ROI-Les défis de l'IA bousculent la vieille garde du négoce de carburants : Russell

information fournie par Reuters •25/09/2026 à 08:01

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((Traduction automatisée par Reuters à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'IA générative, veuillez vous référer à l'avertissement suivant: https://bit.ly/rtrsauto))

(Les opinions exprimées ici sont celles de l'auteur, chroniqueur chez Reuters.)

par Clyde Russell

Le conflit iranien a braqué les projecteurs sur le monde quelque peu opaque du négoce des carburants raffinés, alors que le monde est confronté à des pénuries d’approvisionnement et à des prix records. Mais c’est l’intelligence artificielle (IA) qui pourrait bien faire sortir définitivement de l’ombre le négoce du diesel, de l’essence et d’autres produits.

Alors que les pratiques de négoce du pétrole brut sont bien établies depuis des décennies et attirent un large éventail d’acteurs du marché, on ne peut pas en dire autant des produits raffinés.

Ces marchés, en particulier en Asie, région la plus grande consommatrice, ont longtemps été l’apanage d’un groupe relativement restreint de négociants représentant des producteurs, des raffineurs, des transporteurs et de grandes sociétés de négoce de matières premières telles que Trafigura et Vitol.

Mais de temps à autre, le marché peut évoluer, et l’IA pourrait fournir les outils nécessaires pour démocratiser ce segment encore opaque de l’univers du négoce des matières premières.

Le principe semble simple: utiliser l’IA pour rassembler toutes les données disponibles, y ajouter l’expertise de traders et d’analystes spécialisés, et générer des idées de trading adaptées à des utilisateurs et à des situations spécifiques.

L’un des pionniers de ce processus est Sparta Commodities, une société basée à Genève qui s’est d’abord fait connaître en fournissant des données permettant aux traders d’identifier des opportunités d’arbitrage lors du transport de carburants d’une région à une autre.

Au début du mois, elle a lancé Leonidas AI, un outil d’aide à la décision qui vise à accélérer le processus par lequel les traders utilisent les données pour prendre leurs décisions de trading.

Il exploite l’ensemble des données disponibles provenant des sources propres à Sparta et d’autres fournisseurs, y ajoute l’actualité et l’expérience de ce que l’entreprise appelle un « agent dédié » afin de formuler des recommandations.

Lors d’une démonstration pour Reuters, Leonidas AI a été interrogé sur les implications d’une éventuelle interdiction des exportations américaines de diesel pour divers marchés. Après avoir proposé des évolutions de prix probables, il lui a ensuite été demandé de formuler des recommandations de trading.

Il a proposé cinq opérations, classées par ordre de conviction. Les recommandations couvraient également divers marchés dans différents pays, et il y avait même une recommandation concernant le fret.

Tout cela n’a pris que quelques secondes, alors que jusqu’à présent, même des analystes de marché chevronnés et expérimentés auraient mis un certain temps à déterminer les évolutions probables des prix et la meilleure façon d’en tirer profit.

Des concurrents dans ce domaine, tels que Kpler et Windward, sont déjà en train de déployer ou de développer des produits similaires.

Kpler, qui a débuté comme service de suivi des navires, utilise l’IA pour synthétiser les données en ce qu’il appelle des « stratégies exploitables » qui prennent en compte des facteurs tels que la géopolitique.

Windward, un autre acteur du secteur du suivi, utilise l’IA pour analyser les données historiques et les schémas de déplacement des navires afin de mettre en évidence des anomalies, telles que les transferts illégaux de cargaisons de navire à navire.

Des acteurs tels que les fonds spéculatifs, qui estimaient auparavant ne pas disposer des connaissances nécessaires pour rivaliser avec les négociants établis sur un marché des carburants opaque, pourraient désormais être en mesure d’obtenir et de traiter les informations nécessaires tout aussi rapidement.

RÉSISTANCE AU CHANGEMENT

L’adoption de l’IA pour éclairer les décisions de trading présente-t-elle des faiblesses?

La question qui se pose naturellement est de savoir si tout le monde recevra les mêmes recommandations, ce qui entraînerait des transactions massives réduisant à néant tout potentiel de profit.

Cependant, chaque utilisateur recherchera des résultats différents, ce qui devrait atténuer ce risque.

Par exemple, un raffineur peut être disposé à fixer un prix fixe pour une partie de sa production de diesel et d’essence, tandis qu’un trader peut être prêt à prendre le risque que les prix augmentent avant la livraison physique, créant ainsi un potentiel de profit.

Par conséquent, le raffineur et le trader devraient recevoir des recommandations différentes de la part de l’IA, même s’ils utilisent le même modèle.

Une autre question évidente est de savoir si ces recommandations sont valables — ce qui ne se précisera qu’avec le temps.

Une résistance pourrait également venir des acteurs établis, susceptibles de s’opposer à l’arrivée de nouveaux venus sur leurs marchés. Un grand négociant pourrait tenter d’influencer les prix par une série d’opérations visant à pousser les petits acteurs vers des situations de stop-loss.

Mais l’histoire montre qu’avec le temps, les acteurs existants devront s’adapter à l’évolution de la situation — qu’ils le veuillent ou non.

Le suivi en temps réel des cargaisons physiques par les navires illustre bien ce type de changement.

Ces services — proposés par des entreprises telles que Vortexa et le London Stock Exchange Group LSEG.L — n’ont commencé à apparaître qu’il y a environ 15 ans, mais sont depuis devenus des noms connus de tous et bénéficient d’une large pénétration parmi les acteurs des marchés des matières premières.

PAS DE RÉBELLION CONTRE LE CHANGEMENT

Lors de la Conférence pétrolière Asie-Pacifique (APPEC) qui s’est tenue au début du mois à Singapour, le sujet principal des discussions a porté sur la manière de résoudre le conflit avec l’Iran et de rétablir les flux de pétrole brut et de produits pétroliers en provenance du Moyen-Orient.

Mais le deuxième sujet le plus abordé a été l’IA, avec des questions telles que la manière dont les entreprises l’utilisent, ainsi que ses avantages et ses risques.

Au fil des nombreuses discussions menées lors de cet événement, il est apparu clairement que les dirigeants du secteur des matières premières s’attendent à ce que l’IA joue un rôle croissant dans la collecte et l’analyse des données, ainsi que dans des opérations telles que le transport maritime et la gestion des stocks.

L’idée générale est qu’il est inutile de s’opposer au changement. Il vaut mieux, au contraire, être parmi les premiers à l’adopter et à en devenir un leader.

Dans le meilleur des cas, l’IA permettra d’uniformiser les règles du jeu dans le négoce des matières premières, qui est actuellement l’apanage d’un petit groupe d’acteurs expérimentés.

Comme l’a expliqué Felipe Elink Schuurman, directeur général de Sparta, la salle des marchés qui gagnait autrefois était celle qui disposait du plus d’informations, mais les nouveaux gagnants seront ceux qui sauront transformer les données en décisions de trading le plus rapidement possible.

(Les opinions exprimées ici sont celles de Clyde Russell , chroniqueur pour Reuters.)

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