L’essor des fintechs et les progrès récents de l’intelligence artificielle, notamment via le deep learning ont des impacts importants sur les activités bancaires et financières. Cette mutation technologique a été analysée lors d’une Rencontre Maths / Industrie, qui s’est déroulée à l’Institut Louis Bachelier, le 20 juin dernier.

La révolution digitale booste l’intelligence artificielle

Si l’intelligence artificielle (IA) suscite de nombreux fantasmes, qui se sont largement matérialisés dans des productions hollywoodiennes, elle connaît un regain d’intérêt depuis le début de la décennie.

Il est vrai que l’essor du numérique dans les usages quotidiens (smartphone, réseaux sociaux, plateformes web…) favorise le développement de l’IA (assistant vocal, chatbot, reconnaissance d’image…) dont le marché devrait fortement progresser dans les prochaines années.

L’IA aide la finance

Outre les usages particuliers, l’IA est une technologie très intéressante pour le secteur financier. « Les marchés financiers impliquent beaucoup de calculs des risques et de sensibilité des portefeuilles pour les banques. L’IA aide à l’intermédiation, c’est-à-dire à l’individualisation des services. C’est la caractéristique même des nouvelles technologies », a déclaré Charles-Albert Lehalle, chercheur chez Capital Fund Management.

Et d’ajouter : « L’IA va bouleverser trois grands thèmes dans l’industrie financière : les infrastructures de marché, notamment via la blockchain, l’analyse de l’information et les prévisions immédiates (nowcasting) ».

L’IA donne de la valeur au Big Data

Avec la masse de données à leur disposition, les acteurs de la finance ont beaucoup d’éléments à analyser, afin de les exploiter et de les valoriser.

Dans ce registre, l’IA joue un rôle important : « L’IA nous permet d’extraire de la valeur à partir des données non structurées, qui peuvent être du texte, des images ou encore de l’audio »,  a déclaré Edouard d’Archimbaud, analytics consulting au sein du laboratoire Data et IA de BNP Paribas.

Selon cet expert, « l’IA permet de répondre aux attentes des clients pour leur fournir des services réactifs, d’analyser toute l’information disponible pour mieux gérer leurs investissements, de faire face à de nouveaux risques, de transformer les données en diamant et de répondre à l’ADN des banques qui ont toujours investi dans les technologies.»

Suite à cette introduction, des chercheurs spécialisés se sont succédé pour apporter leur éclairage sur l’IA, les mathématiques et la finance.

Retrouvez les présentations complètes des intervenants en cliquant sur les liens ci-dessous :

Introduction au Deep Learning : Présentation de Ludovic Denoyer

Portrait du big-data – Positionnement du deep learning : Présentation de Gaëlle Bonnet 

Big data en santé avec la Caisse Nationale d’Assurance Maladie : Présentation de Stéphane Gaiffas

Statistical Learning in High-Dimensional Spaces : Présentation de Charles Bouveyron

Optimal Transport and Deep Generative Models : Présentation de Gabriel Peyré

Calcul intensif et finance de marché : Présentation de Gilles Pagès