Robots IA, nouveaux acteurs des marchés

Les robots de trading basés sur l’intelligence artificielle (IA) sont des algorithmes capables de prendre des décisions d’achat et de vente de manière autonome. Au lieu de suivre des règles fixes, ils utilisent l’apprentissage par renforcement, une méthode par laquelle le système s’améliore en expérimentant et en analysant les réactions des marchés.
Ces robots réagissent extrêmement rapidement aux nouvelles informations et sont désormais largement utilisés par de nombreux intervenants : banques, hedge funds, plateformes boursières. Leur rapidité et leur puissance de calcul renforcent l’efficacité des marchés, mais elles entraînent également de nouveaux risques. En effet, de nouvelles recherches ont démontré que ces robots peuvent collaborer entre eux sans qu’aucune consigne ne leur ait été donnée en ce sens.

Un comportement de trading agressif au début

Les auteurs d’une récente étude , basée sur une expérience théorique, ont mis en évidence que les robots IA commencent souvent par adopter un comportement de trading agressif. Ils réagissent de manière dynamique aux informations pour maximiser leurs profits. Mais lorsque tous les robots agissent ainsi, l’avantage disparaît rapidement. L’information est quasiment immédiatement intégrée dans le prix, réduisant ainsi les gains possibles.
Au fil du temps, les robots découvrent qu’un comportement plus prudent – intervenir moins souvent face aux nouvelles – permet d’obtenir des profits collectifs plus élevés. Sans aucun accord explicite, mais grâce au processus d’apprentissage, une forme de collusion émerge ainsi : une coopération tacite entre acteurs du marché qui réduit la concurrence, souvent dans le but d’augmenter leurs gains.

Signaux de prix et sanctions

Lorsque les marchés sont plus calmes, avec peu de bruit, et que les investisseurs humains réagissent à peine aux nouvelles, une collusion « guidée par les prix » peut apparaître. Les robots déduisent des réactions modérées des cours que leurs pairs agissent eux aussi prudemment. Si tous respectent cette attitude, le calme demeure. Et si un robot adopte un comportement agressif, les autres réagissent aussitôt unanimement de la même manière.
Cela crée une sorte de mécanisme de sanction, qui rappelle la stratégie dite du grim trigger dans la théorie des jeux. Dans un jeu à plusieurs tours, les joueurs ont en principe toujours la possibilité de coopérer ou non. Mais avec une stratégie de type grim trigger, une fois la première trahison commise, les autres joueurs s’allient pour sanctionner systématiquement le traître.

Pourquoi deviennent-ils frileux ?

Sur des marchés plus volatils et avec beaucoup de bruit, les robots de trading subissent plus souvent des pertes lorsqu’ils adoptent un comportement agressif. Ces pertes les incitent à recourir beaucoup moins, voire plus du tout, à ce type de stratégie.
Comme les robots apprennent surtout de situations qui se présentent fréquemment, la perception négative des stratégies agressives devient particulièrement persistante. Ils développent ainsi progressivement une préférence collective pour des stratégies prudentes. Pas parce qu’ils coopèrent consciemment, mais parce que leur processus d’apprentissage les pousse tous dans la même direction.
Sur les marchés, il en résulte une concurrence réduite, une liquidité plus faible et un risque accru de valorisations erronées, le tout sans aucune forme de concertation explicite.