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Les SES au Grand Air

Un blog de ressources pour les sciences économiques et sociales

Quand l’empire des robots attaque l’empire financier !

Le rôle prépondérant des marchés financiers dans le financement de l’économie depuis le début des années 1980 a conduit à une profonde transformation de leur fonctionnement. Parmi la plus brutale figure celle de la disparition du trading réalisé par des humains dans des salles de marchés au profit du trading à haute fréquence initié par des machines programmées sur la base de calculs algorithmiques. C’est à la description de cette transformation que procède l’ouvrage (atypique et déstabilisant) intitulé 5/6 (éditions Zones Sensibles, 2013) et dont le narrateur est… Un algorithme !

Le soulèvement des machines qui se produit sur les marchés financiers s’explique par l’obsession qui anime les acteurs économiques depuis leur création il y a près de trois siècles : d’abord, pouvoir anticiper les comportements de l’offre et de la demande en les rendant prévisibles. En effet, les marchés financiers sont un terrain privilégié pour les spéculateurs qui obéissent à un principe simple : vendre des titres financiers à un prix plus élevé que celui auquel ils l’ont acheté afin de réaliser une marge entre ces deux transactions. Aussi, la capacité à prévoir l’évolution du prix d’un titre financier constitue une ressource fondamentale pour les spéculateurs : or, jusque dans les années 1980, l’intuition humaine et l’expérience acquise au sein des marchés financiers par les traders étaient les principales ressources pour prévoir la variation des prix. Ces prévisions n’ont alors rien de scientifiques et reposent sur des méthodes très aléatoires dont les résultats sont contrastés : la notoriété de certains spéculateurs capables d’avoir prévu un évènement économique retombe aussitôt qu’ils ont été incapables de décrypter l’évènement économique suivant.

Au cours des années 1980, les marchés financiers vont être pris d’assaut par les physiciens. Ces derniers sont à l’origine de la programmation de machines sur la base d’algorithmes capables de prévoir l’évolution de phénomènes physiques. Aussi, certains d’entre eux investissent les marchés financiers car ils voient bien l’intérêt d’appliquer ces mêmes algorithmes à des phénomènes financiers afin d’en prévoir l’évolution. Ces algorithmes sont en effet bien plus performants que les humains : capables d’intégrer des milliards de données issues du fonctionnement quotidien des marchés depuis des siècles, ils sont bien plus précis pour interpréter les mouvements des marchés financiers aujourd’hui et pour en calculer l’évolution possible demain à partir de scénarios imaginés sur la base de l’« historique » des transactions financières. Ceux que l’on va dénommer les « phynanciers » vont rapidement convaincre les spéculateurs de l’intérêt de leurs calculs, et ce d’autant que la financiarisation de l’économie conduit à devoir traiter des transactions de plus en plus nombreuses. La modélisation financière est aujourd’hui devenue la norme sur les marchés financiers, et elle a peu à peu poussé les humains à quitter les salles de marché et à renoncer à leur rôle de « prédicteurs financiers » tant leur compétence et leur performance sont limitées au regard de celles des algorithmes. Ces derniers se sont montrés tellement efficaces dans la prévision quotidienne des marchés financiers que l’on assiste aujourd’hui à une véritable « guerre des algorithmes » : en effet, les algorithmes mis en place ne vise plus seulement à prévoir l’évolution du prix des titres financiers, mais aussi à propager des fausses informations visant à tromper les prévisions des autres algorithmes, ce qui nécessite la mise au point de nouveaux algorithmes devant repérer les fausses informations diffusés par certains algorithmes pour en stopper la nuisance.   

La seconde obsession qui a conduit au soulèvement des machines se situe dans la volonté de rendre les transactions réalisées sur les marchés financiers toujours plus rapides. En effet, l’histoire des marchés financiers se résume à une lutte contre le temps : d’abord, accéder à des informations plus rapidement que les autres constitue un moyen pour les spéculateurs de pouvoir tirer profit de cette asymétrie d’information : si l’on est informé avant les autres d’un événement ayant pour effet de faire chuter le prix des titres, on a alors tout intérêt à revendre ce titre avant que l’événement ne se déclenche. Aussi l’accès à l’information est un enjeu central pour les spéculateurs, et le fait de s’appuyer sur les machines de plus en plus performantes pour prévoir l’avenir est un moyen de devancer les autres spéculateurs dans cette course à l’information. D’autre part, la vitesse à laquelle sont traitées les transactions est déterminante dans la réalisation d’un profit : ainsi, si un gain de quelques centimes d’euros n’a rien d’exceptionnel, si ce gain se répète des millions de fois par jour alors il devient bien plus substantiel ! Dès lors, la capacité à réaliser des opérations de plus en plus rapides est une clé indispensable pour accroître le revenu des spéculateurs. Or, si l’humain ne peut faire beaucoup mieux que d’échanger des titres en quelques secondes, les machines ont la capacité d’en traiter un nombre important en quelques millisecondes : « Trois millisecondes dans le temps informatique représentent une heure de temps humain » ! La vitesse de traitement des transactions est devenue telle que les humains sont « rigoureusement incapables d’observer en temps réel ce que font les algorithmes qu’ils ont programmés pour observer les marchés à leur place ». Mais ce que les spéculateurs peuvent constater, c'est que cette vitesse d'exécution permet de maximiser leurs gains !

Cette révolution sur les marchés financiers possède néanmoins des limites : d’abord, elle ne supprime pas l’instabilité et la volatilité financières mais les rend moins visibles car les crashs financiers se produisent sur un temps qui n’est pas perceptible dans le « temps humain ». Ces flash crash se produisent en quelques millisecondes et leurs effets se sont déjà diffusés lorsque les humains se rendent compte qu’ils ont eu lieu : si les flash crash du 6 mai 2010 et du 1er Aout 2012 ne sont pas restés dans les annales, ils ont provoqué la faillite de plusieurs fonds spéculatifs tant la vitesse de transaction surpasse la réactivité humaine face à ces fluctuations. Ensuite, les algorithmes ne sont pas infaillibles puisqu’ils calculent l’avenir selon des hypothèses émises à partir des « leçons du passé » : mais lorsqu’un évènement économique se produit en dehors de ces hypothèses (la règle devenant l’exception et l’exception la règle), alors la volatilité devient extrême et peut avoir des répercussions très importantes sur le fonctionnement de l’« économie réelle ». Ce sont des exceptions à la règle algorithmique qui ont produit les crises financières de 1987 (où les algorithmes n’avaient pas prévu l’existence du « sourire de volatilité ») et plus récemment de 2008. Enfin, le soulèvement des machines pose de nouvelles problématiques : par exemple,la vitesse de transaction ayant atteint la vitesse de la lumière, il faudrait s’assurer que les plateformes informatiques effectuant les calculs algorithmiques se situent à égale distance de toutes les places financières afin que l’accès à l’information soit transparente et la même pour tout le monde : c’est à cette tâche que sont attaqués le plus sérieusement du monde deux chercheurs du MIT dont la tâche a consisté à identifier une centaine d’endroits répondant à cet impératif ! De là à construire des îles artificielles au milieu des océans pour accueillir ces plateformes, il n’y a qu’un pas qui sera peut-être franchi rapidement… Pas de doute, il n’y a que des humains pour planifier un monde où des robots veillent à ce que l’argent continue de déterminer les comportements humains !

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