Trading par IA : les outils explosent, mais les robots perdent encore de l’argent

Le marché plus large du trading algorithmique connaît lui aussi une forte croissance. Les estimations pour 2026 varient toutefois selon le périmètre retenu : plusieurs cabinets l’évaluent entre 20 et 28 milliards de dollars . Le rapport annuel de TradeAlgo prévoit un marché supérieur à 32,8 milliards de dollars en 2026, avec une croissance annuelle moyenne comprise entre 13 % et 15 % . D’autres estimations évoquent 20,23 milliards de dollars ou 27,17 milliards .

Selon une autre estimation, les systèmes pilotés par l’IA auraient représenté près de 89 % des volumes mondiaux de transactions en 2025, tandis que le marché global pourrait atteindre 35 milliards de dollars d’ici à 2030 . Ces chiffres doivent être comparés avec prudence : les études ne comptabilisent pas toutes les mêmes logiciels, actifs ou types de transactions.

Le test de Bloomberg met fin à l’euphorie

La question essentielle reste celle de la performance. Bloomberg a suivi 32 concours de trading dans lesquels des modèles de pointe d’OpenAI, Anthropic, Google et xAI ont reçu chacun 10 000 dollars et deux semaines pour négocier des actions technologiques américaines .

Le bilan est sévère : le portefeuille global a perdu environ un tiers de son capital . Sur les 32 séries de résultats, un modèle n’a terminé dans le vert que six fois .

Les robots ont eu tendance à multiplier les transactions, à prendre des décisions radicalement différentes malgré des consignes identiques et à ne pas produire de rendements positifs de façon régulière . Le volume d’activité illustre bien le problème : dans une configuration où il pouvait observer les performances de ses concurrents, Grok 4.20, de xAI, a réalisé le meilleur résultat avec seulement 158 transactions. Sous la même consigne, Qwen, d’Alibaba, en a effectué 1 418 .

Le verdict de l’expérience ne signifie pas que l’IA est inutile pour la finance. Il montre plutôt qu’un modèle capable de traiter de grandes quantités de texte ou de reconnaître des schémas n’est pas automatiquement un bon trader. Les marchés réagissent à des événements imprévus, aux décisions des banques centrales, à la liquidité et aux actions d’autres investisseurs — autant de facteurs difficiles à réduire à une simple détection de tendances.

Le risque d’un marché où tout le monde suit le même signal

Les inquiétudes ne portent pas seulement sur les pertes d’un robot isolé. Elles concernent aussi les effets de masse.

Le comportement grégaire et le risque systémique

Dans un rapport publié en décembre 2025, le Comité scientifique consultatif du Comité européen du risque systémique (CERS) a averti que l’IA pouvait créer des risques financiers systémiques par le biais d’expositions communes, de l’interconnexion des acteurs et de fausses informations générées par les modèles. Ces mécanismes pourraient conduire à une mauvaise évaluation généralisée des actifs .

La Réserve fédérale américaine a, de son côté, mené des expériences dans lesquelles les agents d’IA prenaient des décisions plus « rationnelles » que les humains lorsqu’ils étaient observés individuellement. Mais une dépendance accrue aux conseils d’investissement produits par l’IA pourrait malgré tout renforcer le comportement grégaire dans certaines configurations .

Des travaux universitaires suggèrent également que des algorithmes entraînés sur les historiques de marché peuvent reproduire, voire amplifier, certains biais des investisseurs humains. C’est le phénomène de « comportement grégaire algorithmique » : des systèmes utilisant des données, des objectifs ou des boucles de rétroaction similaires finissent par prendre des positions corrélées .

Des recommandations difficiles à attribuer

Le fonctionnement des agents de trading autonomes soulève une autre difficulté : qui est responsable lorsqu’un système se trompe ? Dans une lettre adressée en juin 2026 à plusieurs plateformes de courtage, des élus américains ont relevé que les offres de trading agentique excluaient souvent toute garantie concernant l’exactitude, l’exhaustivité ou l’adéquation des résultats produits par l’IA .

Les documents associés à ces services préviennent également que le trading agentique comporte un « risque important ». Ils indiquent que les plateformes peuvent ne pas contrôler, superviser, surveiller, recommander ou auditer les agents, lesquels peuvent mal interpréter une instruction, utiliser des informations incomplètes ou obsolètes, ou agir de manière inattendue .

Les mises en garde des autorités

L’Autorité européenne des marchés financiers (ESMA) a publié en mars 2025 une mise en garde invitant les investisseurs particuliers à ne pas se fier à des outils d’IA sans comprendre leurs limites . Un rapport du Sénat américain consacré à l’utilisation de l’IA par les fonds spéculatifs a également pointé le manque possible d’informations fournies aux clients et le risque accru pour la stabilité des marchés .

Une étude publiée en juillet 2026 a par ailleurs observé, chez de jeunes investisseurs particuliers utilisant des outils d’IA, des tendances au suivisme, à la surconfiance et au biais de confirmation. Une confiance plus élevée dans l’IA était associée à une discipline d’investissement moindre . Une autre étude conclut que les portefeuilles guidés par l’IA peuvent présenter une diversification plus faible et un comportement grégaire accru pendant les périodes de forte volatilité .

Des pertes bien réelles, pas seulement une expérience de laboratoire

Les inquiétudes des régulateurs ne sont pas théoriques. Fin juillet 2026, Situational Awareness, un fonds spéculatif très médiatisé utilisant l’IA, a subi une perte majeure qui a déclenché une course de 24 heures pour sauvegarder ses positions, selon Bloomberg . Le Wall Street Journal a relaté au même moment une journée où les robots ont semblé « se déchaîner » . Bloomberg a également rapporté des effondrements de fonds spéculatifs dopés à l’IA sur fond de turbulences liées aux résultats des grandes entreprises technologiques .

Ces épisodes montrent comment des recommandations défaillantes et des positions prises dans le même sens peuvent se transformer en pertes importantes à grande échelle.

Ce qu’il faut retenir

La démocratisation des outils de trading quantitatif par IA est bien réelle et continue de s’accélérer. Un particulier disposant d’un abonnement peut aujourd’hui accéder à des capacités qui auraient coûté des millions de dollars à développer à un fonds spéculatif il y a seulement cinq ans .

Mais l’accès à ces outils ne garantit ni un avantage durable ni une meilleure performance. Pour l’instant, les tests disponibles indiquent que la plupart des systèmes d’IA, y compris des modèles de pointe conçus par les plus grands laboratoires, perdent régulièrement de l’argent lorsqu’ils sont placés face aux marchés réels. Les autorités américaines et européennes alertent en parallèle sur les risques systémiques, les recommandations peu fiables et l’absence de responsabilité clairement définie.

L’IA finira peut-être par tenir sa promesse dans la gestion et l’exécution des investissements. À ce stade, toutefois, l’écart entre le battage médiatique et les résultats reste difficile à ignorer.