Intelligence Artificielle Et Finance : Une Révolution Encore Naissante | Toutes Les Annonces Immobilières De Maison À Vendre À Saint-Laurent-Du-Var (06700)

Wed, 03 Jul 2024 18:38:24 +0000
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Sa conviction est fondée sur le fait que les technologies cognitives redéfinissent les relations entre les humains et les machines, et ouvrent des opportunités incroyables pour la transformation des entreprises. Jean-Philippe Desbiolles est très impliqué dans les problématiques soulevées par la mondialisation et l'IA, notamment sur les impacts de celles-ci sur le plan humain. Il dirige aujourd'hui l'ensemble des équipes dédiées à cette transformation qui recouvre des enjeux majeurs de la nouvelle Révolution industrielle: IA, IoT, Blockchain et Big Data. Il vous reste à lire 85% de cet article. Citer cet article Français ISO 690 FR Copier DESBIOLLES Jean-Philippe, « Finance et Intelligence artificielle (IA): d'une révolution industrielle à une révolution humaine... tout est à repenser... », Annales des Mines - Réalités industrielles, 2019/1 (Février 2019), p. 5-8. DOI: 10. 3917/rindu1. 191. 0005. URL: MLA Desbiolles, Jean-Philippe. « Finance et Intelligence artificielle (IA): d'une révolution industrielle à une révolution humaine... tout est à repenser... », Annales des Mines - Réalités industrielles, vol.

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Elles peuvent être classées en prédiction, prévision, recommandation, détection des fraudes qui sont les différentes utilisations possibles de l'intelligence artificielle, des algorithmes, du machine learning. Si le machine learning « est une sous-partie de l'intelligence artificielle, il est déjà utilisé avec des algorithmes éprouvés qui vont permettre, grâce au passé, de prédire l'avenir ». À terme, avec l'intelligence artificielle, il s'agit d' utiliser des technologies beaucoup plus sophistiquées pour produire un résultat mathématique, sur lequel, il sera possible d' appuyer des décisions ». Les cas d'usages de ces nouveaux outils sont relativement peu nombreux mais ne peuvent que se développer. Le premier d'entre eux, qui impactera probablement assez rapidement les professionnels du chiffre, est la data visualisation supervisée ou non. Non supervisée, « en self service, ce sont des tableaux de bords, graphiques, produits par l'utilisateur lui-même à partir d'outils tels que PowerBI.

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L'intelligence artificielle, grand mythe de notre temps, fait l'objet de toutes les attentions, en particulier de celle des juristes. Indépendamment des questions éthiques qu'elle soulève, l'intelligence artificielle (IA) est aujourd'hui appréhendée comme une chose dotée d'une valeur économique. Dans le secteur financier, les fintechs connaissent un développement exponentiel. Ces entreprises utilisent les nouvelles technologies, en particulier l'IA, afin d'automatiser un certain nombre de tâches et de procédures, de supprimer des intermédiaires et donc de réduire les coûts des services associés. À ce jour, en dépit des bouleversements économiques et sociaux majeurs qu'elle induirait, l'exploitation de l'IA ne fait pas l'objet d'une réglementation spéciale, et l'opportunité d'une telle réglementation continue même de diviser. La question se pose avec une acuité toute particulière s'agissant des fintechs, compte-tenu notamment des risques opérationnels et/ou de détournement liés à l'utilisation croissante de nouveaux outils digitaux.

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Le débat en la matière ne fait que commencer et il n'épuise pas la problématique: une fois les responsabilités établies, le code de la route devra sans doute évoluer pour s'adapter aux technologies. L'IA et le risque Pour la gestion d'actifs et la finance de marché, on semble passer d'une course à la vitesse à une course à la finesse. La vitesse n'est plus le centre d'intérêt qu'elle a été en finance quantitative. L'IA permet aujourd'hui d'accéder à des signaux et motifs plus subtils, au sein de données plus complexes et en expansion permanente, et de les exploiter pour prendre des décisions mieux informées – ce qui est l'essence de la finance. Tout autant que l'automatisation des processus de trading, les algorithmes de machine learning promettent en effet des gains d'efficacité et de performance ainsi qu'une réduction du risque opérationnel. Certaines start-up offrent déjà des outils d'analyse complexe, permettant de diminuer les prises de risque ou d'analyser de grandes quantités de données externes.

Un cadre réglementaire qui doit s'adapter… Le développement des algorithmes d'IA dépend largement de la quantité de données disponibles. Les start-up françaises se plaignent ainsi du manque de données accessibles, alors que les États-Unis prennent la direction inverse, adoptant des mesures volontaristes. La SEC est ainsi en train de créer un entrepôt de données unique sur toutes les transactions des marchés financiers. Afin de changer d'échelle, plusieurs pistes doivent être explorées, aussi bien à l'échelon national qu'européen: une concertation plus fluide entre régulateurs, institutions de Place et FinTechs; une gouvernance des données qui offrirait un cadre balisé pour créer un terrain favorable à l'innovation; la poursuite des efforts de mise à disposition des données publiques ( Open Data); une incitation à mettre en place des plates-formes anonymisées en Open Data – une telle incitation peut être l'occasion de donner une prime aux entreprises qui donnent du pouvoir au consommateur sur ses données.

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