L'IA évolue plus rapidement dans le trading de cryptomonnaies, mais les humains restent aux commandes

L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus intégrée au trading de cryptomonnaies, accélérant les processus d’analyse, d’exécution et d’optimisation auparavant gérés par les humains.

Les investisseurs et les sociétés commerciales sont poussés à se demander dans quelle mesure la prise de décision peut être automatisée sans diluer le contrôle, la responsabilité ou le jugement humain.

Même si certains projets visent des systèmes de trading plus autonomes, la plupart des outils d’IA en cryptographie restent étroitement limités. Les humains continuent de définir des stratégies, de fixer des limites de risque et d'assumer la responsabilité des résultats, car les machines utilisent une grande partie de la bande passante utilisée pour les tâches gourmandes en données, telles que la recherche et la surveillance.

Sur les marchés de la cryptographie, l’équilibre entre automatisation et surveillance remodèle progressivement les flux de négociation et commence à redéfinir les rôles humains qui comptent encore.

« [AI is] remplacer les 80% que personne ne veut réellement faire. Les meilleurs chercheurs utilisent l’IA pour améliorer considérablement leur travail », a déclaré à Cointelegraph Ryan Li, co-fondateur et PDG de la plateforme de recherche cryptographique Surf AI.

Ce changement influence déjà le fonctionnement des sociétés de trading de crypto, la manière dont les rôles juniors sont définis et la place du jugement humain dans un marché de plus en plus automatisé.

Les craintes liées à l'emploi en matière de cryptographie et de trading rencontrent les performances de l'IA

L’intérêt pour l’utilisation de l’IA pour accroître l’efficacité de la cryptographie s’est accéléré au dernier trimestre 2024 avec l’émergence d’agents IA. Des projets tels que Virtuals Protocol ont attiré l'attention sur des expériences impliquant des portefeuilles gérés par l'IA et des activités en chaîne.

Bien que les agents d’IA restent supervisés par les humains, leur potentiel croissant soulève la question de savoir si les traders resteront essentiels sur les marchés futurs.

« D'un point de vue technique, le trading autonome est déjà possible. La question n'est pas l'exécution, mais le contrôle, les limites et la responsabilité », a déclaré à Cointelegraph Igor Stadnyk, co-fondateur de la plateforme de trading d'IA True Trading.

Il a ajouté :

« Mais la sélection de stratégie et le risque restent des décisions humaines : vous décidez quoi trader et quel risque prendre. C'est votre salaire, après tout. »

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Les préoccupations concernant le déplacement s’étendent au-delà de la cryptographie. Dans le domaine de la finance traditionnelle, des chercheurs de l’Université de Stanford et du Boston College ont testé un analyste d’IA en utilisant des données en temps réel accessibles au public sur des milliers de portefeuilles de fonds communs de placement américains entre 1990 et 2020.

Les portefeuilles gérés par l'IA ont généré en moyenne 17,1 millions de dollars de plus par fonds et par trimestre que leurs homologues gérés par l'homme. Ed deHaan, professeur de comptabilité à Stanford qui a dirigé l'expérience, a déclaré qu'il ne s'attendait pas à un déplacement massif des gestionnaires de portefeuille, mais a averti que les rôles d'analystes juniors pourraient être menacés.

Décrivant les candidats qu'il a évalués mais qu'il n'a finalement pas embauchés dans son alma mater, Li a déclaré : « J'ai vu tellement de gens avec des scores parfaits à Berkeley, et ils ne savent pas coder. Ils ne savent rien écrire parce qu'ils sont entièrement aidés par l'IA. »

Cette remarque n’était pas une critique des capacités académiques des étudiants modernes, mais une observation de la façon dont les signaux d’embauche traditionnels se sont affaiblis à mesure que les outils d’IA se chargent de tâches qui contribuaient autrefois à développer des compétences fondamentales.

Sur les marchés de la cryptographie, l'échange perpétuel décentralisé Aster a mené une expérience distincte, opposant 100 commerçants humains à 100 modèles d'IA pendant une période de déclin du marché.

