Pourquoi l’IA va tuer la Bourse (telle qu’on la connaît)

C’est un vrai sujet, une vraie question, une vraie crainte. Citrini c’est bien beau, mais l’essentiel est ailleurs pour nous investisseurs. L’intelligence artificielle va t-elle changer la bourse à jamais et pas dans le bon sens ?

« Attention, les analystes et traders vont être remplacés par l’IA… » On l’entend partout. Mais est-ce vraiment ça le plus grand danger ?

Au final, le vrai risque pour le marché avec l’intelligence artificielle, c’est qu’elle va prévoir et accentuer les positions des gérants, démultiplier la soudaineté des réactions.

Certains penseront que ça augmentera la volatilité. Mais la réalité pourrait être bien plus frustrante : cela risque de tuer l’inefficience du marché. Et donc notre capacité à le battre.

Les Prix Nobel vont peut-être enfin avoir raison. Avec l’IA, le marché pourrait devenir 100% efficient : Il deviendrait impossible de vraiment récupérer de l’alpha. La gestion active serait totalement désuète. Tout le monde serait condamné à la moyenne.

Alors est-ce que l’intelligence artificielle va casser la bourse au point de la rendre ininvestissable pour ceux qui veulent battre le marché ?

L’IA et la fin du marché tel que nous le connaissons : Vers une efficience totale ou un chaos programmé ?

L’hypothèse de l’efficience des marchés d’Eugène Fama traverse aujourd’hui son test de Turing financier. Nous assistons à la décomposition violente de l’avantage informationnel tel que nous le connaissions. D’un côté, la promesse d’une technologie capable de tout calculer, de l’autre, la menace d’une déstabilisation systémique sans précédent. L’IA est-elle en train de réaliser la prophétie de Fama en rendant les prix parfaits, ou transforme-t-elle la Bourse en une arène purement technique où la valeur fondamentale n’est plus qu’un lointain souvenir ?

1. La mort de l’avantage informationnel classique

L’ère où l’on battait le marché en lisant plus vite que son voisin est révolue. Aujourd’hui, une IA ingère, décortique et trade sur la base d’un rapport annuel de 400 pages en quelques millisecondes. Face à cette puissance de traitement, la recherche humaine traditionnelle n’est plus seulement lente : elle est archaïque. Dans ce nouveau paradigme, l’arbitrage classique s’évapore. Il n’y a plus de « billets de 100 balles oubliés sur le trottoir » ; la machine a déjà ramassé l’argent avant même que le signal nerveux n’atteigne l’œil de l’analyste.

2. Le piège du consensus algorithmique

Le véritable danger de cette course à l’armement n’est pas la performance, mais l’uniformité. Si les plus grands fonds de la planète branchent leurs décisions sur des modèles d’IA entraînés sur les mêmes jeux de données, nous fonçons vers une stase décisionnelle. Le « juste prix » est atteint si instantanément que toute forme de sélection de titres (stock-picking) à l’ancienne devient une activité à somme nulle.

« Le marché devient un océan parfaitement plat où aucune vague (opportunité) ne se forme avant d’être instantanément absorbée. »

Cette compression de l’alpha transforme la gestion active en une course vers le bas, un désert de rendements marginaux où le consensus tue la volatilité saine pour la remplacer par une rigidité structurelle.

3. L’émergence des Flash Krachs et de l’effet moutonnier

L’IA n’apporte pas la stabilité ; elle industrialise la panique. Lorsque des milliers d’algorithmes détectent simultanément le même signal technique de vente, l’exécution est immédiate et massive. On assiste alors à des « Flash Krachs » d’une violence inouïe, capables de purger 10 % ou 20 % d’une capitalisation en quelques secondes. Cela renforcé par l’effet sur els ETF qui ne font aps dans le détail et vendent tout sans discernement

C’est dans ces failles — ces « krachs à -40 % » totalement injustifiés par les fondamentaux mais provoqués par une surréaction machine — que l’investisseur humain contrarien trouve son nouveau terrain de chasse. Là où l’algorithme voit un signal de sortie absolu, l’humain peut encore voir une aberration de marché. Et donc une inefficience et une surperformance future.

