Le fondateur de Citadel, Ken Griffin, déclare que « l'IA générative est inutile » : Alpha ne peut pas être découvert et Wall Street doit encore utiliser ses mains pour battre le marché

Ken Griffin a déclaré sans détour lors de la conférence JPMorgan Robin Hood que GenAI n'avait pas encore exploité Alpha pour les hedge funds, ce qui a incité le marché à réexaminer l'utilité de l'IA générative pour le trading, les risques et la collaboration homme-machine.
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La conférence des investisseurs JPMorgan Robin Hood qui s'est tenue à New York hier (15) a attiré des poids lourds de Wall Street et de la Silicon Valley. Ken Griffin, fondateur de Citadel, a jeté de l'eau froide sur l'intelligence artificielle générative (GenAI) dans son discours, soulignant que même si GenAI peut actuellement améliorer la productivité, "pour la découverte d'Alpha, il n'est toujours pas en mesure de le faire".

"GenAI peut effectivement améliorer la productivité, mais elle est encore loin de découvrir Alpha (rendements excédentaires)."

À une époque où les stocks de concepts d'IA sont en vogue, l'attitude de Griffin a amené le monde extérieur à réfléchir sur la véritable valeur de cette vague technologique.

Les pratiques de Citadel derrière l'attitude prudente

Le point de vue de Griffin ne signifie pas que Citadel est résistant aux nouveaux outils. La société a déjà introduit des modèles de type GPT dans le processus de recherche pour faciliter la synthèse des documents, les informations instantanées et l'analyse assistée par chatbot, mais les décisions clés sont toujours prises par des investisseurs seniors.

Au deuxième trimestre, Citadel a réduit ses positions longues dans Broadcom d'environ 82 % et Palantir d'environ 48 %, mais a quadruplé ses avoirs dans Nvidia pour atteindre plus de 8 millions d'actions. Ces opérations montrent que Citadel ne parie lourdement que lorsqu'elle détermine les barrières concurrentielles et le leadership matériel, tout en gardant ses distances avec les stocks de logiciels très valorisés. Citadel se concentre sur le maintien d’un équilibre entre l’exploitation de la dynamique du marché et le contrôle des risques.

Le marché est optimiste quant à GenAI: les bénéfices vont-ils augmenter?

Contrairement aux réserves de Griffin, certains instituts de recherche continuent de publier des évaluations positives, avec des rendements annualisés augmentant de 3 à 5% pour les hedge funds qui sont les premiers à adopter GenAI, ce qui est particulièrement bénéfique pour les stratégies quantitatives et actions. GenAI permet une extraction plus rapide des signaux de marché et des tests de résistance de portefeuille en intégrant des données synthétiques, des modèles de langage à grande échelle et des flux de travail modulaires.

Le blog Moody's CreditView a souligné que l'IA agentique peut surveiller les transactions 24 heures sur 24, signaler les anomalies et renforcer la gestion des risques. Les recherches de l'AIMA montrent également que 95 % des gestionnaires de hedge funds ont utilisé les outils GenAI et que 90 % des investisseurs s'attendent à des contributions positives d'ici trois ans.

Les défis de l'adoption à Wall Street

Cependant, il existe encore des défis qui ne peuvent être ignorés au vu des données optimistes. L'analyse du CFA Institute a souligné que le modèle GenAI ne répond pas bien aux scénarios très complexes tels que les chocs géopolitiques et est susceptible d'être inexact en cas de fluctuations importantes. En termes de supervision, le problème de la boîte noire et du biais du modèle doit encore être résolu. Une fois que les fondements du jugement ne pourront plus être retracés, cela exercera une pression sur la conformité des institutions financières.

Pour que GenAI réalise pleinement son potentiel en 2030, le domaine des hedge funds a encore besoin de 140 000 professionnels qualifiés, ce qui pose des problèmes en termes d'infrastructures et de formation des talents. La vulgarisation peut également renforcer l’homogénéité du marché et accroître les inquiétudes concernant les risques systémiques et l’affaiblissement des capacités analytiques humaines.

Collaboration hybride homme-machine: un modèle plus réaliste

Sous la pression de l'efficacité, du risque et de la supervision, de nombreux praticiens se concentrent sur le modèle de « collaboration homme-machine ». Cette méthode consiste à laisser l’IA effectuer une sélection préliminaire et une recherche de modèles sur des données massives, puis les investisseurs ajoutent leur expérience et leur jugement situationnel pour enfin confirmer la stratégie. Ce modèle profite non seulement des avantages informatiques de l’IA, mais conserve également la sensibilité humaine aux événements extrêmes et aux informations non structurées.

Pour Griffin, la prudence ne signifie pas nier la technologie, mais veiller à ce que chaque investissement puisse générer des rendements avec des risques contrôlables. Après avoir compris cela, le marché pourra peut-être évaluer plus sereinement la position de GenAI : ce n'est qu'un assistant, pas un sauveur.

En résumé, GenAI remodèle sans aucun doute les processus de traitement et d'exploitation des données. L'amélioration des bénéfices à court terme n'est peut-être qu'une amélioration de l'efficacité, mais il existe encore des variables pour la génération stable d'Alpha au niveau des hedge funds et pour battre le marché. Alors que Wall Street et la Silicon Valley débattent de la prochaine vague d'innovation, les mots de Griffin rappellent aux investisseurs que le véritable avantage concurrentiel vient de l'application précise des outils, de la gestion des risques et d'un jugement clair qui n'est pas aveuglé par les discours populaires.