La compétition s'est terminée avec une baisse de 32,21 % des traders humains. Les modèles IA terminent également dans le rouge mais préservent mieux le capital en affichant une perte de 4,48%.

Le trading IA n’est pas un trading algorithmique

Les systèmes algorithmiques gèrent désormais la grande majorité de l’exécution des transactions sur les principaux marchés, remplaçant les tâches autrefois effectuées par les traders humains.

Une grande partie des inquiétudes concernant la suppression d’emplois vient du fait que l’on considère le trading de l’IA comme une continuation du trading algorithmique plutôt que comme une classe de systèmes complètement différente, a déclaré Stadnyk.

Pour faire simple, le trading algorithmique repose sur des règles déterministes qui exécutent des stratégies prédéfinies lorsque des conditions spécifiques sont remplies, laissant peu de place à l’interprétation une fois ces règles définies.

« Avec l'IA, vous travaillez dans un climat d'incertitude, où les données peuvent être manquantes, bruitées ou même contradictoires », a déclaré Stadnyk. « L'IA est utile dans ces situations car elle peut toujours fonctionner lorsque les informations sont incomplètes et que les conditions changent constamment. »

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L’IA peut ingérer et interpréter les actualités, les médias sociaux et les sentiments dans toutes les régions et langues en temps réel, permettant ainsi aux traders de prendre en compte les changements narratifs et le contexte culturel difficiles à encoder dans des règles fixes.

Une tendance similaire est visible au niveau du réseau, selon Nina Rong, directrice exécutive de la croissance chez BNB Chain, où une activité commerciale élevée a rendu plus visibles les changements de comportement des traders.

« L'IA aide à collecter des informations pour les crypto-monnaies et améliore l'efficacité de la recherche, mais en utilisant uniquement des informations qui sont déjà dans le domaine public », a déclaré Rong à Cointelegraph.

« Cela donne également aux non-programmeurs la possibilité d'utiliser la programmation comme un outil. Les experts du domaine qui peuvent utiliser le vibe coding à leur avantage se trouvent actuellement dans une position particulièrement forte », a-t-elle ajouté.

Alors que l’IA rend les traders plus efficaces, les craintes concernant la suppression d’emplois continuent de faire surface. En juin, le remplacement des emplois par l'IA a dominé les discussions sociales sur la cryptographie, selon Santiment, une plateforme de recherche sur la cryptographie qui utilise l'IA pour suivre les récits du marché.

Le jugement humain compte toujours dans le trading de crypto-monnaies basé sur l'IA

L’IA n’a pas supprimé les humains de la cryptographie, mais elle remodèle déjà la façon dont le travail est réparti dans l’industrie. Une grande partie de ce changement se produit discrètement, au niveau des tâches, en particulier dans les rôles de recherche qui reposaient autrefois sur des équipes d'analystes débutants et de stagiaires.

Selon Li, ces structures sont déjà en train de changer à mesure que l’IA absorbe les travaux de recherche de routine qui justifiaient autrefois des effectifs plus importants.

« Des fonds servent à embaucher des équipes de chercheurs ou de stagiaires », a-t-il précisé. « Maintenant, ils n'ont plus qu'un seul très bon chercheur qui peut beaucoup mieux travailler avec l'IA. »

Mais il existe des cas où les systèmes d’IA ont un degré d’indépendance plus élevé. Dans la finance crypto et traditionnelle, des modèles autonomes peuvent être configurés pour gérer des portefeuilles, rééquilibrer des portefeuilles et exécuter des transactions sans approbation humaine constante.

« Je suis convaincu que les principaux acteurs le font déjà sous une forme ou une autre, même s'ils ne le font pas de manière agressive ou n'en font pas la promotion publiquement », a-t-il ajouté.

À mesure que l’exécution devient plus automatisée, les traders peuvent se concentrer sur la stratégie et le risque plutôt que sur la mécanique manuelle. Selon Stadnyk, le changement se produit plus rapidement que prévu.

« Un an s'est écoulé depuis que les agents d'IA ont gagné du terrain sur [X]. En crypto, cela fait environ 10 ans [aerospace] ou 100 ans en médecine, car tout peut être testé très rapidement », a déclaré Stadnyk.

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