2 750 mots sur 14 articles examinant l'investissement algorithmique, les biais cognitifs et où les LLM pourraient s'intégrer dans le monde du capital-risque. tl;dr — il existe un réel risque que les LLM soient aveuglément appliqués aux décisions d'investissement, en raison de résultats trompeurs dans des environnements simulés. Cela ne fera probablement qu'amplifier les problèmes existants et entraîner une sous-performance accrue. Cela ne veut pas dire que le capital-risque est à l'abri de l'automatisation ; des algorithmes beaucoup plus simples offrent déjà une surperformance. Mais pourquoi ces algorithmes réussissent est plus intéressant : Il s'avère que reconnaître et gérer nos biais cognitifs est la clé pour surperformer de manière cohérente et significative les machines. D'un autre côté, ce que nous avons créé avec les LLM est un moyen facile d'appliquer nos biais à grande échelle sous le couvert de l'objectivité scientifique. Plus :