Article en référence: https://doi.org/10.1057/s41599-025-04761-8
Une nouvelle étude scientifique publiée dans la revue Humanities and Social Sciences Communications vient de démontrer que l’intelligence artificielle ne peut pas prédire efficacement le marché boursier. Les chercheurs ont testé plusieurs modèles d’IA sur des données historiques de la bourse de Téhéran, et les résultats sont sans équivoque : même les modèles les plus sophistiqués échouent à prédire avec fiabilité les mouvements des actions.
L’étude révèle que les modèles d’IA donnent souvent des résultats trompeurs lorsqu’ils tentent d’anticiper les fluctuations boursières. Même en utilisant des réseaux de neurones profonds et d’autres techniques avancées d’apprentissage automatique, les chercheurs ont constaté que les prédictions ne dépassaient pas significativement ce qu’on pourrait obtenir par hasard.
Les chercheurs concluent que l’analyse des prix historiques d’une action et des données graphiques ne suffit pas pour obtenir des performances de prédiction fiables, à moins d’impliquer la majorité des entreprises actives sur le marché. En d’autres termes, les modèles actuels d’IA ne peuvent pas naviguer efficacement dans le “chaos” inhérent aux marchés financiers, caractérisé par une multitude de variables interdépendantes et souvent imprévisibles.
L’étude suggère que pour améliorer les prédictions, il faudrait intégrer des outils d’analyse fondamentale, comme les nouvelles financières et politiques, les rapports annuels, les cycles de vie des produits des entreprises ou leur horizon financier. Ces informations pourraient être encodées dans un “espace latent” pour améliorer les performances prédictives.
Cette étude confirme ce que beaucoup d’experts financiers soupçonnaient déjà : le marché boursier est un système trop complexe pour être prédit avec précision par des algorithmes, même avancés. Ce n’est pas tant une limitation de l’IA qu’une caractéristique fondamentale des marchés financiers eux-mêmes.
Le marché boursier est essentiellement un système de second ordre : ce qui détermine les prix des actions n’est pas seulement ce qui se passe dans l’économie réelle, mais aussi ce que les participants au marché croient qu’il va se passer. Chaque prédiction et action basée sur cette prédiction modifie les données mêmes sur lesquelles la prédiction initiale était fondée. C’est un peu comme si la météo changeait parce que nous essayons de la prédire.
Cette réalité explique pourquoi même les gestionnaires de fonds professionnels peinent à battre constamment le marché. L’hypothèse des marchés efficients, bien qu’imparfaite, capture une vérité fondamentale : toute information prévisible est déjà intégrée dans les prix.
Cela ne signifie pas que l’IA n’a aucun rôle à jouer dans la finance. Au contraire, elle excelle dans l’analyse rapide de grandes quantités de données et peut aider à identifier des tendances ou des anomalies que les humains pourraient manquer. Mais il y a une différence entre améliorer nos outils d’analyse et prétendre pouvoir prédire l’avenir avec certitude.
La leçon la plus précieuse de cette étude n’est peut-être pas que l’IA est limitée, mais qu’elle nous rappelle l’humilité nécessaire face à des systèmes complexes comme les marchés financiers.
Imaginez que vous êtes au Casino de Montréal avec votre ami Jean-François, qui prétend avoir développé un système infaillible pour prédire où la bille va s’arrêter à la roulette. Il a passé des mois à analyser des milliers de tours de roulette, a créé un algorithme sophistiqué sur son téléphone, et est convaincu qu’il peut battre le casino.
“C’est mathématique,” vous dit-il avec assurance. “J’ai analysé la vitesse de la roulette, l’angle de lancement, la friction… mon IA peut prédire le résultat avec 80% de précision!”
Vous êtes sceptique, mais curieux. Jean-François place ses premiers paris selon les recommandations de son application… et gagne! Puis gagne encore! Vous commencez à vous demander s’il n’aurait pas vraiment découvert quelque chose.
Mais après une heure, son “système infaillible” commence à montrer des failles. Les prédictions deviennent de moins en moins précises. À la fin de la soirée, malgré quelques gains impressionnants au début, Jean-François a perdu presque tout son argent.
