Selon la Bangko Sentral ng Pilipinas (BSP), la banque centrale, les marchés de capitaux philippins ne sont pas encore prêts à adopter l'intelligence artificielle (IA) pour le trading, le conseil ou la prévision des marchés, l'investisseur local demeurant méfiant à l'égard des nouvelles technologies.

« Les clients résistent à l'utilisation [de l'IA sur les marchés de capitaux]. Ils sont hésitants, je pense. Ils hésitent à l'utiliser parce que ce n'est pas familier. Au bout du compte, tout revient à ce qui est adapté au marché. Quels sont nos produits ? Comment allons-nous l'accueillir ? Donc tout revient à cela, car cela doit correspondre au client et au marché », a déclaré Mark Anthony B. Perez, conseiller technique/directeur au Technology & Digital Innovation Office de la BSP, au sein de son Artificial Intelligence and Data Analytics Hub, à des journalistes en marge d'un événement vendredi dernier.

M. Perez a indiqué que les Philippines ne font pas exception, l'usage de l'IA sur les marchés de capitaux restant « pas si répandu » même à l'échelle mondiale, l'adoption dépendant en grande partie de la maturité de chaque marché.

En citant la précédente vague des robo-advisors — des services automatisés utilisant des algorithmes pour fournir des conseils d'investissement avec une intervention humaine limitée —, M. Perez a suggéré que le calendrier et le confort des utilisateurs comptent autant que la technologie elle-même.

« Les robo-advisors sont devenus populaires il y a quatre ou cinq ans, mais cela n'a pas décollé. Et je pense que c'est peut-être parce que la technologie était trop en avance, ou que les gens ne se sentaient pas à l'aise avec elle. Donc, peut-être que cela tient aussi à la capacité des gens à s'adapter… Les gens doivent être prêts à adopter une nouvelle technologie, et il est peut-être trop tôt », a-t-il déclaré.

Par rapport aux cas d'usage de la vente au détail, l'application de l'IA aux marchés de capitaux pourrait s'avérer plus compliquée, a précisé M. Perez. La distinction tient à la délégation : les outils tournés vers le marché, comme le trading algorithmique, demandent aux utilisateurs de confier les décisions de trading et l'exécution des ordres à des modèles plutôt que de les prendre eux-mêmes.

« Je pense, d'une part, que l'IA sur les marchés de capitaux est un tout autre sujet que l'IA pour la vente au détail, par exemple. Ce dont nous parlons, ce sont les mouvements de marché. Je ne sais pas à quel point les gens sont à l'aise pour réellement confier cela à un algorithme ou un modèle. Ces idées de trading algorithmique et tout cela, nous ne sommes pas prêts pour quelque chose de ce genre à l'heure actuelle. »

Par ailleurs, la dépendance à l'égard de systèmes d'IA construits par des entités étrangères présente également divers risques pour les organisations, a-t-il indiqué.

« Je parlais d'asymétrie de l'IA, … où les pays bien développés concentrent l'IA, et le reste du monde essentiellement leurs modèles et leurs systèmes », a expliqué M. Perez. « C'est pourquoi, dans de nombreux pays, on commence à parler de souveraineté de l'IA. Et pour pouvoir la construire, il faut plusieurs choses. Il faut des compétences, il faut des infrastructures, il faut des capacités. »

« Le risque lié aux tiers est un problème mondial, car on peut compter sur les doigts d'une main ceux qui fournissent réellement les meilleurs outils d'IA… Par le passé, la technologie pouvait circuler et se déplacer. Mais désormais, avec le cloud et tout cela, ils n'ont plus besoin de se déplacer. Il y a le platform as a service, le software as a service, l'infrastructure as a service. Donc, même si nous pouvons acquérir des compétences, cela ne signifie pas nécessairement que nous pourrons construire les nôtres, et c'est pourquoi, quand on parle d'asymétrie de l'IA, il faut aussi parler de souveraineté de l'IA. »

Réduire la dépendance aux systèmes d'IA développés par des tiers permettrait un meilleur contrôle des coûts, une meilleure régulation, ainsi que de meilleurs jeux de données et schémas comportementaux, a ajouté M. Perez.

Les entités déployant l'IA devront également prendre en compte l'impact de ces technologies sur leurs critères environnementaux, sociaux et de gouvernance, a-t-il précisé — une considération qui s'étend à la puissance de calcul et à la consommation énergétique que les systèmes d'IA peuvent exiger.

Pour l'heure, les indicateurs à surveiller sont ceux que M. Perez a lui-même identifiés : le développement des compétences, des infrastructures et des capacités locales, ainsi que l'évolution du confort des clients vis-à-vis des technologies financières peu familières — les facteurs de maturité qui, selon lui, détermineront l'ampleur de la diffusion future de l'IA sur les marchés de capitaux.

Cette information a été rapportée à l'origine par Aaron Michael C. Sy pour BusinessWorld : Les Philippines ne sont pas prêtes pour l'usage de l'IA sur les marchés de capitaux