Intelligence Artificielle Et Finance 2020 – Fille Au Pair Annecy
Il y a trois ans, Jean-Philippe Desbiolles revient en France pour créer et diriger l'équipe de transformation cognitive (IA) pour tous types d'industries. Surnommé le « French Doctor Watson » par Forbes Magazine, il a tout au long de cette période, contribué: sur le plan business, à l'engagement et au delivery de certains des plus gros projets cognitifs au monde, aussi bien dans le domaine bancaire (Orange Bank et Crédit Mutuel), que dans le monde de l'assurance (Generali) et des télécoms (Bouygues). Il a, à cette fin, développé une équipe diverse et multidisciplinaire de plus de 800 experts cognitifs en France, sur un plan politique, à la rédaction du rapport de synthèse « France Intelligence artificielle » du ministère de l'Économie. Il intervient aujourd'hui dans le cadre de forums parlementaires sur l'IA. Il est également le rapporteur de travaux relatifs à l'impact de l'IA sur le travail et les skills pour le Conseil de Coopération économique de la Commission européenne, sur un plan sociétal, à la réalisation pour la première fois en Europe de l'IBM Watson AI XPRIZE à Paris, qui réunit près de 20 start-ups européennes et promeut la diversité avec un focus sur les thèmes de « Women in AI » et « AI for Good ».
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Elles peuvent être classées en prédiction, prévision, recommandation, détection des fraudes qui sont les différentes utilisations possibles de l'intelligence artificielle, des algorithmes, du machine learning. Si le machine learning « est une sous-partie de l'intelligence artificielle, il est déjà utilisé avec des algorithmes éprouvés qui vont permettre, grâce au passé, de prédire l'avenir ». À terme, avec l'intelligence artificielle, il s'agit d' utiliser des technologies beaucoup plus sophistiquées pour produire un résultat mathématique, sur lequel, il sera possible d' appuyer des décisions ». Les cas d'usages de ces nouveaux outils sont relativement peu nombreux mais ne peuvent que se développer. Le premier d'entre eux, qui impactera probablement assez rapidement les professionnels du chiffre, est la data visualisation supervisée ou non. Non supervisée, « en self service, ce sont des tableaux de bords, graphiques, produits par l'utilisateur lui-même à partir d'outils tels que PowerBI.
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Plus de 180 millions de points sur l'historique 1992-2015 ont ainsi été utilisés pour entraîner l'algorithme. Et les résultats ont de quoi surprendre: "Nos algorithmes quantitatifs ont été d'autant plus efficaces en périodes de forte volatilité, lorsque ce sont les émotions qui dominent les marchés financiers! " Les big data en finance nuisent à sa prédictibilité La technique n'a pourtant rien d'une solution miracle, insiste Christopher Krauss. Etrangement, dans les dernières années, l'algorithme a rencontré beaucoup plus de difficultés. "Dans les dernières années couvertes par l'étude [jusqu'à 2015], la profitabilité atteinte par l'algorithme est en net déclin. Nous attribuons cela à l'influence de l'intelligence artificielle et du big data dans les pratiques actuelles de trading, et notamment la disponibilité croissante d'une puissance de calcul de plus en plus importante ". Ces technologies étant potentiellement susceptibles eux-mêmes de modifier les comportements. Comme si la démocratisation d'outils de prédiction de plus en plus pointus technologiquement portait la possibilité, en somme, de rendre l'évolution des marchés financiers... encore moins prévisible.
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Les capacités d'analyse et prédictives de l'intelligence artificielle contribuent à tirer toute la valeur de ces données, dans le respect de la réglementation en matière de données personnelles. L'intelligence artificielle est donc un outil qui agit comme un amplificateur de la proposition de valeur digitale faite par les métiers de Société Générale à leurs clients. Elliot de Boursorama, 4 millions de conversations par an L'IA permet une connaissance fine des clients afin d'anticiper leurs attentes, les conseiller, leur faire des recommandations, des propositions commerciales personnalisées et pertinentes. En Roumanie par exemple, BRD, premier réseau bancaire privé du pays et filiale du groupe Société Générale, utilise l'IA pour créer des campagnes marketing ciblées aux clients les plus appétants aux prêts à la consommation. Résultat une multiplication par trois des taux d'acquisition de prêts. L'IA permet aussi de traiter les demandes simples des clients plus vite et avec efficacité grâce au traitement automatique du langage naturel 1 qui permet de comprendre les demandes quel que soit le moyen de communication (écrit ou vocal) et de développer des interfaces conversationnelles de qualité.
Cette innovation, qui représente déjà un euro sur quatre dépensés en ligne en Suède, semble n'en être qu'à ses prémices. Le traitement massif de données favorise le développement de nouvelles solutions adaptées aux profils des clients mais également l'automatisation du traitement des sinistres. L'IA, un assureur prévoyant… Le secteur de l'assurance connaît lui aussi une profonde mutation sous l'impulsion de l'IA. Le traitement massif de données favorise le développement de nouvelles solutions adaptées aux profils des clients mais également l'automatisation du traitement des sinistres. Cette technologie semble en capacité de transformer l'assurance de demain, en remplaçant les solutions traditionnelles de «détecter et réparer» par des méthodes intelligentes pour «prévoir et prévenir». Sous l'impulsion d'assureurs cotés et innovants, le secteur entre dans une nouvelle ère, qui devrait être bénéfique aux assureurs comme aux assurés. … et protecteur contre la fraude Avec 1, 8 milliard d'euros de transactions frauduleuses annuelles en Europe 4, l'explosion du e-commerce, l'augmentation des paiements internationaux et la popularité croissante de nouvelles solutions de paiement en ligne, la lutte contre la fraude s'avère de plus en plus complexe.
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