Le placement à suivre : Quels biais comportementaux dans l'IA ? - 29/09 - Vidéo Dailymotion

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Ce lundi 29 septembre, Antoine Larigaudrie vous présente le placement à suivre dans l'émission Tout pour investir sur BFM Business. Retrouvez l'émission du lundi au vendredi et réécoutez la en podcast.

Transcript

00:00Tout pour investir, le placement à suivre.

00:04Julien Le Benzal, Ditoro, bonjour, merci d'être avec nous Julien,

00:08comme régulièrement pour parler de finances comportementales.

00:10Alors, vous nous mettez sous le nez des études très très intéressantes

00:14qui concernent les biais comportementaux en finances

00:20des nouveaux langages de programmation.

00:23Alors c'est très technique, mais ça a un impact absolument extraordinaire

00:28et très direct sur la santé des marchés, sur le comportement des investisseurs.

00:32Expliquez-nous ça Julien.

00:35Oui, je pense que le sujet mérite d'être discuté.

00:39Je crois qu'il va l'être dans les années à venir,

00:42parce qu'on attend de l'intelligence artificielle une sorte d'objectivité,

00:45de rationalité permanente, et c'est légitime.

00:48Mais d'une certaine manière, on l'attendait déjà dans la théorie financière

00:51qui est née dans les années 60, où on a supposé que l'individu

00:55allait décider économiquement de manière systématiquement rationnelle.

00:59On a pu constater par l'expérience que ce n'est pas le cas,

01:02ça tous les professionnels des marchés financiers le savent bien.

01:04Et après, d'un point de vue académique, il y a eu des travaux

01:07qui ont été menés à la fin des années 90-2000,

01:11pour dire justement que l'attitude n'est pas nécessairement rationnelle.

01:14C'est Kahneman, notamment le prix Nobel d'économie.

01:17Et ce qui est intéressant, c'est de rapprocher tout ça d'aujourd'hui,

01:19puisque j'ai vu passer la semaine dernière une dépêche sur Hauteur

01:23qui montrait que la moitié des investisseurs, je crois en Angleterre,

01:27étaient ouverts à l'intelligence artificielle pour établir, construire leur portefeuille,

01:31et que 13% d'entre eux le faisaient déjà.

01:34Donc ça veut dire qu'il y a bien une relation entre ces méthodes de langage

01:37avec lesquelles nous discutons, et de l'autre côté, l'attente des investisseurs.

01:42Alors, le sujet est très simple.

01:44Les LLM sont entraînés sur un ensemble de textes qui sont construits par les humains.

01:49Et donc, dans ces textes construits par les humains, il y a probablement,

01:53assez nécessairement, des biais comportementaux.

01:56Donc, ce qu'ont fait des chercheurs l'an dernier aux États-Unis,

01:59alors c'est notamment sous la direction d'Andrulo,

02:01qui est le grand patron de la recherche en la matière au MIT aux États-Unis,

02:05qui a une très très grande carrière, Harvard, Yale, etc.,

02:08et qui s'est penché là-dessus, en utilisant en fait les mêmes modèles

02:11que ceux des diagnostics de biais comportementaux pour les êtres humains.

02:15Il les a appliqués tout simplement à LLM.

02:17Et il a fait ça sous forme de jeu.

02:19C'est toujours autour de la théorie des jeux qu'on arrive à obtenir des résultats.

02:22Eh bien, ces jeux lui ont permis d'aboutir à une conclusion.

02:25Alors, je vais vous la donner, mais avant de donner la conclusion directement,

02:28je vous donne un exemple de jeu qui a été déjà proposé dans les années 2000.

02:32C'est ce qu'on appelle l'Ultimatum Game.

02:34C'est très simple.

02:36On donne à un individu 10 euros,

02:38et on lui dit, voilà, tu vas partager ces 10 euros avec quelqu'un d'autre.

02:43S'il accepte, vous avez tous les deux la somme.

02:46S'il refuse, vous ne l'avez pas.

02:47Vous n'avez tous les deux rien.

02:49Donc, on peut s'attendre à ce qu'une décision rationnelle soit de dire,

02:52je reçois 10 euros, je propose à l'autre d'en recevoir un,

02:55et moi, j'en garderai 9.

02:57Donc ça, c'est une décision, puisque c'est moi qui les reçois,

03:00et qui peut choisir de la ventilation.

03:03Normalement, c'est la décision rationnelle.

03:04Et on s'est aperçu, en faisant ces jeux-là,

03:07que les êtres humains avaient tendance à tendre vers 5 euros et 5 euros.

03:11C'est-à-dire qu'au lieu d'avoir une décision rationnelle,

03:13il y avait une décision équitable.

03:15Donc, ce qu'avait démontré cette étude,

03:18c'est que la décision de l'investisseur dans ce jeu

03:21n'est pas une décision rationnelle.

03:23Elle est motivée pour celui qui propose

03:25par la culpabilité de ne pas donner assez à l'autre.

03:29C'est une véritable norme sociale.

03:30Et pour celui qui reçoit, parce qu'il peut refuser,

03:32et à ce moment-là, personne n'a rien,

03:34eh bien, rechercher l'égalité, ou un sentiment d'égalité.

03:38Alors, Julien, juste quelque chose,

03:40parce que c'est très très intéressant, je bois vos paroles.

03:44Vous êtes en train de nous dire que la décision équitable

03:48n'est pas une décision rationnelle.

03:52Alors, quand on vous donne 10 euros en vous disant

03:54vous en donnez une partie à quelqu'un d'autre,

03:57s'il accepte, la répartition est faite, s'il refuse,

03:59c'est à vous d'estimer ce que vous devez donner.

