous investissons à moyen et long terme pour nos clients. Il ne suffit pas d’identifier quelque chose qui a fonctionné dans le passé. Nous ne pouvons appliquer aucun système de manière brute sans tenir compte de la logique économique sous-jacente."

Les relations avec les clients sont une autre raison pour laquelle les ordinateurs ne pourront se charger de toutes les tâches. Les gestionnaires de fonds doivent pouvoir expliquer pourquoi ils ont choisi telle ou telle stratégie. Si toutes les décisions sont prises par un ordinateur, il devient plus difficile de se justifier quand les choses tournent mal. Le macro-économiste David Page cite un autre exemple: "Si nous déléguons toutes les tâches à un ordinateur, il pourra apprendre à faire des prévisions sur l’économie mondiale. C’est une bonne chose s’il se base sur les taux de fret. Mais nous serions dans le pétrin s’il se mettait à tirer des conclusions sur la base de la migration des mouettes."

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