L’intelligence artificielle change la façon dont les traders interagissent avec des marchés en évolution rapide, et peu de gens ont observé ce changement d’aussi près que Bryan Benson. Après avoir occupé des postes de direction chez Binance, il dirige désormais Aurum, où les outils de trading basés sur l’IA constituent l’épine dorsale de la plateforme fintech de l’entreprise axée sur le consommateur.
Étant donné que les échanges de crypto et de devises ne s’arrêtent pas et qu’une grande partie du flux d’ordres mondial actuel est déjà gérée par des algorithmes, Benson pense que les traders de détail sont confrontés à un désavantage inhérent. Les émotions humaines, les temps de réaction plus lents et les données dispersées rendent plus difficile pour les individus de rivaliser avec les systèmes automatisés.
Au cours de notre conversation, Benson a expliqué pourquoi les stratégies basées sur l’IA commencent à surpasser les traders humains, comment l’automatisation remodèle la participation au marché et ce que les utilisateurs particuliers devraient garder à l’esprit à mesure que l’IA devient une partie plus importante du trading quotidien.
De votre passage chez Binance à votre travail actuel chez Aurum, quelles limitations pouvez-vous dire que les traders humains rencontrent systématiquement et que l’IA peut gérer beaucoup plus efficacement ?
Depuis mon mandat de directeur général chez Binance jusqu’à mon rôle actuel de PDG d’Aurum, je continue de constater le même schéma : les traders humains sont lents, émotifs et surchargés d’informations. La plupart des traders particuliers ne peuvent pas suivre des dizaines de paires sur plusieurs sites tout en suivant les actualités macro et le sentiment. Les institutions ont résolu ce problème il y a des années grâce à l’automatisation, et la majorité des volumes de transactions mondiaux reposent désormais sur des algorithmes plutôt que sur une exécution manuelle. Concernant les actions américaines, des recherches récentes et des données de marché indiquent que les systèmes algorithmiques exécutent désormais bien plus de 60 % du volume des transactions. Quant aux plateformes de change, les machines gèrent déjà plus de 70 % des transactions, démontrant l’impact profond de l’automatisation sur le flux des ordres aujourd’hui.
Les systèmes de trading d’IA gèrent cette complexité avec une logique cohérente. Ils suivent des règles de risque prédéfinies, dimensionnent systématiquement les positions et traitent les nouvelles données en quelques millisecondes à tout moment de la journée. Il n’y a pas de fatigue, pas d’ennui, pas d’envie de « revenir ». Ce niveau de discipline et d’échelle donne à l’IA un avantage structurel sur les traders humains, même très expérimentés, en particulier sur les marchés rapides de la cryptographie et des changes.
L’IA réagit presque instantanément aux changements du marché. Quelle est l’importance de cet avantage en termes de rapidité par rapport à celui des traders humains, même les plus disciplinés ?
La rapidité compte le plus dans les brefs instants où le marché se disloque, où l’actualité éclate, où la liquidité diminue et où les spreads s’élargissent. Les algorithmes lisent les modifications du carnet d’ordres et s’exécutent en quelques millisecondes, alors que même un humain discipliné a besoin de quelques secondes pour comprendre le mouvement et réagir. Sur des marchés déjà dominés par les flux automatisés, ces secondes créent un écart significatif dans la qualité d’exécution.
Le véritable avantage réside dans la combinaison de cette rapidité avec des contrôles de risque robustes. Dans les robots IA d’Aurum, une réaction rapide s’inscrit dans un cadre de tailles de positions prédéfinies, de niveaux de take-profit et de stop-loss clairs et d’une surveillance continue. Nous concevons le système de manière à ce que la rapidité amplifie un processus discipliné et reproductible qui vise des gains progressifs dans la vie financière des gens plutôt que des décisions impulsives.
La prise de décision émotionnelle peut souvent être la cause de la chute des commerçants de détail. Comment exactement les stratégies basées sur l’IA aident-elles à éliminer ces préjugés émotionnels du processus ?
