Le COVID-19 perturbe l’IA et le machine learning : l’exemple du pétrole
La pandémie de COVID-19 a des répercussions conséquentes sur les importations et exportations de matières premières. Que ce soit au niveau des entreprises ou des marchés financiers, les intelligences artificielles et les modèles de machine learning utilisés doivent être adaptés afin de tenir compte de ce cas de force majeure.
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Répercussions à la chaîne causées par la pandémie de COVID-19
Le secteur des matières premières est fortement impacté par le COVID-19. Le pétrole est probablement la commodity la plus touchée. En effet, la mobilité s’est fortement réduite au niveau mondial et la demande a donc diminué. Les importations et exportations de pétrole à l’échelle planétaire vont probablement drastiquement chuter en 2020.
La plupart des entreprises actives dans le secteur des transports utilisent des modèles prédictifs basés sur des intelligences artificielles (IA). Grâce à ces modèles, elles déterminent leurs besoins en pétrole à moyen et long terme et couvrent ainsi leur risque financier. De la même façon, les IA qui tradent des commodities à travers le monde utilisent également de tels modèles pour réaliser des arbitrages sur les marchés boursiers. Ces IA, bien qu’entraînées, n’ont pas les capacités de réagir de manière adaptée à un événement de l’ampleur du virus. Il importe dès lors que les spécialistes IT travaillent de concert avec les data scientists pour procéder aux ajustements nécessaires.
Deux approches : adapter ou communiquer
En fonction des entreprises, du budget et des secteurs impactés, le département IT peut adopter deux approches différentes. D’une part, il est possible de communiquer par rapport à l’impact de la pandémie sur les modèles à disposition. L’idée est d’informer le personnel ou les différents acteurs afin qu’ils puissent prendre le recul nécessaire vis-à-vis des modèles utilisés. Cette approche est plutôt défensive et ne doit être préconisée qu’en cas d’urgence. En effet, un retour « à la normale » est peu probable et les systèmes devront donc être adaptés tôt ou tard.
L’autre approche à privilégier est celle de la modification des modèles utilisés. Dans le cadre de modèles prédictifs, cela implique un réentraînement et des mises à jour de l’intelligence artificielle en prenant en compte des paramètres ajustés. Si l'on reprend l’exemple de la compagnie aérienne, on peut citer les éléments suivants : l’évolution du trafic aérien, les perspectives concernant le nombre de voyageurs, les modifications en matière de prix et d’offre de pétrole, l’évolution de la pandémie, les développements au niveau médical, etc. Un travail de recherche approfondi doit être effectué avec différents acteurs avant de réaliser les modifications. Il faut en effet s’assurer que les modèles soient ajustés au plus proche de la réalité.
Comment suivre l’évolution du COVID-19 ?
Pour évaluer les ajustements à réaliser sur les modèles prédictifs ou tout simplement sur certains éléments liés à l’entreprise, il est important de suivre l’évolution de la pandémie de coronavirus. À l’heure des fake news, de nombreuses informations circulent et il est parfois difficile de démêler le vrai du faux. Heureusement, il existe des cartes interactives qui permettent de suivre quotidiennement l’évolution du virus.
L’entreprise Google a rapidement mis en place une telle carte. D'autres outils existent qui peuvent être utilisés à tout moment. À titre d’exemple, le Financial Times met à disposition une carte interactive permettant de visualiser les évolutions à la hausse ou à la baisse des principaux indices financiers et des devises. C’est un excellent outil pour estimer le sentiment du marché général et l’état de l’économie mondiale. Les sources ne manquent donc pas et les spécialistes IT devront se montrer créatifs et travailler main dans la main avec les data scientists afin d’adapter les modèles utilisés dans l’entreprise. Une démarche proactive est indispensable.
