L’algorithme peut-il battre l’humain en Bourse ? Et si l’avenir du trading ne reposait plus sur les épaules des financiers de Wall Street, mais sur l’intelligence artificielle ? C’est le pari (audacieux) tenté par Nathan Smith, qui a confié 100 dollars à ChatGPT pour investir en Bourse. Son objectif : tester la capacité réelle d’un modèle d’IA à générer du profit sur des actions de petites capitalisations. Résultat ? +25 % en un mois. Mais derrière cette performance spectaculaire se cache une réalité beaucoup plus complexe, faite de limites, de doutes… et de précautions essentielles.
✅ Performances bluffantes mais budget minuscule
Le point de départ de l’expérience est simple : Nathan Smith, développeur et investisseur amateur, décide de confier un portefeuille de 100 dollars au modèle GPT-4o d’OpenAI, sans autre intermédiaire. Chaque jour, il entre les données de trading, et l’IA lui recommande d’acheter ou vendre certaines actions, en se concentrant sur des titres peu capitalisés, souvent volatils. Le tout, sans analyse humaine du marché.
Résultat après un mois : +25 % de performance, contre moins de 3 % pour le S&P 500, selon le média Futurism. L’IA surpasse également d’autres indices spécialisés comme le Russell 2000 ou le XBI, tous deux liés aux small caps.
Mon portefeuille a progressé bien plus rapidement que les indices de référence
écrit Nathan Smith sur Reddit, où il partage en toute transparence son tableau de bord et son approche.
Mais attention : 25 dollars gagnés sur 100 investis, ce n’est pas une révolution structurelle, c’est une expérimentation sur un échantillon limité. Plus la somme à gérer est importante, plus les mécaniques de marché changent. Alejandro Lopez-Lira, professeur de finance à l’université de Floride, rappelle d’ailleurs dans Morningstar que « les résultats sur papier sont souvent bien meilleurs que dans des conditions réelles avec des portefeuilles de taille significative. »
⚠️ Hype, prudence et intervention humaine
Le succès de ChatGPT dans ce test ne doit pas faire oublier un facteur clé : l’humain est encore indispensable. Nathan Smith l’explique lui-même :
Ce n’est pas l’IA qui agit directement. Je dois entrer les données manuellement, et je garde toujours un œil sur les pertes avec un système de stop-loss.
En d’autres termes, aucune autonomie réelle de l’IA, malgré son rôle stratégique dans les recommandations. Et c’est bien là l’enjeu principal : si l’intelligence artificielle devenait réellement plus performante que les traders, alors tout le monde l’utiliserait… et les marchés s’ajusteraient, réduisant automatiquement son efficacité.
Il faut également rappeler que ce type d’expérience n’a pas de valeur de conseil financier. Nathan Smith insiste : son objectif était de « tester la validité de certaines publicités douteuses vantant les mérites de l’IA pour investir. » Un projet de curiosité, pas un modèle reproductible à grande échelle. Les risques du trading, surtout sur les petites valeurs, restent élevés, même pour une IA.
👁️ L’œil de l’expert
L’expérience de Nathan Smith démontre que l’intelligence artificielle peut être un outil puissant, mais encore très dépendant de l’intervention humaine. Dans un contexte de micro-portefeuille, l’IA peut effectivement repérer des opportunités à court terme, mais les dynamiques de marché, les volumes échangés et la psychologie des investisseurs restent hors de sa portée.
En somme : ChatGPT sait flairer des tendances, mais il ne remplace ni la stratégie, ni la discipline de l’investisseur. Le fantasme d’une IA « miracle » en Bourse devra encore attendre. Pour l’instant, mieux vaut la considérer comme un assistant… que comme un gérant.
