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Hello,
Des scientifiques ont donné de l’argent aux IA pour voir comment elles se débrouillent sur les marchés financiers.
Alors dans notre focus, on explore comment la tech redessine le monde de la finance.
En plus, OpenAI accélère sur l’automatisation et Nvidia franchit une barre historique : 5 000 milliards de valorisation.
Théo
L’IA envahit la finance, de l’analyse des marchés aux stratégies personnalisés.
Mais une expérience récente prouve que les LLM ne sont pas encore les meilleurs conseillers financiers.
L’essentiel :
Les chercheurs ont donné un portefeuille crypto aux IA pour voir laquelle performerait le mieux.
Résultat : DeepSeek et Qwen arrivent en tête avec un rendement moyen de 12 % sur un an, devançant les autres modèles.
Mais tous peinent face à un indice simple comme le S&P 500 (15 % de gain moyen).
Ces modèles excellent en résumé de textes ou en génération d’idées, mais échouent sur les aléas imprévisibles des marchés.
Exemple : ChatGPT est passé de $10 000 à $4 000.
Malgré tout, l’IA ouvre d’autres portes en finance.
On décortique tout ça dans le Focus.
OpenAI accélère sa course à l’automatisation totale, en lançant un agent dédié à la sécurité informatique et en employant des chercheurs IA autonomes d’ici 2028.
L’essentiel :
OpenAI lance Aardvark, un nouvel agent basé sur le modèle GPT-5.
Il scanne les codes source pour détecter et corriger 92 % des vulnérabilités connues.
Il teste les failles dans un environnement isolé avant de proposer des correctifs via GitHub.
Le modèle est déjà en bêta privée pour des entreprises.
Mais ce n’est pas tout : OpenAI veut employer un chercheur IA dès 2026.
Ce premier modèle sera capable de planifier des expériences.
Et ce n’est pas tout : un modèle 100 % autonome arrive en 2028.
Objectif ? Faire des avancées en autonomie en étant alimenté par $25 milliards pour la recherche sur les maladies.
L’IA remplace même les créateurs d’IA.
Nvidia franchit une étape historique en devenant la première entreprise à $5 000 milliards de valorisation boursière, dopée par son rôle central dans l’infrastructure de l’IA.
L’essentiel :
Valorisation atteinte après une hausse de 3 % en une journée, portant le cours à 1 200 dollars par action.
$NVDA ( ▼ 3.65% ) représente désormais 10 % du S&P 500.
L’entreprise domine sur les processeurs graphiques avec des ventes en hausse de 150 % sur un an, et des partenariats comme le milliard investi dans Nokia pour les réseaux IA.
Et ce n’est pas prêt d’être terminé : sept nouveaux supercalculateurs sont en construction, visant à alimenter l’équivalent de 30 gigawatts de calcul (assez pour 25 millions de foyers).
Nvidia est devenu le pilier incontournable de l’IA, et cette valorisation record attire les regards sur les risques d’une bulle.
Focus : Mon IA m’a rendu riche
Qui n’a jamais essayé de prédire le cours de la bourse avec ChatGPT ?
Spoiler : l’expérience Alpha Arena nous montre que ça ne sert strictement à rien.
Les LLM de notre quotidien sont très mauvais pour prédire les marchés.
Mais alors, comment l’IA peut-elle aider en finance ?
À suivre :
Comment ChatGPT s’est ruiné
Mon conseiller est une IA
Le vrai impact de l’IA en finance
ChatGPT s’est ruiné
Les modèles comme GPT ou Claude sont des modèles de langages larges (LLM).
En gros, ils ingèrent une quantité de données astronomiques pour produire du contenu écrit.
Mais c’est justement là que ça coince.
Leur but est d’exceller dans la production de ce contenu.
Dans des tâches très spécifiques comme la finance, ils se plantent complètement.
Ces modèles n’ont tout simplement pas été entraîné pour ça.
