L'IA peut-elle surpasser les traders humains et exécuter 90 % du volume mondial des marchés boursiers sans supervision humaine en utilisant des agents d'apprentissage par renforcement ?

Les systèmes de trading pilotés par l'IA dominent déjà les marchés à court terme, mais une autonomie totale à grande échelle reste contestée. Les régulateurs s'inquiètent des risques systémiques lorsque les machines contrôlent la découverte des prix sur tous les actifs. L'IA peut-elle réaliser le prochain bond en avant ?

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En 2024, les systèmes d'IA utilisant l'apprentissage par renforcement ont réalisé des avancées significatives dans le trading automatisé, mais surpasser entièrement les traders humains avec des agents d'apprentissage par renforcement sans intervention à 90 % du volume mondial reste hors de portée de l'état de l'art. Les systèmes actuels opèrent à haute fréquence et peuvent exécuter un flux d'ordres substantiel, mais ils dépendent encore d'une supervision humaine pour le calibrage des stratégies, les limites de risque et les vérifications de conformité. Les agents les plus sophistiqués obtiennent des rendements ajustés au risque élevés dans des segments de marché étroits, mais leur avantage diminue souvent à mesure que les marchés s'adaptent, et les contraintes réglementaires et éthiques limitent davantage un déploiement entièrement autonome à grande échelle. SOURCE : Banque des règlements internationaux — https://www.bis.org/publ/work1135.htm

— Enrichi le 9 mai 2026