Pendant que la fête des actions IA continue, les preuves empiriques commencent à montrer que la révolution technologique a ses limites. Pour l'instant, le marché intègre le scénario optimiste. Mais les risques sont de plus en plus élevés. Si vous avez des investissements dans l'IA, vous devez être préparé.
Tout le monde est convaincu que l'avenir de l'investissement sera dicté par l'intelligence artificielle. De nouveaux modèles promettent de prendre de meilleures décisions et de générer des gains constants. Pourtant, une expérience récente a donné des résultats véritablement surprenants.
À la fin de l'année dernière, une expérience a été menée qui aurait dû faire la une de tous les journaux financiers, mais elle est passée presque inaperçue, et ses conclusions ne commencent à être sérieusement discutées que maintenant. Un laboratoire de recherche appelé "Nof1" a organisé "Alpha Arena" : il a confié 10 000 $ de capital réel à six des modèles d'IA les plus avancés au monde — ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, DeepSeek et Qwen — et les a laissés opérer seuls sur le marché des cryptomonnaies pendant deux semaines. Aucune intervention humaine. Toutes les opérations étaient publiques et vérifiables.
Le résultat : quatre des six ont fini par perdre de l'argent. GPT-5, le modèle phare d'OpenAI, a perdu plus de 60 % de son capital. Gemini, le modèle de Google, a perdu plus de la moitié. Les taux de réussite de tous les modèles oscillaient autour de seulement 25 % à 30 %, et une bonne partie des pertes provenait de quelque chose de très humain : des transactions excessives, le paiement de commissions excessives et l'utilisation de l'effet de levier sans contrôle des risques.
Et les deux qui ont gagné ? Voici le détail le plus intéressant. Lorsqu'ils ont répété l'expérience quelques semaines plus tard — cette fois avec des actions américaines comme Tesla, NVIDIA et Microsoft — les gagnants du premier tour n'ont pas réitéré leur succès : ils ont terminé dans le rouge, comme pratiquement tous les autres modèles. En statistiques, cela a un nom : quand celui qui gagne un tour ne peut pas répéter au suivant, ce que vous mesurez n'est pas une compétence. C'est de la chance.
Pendant ce temps, sur le réseau social X, les comptes abondent qui vous disent que "untel a construit un bot avec ChatGPT en cinq minutes et gagne des millions". Mais les données disent le contraire, et comprendre pourquoi est l'une des clés pour réfléchir à ce qui pourrait arriver avec les actions du secteur le plus chaud du marché.
La promesse implicite de l'IA appliquée au trading était la suivante : une machine qui traite plus d'informations que n'importe quel humain devrait être capable de trouver des opportunités que les humains ne voient pas. L'expérience suggère que, du moins aujourd'hui, ce n'est pas le cas.
La barrière invisible : l'information n'est pas le jugement
Pourquoi cela échoue-t-il ? Voici la découverte la plus intéressante, et elle provient d'une autre étude. Une équipe de chercheurs de Princeton et d'autres universités a mis en place CryptoBench, un examen conçu par des analystes professionnels pour mesurer l'efficacité de ces modèles sur les marchés réels. Ils ont séparé les tâches en deux groupes : la "recherche d'informations" (quel est le prix de X ?, combien de capitaux tel protocole possède-t-il ?) et la "prédiction" (que va-t-il se passer avec cela ?).
Le contraste est brutal. GPT-5 a obtenu près de 6 bonnes réponses sur 10 aux questions de recherche d'informations. Pour les prédictions, moins d'1 sur 10. Le même modèle qui est brillant pour trouver des données s'effondre lorsqu'il doit décider en situation d'incertitude.
C'est la barrière invisible. Les modèles de langage sont extraordinaires pour retrouver, résumer et organiser des informations qui existent déjà. Mais investir n'est pas un problème d'information : c'est un problème de "jugement". C'est décider combien risquer quand les données sont ambiguës, c'est ne pas faire de transactions excessives, c'est accepter que vous ne savez pas ce qui va se passer et dimensionner les positions en conséquence. Ce que les investisseurs professionnels appellent la gestion des risques — et ce qui sépare l'investisseur du joueur — c'est exactement là où les modèles ont échoué.
