L’IA et la finance – Partie 4



Menu :

Jeune chercheuse en IA, j’ai quitté Morgan Stanley pour retourner à l’université

La physique quantique, l’avenir de l’économie ?

Publication du livre blanc : « Intelligence artificielle, blockchain et technologies quantiques »
Des enseignements pour chaque enjeu
Une démarche collective avec plus de 200 participants

Retour à la page Études



Jeune chercheuse en IA, j’ai quitté Morgan Stanley pour retourner à l’université

Sasha Luccioni, 28 ans, réside à Montréal. Elle est titulaire d’une thèse en «informatique cognitive», une formation pluridisciplinaire où elle a notamment appris à développer des algorithmes de machine learning, que le grand public connaît mieux sous le nom d’intelligence artificielle.

Un an après avoir été embauchée en tant que chercheuse, elle quitte la grande banque américaine Morgan Stanley pour une structure universitaire à but non lucratif, le Mila. Elle nous explique son saut du privé au public, l’occasion de faire un état des lieux des deux côtés.

Que faisiez-vous chez Morgan Stanley?
J’ai été la toute première membre de l’équipe du «Center of Excellence» en IA à Montréal. À la fin de mon expérience, on était une bonne vingtaine, répartis entre New York et ici. Notre rôle était de faire du consulting en interne, essayer de développer des nouvelles solutions basées sur le machine learning, pour des équipes qui en formulaient le besoin.


Sur quels projets avez-vous travaillé en particulier?
J’ai fait de l’analyse en temps réel des nouvelles. Je prenais des courtes infos venant de différentes agences, pour identifier des événements qui pourraient avoir un impact sur le marché financier. Il fallait savoir si c’était une bonne ou une mauvaise nouvelle, faire ce qu’on appelle de «l’analyse de sentiments», pour voir ensuite s’il fallait vendre ou acheter.
Ça n’est pas si simple que ça en a l’air. Le mot «faillite» par exemple peut être associé à une mauvaise nouvelle. Mais c’est beaucoup plus nuancé que ça, car il faut prendre en compte le contexte qui peut changer la signification d’une information a priori positive ou négative.

Et ça, l’être humain n’est pas assez intelligent pour le faire?
Il n’y a pas assez d’humains pour lire toutes les nouvelles, et il faut réagir très rapidement. Quelques secondes de trop peuvent tout changer, avec des sommes colossales en jeu.


Cet algorithme-là prend-il des décisions?
Non, il est destiné à donner des conseils seulement. Après, c’est l’humain, un trader spécialisé, qui décide des montants.


Votre solution a-t-elle finalement été intégrée dans les process de la banque?
Pas encore. Dans la banque, peut-être plus qu’ailleurs, il est difficile d’implémenter des projets. Parce que souvent, on ne sait pas bien ce qu’il se passe dans un réseau neuronal. Du coup, si on perd ou gagne un milliard et qu’on a du mal à l’expliquer, pour l’entreprise, ça neva pas. Implémenter un projet prend donc beaucoup de temps, il faut outrepasser une forme de fétichisme lié au secteur. Mon algorithme ne sera peut-être implémenté que dans deux ans. Mais peut-être qu’il ne marchera plus d’ici là. En un an, je n’ai pas pu assister aux fruits de mon travail.


Cette frilosité est-elle applicable à toute la finance?
Dans les hedge funds, c’est plus expérimental, ils essaient plus de choses. Ce sont des structures plus agiles, qui prennent des risques. Je pense par rapport à Renaissance Technologies, qui embauche des gens super doués en machine learning. On a encore beaucoup d’effets «boule de neige», car on a des bots qui répondent à d’autres bots : si une entreprise achète 100.000 actions, le concurrent aussi.


Tu dirais qu’il n’y a donc pas eu de vraie révolution de l’IA dans la finance?
Dans la finance, ce changement est lent. Je dirais qu’on arrive à «amplifier» certains phénomènes, comme diminuer le temps de latence dans le fameux «high frequency trading» ou faire des prédictions sur le plus long terme, sur dix ans.

