À lire sur Variances - Intelligence artificielle et finance : des applications à la régulation

Joseph Mikael (Promotion 2006) a rédigé pour Variances un article consacré aux applications de l'Intelligence Artificielle (IA) à la finance.

L'amélioration des calculateurs a permis à l'IA de se développer, permettant aujourd'hui de l'appliquer à des sujets mathématiques généraux et résoudre des cas complexes jusqu'alors résolus par des techniques coûteuses en temps de développement et de calcul. Les méthodes modernes de Machine Learning (ML) appliquées à la finance soulèvent ainsi de nouvelles questions en matière de prédiction de prix, stratégies de gestion et de régulation. Que ces techniques révolutionnent-elles ?

On vit actuellement une période assez extraordinaire qui voit travailler sur le même sujet plusieurs branches des mathématiques (analystes, géomètres ou statisticiens) pour le côté théorique, à peu près toutes les industries et quasiment tous les domaines scientifiques (astrophysique, chimie, archéologie, biologie ou médecine). Dans tout cela, la finance n’a pas été la dernière à réfléchir à des utilisations. D’habitude, on a un clou et on cherche le marteau pour l’enfoncer, ici c’était l’inverse : quel clou ce marteau allait-il bien pouvoir enfoncer ?

Découvrez sur Variances l'analyse "Intelligence artificielle et finance : des applications à la régulation" de Joseph Mikael , ainsi que la bibliographie lui ayant permis de nourrir ce panorama d'applications.

Portrait de Joseph Mikael

Joseph a travaillé en tant qu’analyste quantitatif en salle de marché ainsi qu’en conseil avant de rejoindre la R&D d’EDF pour y travailler initialement sur des problématiques de gestion des risques et de gestion actif-passif. Depuis 2019, il pilote l’activité Intelligence Artificielle pour les marchés ainsi que le volet Quantum Machine Learning du projet Quantique d’EDF.

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