Intelligence Artificielle Et Finance: Moteur Hydraulique Rapide

L'Autorité des Marchés Financiers considère que l'intelligence artificielle est un sujet pour les régulateurs notamment car les systèmes apprenants créent des règles applicables automatiquement sur une grande échelle, les hypothèses sous-jacentes sur lesquelles elles sont fondées devant être identifiées, explicitées et débattues collégialement. Comme l'indique un grand établissement bancaire, tout est devenu Data mais il faut organiser ces données et le facteur humain est nécessaire car sans confiance, la donnée n'est rien. Plusieurs fintechs détaillent les cas d'usage de cette intelligence artificielle, de la détection des erreurs de trading aux impacts pour la cybersécurité. La gestion d'actifs est aussi impactée, notamment sur les décisions d'investissement, utilisant les capacités de l'IA à fournir des indicateurs de sentiment de marchés par l'analyse de millions de données structurées ou par la rédaction automatique des commentaires des gérants. Mais comme l'indique le président de France fintech, « le meilleur est encore à venir tant le potentiel de l'IA est fort en finance et son introduction embryonnaire ».

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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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↑ « Une intelligence artificielle fait son entrée dans un cabinet d'avocats », sur Le Monde, 25 mai 2016. ↑ (en) « Create contextual assistants that really help your users », (consulté le 2 septembre 2020). Voir aussi [ modifier | modifier le code] Articles connexes [ modifier | modifier le code] Deep Blue, le supercalculateur d'IBM qui a battu le champion du monde d'échecs Garry Kasparov en 1997. Blue Brain Projet IBM Debater Liens externes [ modifier | modifier le code] (en) Page du centre de recherche Watson. (en) Page dédiée à Watson. (en) Page du projet DeepQA. (en) Article, 8 p., sur le site du New York Times. (en) Jouer contre Watson, sur le site du New York Times. (en) Smartest Machine on Earth (documentary). Portail de l'informatique

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Les GPT se caractérisent notamment par une propriété essentielle: elles changent tout pour tous. Ainsi, loin de ne toucher qu'une minorité, elles affectent également les professions de services à « haute densité intellectuelle » en termes de connaissance et d'expertise, qui étaient jusqu'ici relativement protégées. En conséquence, c'est par essence que l'IA nous touche directement. Nous pensions être protégés, nous ne le sommes plus, le secteur financier est en première ligne… Les révolutions (industrielles) se succèdent, la Finance, elle, demeure. À quels changements doit-elle se préparer, alors que sonne aujourd'hui l'heure de l'Intelligence artificielle (IA)? Pour le comprendre, il convient d'abord de s'interroger sur les origines de cette nouvelle révolution, qui n'a d'industrielle que le nom, afin de réaliser, ensuite, la portée des changements qu'elle va apporter: de l'expérience client au capital humain, en passant par les processus apprenants, nous allons au-devant de nouveaux paradigmes que la finance se doit de comprendre, de maîtriser et d'intégrer.

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Il y a trois ans, Jean-Philippe Desbiolles revient en France pour créer et diriger l'équipe de transformation cognitive (IA) pour tous types d'industries. Surnommé le « French Doctor Watson » par Forbes Magazine, il a tout au long de cette période, contribué: sur le plan business, à l'engagement et au delivery de certains des plus gros projets cognitifs au monde, aussi bien dans le domaine bancaire (Orange Bank et Crédit Mutuel), que dans le monde de l'assurance (Generali) et des télécoms (Bouygues). Il a, à cette fin, développé une équipe diverse et multidisciplinaire de plus de 800 experts cognitifs en France, sur un plan politique, à la rédaction du rapport de synthèse « France Intelligence artificielle » du ministère de l'Économie. Il intervient aujourd'hui dans le cadre de forums parlementaires sur l'IA. Il est également le rapporteur de travaux relatifs à l'impact de l'IA sur le travail et les skills pour le Conseil de Coopération économique de la Commission européenne, sur un plan sociétal, à la réalisation pour la première fois en Europe de l'IBM Watson AI XPRIZE à Paris, qui réunit près de 20 start-ups européennes et promeut la diversité avec un focus sur les thèmes de « Women in AI » et « AI for Good ».

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L'hypothèse d'un nouveau risque systémique semble lointaine: le risque principal que pose l'IA est celui d'un manque de maîtrise et d'une mauvaise utilisation, ou d'un jeu de données test truqué, plutôt que d'algorithmes qui décideraient par eux-mêmes de prendre leurs libertés. Mais les marchés financiers pourraient en revanche faire l'objet d'une cyberattaque spécifique, voire généralisée: dans la finance comme ailleurs, le déploiement de l'IA posera des questions nouvelles en termes de cybersécurité; discrimination et vie privée: la disponibilité et l'utilisation des données, notamment des données personnelles, sont au cœur du développement de l'IA. L'utilisation de signaux faibles couplée à l'opacité des décisions algorithmiques pourrait mener à de nouvelles formes de discrimination, compliquées à identifier et donc à combattre. En matière financière, les réglementations LAB-FT se croisent donc avec les réglementations CNIL et la directive GDPR ( General Data Protection Regulation).

Au même moment, la place doit se mesurer simultanément à d'autres enjeux technologiques majeurs: la blockchain et les technologies de bases de données distribuées; les processus d'automatisation robotisés (RPA); la cybersécurité. Un groupe pluridisciplinaire et représentatif pourrait avoir pour fonction d'assurer une veille technologique et instaurer un dialogue fluide avec les régulateurs, et évoluer le cas échéant vers la création de consortiums suivant l'exemple de la blockchain. C'est ce que France IA a proposé.

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