Les systèmes financiers modernes peuvent être considérés comme des systèmes "sociotechniques" adaptatifs et complexes (Somerville et al. 2012, Cliff & Northrop, 2011). Adaptatifs, car ils sont organisés autour de technologies de l'information et de la communication qui évoluent dans le temps en fonction des données collectées et de l'expérience acquise. Complexes, car ils autorisent l'émergence de comportements parfois imprédictibles, disruptifs, et inattendus. Il est donc impossible de comprendre la dynamique des systèmes financiers sans s'intéresser aux interactions entre leur architecture technologique et les comportements humains.

Ces observations peuvent être faites tant sur le plan de la finance de marché (trading algorithmique), de la finance d’entreprise (robots conseillers, agents de trading) qu’au niveau des moyens de paiements avec les crypto-monnaies. Mais elles peuvent aussi s’élargir à la thématique plus large des institutions et de la transformation des stratégies, modes de gouvernance et modes d’organisation des acteurs financiers. De nouveaux écosystèmes émergent (finance alternative, smart money), les anciens évoluent (open banking, néobanking) et avec eux, les usages et pratiques tant au niveau de la profession que des utilisateurs finaux des services financiers. Afin de canaliser ces nouveaux usages, la régulation financière tend à intégrer de plus en plus toutes les parties prenantes (concepteurs d’algorithmes, traders, institutions financières, opérateurs de marché, régulateurs et objectifs de politiques publiques). Encapsuler les connaissances et expériences de ces parties prenantes inscrites dans leur histoire et leurs usages, au sein d’un cadre conceptuel unifié, pourrait être la clé pour faire émerger une régulation adaptée à ces transformations (cf. « Call for Evidence » publié par l’ESMA en 20213). A titre d’exemple, tout comme la théorie financière s’est intéressée à la psychologie de l’investisseur, les collaborations transdisciplinaires nous permettraient de mieux connaître la psychologie du concepteur/programmeur des systèmes de trading. Sa formation et son expérience (financière ou non) ont-elles une influence sur sa conception des SAD ? Comment conçoit-il le risque alors même qu’il est distancié temporellement et donc émotionnellement de la décision ? La non-neutralité des concepteurs d’algorithmes financiers est un axe de recherche essentiel dans la compréhension de la finance contemporaine.

Conservant les SI au cœur de ce projet, plusieurs pistes de réflexions peuvent émerger :

• Comment faire évoluer les méthodes de recherches en finance afin d’analyser ces interactions algorithmiques ?
• Comment connecter l’évolution des comportements individuels ou organisationnels modulés par les SI avec les dynamiques plus globales de la sphère financière ?
• Quelles sont les nouvelles pratiques professionnelles et de consommation des produits financiers ?
• Quels sont les nouveaux acteurs, business models et écosystèmes d’information émergents ?
• Dans une perspective plus critique, quels sont les risques, instabilités, usages indésirables liés aux SI en finance ?
• Quel est le rôle et quelles sont les pistes de régulation et d’incitations pour un usage à la fois éthique et créateur de valeur ?

Parmi les thématiques connectées à ces questions, nous pouvons en citer une liste non exhaustive :

• Payements digitaux, smart money
• Temporalité, prédictivité, scalabilité des données financières
• Technologies des registres distribués, blockchain, crypto-finance et informatique quantique
• Stratégies de trading sur les marchés (trading algorithmique, haute -fréquence...)
• RegTech & régulation financière
• Plateformes de crowdfunding, néo-banques, open banking
• Risques technologiques et risques financiers
• Éducation et inclusion financière des épargnants individuels et des entreprises
• Conseiller en ligne, robots-conseillers, agent de trading, communautés en ligne
• Transformation des pratiques financières en contexte pandémique

Iryna Veryzhenko (LIRSA- CNAM - iryna.veryzhenko@lecnam.net)