"Mais cette fois, il y a des bénéfices"
Nous faisons ici le lien avec la question qui compte pour votre portefeuille. L'argument le plus répété pour justifier les valorisations du secteur technologique est : "ce n'est pas la bulle internet, car cette fois il y a de vrais profits". Et c'est vrai — mais seulement en partie. Il vaut la peine de regarder d'où viennent ces profits.
Une énorme partie provient des dépenses d'investissement (capex) des géants de la tech. Microsoft, Amazon, Google et Meta prévoient d'investir plus de 600 milliards de dollars dans l'infrastructure IA en 2026, contre environ 380 milliards de dollars en 2025. Pour mettre les choses en perspective : c'est un montant comparable au PIB de l'Argentine, dépensé en une seule année, principalement dans des centres de données et des puces.
Et il y a un deuxième détail : une grande partie de cet argent circule en circuit fermé. NVIDIA s'engage dans des investissements de centaines de millions de dollars dans OpenAI ; OpenAI signe des contrats avec Oracle pour utiliser ses centres de données ; et Oracle, à son tour, remplit ces centres de données avec des puces NVIDIA. Le même argent tourne entre les mêmes acteurs, et à chaque tour, il est enregistré comme le revenu de quelqu'un. Dans le jargon, on appelle cela "l'économie circulaire de l'IA", et de plus en plus d'analystes se demandent ce qui se passe si un maillon de cette chaîne est coupé.
Le problème n'est pas que les bénéfices soient faux. C'est qu'ils dépendent du fait que les géants continuent à dépenser à ce rythme. Et nous en arrivons ici à ce que nous avons vu plus haut : ces dépenses sont justifiées par l'attente que l'IA va tout transformer. Si les limites montrées par ces expériences — brillante pour traiter l'information, faible pour le jugement — se consolident dans la perception du marché, les conseils d'administration de ces entreprises subiront des pressions de la part de leurs actionnaires pour modérer leurs capex. Et si les capex se modèrent, la chaîne de revenus qui soutient aujourd'hui les valorisations du secteur s'affaiblira rapidement.
Que faire avec cela ?
Trois idées concrètes. Premièrement, si vous avez une grande partie de votre portefeuille concentrée dans la tech américaine — et si vous investissez dans le S&P 500, c'est le cas, car une poignée d'entreprises expliquent une énorme part de l'indice — c'est le bon moment pour revoir cette concentration.
Deuxièmement, l'indicateur à suivre n'est pas le prix de NVIDIA : ce sont les "prévisions de capex" de Microsoft, Amazon, Google et Meta lors de chaque présentation de résultats. Le jour où l'un d'eux modère ses plans d'investissement, le marché lira le message instantanément. C'est la donnée qui anticipe le changement de cycle, pas celle qui le confirme.
Troisièmement, méfiez-vous de tout produit qui vous promet des rendements automatiques avec l'IA. Si les modèles les plus avancés de la planète, avec des équipes de recherche de premier plan derrière eux, perdent de l'argent en opérant seuls, le bot qu'ils vous vendent sur Telegram ne fera pas exception. La technologie peut être un excellent outil pour traiter l'information — le jugement, pour l'instant, est toujours assuré par vous ou un professionnel.
En conclusion, l'expérience appliquée au domaine du trading est un exemple concret de quelque chose de plus en plus évident : les limites de l'intelligence artificielle. Ceux d'entre nous qui l'utilisent quotidiennement remarquent qu'il lui manque ce "jugement" et cette "créativité" que les humains possèdent pour toute tâche impliquant une pensée critique.
La révolution technologique est réelle, et de nombreuses tâches effectuées manuellement aujourd'hui seront automatisées.
Mais peut-être, après tout, le jour où l'IA nous remplacera tous est-il plus lointain que nous ne le pensons. Et l'important est que le marché n'intègre pas ce scénario.
Publié sur @InversoresClub : https://clubdeinversores.com/se-viene-la-noche-para-la-ia-lo-que-un-experimento-con-plata-real-revelo-sobre-sus-limites/
