Trading algorithmique en 2025 : puissance technique et contrôle humain indispensable
- Linséa
- 3 oct.
- 3 min de lecture
Qu’est-ce que le trading algorithmique ?
Le trading algorithmique désigne l’utilisation de programmes automatisés capables d’analyser en temps réel des volumes massifs de données et de passer des ordres sur les marchés financiers selon des règles prédéfinies. Ces systèmes sont capables de réagir en quelques millisecondes, une vitesse hors de portée pour l’humain.
Aujourd’hui, il est omniprésent : près de 92 % des transactions sur le marché des changes (Forex) sont pilotées par des algorithmes. Banques, hedge funds et fonds de pension en font un usage quotidien.
Avec l’intégration de l’intelligence artificielle et des modèles de langage (LLM), ces outils ne se limitent plus à des données chiffrées. Ils exploitent désormais aussi des informations textuelles comme les dépêches de presse ou les analyses d’experts, pour anticiper plus finement l’évolution des prix et ajuster les décisions.
Pourquoi les acteurs financiers y recourent-ils massivement ?
L’atout majeur est la rapidité. Plus un signal est identifié tôt et exécuté vite, plus la marge réalisée peut être optimisée. Le trading algorithmique permet également de fractionner l’exécution des ordres volumineux, afin de limiter l’impact sur les cours.
Selon l’IOSCO, l’organisme international des régulateurs, il s’agit aujourd’hui de l’usage d’intelligence artificielle le plus répandu dans les marchés financiers, devant la détection de fraude ou le conseil automatisé.
Des performances… mais des risques accrus
Cette puissance n’est pas exempte de limites. Lorsque plusieurs algorithmes réagissent simultanément au même signal, la volatilité peut s’amplifier et déclencher des mouvements de marché soudains, parfois qualifiés de « mini-crashs ».
En 2024, la FCA (Financial Conduct Authority) a mis en évidence d’importantes lacunes dans la gestion des processus algorithmiques : documentation insuffisante, détection des abus de marché incomplète, surveillance inadaptée. En Inde, le régulateur SEBI envisage même d’intégrer directement le trading algorithmique dans les régulations applicables aux intermédiaires boursiers.
Ces constats rappellent que l’innovation doit impérativement s’accompagner d’un cadre solide de gouvernance et de supervision.
Supervision humaine et régulation : des garde-fous indispensables
Face à ces risques, la vigilance humaine reste essentielle. Les traders doivent pouvoir interrompre instantanément un algorithme en cas d’anomalie. Des mécanismes comme les “circuit breakers” ou les “kill switches” se généralisent pour garantir la sécurité des marchés.
Le cadre réglementaire européen MiFID II impose déjà des exigences strictes :
approbation préalable des algorithmes,
évaluation des risques et batteries de tests,
surveillance renforcée avant et après chaque transaction,
plans de continuité et dispositifs de contrôle d’accès.
Au Royaume-Uni, la FCA poursuit une évaluation approfondie des pratiques afin de corriger les déficits identifiés, tandis qu’au niveau mondial, certains régulateurs s’inspirent de l’EU AI Act pour classer ces algorithmes parmi les systèmes à haut risque.
L’impact humain : vers des profils hybrides
L’automatisation ne fait pas disparaître le rôle des professionnels, elle le transforme. Le métier de trader évolue : il ne s’agit plus seulement de passer des ordres, mais de comprendre, auditer et reconfigurer les algorithmes avec discernement.
Les profils recherchés sont désormais hybrides :
capables de maîtriser la data et l’IA,
solides sur les fondamentaux financiers,
attentifs aux dimensions réglementaires, éthiques et de conformité.
Les établissements investissent dans la formation continue pour couvrir ces nouveaux besoins : apprentissage des cadres réglementaires, gestion des risques, compréhension des modèles d’IA, développement des pratiques de supervision humaine.
Conclusion : conjuguer innovation et responsabilité
En 2025, le trading algorithmique est devenu un pilier incontournable des marchés financiers. Sa puissance technique ouvre des perspectives inédites en matière de rapidité et d’efficacité, mais elle expose aussi à des risques systémiques nouveaux.
L’avenir de la finance repose donc sur un équilibre clair : exploiter l’innovation sans jamais dissocier la technologie de la supervision humaine. C’est ce couple algorithmes sophistiqués et expertise humaine qui permettra de conjuguer performance, sécurité et confiance durable sur les marchés.Une référence centrale pour évaluer, arbitrer et accélérer la transition
Sources :
Les Échos – « Le trading algorithmique gagne du terrain »
Dopfin – « Trading algorithmique, IA et quantique »
Finactu – « L’évolution des stratégies de marché »
