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Friday, 28 June 2024

La robotisation et l'intelligence artificielle, une menace pour l'emploi? La question se pose aujourd'hui vivement... Intelligence artificielle et finance sa. Concernera-t-elle aussi les traders? Il s'agirait d'un étonnant retour des choses, lorsque l'on sait que l'industrie financière fut l'une des premières à recourir aux big data à des fins d'analyse quantitative (des méthodes mathématiques et statistiques permettant d'évaluer au plus près le prix d'un actif ou d'un risque financier). Une publication de l'Université d'Erlangen-Nuremberg montre ainsi l'efficacité du deep learning (apprentissage machine profond), appliqué à l'arbitrage financier sur un vaste marché tel que le S&P 500 (indice boursier basé sur 500 grandes sociétés cotées sur les bourses américaines). Par un exercice de simulation sur l'historique des cours de 1992 à 2015, le réseau neuronal a atteint par moment des performances records, se maintenant à deux chiffres y compris au plus fort de la crise financière de 2008, ou lors de l'éclatement de la bulle internet en 2000-2001!

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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). Magazine n°16 : Intelligence Artificielle et métiers de la Finance | Centre des Professions Financières. Portail de l'informatique

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Ainsi, ce qui caractérise ce processus est son «autonomie». Associée à la masse des données pouvant être collectées, une véritable IA peut ainsi apporter des réponses pertinentes plus rapidement qu'un humain ne le pourrait. Intelligence artificielle et finance : une révolution encore naissante. Toutefois, si le régulateur souligne les avantages des outils et services inédits promis par ce type d'IA, il pointe aussi les nouveaux risques qui en découlent. Sont, en particulier, identifiés le risque important de dépendance à la qualité des données transmises à l'IA et le risque de vulnérabilité face aux menaces informatiques. Par ailleurs, tout en reconnaissant le formidable potentiel de l'IA pour l'amélioration des services financiers, l'ESMA avait également déjà alerté dans une communication du 7 juin 2017 (ESMA50-158-457) sur les risques auxquels cette IA exposait l'intégrité du marché et les investisseurs. Les Newsletters d'Option Finance Ne perdez rien de toute l'information financière! S'inscrire L'info financière en continu Chargement en cours...

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Pour répondre à ces menaces, le machine learning – l'auto-apprentissage des IA – utilise l'immense quantité de données à disposition des banques et des entreprises financières. En permettant de gérer le traitement des paiements digitaux en moins de 10 millisecondes, l'automatisation diminue ainsi considérablement les risques de fraude en ligne. Un bienfait notable puisque la fraude en ligne représente aujourd'hui près de 80% de la fraude totale en Europe 5. Watson (intelligence artificielle) — Wikipédia. A l'aube de la plus grande révolution économique et sociale de l'Histoire, la digitalisation de l'économie s'accélère. Encouragée par un volume de données qui devrait être multiplié par 40 d'ici 2035 5 ainsi que par le lancement des pays émergents dans cette course à l'avenir, la vitesse de développement de l'IA est beaucoup plus rapide que les précédentes révolutions. Cette technologie révolutionnaire devrait créer un levier de croissance pour l'économie mondiale estimé à quelque 14'000 milliards de dollars, soit plus de 12, 7 milliards de francs suisses d'ici 2035 5.

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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. Intelligence artificielle et finance 2019. 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).

A. accélère de façon significative le cycle de traitement de bout en bout (en général on estime le facteur de gain entre 3 et 20). Intelligence artificielle et finance des. De même, le processus d'amélioration continue des performances contribue à intensifier le phénomène dans le temps: les capacités d'auto-apprentissage vertueuses du Machine Learning et la mutualisation des comportements propre aux architectures Cloud, permettent aux systèmes de s'enrichir de chaque traitement: ils auto-apprennent en permanence. Les experts parlent de « réseaux de neurones incrémentaux », capables d'assimiler de nouvelles données sans dégrader les performances du réseau neuronal, ni oublier les anciennes entrées.

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