La popularisation des outils d’IA a favorisé un développement technologique et une croissance sans précédent dans le secteur financier. D’un autre côté, avec sa capacité de décentralisation et de transparence, la blockchain est apparue comme une technologie révolutionnaire pour les transactions financières. Ensemble, les deux technologies ont un énorme potentiel pour façonner l’avenir financier.
Les algorithmes d’IA jouent un rôle croissant dans les décisions financières. Ces outils sont désormais considérés comme des aspects clés de nombreux services et applications financières, tels que la gestion des actifs, l’évaluation des risques, la détection et la prévention de fraudes, le calcul des scores de crédit et même l’obtention des prêts.
L’imprévisibilité des marchés financiers et la grande quantité de données à traiter constituent en effet un terrain idéal pour l’application de ces technologies. Les services financiers ont tendance à être submergés par d’énormes volumes de données concernant par exemple les transactions quotidiennes, les factures, les paiements, etc.
Actuellement, de nombreuses sociétés et services financiers intègrent l’apprentissage automatique (machine learning) dans leurs opérations. L’apprentissage automatique est un champ de l’IA visant à entraîner les ordinateurs à « apprendre » à partir de données, par le biais de modélisations mathématiques.
Parallèlement, la blockchain enregistre un gain d’intérêt considérable, surtout depuis la récente rehausse du cours du Bitcoin. La possibilité de transactions décentralisées semble séduire toujours plus d’investisseurs. Les économistes estiment que la technologie jouera, autant que l’IA, un rôle majeur dans le façonnement de l’avenir financier.
La fusion des deux technologies apparaît donc comme une convergence logique au sein de laquelle les capacités d’analyse et d’adaptation de l’IA seraient complétées par la sécurité, la transparence et la décentralisation offertes par la blockchain.
L’IA : un excellent outil pour de meilleures stratégies financières
Parmi les applications les plus prometteuses de l’IA dans la finance figurent les algorithmes de trading automatisés. Ses capacités de prédiction et le volume de données qu’elle peut traiter en font un outil pouvant égaliser, voire surpasser, les traders les plus expérimentés. Elle peut offrir un aperçu en temps réel des meilleurs placements financiers, permettant ainsi des prises de décision de trading avec une précision et une rapidité qui relèguent les spéculations humaines au rang de méthodes presque archaïques.
Une récente étude indique que ces algorithmes de trading automatisés régissent désormais entre 70 et 90 % des transactions boursières. Le marché du trading algorithmique devrait atteindre une valeur de 23,74 milliards de dollars d’ici 2028, ce qui implique une croissance annuelle fulgurante de 8,53 %.
Les algorithmes d’IA permettent aussi d’obtenir une évaluation non seulement plus complète et précise des risques de crédit, mais également plus objective par rapport à une évaluation humaine. Des études ont montré qu’en traitant de grands volumes de données, l’IA améliore l’inclusion financière (les chances d’obtenir un prêt) pour les personnes qui étaient auparavant ignorées par les systèmes bancaires conventionnels.
À savoir également qu’en tant qu’outils de prédiction, ces algorithmes s’avèrent excellents pour la détection et la prévention des fraudes. En gérant et ratissant toutes les transactions financières, l’IA peut détecter en temps réel les anomalies indiquant une tentative d’escroquerie. Ce côté proactif permet d’économiser environ 25 milliards de dollars par an à l’échelle mondiale.
Par ailleurs, la capacité d’analyse des algorithmes d’IA permet d’identifier avec précision les préférences des clients, offrant ainsi la possibilité de leur proposer des services financiers personnalisés. Ces derniers constituent un facteur de confiance majeur.
En outre, l’apprentissage automatique peut aider les entreprises financières à se conformer à des réglementations complexes, notamment en automatisant la collecte et l’analyse des données. Cela permet de détecter les anomalies potentielles dans de vastes ensembles de données, assurant ainsi la possibilité de les corriger rapidement.
La blockchain pour des transactions sécurisées et décentralisées
Popularisée en tant que technologie sous-jacente au Bitcoin et aux autres cryptomonnaies, les applications de la blockchain s’étendent bien au-delà de la cryptomonnaie. Sa capacité à assurer l’intégrité des données lui permet une large gamme d’utilisations, allant par exemple des contrats intelligents à la traçabilité des chaînes d’approvisionnement, en passant par la gestion des votes numériques et des données démographiques. Sa polyvalence et sa sécurité en font ainsi une technologie prometteuse pour l’ensemble du secteur financier.