Tu dirais qu’il n’y a donc pas eu de vraie révolution de l’IA dans la finance?
Dans la finance, ce changement est lent. Je dirais qu’on arrive à «amplifier» certains phénomènes, comme diminuer le temps de latence dans le fameux «high frequency trading» ou faire des prédictions sur le plus long terme, sur dix ans. Il y a un gros potentiel mais on n’y est pas. La plupart des algorithmes sont vieux jeu. Si on les convertissait tous aux réseaux de neurones, ça changerait la donne – tout serait plus nuancé, plus serré.
On a encore beaucoup d’effets «boule de neige», car on a des bots qui répondent à d’autres bots: si une entreprise achète 100.000 actions, le concurrent aussi. Le machine learning permet de faire des corrélations beaucoup plus profondes que l’algorithmique traditionnelle.


Pourquoi avez-vous décidé de quitter Morgan Stanley?
Pour que les choses soient claires, je ne suis pas partie en mauvais termes avec eux. On avait beaucoup de liberté et c’était épanouissant. Mais ce qui me frustrait, c’était le milieu. Quand la banque est un secteur sensible avec beaucoup d’argent en jeu, on garde beaucoup de choses secrètes. En tant que chercheuse, je trouve dommage de ne pas pouvoir échanger avec mes pairs. C’est en parlant entre nous de ce que l’on fait que l’on peut s’améliorer. Ne pas partager son travail de recherche, c’est égoïste.
En décembre dernier, j’ai présenté mon travail en analyse des sentiments à une conférence en machine learning. Beaucoup de gens venaient me poser des questions mais je n’étais pas autorisée à leur répondre pleinement, et je trouvais ça vraiment dommage


Mais un chercheur, traditionnellement, ça n’est pas cantonné au domaine universitaire?
Un chercheur, c’est une personne qui essaie d’inventer de nouvelles choses, contrairement à celui qui utilise les algorithmes sans les modifier. Beaucoup de grands chercheurs travaillent pour Facebook, Google, Apple ou encore Nvidia et partagent avec le monde entier certaines de leurs trouvailles. Mais pas leurs recettes maison, bien entendu.S’ils sont aussi pointus, c’est parce qu’ils ont beaucoup d’argent à y consacrer, et qu’ils disposent d’énormément de données pour nourrir les algorithmes.

La banque est-elle le seul milieu qui ne partage rien?
Je dirais qu’il y a aussi le médical, qui est très fermé.


Vous ne quittez pas Morgan Stanley pour des raisons éthiques plus générales? Parce que bon, une banque n’est là que pour faire de l’argent…
Ça ne me dérangeait pas de faire de l’argent pour quelqu’un. Tout le monde doit en faire. À mon sens, le secteur financier n’est pas pire que d’autres secteurs affiliés aux nouvelles technologies. Mais je voulais travailler pour plus de gens, pour que tout le monde puisse en profiter.


Où allez-vous travailler?
Je viens d’être recrutée comme post-doctorante au Mila. Auparavant, c’était un institut de recherche affilié à l’Université de Montréal. Depuis quelques mois, le Mila s’est transformé en organisme à but non lucratif, qui regroupe plusieurs autres universités de Montréal.


Je crois que son directeur, un vrai rebelle, est assez reconnu dans le milieu?
Le directeur du labo s’appelle Yoshua Bengio. Il fait partie des fondateurs du machine learning moderne, et c’est l’un des seuls grands chercheurs qui ne veut pas travailler pour une grande entreprise, car il estime que nos recherches doivent être accessibles à tous. C’est une vision démocratique de la recherche.


Sur quoi allez-vous travailler précisément?
Sur le changement climatique. Je fais déjà des gestes au quotidien pour limiter la catastrophe à venir, mais maintenant, je veux aussi mettre à profit mes compétences professionnelles. Avec une équipe, on va créer un site web avec des images personnalisées du réchauffement climatique. Il permettra à chacun de voir à quoi ressemblera sa propre maison ou sa rue dans cinquante ans. On pourra même rajouter une photo de soi ou de ses enfants, pour les vieillir à l’aide de réseaux neuronaux. L’idée, c’est de faire comprendre que vous aussi, vous serez concerné. C’est un outil de sensibilisation.
Pour cela, on va utiliser Google Street View et des modèles de changement climatique, avec des probabilités. Ce sont des chiffres qui n’ont pas de réalité concrète qu’on va essayer de mettre en images.

