Shawn Edwards de Bloomberg : la transformation de l’IA dans la finance expliquée

Bloomberg, le nom peut faire penser à Michael Bloomberg, l’ancien maire de New York qui souhaitait se présenter pour les démocrates à la présidentielle de 2020. Mais Bloomberg est aussi une marque média avec 2 900 journalistes et analystes.

Et tous ceux qui ont quelque chose à voir avec la finance connaissent le terminal Bloomberg : l’ordinateur emblématique qui vous permet de rechercher et d’analyser des informations sur les cours et les marchés boursiers mondiaux à une vitesse fulgurante – et de faire des affaires directement. Après son invention dans les années 1980, le terminal Bloomberg est devenu indispensable pour les banques, les compagnies d’assurance, les analystes et les gestionnaires de fonds du monde entier. Il coûte environ 2 000 dollars par mois et par personne et a amené son inventeur, Michael Bloomberg. selon Forbes parmi les quinze hommes les plus riches du monde.

Mais le commerce de l’information peut-il survivre dans un monde connecté où l’intelligence artificielle apporte des réponses à toutes les questions imaginables ?

À la personne

PD

Shawn Edwards, directeur technique chez Bloomberg

Shawn Edwards est directeur technique chez Bloomberg. Auparavant, il dirigeait le département d’ingénierie de l’entreprise, qui s’occupe du développement des produits et de l’infrastructure. Il travaille chez Bloomberg depuis 21 ans et a auparavant travaillé pour la banque d’investissement Bear Stearns & Co. et IBM. Un tiers des 27 000 employés de Bloomberg sont des ingénieurs logiciels, dont 300 travaillent dans le domaine de l’intelligence artificielle.

M. Edwards, quel est le modèle économique de votre entreprise ?

Nous sommes un fournisseur d’informations financières. Nous collectons et regroupons des données du monde entier. Nous fournissons des analyses et faisons du journalisme. Cependant, les produits avec lesquels nous connectons nos utilisateurs sur les marchés financiers et des capitaux sont essentiels pour nous : des systèmes de courrier électronique et de chat dans lesquels vous pouvez partager des informations mais aussi conclure directement des transactions. Certains pays émettent leurs obligations d’État par ce biais.

Michael Bloomberg a fondé cette entreprise en 1982. Internet n’existait même pas à l’époque. À quel point l’entreprise était-elle différente à l’époque ?

Notre activité a connu une croissance exponentielle. Michael Bloomberg et les autres cofondateurs de l’entreprise ont commencé avec un produit très avancé : une sorte d’Internet avant qu’Internet n’existe. À l’époque déjà, le terminal Bloomberg permettait d’obtenir des informations sur les marchés en temps réel, comme avec un navigateur. Bloomberg l’a rendu disponible via un réseau privé. C’était révolutionnaire à l’époque d’avoir accès à autant de données.

Ce réseau privé existe-t-il toujours ?

Oui. Bien que nous soyons également joignables via Internet classique, certains clients ont besoin des dernières informations sur le marché en temps réel. Vous ne souhaitez pas partager la bande passante Internet avec des personnes qui chargent des vidéos YouTube. Pour partager ces données plus rapidement, nous mettons à disposition un réseau mondial.

Cette vitesse est peut-être exclusive, mais globalement, grâce à Internet, l’information est désormais beaucoup plus accessible qu’elle ne l’était. Pour quoi d’autre pouvez-vous facturer de l’argent ?

Il existe aujourd’hui une surabondance d’informations et nous aidons les utilisateurs à les trier. Nous achetons également des informations, telles que des données agrégées, auprès de sociétés émettrices de cartes de crédit. Cela vous permettrait de comparer combien les gens dépensent chez Starbucks à New York et combien au Nevada. J’ai récemment parlé avec un client qui souhaitait savoir quelles entreprises possèdent des usines dans des endroits où le risque d’inondation est élevé. Nous pouvons répondre à ce type de questions avec nos différentes sources de données.

Comment utiliser l’intelligence artificielle (IA) ?

Nous construisons nos propres modèles d’IA depuis 15 ans. Lorsque j’ai débuté chez Bloomberg en 2003, il y avait encore beaucoup de gens qui lisaient des documents et saisissaient des informations. Aujourd’hui, tout est largement automatisé. Grâce à l’IA, nous traitons chaque jour trois millions de nouveaux documents. L’IA extrait les informations, les trie par thèmes, analyse l’ambiance des textes.

Il y a quelques années, la possibilité d’utiliser l’IA pour extraire des informations d’un PDF était une technologie exclusive. Aujourd’hui, vous pouvez demander à Chat-GPT de le faire. Comment gérez-vous cette nouvelle concurrence ?

L’IA permet certainement à d’autres entreprises de rivaliser plus facilement avec nous. Mais la technologie à elle seule ne fait pas tout. C’est une idée fausse que vous pouvez simplement charger beaucoup de données dans le cloud et exécuter une IA qui répondra à toutes vos questions. Il faut beaucoup d’efforts pour former les modèles et les optimiser, dans notre cas pour la finance. Cela nécessite des experts possédant une connaissance approfondie de leur domaine. Nous les avons. Les employés qui tapaient les documents travaillent toujours pour nous. Aujourd’hui, ce sont des experts en données qui aident à former l’IA et à découvrir les irrégularités.