Les commerçants de détail connaissent souvent les règles de base mais les abandonnent sous le stress. Après une perte, beaucoup augmentent le risque, se retrouvent dans de mauvaises positions ou vendent les gagnants en panique. Les systèmes de trading d’IA abordent la même situation avec une logique fixe. Ils ouvrent, dimensionnent et clôturent des positions selon des règles qui restent constantes quels que soient l’humeur, les gros titres ou les résultats récents.
Les recherches sur les fonds communs de placement basés sur l’IA indiquent que ces fonds sont négociés moins fréquemment, entraînent des coûts de transaction inférieurs et évitent les biais comportementaux courants, tels que l’effet de disposition. Ils ont également tendance à offrir une meilleure protection contre les baisses sur des marchés stressés par rapport à leurs pairs purement gérés par l’homme. Chez Aurum, nous encodons la même discipline dans nos stratégies afin que le robot élimine les erreurs émotionnelles et se comporte de manière cohérente à travers des séquences de victoires, des séquences de défaites et des périodes de forte volatilité.
Étant donné que la crypto et le FX ne ferment jamais, quel avantage en termes de performances l’IA peut-elle offrir aux traders de détail en restant actifs 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, alors que les humains ne le peuvent pas ?
Les cryptomonnaies et les changes offrent des opportunités 24 heures sur 24, le risque existe donc également 24 heures sur 24. Les commerçants humains doivent dormir, travailler et vivre. Les systèmes d’IA peuvent surveiller les marchés en permanence, rééquilibrer les expositions et réagir aux chocs de prix ou aux changements de liquidité à toute heure.
Une attention continue donne aux stratégies d’IA un net avantage pour capturer les points d’inflexion clés. Les écarts du jour au lendemain, les transferts Asie-Europe et les actualités du week-end en matière de cryptographie entraînent souvent des mouvements brusques alors que la plupart des individus sont hors ligne. Une approche d’IA 24h/24 et 7j/7 permet aux utilisateurs d’accéder à un système financier toujours actif grâce à une technologie qui fonctionne en arrière-plan, aidant à atténuer les angles morts et à capturer les tendances qu’ils manqueraient autrement.
De nombreux commerçants de détail rencontrent des difficultés car les données de marché sont fragmentées entre les plateformes. Comment les systèmes d’IA peuvent-ils rassembler tout cela en quelque chose d’utilisable ?
Une pile de trading IA bien construite remplit généralement trois fonctions clés : elle agrège, nettoie et interprète les données. Le système extrait les flux de prix, de volume et de carnet d’ordres de plusieurs bourses et lieux de change, y compris parfois des produits dérivés, et les normalise en une seule vue. Les bureaux institutionnels s’appuient déjà sur des plateformes d’exécution qui combinent des analyses pré-négociation, en temps réel et post-négociation pour la sélection des algorithmes et l’évaluation des performances.
En plus de cette couche unifiée, les modèles d’IA recherchent des modèles tels que des changements de dynamique, des régimes de volatilité et des poches de liquidité qui seraient difficiles à détecter sur un seul écran. Dans le cas d’Aurum, le résultat apparaît dans un tableau de bord en temps réel afin que les utilisateurs interagissent avec des stratégies structurées et un P&L clair. Cette expérience remplace le bruit brut et fragmenté du marché par une vue organisée et utilisable.
Les bureaux institutionnels s’appuient sur l’automatisation depuis des années. Dans quelle mesure les outils de trading d’IA grand public d’aujourd’hui sont-ils proches d’offrir aux traders de détail une sophistication similaire ?
L’écart entre la technologie institutionnelle et celle du commerce de détail se réduit rapidement. Pendant des années, seuls les grands fonds et banques disposaient des données et de l’infrastructure nécessaires pour exécuter des modèles avancés, mais les mêmes fonctionnalités de base sont désormais mises à la disposition des utilisateurs quotidiens. Aujourd’hui, les plateformes grand public proposent de plus en plus de services qui n’étaient auparavant disponibles que pour les clients institutionnels, notamment des données multi-sites, l’exécution algorithmique et des stratégies basées sur l’apprentissage automatique, via des interfaces mobiles et Web simples.
