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Cet écran affichait l'avatar de Watson, qui était le logo du projet: un globe terrestre surmonté de rayons lumineux, évoquant une ampoule allumée. Cet avatar s'animait plus ou moins rapidement selon la puissance de calcul employée par Watson à la recherche d'une réponse, et sa couleur indiquait la certitude de la réponse trouvée: dans les tons verts pour une réponse sûre, dans les tons oranges en cas de doute. Lors d'une session de répétition en condition de jeu réelle tenue mi- janvier 2011, Watson avait déjà gagné face aux deux champions [ 6]. Finance et Intelligence artificielle (IA) : d’une révolution industrielle à une révolution humaine ... tout est à repenser... | Cairn.info. Détails techniques [ modifier | modifier le code] Schéma (en anglais) de l'architecture de haut niveau « DeepQA » d'IBM, utilisée pour Watson [ 7]. La configuration matérielle sur laquelle fonctionnait le programme d' intelligence artificielle de Watson a été conçue spécifiquement pour Jeopardy! à partir de serveurs Power 750 de la gamme IBM Power Systems. Watson fonctionnant sous GNU/Linux, contrairement à Deep Blue (un autre supercalculateur d'IBM qui a affronté au jeu d'échecs le grand maître Garry Kasparov) qui utilisait un système hautement personnalisé [ 8].

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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. L’intelligence artificielle dans la finance | Allnews. 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.

Le couplage avec le traitement de mégadonnées ( Big Data) et les technologies auto-apprenantes (machine learning et deep learning) promet aux conseillers de disposer d'une « intelligence augmentée » s'appliquant à des données non structurées, exprimées en langage naturel. On automatise ainsi tout d'abord les réponses aux questions les plus simples et fréquentes, mais l'apprentissage profond promet d'étendre son domaine à des problématiques de conseil de plus en plus complexes. Intelligence artificielle et finance pdf. Quant aux robo-advisors, l'idée principale est de créer des conseillers virtuels capables, à l'aide de questions posées au client, de cerner son profil de gain et de risque, pour lui proposer un produit d'investissement adapté. Le besoin est réel et le gain potentiel important. Plus généralement, l'IA permet de découvrir des corrélations voire des structures non apparentes. Elle peut alors prendre un rôle prédictif, qui ne s'applique pas seulement aux besoins du client mais peut s'étendre à de nombreuses activités (jusqu'au trading sur les marchés).

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