AGEFI: Machine Learning et Robos-Advisors

Par Sabine BROUN, Benelux Manager chez TechRules

Le «Machine Learning» ou «apprentissage machine» est un concept très répandu à l’heure actuelle, mais tout le monde n’est pas conscient de son étendue ni de son impact actuel et surtout futur sur notre société au fil des ans.

Il s’agit d’un domaine des neurosciences, dans la discipline de l’Intelligence Artificielle (IA), qui vise à octroyer aux machines la capacité d’apprendre sans programmation explicite. Cet apprentissage se base néanmoins sur de la matière première disponible en quantités suffisantes pour pouvoir tirer des conclusions et des enseignements. Cette matière première n’est rien d’autre que des données, le pétrole du futur. En résumé, le Machine Learning a donc

En résumé, le Machine Learning a donc pour objectif de rendre les machines capables d’apprendre à partir d’énormes volumes de données, de tirer des conclusions et d’optimiser au fur et à mesure l’exécution des tâches qu’elles réalisent en améliorant leurs rendements, leur efficience et leurs résultats. Les machines apprennent donc seules par le biais d’algorithmes et d’un processus inductif.

Comment fonctionne le «Machine Learning»?

L’apprentissage se construit en identifiant des modèles et en développant la capacité à associer des idées, des concepts, des résultats, des données de processus ou toute autre chose qui permette d’extraire les données. Ces processus ne peuvent être réalisés par des êtres humains mais peuvent l’être par une machine en révélant des connaissances occultes dans les données.

L’apprentissage se réalise de trois manières différentes, en fonction du type d’algorithme utilisé:

• • Supervised Learning (apprentissage supervisé) : il consiste à transmettre à une machine des exemples de problèmes qui ont été résolus afin qu’elle apprenne à résoudre des problèmes similaires qui se présenteraient à l’avenir. Parmi ce type d’apprentissage par Machine Learning, on trouve, par exemple, la reconnaissance faciale ou d’images.

• • Unsupervised Learning (apprentissage non supervisé) : cet algorithme a des exemples à sa disposition mais sans modèle défini. Par conséquent, il doit être capable de reconnaître de manière autonome des modèles afin de pouvoir faire correspondre de nouvelles entrées dans le système ou, ce qui revient au même, être capable de déterminer, par exemple, de quel objet il s’agit.

• Reinforcement learning (apprentissage par le renforcement) : il s’agit d’un algorithme permettant l’apprentissage empirique (par «essais-erreurs). Cela signifie, en d’autres termes, qu’il apprend en fonction de ce qui se passe dans son environnement à partir des retours qu’il reçoit en réponse à ses actions. De cette manière, il améliore ses processus au fur et à mesure que des modèles se dessinent et que de bons résultats se dégagent. Il perfectionne ses processus essais après essais jusqu’à atteindre le niveau maximal possible d’efficience.

Applications du Machine Learning

On trouve déjà aujourd’hui bon nombre d’applications du Machine Learning, mais celles qui sont à venir dépassent de loin ce que nous pouvons imaginer. Ainsi, les moteurs de recherche bénéficient déjà de ce type d’algorithme pour proposer aux utilisateurs des résultats correspondant davantage à leurs préférences au fur et à mesure qu’ils utilisent ces moteurs. Plus les machines obtiennent des résultats de recherches et reçoivent un retour de celles-ci (par exemple, quand un utilisateur reste un certain temps sur une page, ce qui devrait indiquer que le contenu correspond à la recherche), plus elles sont en mesure d’adapter les résultats pour chaque utilisateur en fonction de ses goûts, de ses préférences ou de ses intérêts.

Une autre application est le diagnostic médical pour la détection de maladies comme le cancer, la robotique, la classification de séquence d’ADN, l’extraction de données, ou l’analyse des marchés boursiers. À cet égard, les produits financiers de TechRules, comme le Robo-Advisor, utilisent des technologies de Machine Learning afin d’améliorer le rendement de la gestion de portefeuille. Par le biais de l’utilisation de robots financiers, les efforts se réduisent, les processus se simplifient et les rendements se maximisent. Les Robos peuvent proposer une gestion conseil, c’est-à-dire un investissement personnalisé pour chaque entité financière et qui propose des analyses de marché sophistiquées mises à disposition très rapidement. Cette technologie peut être utilisée par les professionnels de la gestion de patrimoine ou des investisseurs en direct. Toute une série d’outils de simples à très sophistiqués sont disponibles. Des alertes sont également proposées. Nous sommes même allés encore plus loin dans le concept en y ajoutant une plateforme unique de social trading par laquelle l’investisseur peut profiter d’une série de manières différentes de bénéficier de l’expérience d’autres investisseurs et de partager la sienne.

Les Robos peuvent également proposer une gestion discrétionnaire, c’est-à-dire proposer des portefeuilles standard, à des coûts plus bas que les conseillers traditionnels. Ils sont automatisés, bon marché et faciles à utiliser. Ils s’adressent en général à des personnes à l’épargne moyenne qui cherchent une alternative de placement et qui n’ont pas accès à des conseillers traditionnels. Ces Robos proposent une nouvelle manière d’investir. Ils complètent la gamme des choix pour les investisseurs. Chez TechRules, notre Robo met l’accent sur la préservation du capital par le biais de la diversification en effectuant un suivi rigoureux des portefeuilles afin de maximiser les rendements pour un niveau de risque choisi.

En tout état de cause, la simplicité s’est invitée sur le marché des investissements grâce à ces plateforme innovantes. Les Robos, soutenus par l’apprentissage machine, ont ouvert toute une gamme de nouvelles possibilités pour l’investissement individuel. En améliorant constamment l’environnement existant ainsi que les outils de gestion, l’objectif est clairement d’améliorer la disponibilité et l’accessibilité à quiconque, sans discrimination de profil.