Points clés à retenir
ChatGPT fonctionne au mieux comme un outil de détection des risques, identifiant les schémas et anomalies qui émergent souvent avant des corrections brutales du marché.
En octobre 2025, une cascade de liquidations a suivi des gros titres liés aux tarifs douaniers, anéantissant des milliards de dollars de positions à effet de levier. L’IA peut signaler l’accumulation du risque mais ne peut pas prévoir le moment exact de la rupture du marché.
Un flux de travail efficace intègre les métriques onchain, les données sur les produits dérivés et le sentiment de la communauté dans un tableau de bord de risque unifié qui se met à jour en continu.
ChatGPT peut résumer les récits sociaux et financiers, mais chaque conclusion doit être vérifiée à l’aide de sources de données primaires.
La prévision assistée par l’IA améliore la vigilance mais ne remplace jamais le jugement humain ni la discipline d’exécution.
Les modèles linguistiques tels que ChatGPT sont de plus en plus intégrés dans les flux de travail analytiques de l’industrie crypto. De nombreux desks de trading, fonds et équipes de recherche déploient des modèles de langage de grande taille (LLM) pour traiter de grands volumes de gros titres, résumer les métriques onchain et suivre le sentiment de la communauté. Cependant, lorsque les marchés deviennent effervescents, une question revient souvent : ChatGPT peut-il réellement prédire le prochain krach ?
La vague de liquidations d’octobre 2025 a servi de test de résistance en temps réel. En environ 24 heures, plus de 19 milliards de dollars de positions à effet de levier ont été liquidées alors que les marchés mondiaux réagissaient à une annonce surprise de tarifs douaniers américains. Bitcoin (BTC) a chuté de plus de 126 000 $ à environ 104 000 $, marquant l’une de ses baisses journalières les plus marquées de l’histoire récente. La volatilité implicite des options Bitcoin a explosé et est restée élevée, tandis que l’indice de volatilité du marché actions, le CBOE Volatility Index (VIX), souvent appelé le « baromètre de la peur » de Wall Street, s’est calmé en comparaison.
Ce mélange de chocs macroéconomiques, de levier structurel et de panique émotionnelle crée un environnement où les forces analytiques de ChatGPT deviennent utiles. Il ne peut pas prévoir le jour exact d’un effondrement, mais il peut assembler des signaux d’alerte précoce qui se cachent à la vue de tous — si le flux de travail est correctement configuré.
Leçons d’octobre 2025
Saturation du levier avant l’effondrement : L’open interest sur les principales plateformes a atteint des sommets historiques, tandis que les taux de financement sont devenus négatifs — deux signes de positions longues surpeuplées.
Les catalyseurs macroéconomiques comptaient : L’escalade des tarifs et les restrictions à l’exportation sur les entreprises technologiques chinoises ont agi comme un choc externe, amplifiant la fragilité systémique sur les marchés de produits dérivés crypto.
Divergence de volatilité signalant un stress : La volatilité implicite de Bitcoin est restée élevée tandis que la volatilité des actions diminuait, suggérant que des risques spécifiques à la crypto s’accumulaient indépendamment des marchés traditionnels.
Le sentiment communautaire a basculé brusquement : L’indice Fear and Greed est passé de « greed » à « extreme fear » en moins de deux jours. Les discussions sur les marchés crypto et les subreddits de cryptomonnaies sont passées des blagues sur « Uptober » à des avertissements sur une « liquidation season ».
La liquidité a disparu : Alors que les liquidations en cascade déclenchaient l’auto-désendettement, les spreads se sont élargis et la profondeur des carnets d’ordres a diminué, amplifiant la vente.
Ces indicateurs n’étaient pas cachés. Le véritable défi réside dans leur interprétation conjointe et la pondération de leur importance, une tâche que les modèles linguistiques peuvent automatiser bien plus efficacement que les humains.
Que peut réellement accomplir ChatGPT ?
Synthèse des récits et du sentiment
ChatGPT peut traiter des milliers de publications et de gros titres pour identifier les changements dans le récit du marché. Lorsque l’optimisme s’estompe et que des termes anxiogènes comme « liquidation », « margin » ou « sell-off » commencent à dominer, le modèle peut quantifier ce changement de ton.
