Les marchés financiers internationaux ont récemment subit une série de pannes informatiques qui ont subitement forcé la suspension des activités boursières. L’une des raisons de ces « plantages rapides » pourrait être l’émergence soudaine d’un grand groupe de robots ultrarapides, qui procèdent à des transactions financières sur les marchés et agissent plus rapidement que ce que les humains peuvent détecter, ce qui surcharge le système.
Les apparences de cette « écologie de machines ultrarapide » sont documentées dans une nouvelle étude publiée la semaine dernière dans les Scientific Reports du magazine Nature.
Selon les conclusions des chercheurs, lorsque le monde boursier passe dans des intervalles moindres qu’une seconde, le secteur financier effectue une transition soudaine dans une cyberjungle habitée par des algorithmes de transactions agressifs.
« Ces algorithmes peuvent opérer si rapidement que les humains sont incapables d’y participer en temps réel, et c’est plutôt un groupe de robots ultrarapides qui prend le contrôle », explique Neil Johnson, un professeur de physique au College of Arts and Sciences de l’Université de Miami.
La demande sociétale pour des systèmes plus rapides qui dépassent leurs compétiteurs a mené aux développement d’algorithmes capables d’agir plus rapidement que le temps de réaction des humains. Par exemple, le temps de réflexe le plus faible pour une personne face à un danger est d’approximativement d’une seconde.
Même un grand maître aux échecs a besoin de près de 650 millisecondes pour réaliser qu’il est en danger, mais les programmes de transactions financières peuvent agir en moins d’une milliseconde.
Lors de l’étude, les chercheurs ont assemblé et analysé une série de transactions financières.
De janvier 2006 à février 2011, ils ont découvert 18 520 événements extrêmes durant moins d’une seconde et demie, y compris des crashes et des pics. L’équipe a réalisé qu’alors que la durée de ces événements extrêmes ultrarapides tombait sous le seuil du temps de réponse humain, le nombre de chutes et de poussées augmentait de façon dramatique.
Les chercheurs ont créé un modèle pour comprendre le comportement de ce système et ont conclu que les événements étaient le produits d’échanges informatisés ultrarapides, et n’étaient pas attribuables à d’autres facteurs, comme la réglementation ou des échanges erronés.
Selon M. Johnson, cette situation est comparable à celle d’un environnement écologique.
« Tant et aussi longtemps que vous avez la combinaison normale de proies et de prédateurs, tout est équilibré, mais si vous introduisez des prédateurs trop rapides, cela crée des événements extrêmes, dit-il. Ce que nous voyons avec les nouveaux algorithmes ultrarapides est un système de transactions au profil de prédateur. Dans ce cas, le prédateur agit avant même que la proie ne se rende compte de sa présence. »
Selon lui, pour réglementer et normaliser ces algorithmes ultrarapides, il est nécessaire de comprendre leur comportement collectif. Il s’agit-là d’une tâche complexe, mais celle-ci est facilitée par le fait que les algorithmes fonctionnant plus rapidement que le temps de réponse humain sont relativement simples, puisque la simplicité permet de traiter une opération plus rapidement.
« Les algorithmes ultrapides effectueront relativement peu de choses, poursuit M. Johson. Cela signifie qu’ils sont davantage portés à adopter le même comportement, et donc former un groupe cybernétique qui attaque une certaine partie du marché. Voilà ce qui donne naissance aux événements extrêmes que nous observons. Notre modèle mathématique est capable de capturer ce comportement collectif en modélisant la façon dont ces groupes numériques fonctionnent. »
En fait, M. Johnson croit que cette nouvelle compréhension de ces groupes de programmes informatiques pourrait avoir d’autres applications importantes à l’extérieur du domaine financier, comme la gestion des cyberattaques et de la guerre informatique.