Terry Dimock
Bonjour à tous, nous sommes ici aujourd’hui avec Laurene Azoulay, de Goldman Sachs Asset Management, pour parler d’intelligence artificielle. Bonjour Laurene.
Terry Dimock
Commençons donc par une question fondamentale. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle et pourquoi en entendons-nous de plus en plus parler dans les médias et partout?
Laurene Azoulay
L’intelligence artificielle est un ensemble de technologies qui visent à créer des programmes informatiques capables de simuler l’intelligence humaine. Le niveau d’intelligence d’une machine est défini par la difficulté du problème que la machine va résoudre, mais aussi par la vitesse à laquelle elle arrivera à la solution. Ce concept n’est pas nouveau, il a été introduit pour la première fois par un scientifique très connu, Alan Turing, dans les années 1950.
Ce qui est différent aujourd'hui, c’est la percée de nouvelles techniques dans le traitement automatique du langage naturel, ou NRP. Ces modèles ont été formés sur une quantité massive de texte et sont capables de comprendre le langage humain et plus précisément le contexte dans lequel chaque mot est utilisé.
On entend beaucoup parler de ces techniques ces derniers temps, depuis l’arrivée de modèles comme le BERT de Google ou le chat GPD d’OpenAI. Transformé est le T de BERT dans le chat GPD.
Terry Dimock
Et comment votre équipe, l’équipe de stratégie de placement quantitative chez Goldman Sachs Asset Management, peut-elle profiter de cette nouvelle technologie?
Laurene Azoulay
Ces évolutions récentes sont le résultat d’une évolution plutôt que d’une révolution. Pour nous, il ne s’agit pas de révolutionner notre approche d’investissement, mais plutôt de profiter de ces techniques pour nous aider à améliorer notre façon d’évaluer les occasions d’investissement. Depuis plus de 30 ans, mon équipe privilégie les investissements systématiques. Nous synthétisons l’information à partir des données et créons des signaux d’investissement. Il y a 20 ans, c’était un processus relativement simple.
Nous examinons ce que nous appelons des données structurées provenant d’un compte de résultat ou d’un compte de résultat pour décider des perspectives d’une entreprise. Plus récemment, nous avons accès à des données beaucoup moins structurées, beaucoup plus larges, beaucoup plus difficiles à traiter, des articles de presse financière, des présentations de résultats trimestriels, des rapports de recherche, des analyses, par exemple. Et donc, pour synthétiser ces données,
Nous avons besoin d’une technologie de pointe et faire partie d’un groupe comme Goldman Sachs est un avantage crucial pour mon équipe, car nous pouvons compter sur l’investissement de notre entreprise dans ces nouvelles technologies. Par exemple, nous avons accès à des UPG ou à des nuages, ce qui nous permet de déployer et de raffiner des outils d’intelligence artificielle dans notre processus de recherche.
Terry Dimock
Et puis, avec les progrès récents de l’intelligence artificielle, on peut désormais travailler sur la définition des choses et du contexte. Comment cela change-t-il ce que vous faites?
Laurene Azoulay
Afin d’établir un regard sur les entreprises, nous essayons d’identifier le sentiment qui les entoure, venant des différents acteurs de la dynamique du marché, des institutions, des commerçants, des analystes, de la direction de l’entreprise, etc. Nous obtenons des données contextuelles et identifions systématiquement les indices de tous ces participants. Par exemple, nous tentons de déterminer si la direction de l’entreprise semble confiante dans les résultats des semestres, ou au contraire, démontre un manque de confiance dans l’avenir de l’entreprise.
Il y a dix ans, pour digérer ces informations à partir d’un texte, cela était représenté de manière plutôt simpliste. Une succession de mots, positifs ou négatifs, et la fréquence de ces mots indiquaient le sentiment du texte. Les nouveaux transformateurs de la technologie vectorisent désormais les mots. C’est-à-dire que chaque mot du dictionnaire est représenté par un vecteur multidimensionnel. Et avec cette approche, les mots contextuels similaires auront des vecteurs relativement proches, ils seront très proches en termes de vecteurs. Et c’est très important en traitement de texte, car avec ces techniques, il y a une idée de proximité où apparaît la notion de sémantique. Ce sont des subtilités qui sont évidentes pour nous, humains, lorsque nous écrivons un texte, mais qui sont assez difficiles à appréhender pour un programme. Ces nouvelles techniques permettent donc d’avoir une appréciation plus précise du sens des mots et du sentiment qu’ils véhiculent une fois replacé dans leur contexte.
Terry Dimock
Nous savons que Gorman Sachs est un leader des écoutes téléphoniques. Alors, qu’est-ce que vous voyez dans votre boule de cristal? Que nous réserve l’avenir?
Laurene Azoulay
Beaucoup de choses intéressantes à venir. Au cours des dernières années, mon équipe a consacré beaucoup de temps à la mise en œuvre de techniques d’intelligence artificielle pour les données textuelles. Récemment, nos recherches se sont également concentrées sur l’audio de ces présentations au format MP3. Un texte nous aide à comprendre ce qui est dit. Avec l’audio, on peut comprendre comment il est dit. Nous cherchons à cerner l’ambiguïté ou simplement les émotions d’un propriétaire d’entreprise pendant ces premiers appels.
Pour compléter le sentiment qui vient des fichiers texte. L’intelligence artificielle est vraiment à notre disposition, des outils de plus en plus avancés, je dirais, et cela nous permet de créer des signaux alternatifs pour nous et de vraiment mettre en évidence les signaux qui ont été faits jusqu’à maintenant dans l’industrie.
Terry Dimock
Je pense que beaucoup de développements seront utiles pour nos clients. Merci beaucoup Laurene de Goldman Sachs Asset Management et merci à tous en ligne pour votre écoute.
Laurene Azoulay
Merci Terri.
