IA et ESG: une promesse d’innovation pour la finance?

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Peut-on combiner Intelligence Artificielle et ESG? Plongez au cœur d’un débat passionnant avec deux experts: Dr. Luc Julia et Dr. Carmine de Franco.

L’Intelligence Artificielle (IA) est mal comprise et fait l’objet de nombreuses craintes ou fantasmes. Décryptage par deux experts.

Dr Luc Julia, Vice-Président de l’innovation chez Samsung est le co-fondateur de Siri. Il a travaillé au MIT, au CNRS, pour Apple et Samsung.

Dr Carmine de Franco est scientifique de formation et dirige la recherche fondamentale et ESG d’Ossiam.

Qu’est-ce que l’IA?

Luc Julia: On ne peut apparenter l’IA à Terminator ou Her. Les machines ne prendront jamais le contrôle et ne dirigeront pas le monde, comme le suggèrent les films d’Hollywood. Tout ceci n’est que de la science-fiction. En vérité, l’IA, n’est rien d’autre que des mathématiques, de la logique et des statistiques. Elle permet de créer des outils performants qui vont aider l’homme à réaliser de grandes choses: faciliter la vie quotidienne des hommes, permettre d’améliorer leur capacité de production. Cette intelligence est systématiquement contrôlée par l’homme et peut être utilisée dans tous les domaines. Et cela existe depuis la nuit des temps. 

Le Machine Learning (ou apprentissage machine autonome) est une sous-catégorie de l’IA. Il s’agit d’algorithmes auxquels on présente des cas similaires successifs (sous la forme de jeux de données) et qui sont capables d’établir de manière autonome, des prédictions, après avoir reconnu la structure et les relations parmi les données d’apprentissage. 

La clé de cet outil est la reconnaissance de la connaissance. Pour être efficace et opérationnel, le machine learning a besoin de beaucoup de données et qu’elles soient de qualité pour ne pas biaiser les résultats futurs. L’IA a fait beaucoup de progrès dans la reconnaissance visuelle et vocale, mais elle a ses limites. C’est ce qui fait sa différence avec l’intelligence humaine. L’IA n’invente rien et ne peut que répondre à une tâche définie. L’intelligence humaine est diverse, complexe et variée. Quel que soit le domaine abordé, l’homme aura un avis, une réponse à apporter – même si celle-ci est fausse. En d’autres termes, l’IA est juste un outil à notre disposition, qu’on peut utiliser plus ou moins bien, et qui a de nombreuses applications. Il n’y a pas une mais plusieurs IA. Une IA qui joue aux échecs, une IA qui conduit...

Quelles applications de l’IA pour la finance ?

Carmine de Franco: La gestion d’Ossiam est systématique. Être systématique, c’est se donner une règle d’investissement, souvent quantitative, et l’appliquer systématiquement. Cela a l’avantage de limiter les biais humains, conscients ou inconscients, qui affectent notre jugement en situation d’incertitude. L’IA en revanche nous évite de définir les «règles» systématiques, car elle va identifier ces règles (patterns) de manière autonome sur la base de son apprentissage. Compte tenu de la taille des bases de données désormais accessibles et exploitables, l’IA nous permettra, à travers le croisement de données, de mettre en lumière des liens, difficilement détectables à l’échelle humaine, entre différentes sources de données et le comportement des actifs financiers. Des corrélations pourront émerger. Mais les algorithmes aussi sont biaisés par le choix des données à partir desquelles ils apprennent. On éduque un algorithme comme un enfant. Il faut le nourrir avec des données de qualité pour qu’il puisse «apprendre» tout seul.

En quoi l’IA est-elle meilleure que l’humain pour traiter des données ESG? 

CdF: Avoir recours à un algorithme permet de ne pas être noyé par la quantité de données. L’IA pourra prendre en compte plus de sujets qu'un analyste qui ne fera que les survoler. C’est pour cette raison qu’il faut déléguer cette tâche de sélection à un algorithme.

Les données ESG sont difficiles à exploiter. L’analyste est meilleur que l’IA s’il ne couvre que quelques dizaines d’entreprises. En revanche, l’algorithme marche mieux lorsqu’il s’agit d’analyser des milliers d’entreprises. Par exemple, un algorithme peut identifier qu’un certain profil ESG est souvent associé à un comportement financier bien spécifique (ex. sur ou sous-performance) et segmenter les titres par type de profil. Le machine learning intègre ce profil et d’autres portant sur différentes matérialités ESG pour constituer un panel d’experts fictif, qui va être en mesure de déterminer si un investissement est un risque ou une opportunité. 

Chez Ossiam, nous délimitons l’espace que le machine learning peut explorer. Nous intégrons des filtres et c’est par une allocation systématique qui prend en compte le risque que la sélection se fera in fine. L’homme garde le contrôle.

Comment voyez-nous notre futur?

LJ: Je suis un optimiste. La technologie est là pour améliorer la vie des gens. Je suis persuadé que nous parviendrons à dépasser les obstacles. L’homme ne sera pas remplacé par la machine. Jamais. On aura des experts. Certaines tâches spécifiques seront remplacées. D’autres métiers seront créés autour de ces nouvelles technologies, comme cela existe depuis la nuit des temps.

 

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