Exemple de prompt :
« Agis en tant qu’analyste du marché crypto. En langage concis et basé sur les données, résume les thèmes de sentiment dominants dans les discussions Reddit liées à la crypto et les principaux gros titres des 72 dernières heures. Quantifie les changements dans les termes négatifs ou liés au risque (par exemple, ‘sell-off’, ‘liquidation’, ‘volatility’, ‘regulation’) par rapport à la semaine précédente. Mets en évidence les changements d’humeur des traders, de ton des gros titres et de focus communautaire qui pourraient signaler une augmentation ou une diminution du risque de marché. »
Le résumé obtenu forme un indice de sentiment qui suit si la peur ou la cupidité augmente.
Corrélation entre données textuelles et quantitatives
En reliant les tendances textuelles à des indicateurs numériques tels que les taux de financement, l’open interest et la volatilité, ChatGPT peut aider à estimer des fourchettes de probabilité pour différents états de risque de marché. Par exemple :
« Agis en tant qu’analyste du risque crypto. Corrèle les signaux de sentiment de Reddit, X et des gros titres avec les taux de financement, l’open interest et la volatilité. Si l’open interest est au 90e percentile, le financement devient négatif et les mentions de ‘margin call’ ou ‘liquidation’ augmentent de 200 % semaine après semaine, classe le risque de marché comme Élevé. »
Un tel raisonnement contextuel génère des alertes qualitatives qui s’alignent étroitement avec les données de marché.
Génération de scénarios de risque conditionnels
Au lieu de tenter une prédiction directe, ChatGPT peut exposer des relations conditionnelles si-alors, décrivant comment des signaux de marché spécifiques peuvent interagir selon différents scénarios.
« Agis en tant que stratège crypto. Produit des scénarios de risque conditionnels concis à l’aide de données de marché et de sentiment.
Exemple : Si la volatilité implicite dépasse sa moyenne sur 180 jours et que les flux entrants sur les plateformes explosent dans un contexte de sentiment macro faible, attribue une probabilité de 15 %-25 % à une correction à court terme. »
Le langage des scénarios permet de garder l’analyse ancrée et réfutable.
Analyse post-événement
Après l’accalmie de la volatilité, ChatGPT peut examiner les signaux pré-krach pour évaluer quels indicateurs se sont révélés les plus fiables. Ce type d’analyse rétrospective aide à affiner les flux de travail analytiques au lieu de répéter les hypothèses passées.
Étapes pour une surveillance des risques basée sur ChatGPT
Une compréhension conceptuelle est utile, mais appliquer ChatGPT à la gestion des risques nécessite un processus structuré. Ce flux de travail transforme des points de données dispersés en une évaluation claire et quotidienne du risque.
Étape 1 : Collecte des données
L’exactitude du système dépend de la qualité, de la rapidité et de l’intégration de ses entrées. Collectez et mettez à jour en continu trois flux de données principaux :
Données de structure de marché : Open interest, taux de financement perpétuels, base des contrats à terme et volatilité implicite (par exemple, DVOL) des principales plateformes de produits dérivés.
Données onchain : Indicateurs tels que les flux nets de stablecoins vers/depuis les plateformes, les transferts importants de portefeuilles « whale », les ratios de concentration des portefeuilles et les niveaux de réserves des plateformes.
Données textuelles (narratives) : Gros titres macroéconomiques, annonces réglementaires, mises à jour des plateformes et publications à fort engagement sur les réseaux sociaux qui façonnent le sentiment et le récit.
Étape 2 : Hygiène et prétraitement des données
Les données brutes sont intrinsèquement bruyantes. Pour extraire des signaux significatifs, elles doivent être nettoyées et structurées. Étiquetez chaque jeu de données avec des métadonnées — y compris l’horodatage, la source et le sujet — et appliquez un score heuristique de polarité (positif, négatif ou neutre). Le plus important est de filtrer les doublons, la promotion (« shilling ») et le spam généré par des bots pour préserver l’intégrité et la fiabilité des données.
Étape 3 : Synthèse ChatGPT
Fournissez au modèle les résumés de données agrégées et nettoyées à l’aide d’un schéma défini. Des formats d’entrée et des prompts cohérents et bien structurés sont essentiels pour générer des résultats fiables et utiles.
Exemple de prompt de synthèse :
« Agis en tant qu’analyste du risque de marché crypto. À partir des données fournies, produis un bulletin de risque concis. Résume les conditions actuelles de levier, la structure de la volatilité et le ton dominant du sentiment. Conclus en attribuant une note de risque de 1 à 5 (1=Faible, 5=Critique) avec une brève justification. »
Étape 4 : Établir des seuils opérationnels
La sortie du modèle doit alimenter un cadre décisionnel prédéfini. Une échelle de risque simple, codée par couleur, fonctionne souvent le mieux.
