Les entreprises financières doivent éviter d'utiliser des stratégies de trading développées par l'intelligence artificielle qui cherchent à tirer profit de l'instabilité des marchés, a déclaré mardi un membre du comité de politique financière de la Banque d'Angleterre.

"Les réseaux neuronaux pourraient apprendre la valeur de l'amplification active d'un choc externe. Le vieil ennemi du FPC, les forces d'amplification, pourrait apparaître sous cette nouvelle forme", a déclaré Jonathan Hall, membre externe du FPC et ancien banquier d'affaires.

M. Hall a déclaré qu'il était viable pour les entreprises d'investissement de développer ce qu'il appelle des "agents de trading profonds", c'est-à-dire des stratégies alimentées par l'IA qui fonctionnent de manière semi-autonome par rapport aux traders humains et qu'ils ne comprennent qu'en partie car elles peuvent changer à la volée.

Des recherches universitaires en cours ont mis en évidence le risque que de tels agents s'entendent entre eux d'une manière illégale mais difficilement détectable par les humains, ou qu'ils cherchent à alimenter l'instabilité du marché. Ils pourraient également être mal équipés pour faire face aux turbulences.

Avant de mettre en œuvre des modèles d'IA, les opérateurs financiers doivent les tester de manière approfondie les uns par rapport aux autres et s'assurer qu'ils respectent à la fois l'esprit et la lettre de la réglementation, explique Hall

a déclaré dans un discours

à l'université d'Exeter, dans le sud-ouest de l'Angleterre.

"Si les algorithmes de négociation adoptent un comportement non conforme et nuisible, le responsable de la négociation sera tenu pour responsable.

M. Hall a déclaré que ces préoccupations représentaient son point de vue personnel, plutôt que celui de la BoE dans son ensemble, et qu'elles étaient largement hypothétiques pour l'instant.

Il a toutefois précisé qu'il existait des parallèles avec les stratégies de négociation en vogue lorsqu'il a commencé sa carrière dans les années 1990, qui ont conduit à l'effondrement du fonds spéculatif Long-Term Capital Management en 1998.

"L'ensemble de ces éléments crée des risques de performance et de réglementation pour les sociétés de trading, et explique la prudence actuelle quant à l'utilisation des réseaux neuronaux pour le trading", a-t-il déclaré. (Reportage de David Milliken, édition de William Schomberg)