{"id":1654,"date":"2022-01-27T16:27:02","date_gmt":"2022-01-27T16:27:02","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/fr\/news\/lintelligence-artificielle-sinvite-sur-le-marche-de-lart\/"},"modified":"2022-01-27T16:27:02","modified_gmt":"2022-01-27T16:27:02","slug":"lintelligence-artificielle-sinvite-sur-le-marche-de-lart","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/news\/lintelligence-artificielle-sinvite-sur-le-marche-de-lart\/","title":{"rendered":"L’intelligence artificielle s\u2019invite sur le march\u00e9 de l’art"},"content":{"rendered":"

L’intelligence artificielle a-t-elle sa place dans un environnement aussi capricieux et excentrique que le march\u00e9 secondaire de l’art ? Un algorithme peut-il apprendre \u00e0 pr\u00e9dire la valeur attribu\u00e9e \u00e0 une \u0153uvre d’art lors d’une vente aux ench\u00e8res ?<\/p>

Ces questions\u00a0et\u00a0d’autres ont \u00e9t\u00e9 analys\u00e9es par un groupe de chercheurs comprenant\u00a0Roman Kr\u00e4ussl<\/a>, professeur au D\u00e9partement\u00a0<\/a> de l’Universit\u00e9 du Luxembourg, et les co-auteurs Mathieu Aubry (\u00c9cole des Ponts ParisTech), Gustavo Manso (Haas\u00a0School\u00a0of Business, Universit\u00e9 de Californie \u00e0 Berkeley), et Christophe\u00a0Spaenjers\u00a0(HEC Paris). L’article qui en r\u00e9sulte,\u00a0Biased\u00a0Auctioneers, a \u00e9t\u00e9 accept\u00e9 pour publication dans le tr\u00e8s r\u00e9put\u00e9 Journal of Finance.\u00a0F<\/a>inance<\/a><\/p>\n

\nEntra\u00eenement d’un r\u00e9seau de neurones pour \u00e9valuer l’art\u00a0\u00a0<\/h3>\n

Dans cette \u00e9tude\u00a0associant les domaines de la finance et de l’informatique, les chercheurs ont utilis\u00e9 l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour cr\u00e9er un algorithme de r\u00e9seau neuronal qui imite le travail des \u00e9valuateurs humains en g\u00e9n\u00e9rant des pr\u00e9visions de prix pour les \u0153uvres d’art vendues aux ench\u00e8res. Cet algorithme s’appuie sur des donn\u00e9es utilisant les caract\u00e9ristiques tant visuelles que non visuelles des \u0153uvres d’art. Les auteurs de l’\u00e9tude ont appliqu\u00e9 leur algorithme \u00e0 un vaste ensemble de donn\u00e9es sur les ventes d’\u0153uvres d’art, soit 1,2 million de ventes aux ench\u00e8res de\u00a0tableaux\u00a0entre 2008 et 2014, en entra\u00eenant le r\u00e9seau neuronal \u00e0 l’aide d’une image de l’\u0153uvre d’art et d’informations telles que le nom de l’artiste, le support et la maison de vente aux ench\u00e8res o\u00f9 l’\u0153uvre a \u00e9t\u00e9 vendue. Une fois form\u00e9 \u00e0 cet ensemble de donn\u00e9es, les auteurs ont demand\u00e9 au r\u00e9seau neuronal de pr\u00e9dire les estimations de pr\u00e9vente de la maison de vente aux ench\u00e8res, le prix d’achat (le prix minimum auquel l’\u0153uvre sera vendue), ainsi que le prix final des ventes d’art en 2015. Il est alors devenu possible de comparer l’estimation de l’algorithme avec les donn\u00e9es r\u00e9elles, et de d\u00e9terminer si le niveau relatif des pr\u00e9dictions de prix g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par la machine pr\u00e9dit les r\u00e9sultats relatifs des prix.<\/p>

\n \n\"\"\n <\/figure>\n

\nUne\u00a0voie vers un march\u00e9\u00a0de l\u2019art\u00a0plus efficace ?\u00a0<\/h3>\n

Comme on pouvait s’y attendre, les pr\u00e9dictions des experts humains \u00e9taient plus pr\u00e9cises que celles de l’algorithme, dont la pr\u00e9diction \u00e9tait \u00e0 son tour plus pr\u00e9cise que le mod\u00e8le h\u00e9donique lin\u00e9aire standard que les chercheurs ont utilis\u00e9 pour \u00e9valuer l’\u00e9tude. Les raisons de l’\u00e9cart entre l’homme et la machine comprennent, comme l’affirment les auteurs, principalement l’acc\u00e8s \u00e0 une plus grande quantit\u00e9 d’informations sur les \u0153uvres d’art individuelles, notamment la provenance, l’\u00e9tat et le contexte historique. Bien qu’int\u00e9ressant, l’objectif des auteurs n’\u00e9tait pas d’opposer l’homme \u00e0 la machine dans cette t\u00e2che sp\u00e9cifique. Au contraire, les auteurs ont cherch\u00e9 \u00e0 d\u00e9couvrir l’utilit\u00e9 et les applications potentielles des \u00e9valuations bas\u00e9es sur la machine. Par exemple, \u00e0 l’aide d’un tel algorithme, il pourrait \u00eatre possible de d\u00e9terminer si les \u00e9valuations de pr\u00e9vente d’un commissaire-priseur sont trop pessimistes ou trop optimistes, ce qui permettrait de pr\u00e9dire efficacement les erreurs de pr\u00e9diction des commissaires-priseurs. En fin de compte, ces informations pourraient \u00eatre utilis\u00e9es pour corriger ces types d’inefficacit\u00e9s du march\u00e9 cr\u00e9\u00e9es par l’homme.\u00a0<\/p>\n

\nAu-del\u00e0 des\u00a0salles\u00a0des ventes\u00a0<\/h3>\n

Les implications de cette m\u00e9thodologie et de la puissance de calcul appliqu\u00e9e ne se limitent toutefois pas au monde de l’art. D’autres march\u00e9s n\u00e9gociant des actifs \u00ab\u00a0r\u00e9els\u00a0\u00bb, qui d\u00e9pendent fortement des \u00e9valuateurs humains, notamment le march\u00e9 immobilier, peuvent b\u00e9n\u00e9ficier de cette recherche. Bien que l’IA ne soit pas encore susceptible de remplacer les humains, la technologie de l’apprentissage automatique telle que d\u00e9montr\u00e9e par les chercheurs pourrait devenir un outil important pour les investisseurs et les interm\u00e9diaires, qui souhaitent avoir acc\u00e8s \u00e0 un maximum d’informations, le plus rapidement et le moins cher possible.<\/p>\n

\n\u00a9 Universit\u00e9 du Luxembourg<\/h5>\n<\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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