Article complet :
Sasha Luccioni quitte Morgan-Stanley pour MILA
Publié sur Korii-slate le 18 mars 2019 par Pierre Schneidermann



La physique quantique, l’avenir de l’économie ?


En France, on n’a pas de pétrole…. Né dans les années 70 dans le sillage du premier choc pétrolier, ce dicton populaire se vérifie tout particulièrement ce mardi avec l’attribution du prix Nobel de physique au français Serge Haroche, prix partagé avec l’américain, David Wineland. Experts en optique quantique, tous les deux sont récompensés pour leurs travaux. « Le jury les récompense pour leurs méthodes expérimentales novatrices qui permettent la mesure et la manipulation des systèmes quantiques individuels. Ils ont ouvert une nouvelle ère d’expérimentation dans la physique quantique en démontrant l’observation directe de particules quantiques individuelles sans les détruire, a précisé l’Académie royale des Sciences de Suède dans un communiqué.

Article complet : La physique quantique – l’avenir de l’économie
Publié sur La Tribune par Fabien Piliu



Publication du livre blanc « Intelligence artificielle, blockchain, technologies quantiques : 3 technologies qui révolutionnent l’industrie financière »


Mené en mode projet par le Pôle de compétitivité mondial Finance Innovation, ce livre blanc a pour objectif d’identifier les domaines d’innovation prioritaires de la prochaine décennie, faisant ainsi émerger une vision prospective pour l’industrie financière.

Lancé en décembre 2017 à l’initiative du Pôle de compétitivité mondial Finance Innovation et parrainé par Antoine Petit, Président Directeur Général du CNRS, ce livre blanc porte une réflexion sur trois innovations majeures : intelligence artificielle, blockchain et technologies quantiques.

Ces technologies représentent à terme un véritable changement de paradigme pour les métiers de la finance, leur permettant d’accélérer leur transformation numérique voire de changer d’échelle. Comment alors maximiser leur impact afin de réinventer l’industrie financière ? C’est pour répondre à cette question que le livre blanc s’est construit autour de 3 objectifs

  1. Établir un diagnostic des besoins et des opportunités de développement offerts par l’IA, la blockchain et les technologies quantiques dans le secteur de la finance ;
  2. Identifier des « Domaines d’Innovation Prioritaires » (DIP) générateurs de croissance, de compétitivité et d’emplois ;
  3. Faire un appel à projets auprès de l’écosystème de la filière pour mettre en œuvre ces innovations.

Des enseignements pour chaque enjeu de l’industrie financière

✓ Refonte totale de l’expérience client

C’est une expérience client totalement refondue que la banque et l’assurance délivreront demain à travers des services personnalisés. Traitée et analysée par l’IA, la masse gigantesque de données disponibles
leur permettra de connaître parfaitement chacun de leurs clients et de leur proposer des contrats individualisés et adaptés à leurs besoins.

✓ Des méthodes d’organisation plus agiles et une redéfinition des métiers

En « augmentant » le conseiller ainsi débarrassé des tâches à faible valeur ajoutée, l’IA lui permettra de se concentrer pleinement sur l’écoute client et l’interaction avec l’humain. Ce changement dans les tâches du collaborateur va impliquer une évolution vers de nouvelles méthodes d’organisation plus agiles. Cela conduit déjà à une évolution des métiers et des emplois dans la finance, historiquement très segmentés. Bien sûr, de nouvelles compétences techniques seront recherchées mais ce sera aussi le cas des compétences sociales et émotionnelles (empathie, leadership, créativité, etc.), plus difficilement automatisables. De quoi réinventer complétement les domaines de la gestion des talents et de la formation.

