Fintech et gestion financière

Le 06 mars 2017, Fiona Frick publie dans LE TEMPS un article sur ce qu’elle nomme la gestion d’actif 2.0.

Elle y parle de la transformation des pratiques de gestion financière, à l’aune de la révolution numérique. Jusqu’à récemment, les gérants d’actifs financier basaient leurs calculs et prospectives d’après les rapports annuels de sociétés, les statistiques économiques publiques ou les rapports exigés par les autorités de régulations. Hors, aujourd’hui, les entrées d’informations se sont démultipliées : capteurs météos, réseaux sociaux, images satellites (comprendre l’état du marché immobilier dans une région précise par exemple), vidéos en ligne, transactions dématérialisées, signaux GPS, etc..

Fiona Frick nous donne un chiffre clé pour comprendre l’ampleur du phénomène ; 90% des données existantes ont été créé lors de ses trois dernières années. Toutefois, ces données ont beau être nombreuses, elles n’en restent pas moins complexes et assez incompréhensibles. C’est pourquoi, l’alliance avec les fintech est, pour les gérants financiers, indispensables si elles veulent pouvoir décrypter cette masse informationnelle, que ce soit au niveau d’une société, d’un indicateur macroéconomique ou d’une évolution géopolitique.

Si les systèmes d’intelligences artificielles ont commencés par battre l’humain aux échecs, puis au go, et plus récemment au poker, ceux-ci ont toujours certaines limites, comme le fait qu’un apprentissage acquis dans un contexte particulier ne peut pas être transféré dans un autre contexte. Les robots ont également de la peine avec l’ambiguïté. Ces limites suffisent-elles à protéger le travail du gestionnaire d’actifs contre son remplacement par une machine algorithmique ?

Pour Mme Frick, le futur est plus à chercher dans la coopération homme-machine que dans un éventuel remplacement. En effet, la plupart des machines actives dans la finance utilisent le machine learning. C’est-à-dire qu’on donne au système, des données entrantes et une série de résultats obtenus, et celui-ci doit se débrouiller pour nous indiquer quelles sont les entrées qui ont produits le plus de résultats. Ceux-ci peuvent ensuite être interprétés pour savoir par exemple, quelles données de marché annoncent le plus de mouvement financiers.

– Lain Auser

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