Finance Et Intelligence Artificielle (Ia) : D’une Révolution Industrielle À Une Révolution Humaine ... Tout Est À Repenser... | Cairn.Info, Crèche De Noël Grande Taille
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? Appliqué à la finance, le deep learning modifie-t-il le cours de l'économie ? - Sciences et Avenir. 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? L'intelligence artificielle se nourrit- elle de machine learning? Comment utiliser cette intelligence artificielle de manière optimale?
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Principaux risques induits par l'IA dans le secteur bancaire et financier En 2020, la Commission européenne mettait en avant, dans un livre blanc, les principaux risques que l'IA fait courir pour les personnes. Ils trouvent leur déclinaison dans le secteur bancaire et financier: Risques de l'intelligence artificielle pour les droits fondamentaux Risques pour les droits fondamentaux, notamment la protection des données à caractère personnel, le respect de la vie privée, et la non-discrimination.
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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. Intelligence artificielle et finance en. 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. 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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souhaitée] Après l'intégration de l' Urban Dictionary dans son vocabulaire, Watson a été incapable de distinguer le langage soutenu de l' argot: il mettait souvent le mot « bullshit » (« connerie ») en réponse à une demande de recherche. Il aurait aussi pris la « mauvaise habitude » de lire Wikipédia [ 14]. IBM aurait décidé de restreindre Watson à un usage médical [ 15]. Certains membres de l'équipe d'Eric Brown estiment que Watson a passé le test de Turing en remportant Jeopardy!. [réf. nécessaire] En 2016, un centre de recherche de la faculté de médecine de l' université de Tokyo dirigé par le professeur Arinobu Tojo a utilisé Watson pour aider les médecins dans le diagnostic d'un cas rare de leucémie. L’intelligence artificielle appliquée au secteur de la finance : enjeux contractuels et cas de responsabilités | Cairn.info. En dix minutes, le supercalculateur a trouvé la véritable cause; les médecins estiment qu'il leur aurait fallu deux semaines pour faire la même tâche, rendant le traitement beaucoup plus incertain [ 16], [ 17]. L'assistant juridique baptisé Ross (basé sur l' API Watson), capable d'analyser la jurisprudence dans certains domaines, a été acheté par un cabinet d'avocats américain en 2016 [ 18].
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Après les définitions conceptuelles, les articles que vous lirez vous permettront d'approcher les impacts de l'IA pour les différents métiers de la finance, la banque de détail, les activités assurantielles, mais aussi la banque de marché, la gestion d'actifs et les métiers de la comptabilité, de la compliance et du contrôle. A travers ces articles, transparait un sujet en devenir, dont on ne cerne pas encore l'ensemble des impacts sur la relation clients ou sur l'emploi. Finance et Intelligence artificielle (IA) : d’une révolution industrielle à une révolution humaine ... tout est à repenser... | Cairn.info. En revanche, dès à présent, l'enjeu de la maîtrise des algorithmes apparaît clairement et « on ne pourra pas se passer de donner une explication claire de ce qui a conduit à une prise de décision », même aidée par un algorithme. Pour répondre à ces questions, le pôle Finance Innovation insiste sur l'aide à la décision que procure l'IA permettant à des conseillers « augmentés » de mieux décider, en utilisant une information structurée qui aurait été difficile à obtenir manuellement, compte-tenu de la masse des données disponibles.
Le deep learning pour prédire l'évolution des marchés Le système va plus loin que les seuls robo-advisors (ou robot-conseillers), des algorithmes en vogue assurant la gestion automatisée d'un patrimoine à partir d'un certain nombre de consignes, et qui se démocratisent actuellement sur internet, car il s'agit ici d'algorithmes auto-apprenants issus du deep learning. "Les marchés boursiers montrent un comportement complexe, avec des relations de cause à effet non linéaire", explique Dr Christopher Krauss, auteur principal de l'étude. "Or les réseaux neuronaux sont justement performants sur les problèmes où les solutions ne peuvent être explicitées à partir de règles simples. " VOLATILITÉ. Intelligence artificielle et finance d. Les chercheurs ont ainsi voulu appliquer des techniques issues du deep learning et du machine learning à l'achat et vente d'actions boursières. L'objectif: apprendre au système à optimiser la relation entre les prix d'une action et ses performances futures, et donc à choisir l'action la plus rentable à acheter ou revendre à un horizon temporel donné.
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