✓ Emergence de nouveaux modèles d’affaires

Ces profondes transformations internes sont à mettre en regard du bouleversement des marchés de la finance et Cette nouvelle technologie, accompagnée par les crypto-actifs et les « smarts contracts », qui permet de transférer des actifs entre individus en toute sécurité, sans intermédiaire ni tiers de confiance. Le marché des mouvements financiers internationaux s’en verra totalement modifié, de même que surgiront de nouveaux modèles d’affaires et de nouveaux acteurs, sans parler du gisement que représentent les 1,7 milliard de personnes encore non bancarisées dans le monde…

✓ Amélioration de l’efficacité opérationnelle

L’IA pourrait améliorer le scoring et le ciblage, la gestion du risque, les activités de contrôles avec l’envoi d’alertes automatiques permettant un accompagnement plus précis des clients. D’autres domaines comme la lutte contre la fraude peuvent bénéficier des apports de l’IA.

Une démarche collective avec plus de 200 participants

« Ce livre blanc, produit par le formidable écosystème du Pôle, vise à accélérer le développement de projets innovants et de rupture entre Fintech et grands groupes financiers en prenant appui sur les technologies pour une finance humaine et durable », explique Joëlle Durieux, Directrice générale du Pôle de compétitivité mondial Finance Innovation.

Plus de 200 participants ont ainsi contribué aux sept sous-groupes de travail à travers 60 réunions de décembre 2017 à avril 2018. La réflexion et les analyses menées par les différents groupes de travail ont été largement nourries par des exemples opérationnels (cas d’usage) issus du domaine de l’industrie financière mais aussi d’autres secteurs afin d’identifier la valeur ajoutée de leur introduction dans la finance.

Ce livre blanc a vocation à être diffusé dans l’industrie financière et les autres secteurs de l’économie pour lancer de nouveaux projets collaboratifs répondant aux DIP identifiés. Ces derniers ont une portée majeure car ils concernent :

« Diversité des inventions, rapidité de diffusion de l’innovation, bouleversement des modes de consommation, mutation de l’organisation du travail, révolution des données… les changements sociétaux induits par la révolution digitale sont multiples, profonds et durables, et leur accélération phénoménale. La banque française est au cœur et un moteur de l’innovation. En répondant aux nouveaux besoins, elle construit avec ses clients, collaborateurs et partenaires, la société de demain, avec deux mots d’ordre : l’humain et la sécurité. Le travail mené avec Finance Innovation dans ce livre blanc va ainsi nous apporter des éclairages très intéressants »

Marie-Anne Barbat-Layani, Directrice générale de la Fédération Bancaire Française.

Nous saluons la parution de ce livre blanc auquel nos adhérents ont participé. Il apporte de précieux enseignements pour préparer l’assurance du monde de demain. Expérience client personnalisée, services innovants, analyses prédictives, sécurisation des données : les nouvelles technologies offrent des perspectives immenses pour l’assurance, qui doit sans cesse appréhender de nouveaux risques »

Bernard Spitz, président de la Fédération Française de l’Assurance.

« Les clients sont au coeur des nouvelles opportunités offertes par ces technologies et l’IA est un formidable moyen de démocratiser l’accès aux services financiers. Mettre le client au centre du service va aussi de pair avec la nécessité de se poser les bonnes questions éthiques sur la construction de systèmes ayant un impact fort sur la vie des individus. Au travers de ce livre blanc, avec notre regard de praticien de l’IA, nous apportons des pistes de réflexion aux acteurs de l’industrie qui auront tous à un moment donné un rôle à jouer ».

Matthieu Sénéchal, Chief Science Officer et co-fondateur de mieuxplacer.com

« Nous nous félicitons de cette nouvelle collaboration avec Finance Innovation autour de technologies aussi centrales pour les institutions financières. Les régulateurs, comme les autres parties prenantes, n’ont pas une vue exhaustive des évolutions futures de la technologie Blockchain. Les règles sont donc immanquablement amenées à évoluer »

Stéphane Eyraud, CEO de Chappuis Halder & Co.

« Ce livre blanc a été l’occasion de rapprocher le monde de l’économie avec le monde académique, pour faire naître des synergies dont notre pays a besoin. Il va maintenant appartenir aux laboratoires de recherche de continuer leur investigation dans les domaines analysés, mais aussi et surtout de travailler au quotidien avec les acteurs du monde de la finance »

Antoine Petit, Président Directeur Général du CNRS



Fin de cette étude.

Merci pour votre lecture



Retour