Les robots peuvent maintenant décoder le langage cryptique des banquiers centraux

Les robots peuvent maintenant décoder le langage cryptique des banquiers centraux

Les robots sont sur le point de déchiffrer l’un des codes les plus sévères du monde : le langage des banquiers centraux.

En quelques secondes, les machines qui imitent le cerveau humain peuvent lire des énoncés de politiques denses et obscurs, puis offrir une prédiction. Les humains qui les développent et les utilisent disent que l’intelligence artificielle a raison, le plus souvent.

Les robots qui apprennent au fur et à mesure  » analysent les communications plus rapidement que les humains, mais aussi atténuent plusieurs lacunes humaines « , a déclaré Evan Schnidman, fondateur de Prattle Analytics LLC, basée à St. Louis, qui développe et vend des recherches générées par ordinateur sur 15 banques centrales à des clients de hedge funds sur Wall Street.

« Le biais de confirmation humain peut conduire à des erreurs analytiques substantielles. »

Pour les banquiers centraux qui ont depuis longtemps prospéré grâce au pouvoir des mots, l’utilisation croissante de la technologie signifie qu’ils devront porter une attention encore plus grande à leurs choix linguistiques, surtout si les ordinateurs s’emparent des modèles historiques que les humains ont tendance à manquer.

Certaines banques centrales commencent déjà à vérifier les communications à l’aide de machines pour évaluer la façon dont elles seront interprétées, bien que Prattle ne veuille pas révéler lesquelles.

M. Schnidman, qui a fait un doctorat à l’Université Brown sur l’impact des communications de la banque centrale sur les marchés financiers avant de lancer Prattle en 2014, demande 60 000 $ par année pour que trois à cinq utilisateurs aient accès aux analyses.

Il faut environ 45 secondes au réseau neuronal des robots de Prattle pour lire une déclaration de 500 mots et mapper les mots de plus de 80 milliards de connexions pour apprendre comment le langage est interconnecté.

Il s’appuie ensuite sur toutes les formulations antérieures de cette banque centrale pour déterminer l’incidence probable sur le marché. Pour les minutes de la Réserve fédérale, c’est encore plus rapide : les clients commencent à recevoir l’analyse en moins d’une milliseconde.

Cette rapidité est l’une des principales raisons pour lesquelles les progrès de l’intelligence artificielle font progresser un domaine de recherche qui, il y a quelques années encore, aurait pu sembler impossible à réaliser sans le bon sens humain.

C’est parce que la tâche exige non seulement de la rapidité, mais aussi de la créativité. Historiquement, les décideurs ont été difficiles à comprendre, en partie à cause de la complexité du sujet et parfois délibérément. L’ancien président de la Fed, Alan Greenspan, a déclaré en 1987 qu’il avait « appris à marmonner avec une grande incohérence ».

De nos jours, les banquiers centraux s’efforcent généralement de rendre leurs communications plus transparentes pour un large public ; en devenant président de la Fed, Jérôme Powell a déclaré qu’il essaierait de communiquer en « anglais clair » et a doublé le nombre des conférences de presse.

Les décideurs politiques savent depuis longtemps que leurs paroles peuvent être aussi fortes que leurs actions pour influencer les marchés. Le gouverneur de la Banque d’Angleterre, Mervyn King, l’a illustré en 2005 avec sa « théorie Maradona des taux d’intérêt ».

Il a été inspiré par le footballeur argentin Diego Maradona qui, lors de la Coupe du Monde 1986, a stupéfait cinq joueurs anglais à marquer malgré une course en ligne droite.

Le point de vue de King était que la défense de l’Angleterre s’attendait à ce que Maradona fasse une embardée, donc il n’a pas eu à le faire. De même, si les investisseurs s’attendent à ce que la banque centrale ajuste sa politique pour maîtriser l’inflation, les marchés se resserreront ou se relâcheront d’eux-mêmes, et la banque n’aura pas à agir.

Mais les robots ne sont pas encore si intelligents, selon Dirk Schumacher, économiste basé à Francfort chez le prêteur français Natixis SA, qui a commencé ce mois-ci à publier un indice automatisé du sentiment des déclarations de la Banque centrale européenne.

« La question est de savoir jusqu’à quel point il peut devenir intelligent, a-t-il dit. « Peut-être que dans quelques années, nous aurons des algorithmes qui permettent de tout vérifier, mais à ce stade, je trouve que c’est un bon moyen de vérifier ses propres évaluations. »

Le principal avantage que les humains ont encore sur les machines, c’est qu’ils sont capables de lire et de comprendre l’ambiguïté, a dit M. Schumacher. Alors que le système de Natixis peut quantifier le degré d’optimisme ou de pessimisme des décideurs de la BCE face au choix et à l’intensité des mots, il ne permet pas de discerner si un décideur a dit quelque chose d’ironique – bien que tous les humains ne le pourraient peut-être pas non plus.

« Ce n’est pas une science parfaite et il est difficile de voir que les humains seront bientôt remplacés par ces méthodes « , a déclaré Elisabetta Basilico, une conseillère en investissement qui écrit sur la finance quantitative.

Pourtant, la technologie se développe rapidement et avec le temps, il est concevable qu’elle puisse saisir une communication plus nuancée comme le sarcasme, la métaphore et l’humour.

Prattle, récemment acquise par Liquidnet, affirme que son logiciel prédit avec précision les mouvements des taux d’intérêt G10 9,7 fois sur 10. Le système crée un lexique unique pour chaque membre du conseil d’administration de la banque centrale et analyse les modèles linguistiques au fil du temps, selon M. Schnidman.

Il a dit qu’il est capable de contrôler l’utilisation fréquente par le président de la Fed de Chicago, Charles Evans, de soi-disant arguments de paille, un dispositif rhétorique qui exagère délibérément la position de l’adversaire pour la miner. Une porte-parole de la Fed de Chicago a refusé de commenter.

patrick