Big Data & IA, la prédiction des crises financières ?

Ou comment les technologies du Big data et de l’IA peuvent prévenir les crises financières et permettre aux épargnants et aux professionnels de s’en prémunir...

Les marchés financiers mondiaux ont été durement éprouvés depuis la dernière semaine de février. Le Covid-19, parti de Chine en novembre 2019, a provoqué l’effondrement de l’activité du monde et le confinement de près de la moitié de la population humaine. Dans cette guerre contre la pandémie, le Big data et l’IA sont mobilisés dans plusieurs pays : pour évaluer et optimiser la discipline des populations lorsqu’elles sont confinées ; pour prévenir les risques de 2ème vague épidémique lorsque les populations ne le sont pas, ou plus (tracking)… Mais pas que.

Des datas et des humains

Le Big Data et l’IA font peur. C’est le moins que l’on puisse dire en évoquant leur capacité, à partir de la collecte massive de données, ici de répondre à un objectif commercial visant à proposer au consommateur un bien ou service correspondant à son besoin sans qu’il ait encore cherché à le combler, ni même à l’exprimer ; là de connaître si intimement son utilisateur, son prospect, qu’il deviendrait possible à un courtier ou un conseiller bancaire de majorer (ou minorer) sa prime ou son crédit sans étude ; là encore de prévoir les risques de santé de l’assuré social dès sa naissance en associant à ses caractéristiques génétiques son profil sociologique…  

Bien entendu, tout n’est pas intrusif et liberticide. Ces technologies sont aussi au coeur d’innovations qui rendent la vie plus sûr – celles qui créent la voiture autonome, celles qui résolvent des problèmes complexes que l’homme n’aurait pas pu surmonter seul, celles qui rendent la consommation énergétique plus vertueuse. Ces technologies – preuves de leur dangerosité – sont aussi encadrées par des règlementations protectrices de l’intimité et la liberté de l’être humain – on le voit aujourd’hui dans le débat en France sur le tracking.

Qu’attendre d’elles sur les marchés financiers ?

Analyses descriptives, prédictives et prescriptives

D’évidence, l’environnement financier est propice à l’usage du Big Data et de l’IA. Du traitement des millions de données macro et micro économiques, de transactions, de cours aux passages d’ordres en basse et haute fréquences, difficile d’imaginer les marchés tels qu’ils sont devenus sans recours massif aux technologies les plus avancées. Nous savons tous qu’en ce domaine plus que dans aucun autre : « le temps et l’information, c’est de l’argent »…

Parmi les technologies développées, trois analyses directement issues du Big Data et de l’IA peuvent permettre d’optimiser les résultats, si on les assemble :

  • L’analyse descriptive qui synthétise automatiquement, en continu, ce qui s’est déjà passé sur les marchés et s’y déroule à l’instant…
  • L’analyse prédictive qui modélise ce qui est susceptible de se produire en tenant compte des scénarios possibles – avec utilisation de la Machine Learning pour améliorer les modèles sous-jacents et les rendre encore plus efficients…
  • L’analyse prescriptive qui détermine la meilleure décision à prendre parmi toutes celles évaluées.

Ces technologies pourraient sembler réservées aux financiers les plus puissants. Il n’en est rien…

Détection précoce des crises et lancement d’alertes

Les facteurs d’influence, les faits, les chiffres, les mots, les actes qui déterminent l’évolution des marchés financiers sont innombrables, complexes, ambigus, hétérogènes. Insaisissables par l’intelligence humaine, surtout en temps réel. Dans le même temps, les marchés, égocentriques et autocentrés, sont émetteurs de très nombreuses informations sur eux-mêmes. De vrais pipelettes qui disent en permanence ce qu’elles sont et comment elles se voient ! 

La technologie du Big Data et de l’IA et une approche méthodologique simple, adaptée à chaque étape du processus d’analyse, donnent la possibilité de traiter les marchés financiers comme les entreprises technologiques traitent la population. En clair, de les écouter en continu. De les connaître. De détecter leurs failles, leurs risques avec précocité. Et de lancer l’alerte.

Allons plus loin, dans l’extrapolation. Imaginons un marché financier régional sans biais – disons, d’une province chinoise, réagissant à l’incidence économique de l’apparition d’un virus sur l’activité, la consommation, le commerce. La technologie aurait, dans cette hypothèse, la capacité non seulement de détecter la faille – sans perdre le temps de l’interpréter, seulement par son incidence – mais de suivre aussi son éventuelle propagation à d’autres provinces, à d’autres pays, à la planète entière. En temps réel.

Big Data et IA, la possibilité de protéger les épargnants d’une crise financière ? Certainement, mais pas seulement…


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