La blockchain est soutenue par un algorithme dit « de consensus » pour valider les transactions sans dépendre d’une autorité centrale (comme une banque). En d’autres termes, ce genre d’algorithme a pour rôle de s’assurer que le protocole de transaction a bien été respecté avant de valider celle-ci. À ne pas confondre avec le protocole cryptographique qui réunit l’ensemble des règles concernant la blockchain. Ce dernier est global tandis que l’algorithme de consensus est spécifique aux transactions, assurant que toutes les règles sont suivies.
La sécurité de la blockchain repose en partie sur son aspect décentralisé. Contrairement aux systèmes de transactions traditionnels où les données sont stockées sur un serveur central, la blockchain répartit des données non modifiables entre plusieurs nœuds (ou serveurs) du réseau, augmentant ainsi la résistance aux pannes et aux tentatives de falsification. Cela permet des transactions transparentes où les données saisies sont accessibles à tous les utilisateurs. Cette transparence, bien qu’offrant une sécurité accrue, n’élimine pas tous les risques pour autant. En effet, les utilisateurs peuvent rester anonymes, ce qui peut être exploité pour des activités illicites. De plus, les échanges de cryptomonnaies et les portefeuilles numériques sont susceptibles d’être piratés, et des arnaques sophistiquées peuvent survenir. Toutefois, avec des mesures de sécurité robustes et une vigilance constante, il est possible de minimiser ces risques et de tirer pleinement parti des avantages de la blockchain, offrant ainsi un système plus sûr et plus transparent pour les transactions.
La technologie permet aussi aux personnes non bancarisées d’accéder aux services financiers sans besoin de comptes bancaires traditionnels. À noter qu’il ne s’agit pas nécessairement de cryptomonnaies, mais de monnaies conventionnelles circulant dans divers services financiers tels que les portefeuilles numériques et les micro-prêts. En fait, la blockchain n’est pas spécifiquement associée à une catégorie de devises. Elle permet de stocker et de vérifier des transactions de manière sécurisée, indépendamment du type de monnaie utilisé.
Un autre aspect intéressant de la blockchain est la « tokenisation » des actifs financiers. Cette technique consiste à convertir les données sensibles en des versions non sensibles qui ne peuvent pas être exploitées une fois sorties du système. Cela permet à la fois de les sécuriser tout en augmentant l’accessibilité au marché.
En vue de son potentiel, on estime que la taille du marché de la Fintech (ou technologie financière) blockchain est désormais estimée à 4,66 milliards de dollars et devrait atteindre 31,84 milliards de dollars d’ici 2029 — soit une perspective de croissance de 46,92 %. La majorité du marché est occupée par l’Asie-Pacifique, tandis que la croissance la plus rapide est enregistrée en Amérique du Nord.
IA et blockchain : une convergence logique ?
En vue de leur potentiel respectif, la combinaison des deux technologies ouvre un éventail de possibilités qui pourraient révolutionner de nombreux secteurs, y compris le secteur financier. Alors que la blockchain permet des transactions transparentes et quasi infalsifiables, l’ajout de l’IA permet de porter ce niveau de sécurité un degré au-dessus. Les algorithmes d’apprentissage automatique pourraient par exemple détecter toute activité suspecte au niveau de la blockchain, permettant ainsi de réagir rapidement à une menace.
Cette combinaison technologique permettrait également de booster l’efficacité opérationnelle des institutions financières. La capacité analytique et prédictive de l’IA, combinée à la sécurité et la décentralisation de la blockchain, offre l’opportunité d’optimiser les processus et ainsi de réduire les coûts.
Toutefois, le déploiement des deux technologies soulève des questions éthiques pouvant impacter la confiance du public envers les services financiers. D’autre part, leur complexité technique et leurs modes de fonctionnement très différents entravent les projets visant à les combiner. Sans compter les préoccupations concernant la vie privée et la protection des données générées ou gérées par l’IA. Néanmoins, une collaboration étroite entre les différents acteurs et régulateurs pourrait aider à surmonter la plupart de ces défis.
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