L’IA pour trader les cryptos aussi peut se planter ? Récemment, une organisation a mené une expérience : elle a confié à 6 modèles d’IA majeurs (ChatGPT, DeepSeek, Grok, etc.) 10 000 dollars chacun pour qu’ils tradent automatiquement des cryptos comme le BTC, l’ETH ou le SOL.

Le début était prometteur : le rendement journalier a grimpé jusqu’à 30 %. Mais après une forte chute du marché, toutes ces IA se sont retrouvées en difficulté, avec une perte journalière maximale également de 30 % — du paradis à l’enfer, tout peut aller très vite.

Selon l’analyse du secteur, trois principaux écueils ont été identifiés : premièrement, les données d’entraînement sont basées sur l’historique des marchés, ce qui rend la réaction aux mouvements soudains et violents trop lente ; deuxièmement, l’IA s’en sort dans des tendances claires, mais elle se fait piéger lors de phases de volatilité ou de retournement ; troisièmement, les mécanismes de stop-loss sont parfois trop agressifs, ce qui empêche de couper les pertes à temps en cas de marché extrême.

Cette expérience est en réalité un avertissement pour tout le secteur du trading quantitatif basé sur l’IA. Selon les statistiques, le volume des transactions crypto pilotées par l’IA devrait croître de plus de 200 % d’ici 2025, mais la proportion de ceux qui en tirent vraiment profit reste incertaine. Le trading IA repose essentiellement sur des décisions probabilistes, il est donc impossible de gagner à tous les coups. Ceux qui souhaitent suivre les signaux de l’IA devraient d’abord bien évaluer leur tolérance au risque, définir leur positionnement et leurs limites de perte, au lieu de rêver uniquement à devenir riche du jour au lendemain.