Révolution de l’IA : le point de vue des experts en sciences des données
Notre nouvelle série dédiée à la révolution de l’IA met en lumière les réflexions des experts de Schroders sur le monde en constante évolution de l'intelligence artificielle (IA). Dans cette première session de questions-réponses, Parimal Patel, docteur en sciences des données, explique comment son équipe d'experts en sciences des données utilise les données et l'IA pour aider à prendre des décisions d'investissement chez Schroders.
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Parimal, comment votre équipe utilise-t-elle actuellement l'IA ?
Nous sommes une équipe d'experts en sciences des données travaillant dans le domaine de l'investissement chez Schroders. Nous n'utilisons pas l'IA pour construire des modèles et des algorithmes de trading, mais plutôt pour améliorer les points de vue de nos investisseurs afin qu'ils puissent prendre de meilleures décisions d'investissement.
Plutôt que d'utiliser l'IA pour remplacer les gens, nous utilisons l'IA pour fournir un avantage en matière d'information dans les décisions d'investissement.
Quelles sont, selon vous, les limites de l'IA ?
L'IA est une technologie relativement nouvelle et il y aura des avancées considérables dans les années à venir. Cependant, il est important de souligner les limites et les problèmes afin de ne pas induire en erreur qui que ce soit sur ce qui peut être fait, et aussi sur ce qu'il est conseillé de faire.
Par exemple, les données nécessaires à l'élaboration d'un modèle doivent être complètes et ne pas comporter de lacunes. Dans le cas contraire, le modèle produira des résultats inexacts ou trompeurs. Les modèles eux-mêmes peuvent produire des connexions erronées. L'IA n'est pas (encore !) magique.
Quels types de techniques d'IA votre équipe utilise-t-elle ?
Nous utilisons généralement le traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing - PNL) et l'apprentissage automatique (Machine Learning - ML).
La PNL est utilisée pour gagner du temps - parce que la lecture de grandes quantités de texte prend du temps - et pour révéler des informations qui, autrement, seraient restées cachées.
Le ML englobe, quant à lui, une série d'algorithmes. Ceux-ci sont à nouveau utilisés pour gagner du temps et obtenir des informations en triant de grands ensembles de données afin de produire des prédictions ou des recommandations basées sur des données historiques.
Ces techniques d'IA remplacent-elles un gérant de fonds ?
Non, pour nous, ces approches sont mieux utilisées pour améliorer les points de vue d'un gérant de fonds : une intelligence augmentée plutôt qu'une intelligence artificielle.
Bien sûr, il existe des fonds dans l'industrie qui utilisent des stratégies de trading algorithmique basées sur l’IA, mais le monde de l’investissement n’est pas défini par un ensemble clair de règles et de données parfaites. L’information et le jugement nécessaires vont bien au-delà de ce qui existe actuellement dans le monde de l’IA.
Compte tenu de l’intérêt pour ChatGPT, comment voyez-vous l’avenir de l’IA dans le domaine de l’investissement ?
Les grands modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT ont un énorme potentiel pour d’amélioration de la productivité.
Un autre avantage, souvent passé sous silence, est que la facilité d'utilisation des LLM a stimulé l'imagination et réduit les obstacles à l'adoption des techniques d'IA en général. Les sceptiques sont convertis.
Nous constatons une plus grande acceptation de l'utilisation de techniques sophistiquées pour extraire l’avantage de l’information. Pour nous, l'IA continuera à soutenir plutôt qu'à remplacer la décision humaine.
La traduction en français du document d’origine a été soutenue par l’assistant IA interne développé par Schroders et reposant sur l’utilisation de ChatGPT et d'autres modèles de langage IA.
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Ce document est produit par Schroder Investment Management (Europe) S.A., succursale française, 1, rue Euler, 75008 Paris, France.
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