« Détecter les influenceurs peut aider à prédire les évènements boursiers »

L’information a fait le tour des réseaux sociaux cette dernière semaine : à l’occasion d’une conférence de presse, le champion de football portugais Cristiano Ronaldo a fait chuter le cours de l’action de l’entreprise Coca-Cola de 4 milliards de dollars en écartant deux bouteilles de soda au profit d’une bouteille d’eau. La nouvelle a fait le tour de la toile et a fait sourire Előd Egyed-Zsigmond, chercheur au LiRiS¹. Ce passionné d'informatique bien habitué des fluctuations de la NASDAQ² ne boursicote pas, comme il aime le rappeler. S’il étudie les cours boursiers chaque matin, c’est pour faire avancer la science de la prédiction car sous la mécanique du système boursier se cache une mystérieuse beauté logique et des enjeux scientifiques de taille. Il explique.

En quelques secondes seulement, Cristiano Ronaldo a réussi à influer sur le cours de l’action de l’une des entreprises les plus influentes du monde. Comment est-ce possible ? 
Il faut d’abord se pencher sur les mécanismes du marché boursier. La Bourse est dominée par la loi de l’offre et la demande : concrètement, si une action est très recherchée par les acheteurs, son prix monte. À l’inverse, l’action baisse quand il y a plus de vendeurs que d’acheteurs. Tous les initiés vous le diront, lorsque vous voulez faire de la plus-value en bourse, chaque information compte car il faut bien comprendre que les évènements extérieurs agissent directement sur ces fluctuations. Avec un geste comme celui de Ronaldo, vu par des millions de personnes, beaucoup de décideurs ont choisi de suivre la célébrité car il a une influence sur les consommateurs ; c’est une question d’image. Détecter les influenceurs peut bien sûr aider à prédire des évènements boursiers, mais soyons réalistes, les 4 milliards de perte induits par le geste de Ronaldo ne sont pas grand-chose à l’échelle d’une telle entreprise, la baisse était de moins de 2 %. En comparaison, lorsque les terrasses et les restaurants ont fermé en mars 2020 avec la crise sanitaire, la marque de soda avait perdu 30 % de sa valeur. Les évènements politiques et sociaux ont une plus grande influence sur la Bourse.

Pour vos recherches, vous passez beaucoup de temps à surveiller les variations des prix, et vous les mettez en parallèle avec des informations contextuelles. À quoi cela sert-il ?
Notre but est de trouver des liens de corrélations et de cause à effet entre les variations des actions et les actualités. C’est un travail purement informatique sur lequel nous basons le développement d’algorithmes capables de prédire les oscillations. La Bourse est un cas d’école très intéressant car les données sont facilement accessibles et très nombreuses et il est donc aisé d’évaluer l’efficacité de nos méthodes scientifiques. Pour donner une idée du volume, chaque cours de bourse génère quotidiennement quatre valeurs intéressantes au minimum : le prix d’ouverture en début de journée, le minimum, le maximum et le prix de fermeture. Avec mon équipe, nous observons les chiffres quotidiennement, un peu comme des traders : toutes les 5 minutes nous relevons le cours des actions, des tweets et des millions d’articles de presse en ligne. Au milieu de cet océan de données, nous demandons à nos algorithmes de tracer les liens. Mais ces liens ne sont pas une réponse universelle, car beaucoup d’éléments contextuels peuvent nous échapper et influer sur le choix des investisseurs. En fait, un algorithme automatique ne sera jamais capable de gérer et générer des gains seul sur un portefeuille pour la simple raison que les choix humains sont imprévisibles. Par exemple, lors du tragique accident survenu sur le vol AF 447 Rio-Paris en 2009 à bord d’un avion Airbus, les financiers auraient pu parier que le concurrent principal de l’entreprise, Boeing, prendrait de la valeur boursière. Or, c’est toute la branche de transports aériens de voyageurs qui a été décotée ; on peut imaginer que le facteur « peur » ait influencé les choix. Mais les ressentis et les émotions ne sont pas toujours automatiques, alors comment intégrer ces notions à un algorithme ?

Quels sont les enjeux scientifiques du développement de tels outils ? 
L’arrivée des journaux et médias en ligne a donné un élan à l’automatisation de l’extraction de données. Aujourd’hui, un outil informatique est capable de digérer d’énormes quantités d'informations. Mais dans un monde sursaturé d’informations, il faut privilégier la qualité au-delà de la quantité et c’est ce que nous cherchons : créer des outils capables d’aider l’humain à y voir plus clair pour faire ses choix. Grâce à une méthode combinée entre le « deep-learning » et le « machine-learning », nous éduquons nos outils à la sémantique, c’est-à-dire à la manière d’interpréter les énoncés pour leur attribuer un sens. C’est un des principaux enjeux de la fouille de données. D’ailleurs, les vaccins contre la Covid n’auraient pas pu être fabriqués aussi vite sans ces algorithmes : imaginez le nombre de données bibliographiques en matière de pharmacologie qu’il a fallu éplucher avant que les scientifiques puissent lancer les phases expérimentales… Cela me fait dire que la discipline a encore de grandes années devant elle.

Mais pour en revenir à la Bourse, si vos algorithmes marchent trop bien, ne pourraient-ils pas compromettre le système tout entier ? 
En réalité, nos expériences montrent que les outils informatiques peuvent aider à être un peu plus efficace, mais tant que ce sont des humains qui vont et viennent sur les actions, la technologie ne pourra jamais être une solution miracle pour faire de la plus-value. Et ça n’est pas plus mal comme ça ! Il nous reste beaucoup à découvrir dans l’analyse d’information structurelle et aujourd’hui, je m’interroge beaucoup : faut-il vraiment tout comprendre de ces mécanismes ? Bien sûr, les méthodes de fouilles de données que nous développons auront des répercussions sur bien d’autres domaines et peuvent permettre par exemple de détecter des signaux faibles pour des crises de toute sorte. Et si le lien logique entre le geste de Cristiano Ronaldo et l’action de Coca-Cola est facile à expliquer, faire comprendre l’humain à des lignes de code nécessite encore quelques bonnes années de recherche !

1 Laboratoire d’InfoRmatique en Image et Systèmes d’information (CNRS/INSA Lyon/Lyon 1/Lyon 2/ECL)
2 Nasdaq : National Association of Securities Dealers Automated Quotations, est la deuxième bourse de valeurs des États-Unis

Crédit photo : UEFA