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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? Intelligence artificielle et finance 2017. L'intelligence artificielle se nourrit- elle de machine learning? Comment utiliser cette intelligence artificielle de manière optimale?
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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. Appliqué à la finance, le deep learning modifie-t-il le cours de l'économie ? - Sciences et Avenir. 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.
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Nous vous souhaitons une bonne lecture de ces articles qui, rassurez-vous, n'ont pas été écrits par des robots! Télécharger ce numéro:
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La difficulté pour estimer l'impact de l'IA sur l'emploi dans le secteur financier vient surtout du fait que les établissements ne sont pas encore mûrs pour définir précisément leur stratégie en matière d'IA et que les consommateurs ne sont pas encore forcément prêts à payer les nouveaux services induits par l'IA.
Schématiquement, les questionnements soulevés par l'IA en matière de risques relèvent de cinq ordres, ainsi que l'a relevé la Commission finance au sein de France IA (lire Encadré): automatisation et responsabilité: au fur et à mesure que de plus en plus de tâches et de décisions seront déléguées aux algorithmes, la notion de responsabilité se brouillera; auditabilité: le processus de décision des IA est opaque par construction, rendant la compréhension d'une décision algorithmique parfois impossible. L’Intelligence Artificielle dans le secteur financier : 13 enjeux pour demain - FINANCE INNOVATION. Cela pourrait rendre plus complexes à détecter par exemple les abus de marché; prédictibilité et fiabilité: comme tout programme informatique, une IA est sujette aux bogues, au piratage et aux erreurs de mise en œuvre. Une IA peut aussi être mal conçue et comporter des erreurs intrinsèques, ou des « angles morts » face à des situations inédites. Il est déjà parfois attribué aux programmes de trading automatique la capacité de perturber les marchés, sans que cela ne soit nécessairement la seule cause; assurabilité et risque systémique: la diffusion de l'IA fait naître de nouveaux risques et modifie les grands domaines d'expertise de l'assurance (e-santé, véhicules autonomes…).