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

Apprentissage supervisé (régression / classification)

Apprentissage non supervisé (partitionnement / réduction de la dimensionalité)

Apprentissage profond (Deep Learning)

Apprentissage par renforcement

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

Les limites de l’intelligence artificielle

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

Data