I- Historique de l'IA

• Historique de l’intelligence artificielle dans le monde de la finance
• Les systèmes experts
• Le machine learning (apprentissage automatique)
• Lien entre l’intelligence artificielle et le Big Data
• Les techniques de l’intelligence artificielle et leur application en finance

II. Les Apprentissages :

• Apprentissage supervisé (régression / classification)
• Apprentissage non supervisé (partitionnement / réduction de la dimensionalité)
• Apprentissage profond (Deep Learning)
• Apprentissage par renforcement

III. Les données :

• Traitement du langage naturel
• Big Data et sources de données alternatives utilisables en finance
• Données générées par des utilisateurs (réseaux sociaux, recherches Internet, sites d’avis etc.)
• Données générées par des capteurs (localisation, trafic routier, images satellites, IoT etc.)
• Données générées par des entreprises externes (carte de crédit, géolocalisation, informations financières etc.)
• Données internes (fichier client et autres systèmes d’informations internes)
• Perspectives sur l’utilisation de l’intelligence artificielle en finance
• Exploiter l’intelligence artificielle et le Big Data dans votre entreprise

IV. Les limites :

• Les limites de l’intelligence artificielle
• L’évolution des métiers de la finance dans le contexte de l’intelligence artificielle et du Big Data