Claude a battu l'indice S&P 500, mais c'est peut-être juste de la chance

Le modèle d'intelligence artificielle Claude a reçu une mission simple : gérer un portefeuille d'investissement de 50 000 dollars et battre l'indice S&P 500. Après environ cinq mois, les opérateurs de l'expérience ont rapporté que le portefeuille avait généré un rendement d'environ 19 %, contre environ 12 % pour l'indice. Le résultat a attiré l'attention sur le réseau, et les investisseurs qui ont suivi l'expérience ont commencé à copier les transactions du modèle. Selon les rapports, le volume des investissements copiant ses actions a déjà atteint environ 27 millions de dollars.

Les modèles de langage comme Claude ne comprennent pas l'argent. Ils scannent d'énormes quantités de textes, des milliers de rapports financiers, de titres d'actualité et d'analyses financières en quelques secondes, en essayant de trouver des corrélations entre les informations textuelles et la performance des actions. C'est ainsi qu'ils identifient des tendances qu'un investisseur ordinaire pourrait manquer en raison de la surcharge de données. À l'étape suivante, le modèle traduit ses prévisions statistiques en décisions d'achat et de vente, afin de maximiser un objectif qui lui a été défini à l'avance. Dans cette expérience, l'objectif était unique : battre l'indice S&P 500.

Le Dr Mike Ehrlichson ne se laisse pas impressionner facilement. Ehrlichson, responsable du domaine de l'IA dans une startup technologique et gestionnaire d'une communauté professionnelle LinkedIn de plus de 60 000 membres, affirme que cinq mois ne suffisent pas pour savoir si quelqu'un est un excellent investisseur ou s'il a simplement eu de la chance.

Le portefeuille ne comprenait que 14 actions, et environ un quart était détenu en obligations, explique-t-il. La partie investie en actions était beaucoup plus concentrée et risquée que l'indice S&P 500. Lorsque l'on prend plus de risques, on gagne parfois plus, et parfois on perd beaucoup plus.

Ehrlichson souligne également le biais de survie. Il existe aujourd'hui pas mal d'expériences similaires avec des modèles d'IA sur le réseau, mais c'est celui qui a battu l'indice qui fait les gros titres, dit-il. Les explications que le modèle donne après coup ne sont pas non plus nécessairement impressionnantes. Un modèle de langage sait écrire une explication convaincante pour presque n'importe quelle décision, même si elle découle de la chance.

Ce que la machine ne sait pas

En fait, le modèle et le conseil humain ont pas mal de points communs : tous deux analysent des entreprises, lisent des rapports et tentent de prédire la direction du marché, et tous deux construisent un mélange d'investissement diversifié sur différents actifs, comme des actions et des obligations, pour gérer le risque.

Mais les différences sont nettes. L'intelligence artificielle n'a pas de psychologie : elle ne stresse pas lorsque le marché chute, n'agit pas par peur ou euphorie et peut attendre patiemment les opportunités. Ce sont précisément ces choses qui poussent de nombreux investisseurs à commettre des erreurs. Un conseiller humain, aussi expérimenté soit-il, est exposé aux biais émotionnels et à la pression des clients qui ont paniqué.

En revanche, un conseiller humain s'assoit devant le client et comprend l'image complète : quand aura-t-il besoin de l'argent, épargne-t-il pour la retraite ou pour un appartement, quelle est sa tolérance personnelle au risque. Le modèle de l'expérience a fonctionné comme une machine qui ne voit que des chiffres et des rendements, sans contexte lié à la vie de l'investisseur. Ehrlichson ajoute qu'un conseiller humain a également une compréhension de base du fonctionnement du monde, tandis que les modèles de langage sont conçus pour générer du texte et peuvent donc fournir des explications convaincantes à des décisions erronées, ou à celles qui découlent simplement de la chance.

Et pourtant, Ehrlichson n'écarte pas l'idée. « Je laisserais le modèle gérer une somme petite et prédéfinie, une somme telle que si elle disparaissait, ma vie ne changerait pas », dit-il. Mais seulement avec des règles claires : pas de concentration de tout sur une seule action, pas d'effet de levier, et toujours avec une personne qui supervise et approuve les décisions exceptionnelles.

Ce qui l'inquiète, c'est l'ampleur. « Pas le fait qu'ils aient donné à Claude un portefeuille de 50 000 dollars à gérer », dit-il. « Ce qui m'inquiète, c'est qu'il y a déjà aujourd'hui des dizaines de millions de dollars qui copient ses transactions presque automatiquement ». Ici, les gens pourraient penser que l'intelligence artificielle remplace le jugement.

Le public n'est pas encore convaincu

Le grand public fait également preuve de prudence. Un sondage Gallup a révélé qu'environ 18 % seulement des Américains ont utilisé l'intelligence artificielle pour prendre des décisions financières, et seule une minorité lui accorde une grande confiance. Une autre enquête de la société d'investissement Janus Henderson a donné un résultat similaire : les investisseurs utilisent l'IA pour la recherche et la collecte d'informations, mais leur niveau de confort diminue lorsque l'intelligence artificielle recommande réellement comment investir. La plupart des répondants ont noté qu'ils aimeraient voir un humain dans l'image même si la technologie s'améliore.

« Les gens pourraient se tromper et penser que l'intelligence artificielle remplace le jugement », déclare Ehrlichson. « En pratique, du moins dans les années à venir, elle peut servir d'excellente chercheuse et d'analyste de données rapide, et peut-être aussi d'outil qui maintient la discipline. Mais pas de remplacement pour la personne qui prend les décisions. »