GPT-4 et l’analyse financière : révolution en marche ?

Une étude récente a révélé que le GPT-4 d’OpenAI pourrait analyser les états financiers et, dans certains cas, prédire les performances futures d’une entreprise mieux qu’un analyste humain.

Menée par trois chercheurs de la Booth School of Business de l’Université de Chicago — Alex Kim, Maximilian Muhn et Valeri Nikolaev — cette étude soulève des questions sur l’avenir de l’analyse financière et le rôle potentiel de l’IA dans ce domaine. Les chercheurs ont travaillé à déterminer si GPT-4 pouvait analyser les états financiers uniquement en se basant sur les chiffres, sans aucun contexte textuel. Pour ce faire, ils ont exclu des éléments comme la section « Management Discussion and Analysis » (MD&A) des rapports trimestriels. Leur objectif principal était d’évaluer la capacité des grands modèles linguistiques (LLM) à comprendre et synthétiser des données purement financières.

L’étude a examiné plus de 150 000 observations d’entreprise-année de 15 000 sociétés entre 1968 et 2021. En comparant les performances des analystes financiers et de GPT-4, ils ont découvert que les analystes humains avaient une précision de 53 % dans leurs prévisions sur un mois concernant l’orientation des bénéfices futurs. Lorsque GPT-4 a analysé des états financiers anonymisés sans aucune information textuelle et avec une simple invite, il a obtenu un score légèrement inférieur à celui des analystes, avec une précision de 52 %. Cependant, lorsque les chercheurs ont utilisé une invite de commande de chaîne de pensée, fournissant plus d’instructions et de conseils, le modèle a atteint une précision de 60 %.

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L’IA et l’analyse financière

Ces résultats montrent que, lorsqu’il est correctement guidé, GPT-4 peut surpasser les analystes humains, même sans les informations textuelles souvent cruciales dans les rapports financiers. Cela démontre la capacité de l’IA à traiter des données complexes et à fournir des analyses précises, surtout lorsqu’elle est assistée par des instructions détaillées.

L’étude souligne que l’analyse et la prévision financières nécessitent jugement, bon sens et intuition, des qualités qui peuvent dérouter à la fois les humains et les machines. Ni les analystes humains ni GPT-4 n’ont réussi à atteindre une précision proche de 100 % dans leurs analyses, en partie à cause de la complexité inhérente à ces tâches.

Mustafa Suleiman, cofondateur de DeepMind, a souligné que les assistants IA pourraient devenir une ressource précieuse et accessible pour tous dans un avenir proche. Cependant, la recherche de Kim, Muhn et Nikolaev indique que les analystes humains ne seront probablement pas remplacés par l’IA dans l’immédiat. Pour l’instant, l’IA sert de complément aux capacités humaines, offrant des outils qui peuvent améliorer la précision des analyses financières.

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Les chercheurs ont également noté que le GPT-4 pouvait mieux analyser les grandes entreprises, comme Apple, en raison de leur moindre idiosyncrasie par rapport aux petites entreprises, dont les performances peuvent varier en fonction de facteurs imprévisibles comme les essais cliniques pour les sociétés de biotechnologie. Bien que les LLM, y compris GPT-4, puissent être biaisés, les chercheurs ont constaté que le modèle se comportait généralement bien en moyenne. Les biais peuvent être subtils et variés, mais la performance globale du modèle suggère une capacité de prévision raisonnablement fiable.

La question de savoir maintenant si les LLM peuvent remplacer les analystes financiers humains reste ouverte. Pour l’instant, ils servent plutôt de complément, offrant des perspectives et des outils supplémentaires pour évaluer la santé financière des entreprises. Avec l’évolution continue de la technologie, il est difficile de prédire l’avenir exact de l’IA dans l’analyse financière, mais cette étude fournit un aperçu prometteur des possibilités.

Alors que l’industrie de l’IA continue de croître et de se développer, il sera intéressant de voir comment les outils comme GPT-4 seront intégrés dans les pratiques financières courantes, et comment ils transformeront potentiellement notre approche de l’analyse des données financières. (Papers)