Le système doit s’escalader automatiquement. Par exemple, si deux catégories ou plus — comme le levier et le sentiment — déclenchent indépendamment une « Alerte », la note globale du système doit passer à « Alerte » ou « Critique ».
Étape 5 : Vérification et ancrage
Toutes les analyses générées par l’IA doivent être considérées comme des hypothèses, non comme des faits, et doivent être vérifiées à l’aide de sources primaires. Si le modèle signale des « flux entrants élevés sur les plateformes », confirmez ces données à l’aide d’un tableau de bord onchain fiable. Les API des plateformes, les dépôts réglementaires et les fournisseurs de données financières réputés servent d’ancrages pour relier les conclusions du modèle à la réalité.
Étape 6 : Boucle de rétroaction continue
Après chaque événement de forte volatilité, qu’il s’agisse d’un krach ou d’un rallye, effectuez une analyse post-mortem. Évaluez quels signaux détectés par l’IA ont le plus fortement corrélé avec les résultats réels du marché et lesquels se sont révélés être du bruit. Utilisez ces enseignements pour ajuster la pondération des données d’entrée et affiner les prompts pour les cycles futurs.
Capacités vs. limites de ChatGPT
Reconnaître ce que l’IA peut et ne peut pas faire aide à éviter son utilisation abusive comme « boule de cristal ».
Capacités :
Synthèse : Transforme des informations fragmentées et volumineuses, y compris des milliers de publications, de métriques et de gros titres, en un résumé cohérent unique.
Détection du sentiment : Détecte les premiers changements dans la psychologie collective et la direction du récit avant qu’ils n’apparaissent dans l’action des prix en retard.
Reconnaissance de schémas : Repère des combinaisons non linéaires de multiples signaux de stress (par exemple, levier élevé + sentiment négatif + faible liquidité) qui précèdent souvent les pics de volatilité.
Sortie structurée : Fournit des récits clairs et bien articulés adaptés aux briefings de risque et aux mises à jour d’équipe.
Limites :
Événements « black swan » : ChatGPT ne peut pas anticiper de manière fiable des chocs macroéconomiques ou politiques sans précédent et hors échantillon.
Dépendance aux données : Il dépend entièrement de la fraîcheur, de la précision et de la pertinence des données d’entrée. Des entrées obsolètes ou de mauvaise qualité fausseront les résultats — « garbage in, garbage out ».
Cécité à la microstructure : Les LLM ne capturent pas pleinement la mécanique complexe des événements propres à chaque plateforme (par exemple, cascades d’auto-désendettement ou activation de coupe-circuits).
Probabiliste, non déterministe : ChatGPT fournit des évaluations de risque et des fourchettes de probabilité (par exemple, « 25 % de chance de correction ») plutôt que des prédictions fermes (« le marché s’effondrera demain »).
Le krach d’octobre 2025 en pratique
Si ce flux de travail en six étapes avait été actif avant le 10 octobre 2025, il n’aurait probablement pas prédit le jour exact du krach. Cependant, il aurait systématiquement augmenté sa note de risque à mesure que les signaux de stress s’accumulaient. Le système aurait pu observer :
Accumulation de produits dérivés : Un open interest record sur Binance et OKX, combiné à des taux de financement négatifs, indique un positionnement long surpeuplé.
Fatigue du récit : L’analyse du sentiment par l’IA aurait pu révéler une diminution des mentions du « Uptober rally », remplacées par une augmentation des discussions sur le « macro risk » et la « tariff fears ».
Divergence de volatilité : Le modèle aurait signalé que la volatilité implicite crypto explosait alors que le VIX actions restait stable, donnant un avertissement clair spécifique à la crypto.
Fragilité de la liquidité : Les données onchain auraient pu indiquer une diminution des soldes de stablecoins sur les plateformes, signalant moins de coussins liquides pour répondre aux appels de marge.
En combinant ces éléments, le modèle aurait pu émettre une classification « Niveau 4 (Alerte) ». La justification aurait noté que la structure du marché était extrêmement fragile et vulnérable à un choc externe. Une fois le choc tarifaire survenu, les cascades de liquidations se sont déroulées d’une manière cohérente avec un regroupement des risques plutôt qu’un timing précis.
Cet épisode souligne le point central : ChatGPT ou des outils similaires peuvent détecter l’accumulation de vulnérabilités, mais ils ne peuvent pas prédire de manière fiable le moment exact de la rupture.