Les bureaux institutionnels bénéficient toujours d’avantages significatifs en termes de qualité des données, de budgets de recherche et d’infrastructure de risque. Cependant, dans des comportements fondamentaux tels qu’une exécution stricte basée sur des règles et une gestion disciplinée des risques, les outils modernes d’IA grand public comblent l’écart. L’EX-AI BOT d’Aurum vise à donner aux commerçants de détail accès à bon nombre des mêmes avantages structurels que ceux utilisés par les bureaux automatisés, tout en gardant l’expérience utilisateur simple et accessible.
À mesure que les outils d’IA deviennent plus accessibles, voyez-vous émerger de nouveaux risques ? Craignez-vous que les gens s’appuient trop sur l’automatisation ?
De nouveaux risques apparaissent définitivement à mesure que les gens commencent à utiliser des outils d’IA pour déployer des stratégies complexes sans pleinement comprendre le risque intégré dans le modèle. Les chercheurs et les régulateurs ont déjà fait part de leurs inquiétudes concernant la dépendance excessive à l’égard des conseils automatisés, des données biaisées et des algorithmes opaques dans les produits financiers grand public. Dans le même temps, les autorités de contrôle aux États-Unis et en Europe ont commencé à cibler le « IA-washing », où les entreprises exagèrent ou dénaturent le rôle de l’IA dans leurs produits.
Une utilisation saine de l’IA nécessite transparence et éducation. Les utilisateurs doivent savoir ce que fait le système, quels risques il prend et dans quelles conditions il peut échouer. Chez Aurum, nous nous concentrons sur des tableaux de bord clairs, des attentes réalistes et des rendements durables afin que l’automatisation devienne un partenaire discipliné dans le processus plutôt qu’une boîte noire non examinée.
Pour l’avenir, comment voyez-vous l’IA transformer la relation entre la finance traditionnelle, la finance décentralisée et les commerçants de détail au cours des cinq prochaines années ?
L’IA est en train de devenir la couche de connexion entre la finance traditionnelle, la finance décentralisée et les investisseurs quotidiens. Les grandes banques et les gestionnaires d’actifs déploient déjà l’IA pour augmenter leur productivité et leurs bénéfices. Goldman Sachs estime que l’IA générative pourrait augmenter le PIB mondial d’environ 7 % au cours de la prochaine décennie, et McKinsey prévoit une valeur annuelle de 2 600 à 4 400 milliards de dollars provenant de l’IA générative dans tous les secteurs. En parallèle, DeFi continue de transformer les primitives financières en éléments de base programmables.
Au cours des cinq prochaines années, je m’attends à ce que les agents IA opèrent dans les deux mondes, agissant comme des coéquipiers numériques capables de générer de la valeur en notre nom. Ces systèmes analyseront les données en chaîne, achemineront les commandes via des sites centralisés et décentralisés, optimiseront les opportunités de rendement et faciliteront les flux de travail de conformité. Les commerçants de détail devraient voir moins de frictions, un routage plus intelligent et des stratégies adaptées à leur profil fonctionnant sur une couche financière unifiée et basée sur l’IA.
Enfin, si un commerçant de détail souhaite utiliser l’IA efficacement, quel état d’esprit ou quelles habitudes doit-il adopter ?
Premièrement, considérez l’IA comme un levier sur un processus solide plutôt que comme un raccourci vers des rendements spectaculaires. Concentrez-vous sur une croissance régulière et durable de vos finances plutôt que de rechercher des rendements mensuels irréalistes ou des transactions « parfaites ». Commencez petit, comprenez la stratégie que vous automatisez et concentrez-vous sur les limites de risque. La taille des positions, la diversification et les retraits acceptables méritent plus d’attention que n’importe quel mois de performance.
Deuxièmement, restez engagé. Même le meilleur système d’IA nécessite une surveillance et des ajustements périodiques à mesure que les régimes du marché évoluent. Lisez les rapports, comprenez ce que fait le bot et soyez prêt à suspendre ou à modifier les paramètres lorsque les conditions changent. Enfin, abordez les allégations marketing avec scepticisme, surtout lorsqu’elles promettent des rendements mensuels extrêmement élevés. Le trading durable basé sur l’IA vise des résultats stables et cumulatifs qui correspondent à votre tolérance au risque et à votre horizon temporel.
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