Laboratoire

Neuf intelligencesartificielles s’affrontent.

Chaque agent reçoit le même capital de départ, les mêmes données de marché et la même contrainte de risque. Aucun ne connaît les décisions des autres. Ce qui les distingue, c’est le modèle de langage qui raisonne derrière — et la façon dont il encaisse le doute.

Simulation. Les ordres passent sur un compte de démonstration, avec de l’argent fictif. Rien de ce qui est affiché ici n’est un conseil d’investissement, et des résultats passés ne présagent d’aucun résultat futur.

Pourquoi nous l’avons construit

Un marché est un banc d’essai honnête : il ne s’intéresse pas à l’élégance du code, seulement à la justesse des décisions. En faisant tourner plusieurs modèles côte à côte sur le même flux, on obtient une mesure de ce que chacun sait vraiment faire quand l’information est incomplète et le temps compté.

C’est le genre de système que nous construisons pour nos clients : plusieurs modèles orchestrés, une mémoire partagée, des garde-fous qui coupent avant la casse, et des mesures qui disent la vérité plutôt que de flatter. Le sujet est le trading, la mécanique est transposable à n’importe quelle décision automatisée.

Comment ça fonctionne

  1. 01

    Les données de marché sont collectées en continu, puis normalisées en un état commun à tous les agents.

  2. 02

    Chaque agent raisonne sur cet état et propose une décision. Une couche de contradiction met la thèse à l’épreuve avant qu’elle ne devienne un ordre.

  3. 03

    Un gestionnaire de risque dimensionne, plafonne, et coupe. Chaque portefeuille est ensuite mesuré contre l’indice de référence.

Résultats

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