Les attentes envers l’IA générative comme Chat-GPT sont-elles excessives ?

C’est sans aucun doute impressionnant ce que vous pouvez faire avec ces modèles de langage. Qu’ils peuvent répondre à des questions sur toutes sortes de sujets, qu’ils ont une vaste connaissance du monde. Que vous puissiez leur donner des commandes dans une langue normale, anglais ou allemand. Cela change fondamentalement la façon dont nous interagissons avec les ordinateurs. Nous construisons des systèmes qui permettent de communiquer avec notre terminal. Mais l’IA générative présente des inconvénients et des limites : elle invente des faits. Elle ne comprend pas les dates temporelles. Votre logique n’est pas particulièrement bonne. Nous n’utilisons donc pas l’IA générative pour générer du contenu, mais plutôt pour mieux guider nos utilisateurs vers les bonnes sources.

Vous ne laissez donc pas l’IA écrire des articles ou des analyses ?

Certains de nos reportages sont déjà générés par ordinateur. Cependant, pas avec l’IA générative, mais en utilisant des modèles pour des histoires qui se répètent : une forte augmentation des prix, le volume des transactions d’un titre augmente. En collaboration avec nos ingénieurs, les journalistes créent des modèles pour de tels événements. Pour certaines situations de données, une histoire est alors automatiquement créée à partir de celles-ci. Ce sont des histoires basées sur des données. Mais cela n’a rien à voir avec l’IA générative.

Pensez-vous que l’IA générative pourra remplacer le travail journalistique à l’avenir ?

Non, à cause des hallucinations (Note rouge : les fausses déclarations qui continuent d’apparaître dans les réponses génératives de l’IA). Les modèles d’IA s’améliorent, mais vous ne pouvez pas leur faire confiance. Ils ne comprennent pas vraiment le monde, mais sont des modèles statistiques du langage. Journalistes, analystes, reporters, tous ces travailleurs du savoir sont très précieux. L’IA leur soulagera le travail banal. Lorsque je code, un assistant IA peut m’aider et je n’ai plus besoin de rechercher laborieusement les choses. Mais l’IA est loin d’être capable de programmer un système commercial complexe.

Et les emplois dans la finance ? Seront-ils également préservés ?

Il y avait autrefois des gens à Wall Street qui transportaient des billets d’échange d’un immeuble à l’autre. Les exemples d’emplois qui ont changé ne manquent pas. Je pense que nous vivons également quelque chose comme ça maintenant. Il ne s’agit pas de supprimer des emplois, mais de rendre chacun plus efficace.

À mesure que les employés d’une entreprise deviennent plus efficaces, celle-ci peut en licencier certains.

Ou encore, elle embauche de nouvelles personnes parce que chaque personne contribue davantage au profit qu’auparavant. Ce que je ne crois cependant pas, c’est que les outils d’IA soient des égaliseurs.

Que veux-tu dire par là ?

Je pense que l’IA aidera particulièrement les personnes les plus créatives. Un investisseur médiocre ne s’améliore pas avec l’IA. Parce qu’il s’en servira pour répondre à des questions médiocres. Si vous avez déjà de bonnes idées et effectuez des recherches intelligentes, c’est l’IA qui vous aidera le plus.

Si de plus en plus de personnes utilisent une IA similaire pour obtenir des informations, cela entraînera-t-il davantage de risques sur le marché financier, car tout le monde commet les mêmes erreurs ?

Chez Bloomberg, nous ne répondons pas directement aux questions avec l’IA générative, nous l’utilisons simplement pour guider les utilisateurs vers les sources. Même si nous résumons les documents, nous ne cachons pas les originaux mais faisons référence à chaque instant à la source de l’information. C’est pourquoi je ne m’inquiète pas des fausses informations. À mon avis, le plus gros problème de l’IA est qu’elle coûte cher et consomme beaucoup d’électricité. Nous devons travailler pour les rendre plus efficaces. Je suis plus inquiet à ce sujet.

Vous avez dit un jour que la moitié de votre travail consistait à empêcher les bêtises d’entrer dans l’entreprise. Dans le battage médiatique actuel sur l’IA, ressentez-vous beaucoup de pression pour introduire l’IA partout ?

Oui, mon travail consiste à garder l’esprit clair et à voir où nous pouvons utiliser la technologie de manière judicieuse. Parce que suivre le battage médiatique coûte très cher. Vous devez bien réfléchir à la manière dont l’investissement sera rentable. L’IA générative est révolutionnaire. Nous travaillons à moderniser notre terminal avec. Mais je dis toujours aux gens qu’il faut beaucoup de temps pour construire quelque chose qui ait une qualité de production. Quelque chose en qui vous pouvez avoir confiance.