4. La « Guerre des IA » et l’alpha prédateur

Le marché n’est plus un lieu d’évaluation de la valeur, c’est un champ de bataille tactique. Nous entrons dans l’ère de l’Alpha Prédateur. Dans cette cyberguerre financière, certaines IA ne cherchent plus à analyser la santé d’une entreprise, mais à « chasser » et piéger les algorithmes concurrents. Par le biais de faux signaux ou de stratégies de manipulation de carnet d’ordres, elles créent une nouvelle forme d’inefficience structurelle. Le prix ne reflète plus l’économie réelle, mais le résultat temporaire d’une collision entre deux codes informatiques lancés à pleine vitesse.

5. Le bastion de l’irrationnel : l’avantage humain

La machine bute encore sur une variable qu’elle ne sait pas mettre en équation : l’imprévisibilité de l’âme humaine. L’ego surdimensionné d’un PDG, une culture d’entreprise qui s’étiole ou les nuances subtiles d’une crise géopolitique irrationnelle sont des variables non-linéaires qui défient tout backtesting. L’IA reste esclave du « Garbage In, Garbage Out » ; elle peut halluciner des tendances sur la base de fake news ou surréagir à un bruit social comme dernièrement avec l’article de Citrini qui a la fin de la journée n’est qu’une hypothèse, qu’un article comme des milliers d’autres. L’esprit critique reste l’ultime rempart contre ces hallucinations algorithmiques.

La nouvelle bourse : Le temps long contre la milliseconde

L’IA ne signe pas l’acte de décès de la gestion active, elle en redéfinit radicalement les frontières. Elle nettoie le « bruit » quotidien, rendant les stratégies de court terme inaccessibles aux humains. La performance s’est déplacée. Elle se niche désormais là où la machine est la plus faible : la psychologie des foules et l’horizon lointain.

« L’IA ne va pas tuer l’investisseur actif, mais elle va tuer l’investisseur qui ne cherche que la moyenne. »

L’avantage compétitif ne se mesure plus en puissance de calcul, mais en capacité de résistance émotionnelle et de gestion du risque. La nouvelle frontière de la performance se situe dans la capacité de raisonner titre par titre et non au niveau de l’indice ou d’un secteur.

Eugène Fama avait raison sur un point : l’information finit toujours par être intégrée. Mais il n’avait pas prévu que l’intégration serait si brutale qu’elle créerait ses propres monstres. Pour l’investisseur de demain, le défi n’est plus d’être plus rapide que l’algorithme, mais d’être plus sage que lui. D’avoir ses plans de prêts. Dans un marché dominé par les codes, votre intuition et connaissance des dossiers seront votre plus grande force.

Au final, là où beaucoup pensent que l’IA empêchera de battre le marché en limitant la volatilité car tout sera intégré, je pense le contraire. La volatilité sera exacerbée. Des IA avec différentes stratégies se battront, les effets momentum sur ETF feront qu’on aura des occasions en or d’acheter des titres massacrés juste parce qu’ils ont le mal d’être dans un panier de valeurs ETF et d’être giclés avec tout le reste.

Par contre, le marché réagira dans l’autre sens aussi pour corriger ses excès tout aussi rapidement. ce qui imposera plus que jamais à l’investisseur d’anticiper, de se préparer et d’avoir les ordres de prêts.

La vraie peur que j’ai sur l’IA est à trouver ailleurs :

• Krach de l’IA : Comment 1 Ligne de Code va tout Changer

Portefeuille Graphseo Bourse

J’ai joué petits bras sur le secteur des logiciels en prenant mes profits. Nvidia les résultats sont fabuleux mais comme depuis quelques temps, c’est pas vraiment acheté. C’est léger. Mais la tendance demeure.

va falloir continuer de jouer un jeu serré je pense. Où c’est plus important de ne pas redonner trop au marché plus que de laisser des plus values sur la table car on vend trop tôt.

amicalement

Julien