L'intelligence artificielle devient un "connaisseur" en vin



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Le terme actif alternatif couvre tous les investissements qui sont très spécialisés dans leur nature. Les philatélistes investissent dans les timbres rares, les magnats du pétrole se précipitent vers les voitures de collection et les oenophiles s’arrachent les bouteilles de les plus précieuses. En général, l’investissement dans le consiste à acheter au niveau du baril avant qu’il soit mis en bouteille. Cette méthode de tarif, appelé En Primeur, se base sur les papilles des experts plutôt que sur des équations qui sont propres aux investissements. Et cela donne des résultats parfois incohérents, mais Tristan Fletcher, de l’University College à Londres, veut changer cette méthode archaïque en appelant l’intelligence artificielle à la rescousse.

On a déjà tenté d’utiliser des modèles mathématiques pour civiliser le marché des vins. Ce sont les modèles qui se basent sur les régressions linéaires. Ces derniers prennent en compte certains points de donnée tels que le millésime, les conditions climatiques de l’année, l’histoire du vignoble et les prix qu’il a gagné. Ces points forment une ligne qui permet de déterminer un prix du vin.

Ces modèles mathématiques ont produit des résultats mitigés et le Dr Fletcher estime qu’il peut faire beaucoup mieux. Au lieu d’utiliser la régression, il a utilisé une intelligence artificielle qui est déjà utilisée dans de nombreux investissements financiers qu’on connait comme le Machine Learning. Le Machine Learning utilise de nombreuses corrélations importantes ou faibles qui sont négligées par les modèles de régression. Plutôt qu’une ligne droite, l’intelligence artificielle permet de donner une courbe de prix qui se base uniquement sur les données. Et si les calculs sont effectués correctement, alors les prix sont beaucoup plus précis que les modèles de régression linéaire.

Le Dr Fletcher et ses collègues ont commencé avec les vins de l’indice Liv-ex 100 (une sorte de FTSE des vins précieux) et ils ont analysé uniquement les données sur les prix. En premier lieu, ils ont lancé un test de corrélation qui est une manière de quantifier la stabilité ou la volatilité des prix dans le passé. Et dans leurs travaux qui ont été publiés dans la revue Journal of Wine Economics, ils ont trouvé 2 groupes distincts. La moitié des vins qu’ils ont analysés avaient des prix qui ont fluctué dans des périodes très courtes. Cela signifie que les investisseurs sur ces vins peuvent espérer une plus-value juteuse dans le minimum de délais. L’autre moitié des vins avait des prix qui montaient ou baissaient, mais sur de longues périodes. Et la hausse et la baisse étaient considérables.

L’équipe a ensuite lancé 2 algorithmes de Machine Learning sur chaque groupe. Pour les vins du groupe qui était calme, l’intelligence artificielle a légèrement surpassé les modèles par régression linéaire. Mais pour le groupe de vins qui avait une grande volatilité sur les prix, l’intelligence artificielle a été largement supérieure aux précédentes méthodes de calcul. C’est une preuve que l’intelligence artificielle peut être efficace dans n’importe quel champ d’application, mais il reste à déterminer les types de vin dans chaque catégorie. Et c’est une discussion qui pourrait avoir lieu devant une bouteille de Chateau Palmer.

 

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Houssen Moshinaly

Rédacteur en chef d'Actualité Houssenia Writing. Rédacteur web depuis 2009 et vulgarisateur scientifique.

Je m'intéresse à tous les sujets scientifiques allant de l'Archéologie à la Zoologie. Je ne suis pas un expert, mais j'essaie d'apporter mes avis éclairés sur de nombreux sujets scientifiques.

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