L’intelligence artificielle se déclinant aujourd’hui dans de nombreux domaines, il est naturel d’envisager et de penser ses applications sur les marchés. Après tout, le secteur financier (banques, assurances, intermédiaires…) n’est-il pas, depuis longtemps, un des premiers « consommateurs » de ressources informatiques dans le monde ? On s’attendrait donc à ce qu’il soit l’un des pionniers du domaine.
Pourtant, il n’en est rien. Bien que les « top listes » des concours de machine learning ne contiennent plus seulement le nom d’universités, les entreprises qu’on y trouve s’appellent Google et Facebook, et non Goldman Sachs ou JP Morgan, qui sont pourtant deux des entreprises les plus innovantes du secteur. Qu’est-ce qui peut expliquer cette anomalie ?
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Protéger contre les risques ---------------------------
Pour bien comprendre pourquoi le secteur financier ne fait pas partie des leaders en IA, il faut d’abord prendre conscience qu’il s’agit d’un des secteurs les plus régulés. Comme les crises successives l’ont montré, il regroupe des activités dont le moindre dysfonctionnement peut impacter une grande partie de l’activité économique mondiale, et ainsi dégrader les conditions de vie de nombreux ménages. L’un des axes essentiels de la régulation vise à vérifier que les principales institutions (dites systémiques) de ce secteur se comportent avant tout comme des intermédiaires du risque financier. Cela veut dire qu’au lieu de prendre des risques, elles vont découper ces risques, les faire circuler, et ainsi permettre aux acteurs du monde extra-financier de se protéger contre toutes sortes de risques pourvu qu’ils fassent appel à ces institutions. L’exemple usuel, un peu caricatural mais qui aide à comprendre, est celui d’un exploitant agricole qui veut acheter une assurance contre le mauvais temps et le propriétaire d’une centrale hydroélectrique proche qui veut se protéger du beau temps. Un intermédiaire financier peut alors mettre en place deux contrats « opposés » sans que personne ne prenne véritablement de risque. Dans ce cas d’école (simpliste), on peut imaginer qu’aucun des trois acteurs ne soit plus financièrement sensible aux aléas climatiques. Ces derniers sont alors remplacés par des flux d’argent (des primes d’assurances et des marges) déterministes.