Oct '24 • Discussion 💬
L’IA et les Algorithmes Financiers : Un Outil Puissant mais risqué 💡
Avec l’essor de l’intelligence artificielle (IA),
il devient évident que ces technologies transforment notre manière de travailler,
d’analyser et de prendre des décisions
Toutefois, lorsque les algorithmes prennent de mauvaises décisions,
les conséquences peuvent être dramatiques
Le monde de la finance a connu des incidents marquants qui montrent les limites de la technologie sans supervision humaine
Voici quelques exemples concrets où des algorithmes financiers ont pris des décisions erronées, entraînant des répercussions significatives :
1. L’effondrement de l’ETF XIV en 2018
En février 2018, l’ETF inversé XIV de Credit Suisse,
qui pariait sur une faible volatilité du marché, s’est effondré en une nuit.
La cause ?
Une augmentation inattendue de la volatilité que les algorithmes n’avaient pas anticipée.
L'algorithme derrière ce produit financier n’était pas correctement calibré pour évaluer les risques de volatilité extrême, et en quelques heures, l'ETF a perdu plus de 90 % de sa valeur
2. Archegos Capital et la Spirale de Liquidation Automatique (2021)
En mars 2021, la société d’investissement Archegos Capital a été contrainte de liquider des milliards de dollars de positions.
Les banques qui l’avaient financée, telles que Credit Suisse et Nomura, ont subi des pertes gigantesques.
L'algorithme de trading utilisé par Archegos n'avait pas pris en compte le risque d'exposition excessive à un nombre limité d’actions.
Lorsque les prix de ces actions ont commencé à baisser,
des ventes forcées ont suivi,
déclenchant une spirale baissière qui a affecté l’ensemble du marché,
avec des pertes dépassant les 10 milliards de dollars
3. Les Algorithmes HFT lors du Brexit (2016)
Lorsque le résultat du référendum sur le Brexit a été annoncé en 2016,
les algorithmes de trading haute fréquence ont contribué à une chute brutale de la livre sterling.
Ces algorithmes, qui n'avaient pas été conçus pour tenir compte d'un événement politique aussi incertain, ont amplifié la volatilité des marchés, exacerbant la baisse de la monnaie.
Cet incident montre que même les algorithmes les plus avancés peuvent échouer à gérer des situations complexes où les dynamiques humaines jouent un rôle prépondérant.
Ces exemples montrent que les algorithmes ne sont pas infaillibles
Les erreurs sont souvent liées à :
Un manque de supervision humaine :
L’automatisation complète peut mener à des conséquences inattendues lorsqu’il n’y a pas d’interventions humaines pour stopper une réaction en chaîne
Des bugs ou erreurs de programmation :
Même un petit bug dans un algorithme peut avoir des effets dévastateurs sur le marché.
L’incapacité à gérer des risques extrêmes :
Les algorithmes sont programmés pour fonctionner dans des conditions normales et peuvent échouer face à des événements imprévus
L'IA exécute mais ne raisonne pas,
l'esprit critique reste une qualité exclusivement humaine…
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