L’IA est un mauvais gestionnaire de fonds

En matière de gestion de fonds, les modèles d’intelligence artificielle (IA) montrent rapidement leurs limites. Une récente étude révèle qu’ils privilégient souvent des titres « à la mode », au détriment de la diversification, sans parvenir à générer de rendements excédentaires.

Dans un document de travail publié par le National Bureau of Economic Research (Bureau national de la recherche économique des États-Unis), un groupe de trois chercheurs évalue la capacité des outils d’IA à construire des portefeuilles pour des investisseurs particuliers, en suivant la performance de portefeuilles gérés par l’IA au cours de l’année écoulée. L’étude inclut à la fois des portefeuilles gérés activement et des portefeuilles fondés sur des recommandations de type « acheter et conserver ».

Les modèles testés comprennent différentes versions de :

• ChatGPT,
• Claude,
• Gemini
• et Grok.

Dans l’ensemble, leurs performances se sont révélées décevantes.

Entre autres conclusions, les chercheurs constatent que « l’IA recommande principalement des actions en fonction de l’attention médiatique dont bénéficient les entreprises ».

En effet, lorsqu’ils ont demandé aux modèles de justifier leurs choix d’actions, les chercheurs ont observé que le volume de mentions des entreprises dans l’actualité économique constituait un facteur déterminant de leurs recommandations.

Plus précisément, les modèles ont recommandé « des portefeuilles peu diversifiés, exposés positivement aux effets de momentum, aux grandes capitalisations et aux entreprises ayant un faible ratio valeur comptable/valeur de marché ».

Concrètement, l’IA a majoritairement recommandé des portefeuilles fortement concentrés dans les grandes valeurs technologiques, tout en négligeant de nombreux autres secteurs de l’économie.

« Lorsque nous demandons à l’IA de constituer des portefeuilles sans autres contraintes, elle sélectionne des actions à bêta élevé », indique l’étude.

Par ailleurs, lorsqu’on demande aux modèles de construire des portefeuilles à faible bêta, ceux-ci tendent systématiquement à proposer des allocations situées dans la partie supérieure de la fourchette ciblée, allant parfois jusqu’à enfreindre les contraintes établies, relèvent les chercheurs.

« Ce comportement reflète une propension similaire à la prise de risque observée dans la littérature académique chez les gestionnaires d’investissement bénéficiant de primes et disposant d’une responsabilité limitée », souligne le document.

En outre, ces portefeuilles n’ont pas généré de rendements anormaux statistiquement significatifs, selon les chercheurs. Bien que les modèles d’IA aient surpassé l’indice S&P 500, ils n’ont pas produit de rendements excédentaires une fois les coûts de transaction pris en compte.

Le document précise que l’étude s’est intéressée à l’utilisation de ces modèles par des investisseurs particuliers, et non par des investisseurs professionnels, ce qui pourrait conduire à des résultats différents.

« Il s’agit d’une distinction importante, car les ménages commettent fréquemment des erreurs systématiques et s’appuient sur les conseils qui leur sont fournis », est-il indiqué.

Au vu de leurs premiers résultats, les chercheurs concluent qu’« une supervision accrue semble nécessaire afin d’éviter que les individus n’utilisent à mauvais escient cette source d’information puissante et ne subissent des pertes de bien-être ».