Éthique Et Intelligence Artificielle Dans Le Secteur Bancaire Et Financier - La Finance Pour Tous: Taie D'Oreiller En Soie De Mûrier Pour Réduire Les Cheveux Fendus

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Nous sommes face à une quatrième révolution industrielle qui n'a d'industrielle que le nom: elle va non seulement tout changer, mais aussi et surtout, tous nous changer! En cela, nous devrions la requalifier en révolution humaine, tant elle touche ce qui nous caractérise: nos sens. Cette révolution est la résultante d'une combinatoire unique de facteurs technologiques et scientifiques sans précédent, opérés dans une même unité de temps et de lieu. L'Intelligence artificielle (IA) en est une des composantes, mais elle ne peut en résumer le tout. Ce sont ainsi l'IA, l'nternet Of Things (IoT), le Big Data et la blockchain qui supportent et amplifient, ensemble, ce retournement de conjoncture dans un monde financier de plus en plus ouvert, orienté plateforme et déployé dans le cloud. Notons toutefois que l'IA a été distinguée parmi ses pairs comme étant révolutionnaire. En effet, elle jouit, au même titre que la vapeur, l'électricité ou encore Internet, du statut de Generic Purpose Technology (GPT).

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Magazine n°16: Intelligence Artificielle et métiers de la Finance | Centre des Professions Financières Intervenant d'honneur: Joëlle DURIEUX, Directrice générale, Pôle de Compétitivité Finance Innovation Éditorial Marie-Agnès NICOLET, Présidente de REGULATION PARTNERS et du Club des Marchés Financiers L'intelligence artificielle est-elle l'avenir de la finance? Que restera-t-il des métiers financiers après la mise en œuvre des robots? Quels impacts pour l'emploi? Quels impacts sur la relation clients? Cette seizième édition du Magazine des Professions Financières, consacrée à l'intelligence artificielle et à ses conséquences sur le monde et les métiers financiers a tenté de répondre à ces questions, en commençant par essayer de définir le concept d'intelligence artificielle. Qu'apporte de plus l'intelligence artificielle par rapport à une simple automatisation? L'intelligence artificielle se nourrit- elle de machine learning? Comment utiliser cette intelligence artificielle de manière optimale?

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Pour ce faire, Watson devait être capable de comprendre l' énoncé des questions, utiliser le buzzer pour prendre la main, trouver les réponses en quelques secondes, et, grâce à un système de synthèse vocale, énoncer au présentateur les réponses, ainsi que de choisir le thème et le montant de la prochaine question, conformément aux règles du jeu. À l'issue de trois manches diffusées les 14, 15 et 16 février 2011, Watson remporte le jeu télévisé face à Ken Jennings et Brad Rutter (en), deux des plus grands champions du jeu. À l'issue du jeu, les gains de Watson s'élèvent à un million de dollars, 300 000 dollars pour Ken Jennings et 200 000 dollars pour Brad Rutter. Les deux champions humains reversent la moitié de leurs gains à des associations caritatives, tandis qu'IBM reverse 50% à World Community Grid et 50% à World Vision [ 5]. Le supercalculateur sur lequel le programme d'intelligence artificielle de Watson était exécuté était situé en dehors du plateau de télévision; un écran de télévision, placé derrière un pupitre représentait Watson aux côtés des deux autres candidats.

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2019, no. 1, 2019, pp. 5-8. APA Desbiolles, J. (2019). Finance et Intelligence artificielle (IA): d'une révolution industrielle à une révolution humaine... tout est à repenser.... Annales des Mines - Réalités industrielles, 2019, 5-8. DOI Distribution électronique pour F. F. E. © F. E.. Tous droits réservés pour tous pays. Il est interdit, sauf accord préalable et écrit de l'éditeur, de reproduire (notamment par photocopie) partiellement ou totalement le présent article, de le stocker dans une banque de données ou de le communiquer au public sous quelque forme et de quelque manière que ce soit.

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.

Après les définitions conceptuelles, les articles que vous lirez vous permettront d'approcher les impacts de l'IA pour les différents métiers de la finance, la banque de détail, les activités assurantielles, mais aussi la banque de marché, la gestion d'actifs et les métiers de la comptabilité, de la compliance et du contrôle. A travers ces articles, transparait un sujet en devenir, dont on ne cerne pas encore l'ensemble des impacts sur la relation clients ou sur l'emploi. En revanche, dès à présent, l'enjeu de la maîtrise des algorithmes apparaît clairement et « on ne pourra pas se passer de donner une explication claire de ce qui a conduit à une prise de décision », même aidée par un algorithme. Pour répondre à ces questions, le pôle Finance Innovation insiste sur l'aide à la décision que procure l'IA permettant à des conseillers « augmentés » de mieux décider, en utilisant une information structurée qui aurait été difficile à obtenir manuellement, compte-tenu de la masse des données disponibles.

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