Les robots ont une meilleure capacité que les investisseurs individuels à optimiser en permanence un portefeuille en fonction d’une allocation d’actifs cible. Pour autant, laisser les particuliers agir d’eux-mêmes, en étant conseillés par un robot, reste une stratégie intéressante, conduisant à améliorer les compétences financières des investisseurs.
Avec le développement des « large language models », de nouvelles perspectives s’ouvrent quant aux interactions humain-machine. Des robots sont aujourd’hui capables d’interagir de manière très fluide avec les humains. Malgré tout, de nombreuses questions restent en suspens quant à la valeur ajoutée de ces interactions. Si l’humain est biaisé dans ses décisions, ne vaut-il pas mieux laisser la machine prendre les décisions à sa place ? Quels peuvent être les bénéfices des interactions humain-machine ? Ces questions se posent dans de nombreux domaines où des décisions automatisées sont mises en place (justice, diagnostic médical, etc.). Elles se posent également de manière cruciale dans le domaine financier, avec le développement des robo-advisors.
Les épargnants doivent prendre des décisions financières complexes, mais nombre d’entre eux sont mal équipés pour le faire. Quand on examine les décisions d’investissement des particuliers, on s’aperçoit qu’elles sont sujettes à des biais : faible diversification, biais de familiarité, trading excessif, etc. Ces biais sont souvent liés au manque d’attention que les individus portent à leur épargne et à leur faible culture financière. Dans ces conditions, ne vaudrait-il pas mieux automatiser la gestion de leur portefeuille ?
Aujourd’hui, deux types de robo-advisors coexistent sur le marché1. D’une part, des services offrant de la gestion complètement automatisée, où l’épargnant n’a pas à intervenir. Une fois l’allocation d’actifs...
