Une technolgie puissante ?

Les prévisions , réseaux de neurones et l'intelligence artificielle

Depuis une dizaine d'année, les réseaux de neurones artificiels habituellement utilisés en physique appliquée font leur entrée dans la finance en tant que méthode quantitative de prévision, à côté des méthodes statistiques classiques.

Il existe deux raisons principales qui nous ont conduit à s'intéresser à cet outil.


Cette capacité de modéliser tout ce qui a un sens ("approximateur universel") a été établie rigoureusement ("Théorème de Kolmogorov").

Les réseaux de neurones sont un outil rigoureux aux bases démontrées. Il ne s'agit pas d'un hack ou d'une "usine à gaz" dont "on ne sait pas pourquoi ça marche".




La raison pour laquelle cette méthode se popularise seulement maintenant est la puissance de calcul nécessaire pour la mettre en œuvre : un apprentissage qui prend 5 mn sur un Pentium II aurait demandé 320 h sur un IBM-PC XT en 1982 - 13 jours et 13 nuits.

Même les inventeurs de l'apprentissage des réseaux de neurones, dans les années 1970, auraient dû réquisitionner les ressources de la NASA pour construire un prédicteur neuronal sur l'évolution des cours d'une action.

Une autre raison est que de plus en plus d'activités disposent d'enregistrements informatiques. La vieille scie "Les données ne sont pas données" est heureusement de moins en moins vraie.