Finances personnelles et intelligence artificielle (AI) : ne vous laissez pas berner par la cigogne !
Lorsqu'on applique l’intelligence artificielle à la gestion de nos finances personnelles, elle est souvent vue comme un rempart nous prémunissant de l’impact de nos émotions sur nos décisions. Elle peut pourtant nous induire en erreur, notamment dans l’analyse des corrélations et causalités. Explications avec notre expert en finance comportementale, Edouard Camblain, Responsable des Projets Stratégiques et du Développement chez Société Générale Private Banking.
Cigognes et talons hauts : illustrations de la confusion entre causalité et corrélation
L'erreur de causalité se définit par :
l’erreur selon laquelle, parce que deux événements se suivent, l'un est supposé être la cause de l’autre (appelée post hoc ergo propter hoc(1)) ;
l’inversion de sens entre la cause et l’effet ;
ou encore, la supposition erronée qu’une chose est la cause d’une autre alors qu'il s'agit en fait de deux effets d'une cause sous-jacente.
De nombreux exemples existent, l’un des plus connus étant "l’effet cigogne" - parfois utilisé comme nom alternatif à l’erreur de causalité - selon lequel le taux de natalité plus élevé dans les communes abritant des cigognes, serait la preuve que ces dernières apportent réellement les bébés. Mais à y réfléchir (rapidement !), l’explication la plus logique serait plutôt que les cigognes préfèrent nicher dans les villages ruraux où la natalité est plus forte que dans les grandes agglomérations !
Dans le domaine financier, trois corrélations ont été mises en avant pour prévoir les cycles économiques :
La "théorie de l'ourlet" (hemline index) introduite en 1926 par l’économiste George Taylor selon laquelle, la longueur des jupes des femmes confectionnées par les créateurs serait un indicateur de la santé économique du pays ;
L’ "indice rouge à lèvres" (lipstick index), concept inventé en 2001 par l’homme d’affaires Léonard Lauder et selon lequel le niveau des ventes de rouges à lèvres serait un indicateur inversé de la santé économique ;
L’ "indice des talons" (high heel index), créé par IBM en 2011(2), l’entreprise arguant, à partir d’une étude sur 100 ans, que les talons des chaussures tendent à devenir plus hauts durant les phases de récession économique.
Malheureusement, aucune de ces théories ne s’est avérée parfaitement juste. Elles semblent plutôt illusoires ou relevant de la catégorie d’erreurs de causalité en estimant que, comme les événements se suivent, ils sont considérés comme cause / conséquence l’un de l’autre.
Pire, certains(3), sont allés jusqu’à tourner en dérision la quête d’indicateurs de prévision des marchés financiers. David Leinweber(4) est connu pour avoir poussé la satire en illustrant de façon ironique que l’évolution de l’indice américain S&P (de 1981 à 1993), l’indice des 500 plus grandes sociétés cotées américaines, était corrélée à 75% avec la production de beurre au Bengladesh, à 95% si l’on inclut le beurre américain… et à 99% en intégrant le nombre de moutons de ces deux pays !
L’IA, championne des corrélations, trompée par les liens de causalité
Si les avancées technologiques telles que les capacités de calcul, le big data et l’intelligence artificielle mettent aisément en évidence des corrélations, elles estiment bien plus difficilement les liens de causalité. La faillibilité, et en particulier l’erreur de causalité, risque donc de perdurer.
L’intelligence artificielle est souvent présentée comme un remède « miracle » contre les influences de nos émotions dans nos prises de décisions financières. Or, la confusion entre corrélation et causalité est l’un des effets qui peuvent découler de nos émotions ; et elle est pénalisante en matière de finances personnelles.
En effet, la recherche d’indicateurs avancés sur les évolutions des investissements (qui correspondent à des causes) risque d’orienter vers des stratégies qui ne fonctionnent absolument pas. Avec un risque élevé de mépriser les règles de prudence, en étant convaincu d’avoir trouvé la stratégie gagnante grâce à une corrélation solide (c’est alors le biais de sur-confiance qui entre en jeu…). On n’oubliera pas que les « corrélations » présentées ci-dessus ont en effet fonctionné à certains moments … mais pas sur longue période !
Pour être complet, on ne saurait cesser de rappeler que même des corrélations historiques élevées ne présagent en rien de l’avenir : elles ne constituent en rien une indication fiable des corrélations et / ou performances futures !
Bien que n’étant pas certain de savoir si les articles sont plus lus dès lors qu’ils sont courts (causalité) ou si les articles courts sont aussi les plus lus (corrélation)… on préférera en rester là !
(1) En français, « après cela donc à cause de cela »
(3) On peut se référer au site anglophone de Tyler Vigen qui recense de nombreuses corrélations erronées :
(4) Auteur de l’ouvrage “Nerds on Wall Street: Math, Machines and Wired Markets”
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