04:03La décision rationnelle, puisque ça vous appartient,

04:05c'est de garder le plus possible pour vous.

04:07Puisque si l'autre refuse, il n'a rien.

04:09Donc, il est dans une impossibilité,

04:10il n'a pas de maîtrise de la situation.

04:12Alors que vous qui proposez, vous en avez une.

04:15Donc, la décision rationnelle, c'est de garder le plus possible pour soi.

04:17Mais, ce qu'on a vu, c'est donc pas une décision rationnelle.

04:20Maintenant, ce même jeu a tourné avec les LLM,

04:24et alors là, surprise,

04:25terminator 7, comme je vais mal dire en ce moment,

04:28le résultat, c'est que les LLM se situent très exactement entre les deux sphères.

04:35C'est-à-dire qu'ils ne se comportent jamais de manière strictement rationnelle,

04:38et ils ne se comportent jamais de manière strictement irrationnelle.

04:41C'est-à-dire, ils ne vont pas au 50-50, par exemple,

04:43et ils ne vont pas maximiser l'utilité de celui qu'ils proposent au départ.

04:48Et ça, c'est le fait qu'ils reçoivent un ensemble d'informations,

04:51c'est probablement à ce stade de la recherche,

04:53qu'ils reçoivent un ensemble d'informations

04:55qui sont un petit peu contradictoires,

04:57mais sur lesquelles, pour eux, se positionner en termes de maximisation d'utilité,

05:01et donc de super-rationalité,

05:03c'est quelque chose qui n'est pas possible,

05:05vu ce qu'on leur donne.

05:07Donc, aujourd'hui, si on dit

05:08l'intelligence artificielle telle qu'elle est faite aujourd'hui,

05:11parce qu'attention, ça évolue,

05:13et ça va encore évoluer,

05:14mais telle qu'elle est faite aujourd'hui,

05:15si on dit la décision de cette intelligence artificielle

05:18sera rationnelle,

05:19la réponse aujourd'hui est non.

05:21Elle est plus rationnelle que celle d'un individu,

05:24mais on ne peut pas la qualifier de rationnelle.

05:27Mais en gros, Julien,

05:28ce que vous êtes en train de nous dire,

05:29c'est que, pour l'instant,

05:31si on réfléchit en termes très pragmatiques,

05:34parce qu'il est question de ces langages

05:36appliqués à la finance,

05:38en gros, ils sont trop humains

05:40pour être véritablement pragmatiques.

05:42Ils analysent un ensemble de données,

05:47de textes et de choses antérieures

05:49qui comportent eux-mêmes des biais comportementaux,

05:53et comme ils les analysent,

05:54ils les intègrent,

05:55ils vont les reproduire,

05:57eh bien, ils reproduisent ces biais comportementaux.

05:59Il se trouve qu'ils ont des fonctions de décision

06:03qui sont quand même extrêmement puissantes,

06:05donc ils ne sont pas totalement dans l'irrationalité,

06:08heureusement.

06:08C'est aussi une conclusion intéressante.

06:10Mais si on attend d'eux d'avoir une décision

06:13systématiquement rationnelle,

06:14on ne l'a pas.

06:15Alors, les chercheurs sont même allés un peu plus loin.

06:16Ils ont dit, est-ce qu'on peut donner

06:17ce qu'on appelle des promptes,

06:19c'est-à-dire des directives beaucoup plus précises

06:21à ces langages,

06:23pour obtenir un résultat plus précis.

06:25Leurs premiers travaux de recherche montrent que oui.

06:27Si on encadre mieux la question qui est posée,

06:31ça veut dire, pour l'investisseur privé,

06:32de faire un prompt avec tout un contexte

06:35pour dire énormément de choses sur cette situation.

06:37On revient à la notion d'écouter un client.

06:39quand on est du côté de la finance.

06:41Alors, à ce moment-là, le langage,

06:44il va pouvoir être beaucoup plus précis.

06:45C'est ce qui se passe dans le cadre

06:46de l'ultimatum game que je dis.

06:48Il propose un prompt, par exemple,

06:49en lui disant à l'IA,

06:53réfléchis bien à ce que c'est que ce jeu,

06:56regarde comment un joueur humain,

06:57typiquement, pourrait lui se comporter,

06:59et choisis une offre qui va maximiser tes gains

07:02en tant que proposeur,

07:03tout en étant acceptable pour l'autre.

07:04Et quand ils font ça,

07:05ils tentent vers du 7 euros, 3 euros.

07:07C'est-à-dire qu'ils tentent vraiment sur quelque chose

07:09de très médian.

07:10Mais vous voyez l'importance de donner le contexte

07:14pour rejoindre une forme de rationalité,

07:17en tout cas pour y tendre.

07:19Passionnant, en tout cas, effectivement.

07:21Merci beaucoup, Julien Lebenzal,

07:23d'Itoro, de nous avoir un petit peu expliqué

07:25les enjeux, justement, de ces biais comportementaux

07:27dans les langages d'intelligence artificielle

07:30appliqués à la finance.

07:31Mais effectivement, ça évolue de jour en jour.

07:35Mais là, on a quand même une optique

07:38un petit peu plus précise avec cette idée

07:39qu'à force de vouloir être médian,

07:42finalement, on est encore soit un peu trop humain,

07:46soit un peu trop intelligence artificielle.

07:47Au revoir.

07:48Au revoir.

Le placement à suivre : Quels biais comportementaux dans l'IA ? - 29/09

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