Dans le domaine de l'intelligence artificielle, un fait souvent négligé est que la performance des modèles dépend fortement de la qualité des données qu'ils reçoivent. Même pour le même modèle d'IA, lorsque des ensembles de données différents sont fournis en entrée, les résultats peuvent varier considérablement.

Ce phénomène est particulièrement évident sur les marchés financiers. Supposons que nous fournissions à un modèle d'IA des informations de prix retardées ou un instantané de marché incomplet, alors l'environnement de marché que l'IA 'perçoit' ne sera qu'une ombre floue du monde réel, toujours en retard par rapport à la dynamique réelle du marché. Dans ce cas, les décisions prises par l'IA risquent d'être déjà obsolètes et de ne pas pouvoir s'adapter à un environnement de marché en constante évolution.

La qualité des décisions prises par l'IA dépend essentiellement des dimensions du marché qu'elle peut "voir". Des données de haute qualité et en temps réel permettent à l'IA de saisir avec précision l'état actuel du marché et même de prédire les tendances futures. En revanche, des données de mauvaise qualité ou obsolètes limitent gravement la capacité de décision de l'IA.

Ainsi, lors du développement et de l'application des systèmes d'IA, nous devons non seulement nous concentrer sur l'optimisation des algorithmes et des modèles, mais aussi accorder une importance particulière à la qualité et à la pertinence des données. Ce n'est qu'en veillant à ce que l'IA puisse recevoir des informations de marché complètes, précises et en temps réel qu'elle pourra pleinement réaliser son potentiel et prendre des décisions plus précises et précieuses.

Dans cette ère axée sur les données, l'expression 'les données sont roi' se manifeste particulièrement dans le domaine de l'IA. L'importance des données de qualité ne doit pas être sous-estimée, car elles sont la clé pour que les systèmes d'IA 'perçoivent' le présent et 'prévoyent' l'avenir.