Pour preuve, une étude a mis 14 modèles à l’épreuve sur des tâches d’investissement réelles.
L’IA devait prédire le succès d’une start-up à partir de 9 000 profils anonymisés de fondateurs (éducation, jobs, industrie).
On leur a aussi donné un historique de 10 ans sur des actions tech, avec des indicateurs comme l’inflation à 2,5 % et un PIB en hausse de 3 %.
Là, ils anticipent un succès de 8 % en moyenne.
Sur le papier, tout est cohérent.
Sauf que sur des données réelles de 2024, leurs simulations virent au rouge.
-4 % de précision moyenne sur les exits manqués.
DeepSeek s’en sort le mieux (en simulant 12 %, proche de la réalité), mais même lui échoue à capter les bons signaux dans 30 % des cas.
Et c’est parce que les modèles de langage sont des assistants narratifs, pas des oracles.
Ils brillent pour vulgariser un bilan, réduisant le temps d’analyse de 40 % pour un analyste junior.
Mais pour investir, il faut des outils spécialisés.
Mon conseiller est une IA
En combinant apprentissage automatique, analyse prédictive et personnalisation, l’IA arrive quand même à ouvrir de nouveaux horizons en finance.
Exemple : pour détecter les fraudes, les banques devaient scruter manuellement des millions de transactions.
Les pertes sur les arnaques se chiffraient à 4 milliards d’euros par an en Europe.
Sauf qu’avec l’IA, des systèmes analysent en temps réel les patterns anormaux et détectent 95 % des fraudes avant qu’elles ne passent.
Mais ce n’est pas tout.
L’IA intervient aussi dans l’optimisation de portefeuilles.
Oubliez les conseillers qui facturent 1 % de vos actifs par an.
Des outils comme ceux de BlackRock, boostés à l’IA, rééquilibrent vos investissements en fonction de votre tolérance au risque et des données macroéconomiques.
Pour les portefeuilles plus petits, des applications comme RobinHood intègrent des IA qui suggèrent des investissements thématiques.
La tech va permettre à tout le monde d’avoir des stratégies personnalisées automatiquement en fonction de nos revenus et de nos dépenses.
Sauf que l’essentiel de l’innovation se passe du côté des gros joueurs.
Le vrai impact
Si DeepSeek a autant performé lors de l’expérience, c’est parce qu’il a été créé à partir d’un modèle financier : High Flyer.
Fondée en 2019, la société utilise l’apprentissage automatique pour prédire les fluctuations boursières.
Des algorithmes analysent des flux de données en temps réel pour suggérer des trades gagnants.
Puis, des bots prennent le relais pour acheter et vendre des actions par millions à la milliseconde, exploitant des écarts infimes de prix.
C’est le trading à haute fréquence.
Résultats ?
Des rendements annuels allant de 13 à 20 % en moyenne sur les cinq premières années, battant la plupart des fonds traditionnels.
Et ça va encore plus loin.
Renaissance Technologies, pionnier américain du domaine, en tire 66 % de rendements annuels avec son fonds Medallion.
On parle de 300 000 transactions par jour.
Mais l’IA s’attaque aussi au rêve de tous les traders du monde : prédire l’avenir.
On s’y essaye depuis très longtemps.
À cet effet, on a créé la méthode de Monte Carlo en 1949.
Le but est de calculer les probabilités de risques pour une stratégie donnée, en prenant en compte un certain nombre de variables.
Sauf que le nombre de variables pour les marchés est beaucoup trop grand pour être calculé à la main.
C’est là que l’IA intervient en prenant en compte un nombre de variables immenses et en lançant des milliers de simulations.
Bref, ChatGPT ne vous rendra pas riche.
En revanche, l’IA rend déjà la finance plus prévisible et parfois plus accessible.
Pensez-vous que l'IA va révolutionner l'investissement ?
PS : Cette newsletter a été écrite à 100% par un humain. Ok, peut-être 80%.