“Je ne comprends pas,” marmonne-t-il. “Ça fonctionnait si bien dans mes simulations…”
Ce que Jean-François n’a pas compris, c’est que la roulette, comme le marché boursier, comporte trop de variables chaotiques pour être prédite avec précision sur le long terme. La moindre variation dans la force du croupier, la température de la salle, ou l’usure de la roulette peut changer complètement le résultat. Et c’est sans compter que le casino lui-même change régulièrement ses roulettes pour éviter justement ce genre de prédictions.
Le marché boursier est comme une roulette géante où des milliers de croupiers lancent simultanément des milliers de billes, et où les règles changent constamment en fonction des joueurs présents. Même l’IA la plus sophistiquée ne peut pas prédire où toutes ces billes vont s’arrêter.
Cette étude ne fait que confirmer que nous sommes encore aux premiers balbutiements de l’IA financière! Les modèles testés étaient probablement trop simples ou n’avaient pas accès aux bonnes données. C’est comme si on jugeait les capacités d’un enfant de 5 ans à résoudre des équations différentielles!
Les vrais modèles d’IA utilisés par les grandes firmes de trading quantitatif comme Renaissance Technologies ou Two Sigma sont infiniment plus sophistiqués que ceux testés dans cette étude académique. Ces entreprises emploient des centaines de docteurs en physique, mathématiques et informatique, et leurs algorithmes génèrent des rendements spectaculaires année après année.
L’avenir de l’IA en finance est radieux! Imaginez des systèmes qui analysent en temps réel non seulement les données boursières, mais aussi les flux Twitter, les rapports d’entreprises, les nouvelles géopolitiques, les données satellitaires sur les récoltes ou le trafic dans les centres commerciaux… Le tout intégré dans un modèle multimodal qui comprend véritablement les nuances de l’économie mondiale.
Nous verrons bientôt émerger des IA financières capables de détecter des opportunités invisibles à l’œil humain, de réagir en millisecondes aux événements mondiaux, et de construire des portefeuilles optimisés pour chaque investisseur en fonction de ses objectifs spécifiques.
La démocratisation de ces technologies permettra même aux petits investisseurs d’avoir accès à des outils de classe mondiale, nivelant le terrain de jeu financier et créant un marché plus efficient et équitable pour tous. L’ère où seuls les initiés pouvaient gagner en bourse touche à sa fin!
Cette étude ne fait que confirmer ce que les vrais experts savaient déjà : l’IA est un outil survendu, particulièrement dans le domaine financier. Les marchés boursiers ne sont pas simplement “chaotiques” - ils sont manipulés, irrationnels et fondamentalement imprévisibles.
Pendant que les chercheurs universitaires publient honnêtement leurs résultats négatifs, les startups de la Silicon Valley et les grandes institutions financières continuent de vendre le rêve d’une IA capable de battre le marché. C’est le nouvel eldorado des technologies financières, attirant des milliards en investissements pour des promesses qui ne se matérialiseront jamais.
La vérité dérangeante est que les seuls qui gagnent constamment en bourse sont ceux qui ont accès à des informations privilégiées ou qui peuvent manipuler le marché. Comme l’a souligné un commentateur sur Reddit : “Le vrai argent est fait grâce aux mouvements dont vous avez des informations d’initiés. Tout le reste est déjà intégré dans les prix.”
L’obsession pour l’IA prédictive en finance détourne l’attention des problèmes fondamentaux du système financier : l’inégalité d’accès à l’information, la manipulation des marchés, et la concentration croissante du pouvoir économique. Pendant que nous nous émerveillons devant des algorithmes qui promettent de prédire l’imprévisible, les vrais décideurs continuent d’enrichir les déjà-riches.
Et le plus inquiétant, c’est que ces modèles d’IA, même s’ils ne peuvent pas prédire le marché avec précision, sont de plus en plus utilisés pour prendre des décisions financières automatisées. Quand la prochaine crise financière frappera, amplifiée par des algorithmes réagissant tous de la même façon au même moment, nous nous demanderons pourquoi nous avons confié notre économie à des boîtes noires que personne ne comprend vraiment.
Si vous n'êtes pas redirigé automatiquement, 👉 cliquez ici 👈