Vendredi 20/01/2023
L’intelligence artificielle au service de la transparence, l’AMF y croit. L’Autorité des marchés explore le traitement automatique des données, telle que la lecture automatique de documents établis par les sociétés cotées. Elle vient de publier les résultats d’une étude réalisée sur la section facteurs de risques de plus d’une centaine de Documents d’enregistrement universel (DEU) de sociétés cotées sur une période allant de 2012 à 2020.
La difficulté de l’exercice, la lecture automatique – par des robots, réside notamment pour l’AMF « dans la variété des facteurs de risques et de leur présentation, parfois imbriqués, mais les récentes avancées en apprentissage profond (deep learning en anglais) sont susceptibles de gérer certaines de ces complexités ». Les résultats de cette première étude sont encourageants car ils montrent qu’il est ainsi « possible de détecter les variations les plus importantes d’une année sur l’autre dans les degrés de mention de chacun des risques présentés ». On peut donc imaginer un élargissement du traitement automatisé des données en soutien des actions des régulateurs. Et cela tombe bien car les robots ont une place de plus en plus importante dans le traitement de l’information financière et extra-financière.
Toutefois, cette exploitation automatique des données suppose des formats plus exploitables par les machines et requiert que les acteurs suivent de bonnes pratiques. Des bonnes pratiques sur la qualité des fichiers, mais aussi l’utilisation de balises appropriées pour mieux structurer à la fois le texte et les tableaux figurant dans leurs documents. Une plus grande comparabilité va ainsi permettre une lecture automatique efficace et favoriser la transparence.
