Intelligence artificielle: une nouveauté dans le monde de la finance
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Poussées par les « fintech », ces jeunes entreprises qui jonglent avec les technologies de l’information et de la communication pour accaparer des parts du gâteau, les grandes institutions financières traditionnelles tentent de rattraper leur retard, mais le secteur exigeant un traitement délicat — données hautement confidentielles, fraude, réglementation —, l’intelligence artificielle doit enfiler des gants blancs pour pénétrer dans le monde de la finance.
«Le réseau Fin-ML a justement été créé à la demande de l’industrie financière pour ses besoins de formation en IA et en apprentissage automatique », raconte Rheia Khalaf, directrice en recherche collaborative et partenariats pour le réseau, dont l’objectif est la collaboration entre les mondes financier et universitaire. Pour y parvenir, l’organisme offre des formations bénéfiques aux étudiants, mais aussi aux membres industriels et universitaires d’IVADO, puisqu’elles répondent à leurs besoins. Six universités partenaires participent à Fin-ML : Université de Montréal, HEC Montréal, Concordia University, University of Calgary, University of Waterloo, et Queen’s University. « On travaille avec eux pour faciliter l’intégration d’étudiants stagiaires, et on offre un programme de bourse », ajoute la directrice.
Dans le but d’établir un partenariat, Fin-ML a contacté Finance Montréal, la grappe de l’écosystème financier du Québec qui représente 150 000 emplois et près de 7 % du PIB de la province. « On est très heureux de s’associer au réseau Fin-ML, qui va permettre une collaboration entre nos universités et nos institutions financières pour le développement de solutions d’apprentissage machine appliquées au secteur financier », explique Louis Lévesque, directeur général de l’organisme, qui regroupe les acteurs du milieu financier et qui a pour mission de développer et de promouvoir cette industrie au Québec. « Pour nous, l’IA représente une occasion extraordinaire de transformation du secteur financier, et s’associer aux talents montréalais procure une occasion extrêmement intéressante pour nos institutions membres de trouver de nouvelles solutions qui répondent aux besoins des consommateurs », ajoute-t-il.
Ce domaine a toujours eu recours à la technologie et à l’analyse de données, mais ce qui est nouveau aujourd’hui, c’est « cette nouvelle capacité computationnelle dont l’approche permet d’arriver rapidement à des résultats efficaces, affirme Rheia Khalaf. On assiste actuellement à une évolution qui va permettre d’accélérer la réduction des coûts et l’automatisation des processus.
Le programme FONCER de Fin-ML d’apprentissage automatique en finance quantitative et d’intelligence d’affaires a été mis sur pied afin de donner accès à ce domaine à des étudiants de maîtrise ou de doctorat qui ne sont pas nécessairement exposés à ce type de formation. Le programme, dirigé par Manuel Morales, professeur agrégé au département de mathématiques et de statistique de l’Université de Montréal, comporte un volet stage : « C’est là qu’intervient la collaboration, puisqu’on répond exactement aux besoins d’une entreprise qui est jumelée à une équipe de professeurs et étudiants qui travaillera à des recherches particulières pendant trois ou six mois, voire plus longtemps », souligne la directrice.
Cette formation, orientée vers la nouveauté, la collaboration et l’expérience en recherche, est offerte dans le cadre d’un programme subventionné par le Conseil de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG). Elle encourage la collaboration interuniversitaire et la mobilité entre les provinces, le rapprochement entre l’universitaire et l’industrie dans tout ce qui touche à la recherche collaborative. La directrice précise que « le financement de 1,6 million de dollars reçu sur une période de 6 ans permet de financer des étudiants à l’aide de bourses, d’assurer leur mobilité interprovinciale et de mettre sur pied des formations ».
Lentement, on voit apparaître des changements dans les entreprises qui, de plus en plus, développent des collaborations : « Aujourd’hui, il n’est pas rare de voir les institutions financières subventionner de jeunes entreprises fintech dans le but d’une association, voire de les intégrer à leur entreprise », s’enthousiasme Mme Khalaf.
Poussées par les « fintech », ces jeunes entreprises qui jonglent avec les technologies de l’information et de la communication pour accaparer des parts du gâteau, les grandes institutions financières traditionnelles tentent de rattraper leur retard, mais le secteur exigeant un traitement délicat — données hautement confidentielles, fraude, réglementation —, l’intelligence artificielle doit enfiler des gants blancs pour pénétrer dans le monde de la finance.
«Le réseau Fin-ML a justement été créé à la demande de l’industrie financière pour ses besoins de formation en IA et en apprentissage automatique », raconte Rheia Khalaf, directrice en recherche collaborative et partenariats pour le réseau, dont l’objectif est la collaboration entre les mondes financier et universitaire. Pour y parvenir, l’organisme offre des formations bénéfiques aux étudiants, mais aussi aux membres industriels et universitaires d’IVADO, puisqu’elles répondent à leurs besoins. Six universités partenaires participent à Fin-ML : Université de Montréal, HEC Montréal, Concordia University, University of Calgary, University of Waterloo, et Queen’s University. « On travaille avec eux pour faciliter l’intégration d’étudiants stagiaires, et on offre un programme de bourse », ajoute la directrice.
Dans le but d’établir un partenariat, Fin-ML a contacté Finance Montréal, la grappe de l’écosystème financier du Québec qui représente 150 000 emplois et près de 7 % du PIB de la province. « On est très heureux de s’associer au réseau Fin-ML, qui va permettre une collaboration entre nos universités et nos institutions financières pour le développement de solutions d’apprentissage machine appliquées au secteur financier », explique Louis Lévesque, directeur général de l’organisme, qui regroupe les acteurs du milieu financier et qui a pour mission de développer et de promouvoir cette industrie au Québec. « Pour nous, l’IA représente une occasion extraordinaire de transformation du secteur financier, et s’associer aux talents montréalais procure une occasion extrêmement intéressante pour nos institutions membres de trouver de nouvelles solutions qui répondent aux besoins des consommateurs », ajoute-t-il.
Nouvelle capacité
Le profil des étudiants qui participent au programme Fin-ML est assez varié; certains sont formés en informatique, d’autres en mathématiques ou même en intelligence d’affaires. Ils étudient à la maîtrise ou au doctorat et tous possèdent une formation technique assez poussée pour être en mesure de suivre les formations Fin-ML, et ils doivent avoir un intérêt pour le monde de la finance.Ce domaine a toujours eu recours à la technologie et à l’analyse de données, mais ce qui est nouveau aujourd’hui, c’est « cette nouvelle capacité computationnelle dont l’approche permet d’arriver rapidement à des résultats efficaces, affirme Rheia Khalaf. On assiste actuellement à une évolution qui va permettre d’accélérer la réduction des coûts et l’automatisation des processus.
Le programme FONCER de Fin-ML d’apprentissage automatique en finance quantitative et d’intelligence d’affaires a été mis sur pied afin de donner accès à ce domaine à des étudiants de maîtrise ou de doctorat qui ne sont pas nécessairement exposés à ce type de formation. Le programme, dirigé par Manuel Morales, professeur agrégé au département de mathématiques et de statistique de l’Université de Montréal, comporte un volet stage : « C’est là qu’intervient la collaboration, puisqu’on répond exactement aux besoins d’une entreprise qui est jumelée à une équipe de professeurs et étudiants qui travaillera à des recherches particulières pendant trois ou six mois, voire plus longtemps », souligne la directrice.
Cette formation, orientée vers la nouveauté, la collaboration et l’expérience en recherche, est offerte dans le cadre d’un programme subventionné par le Conseil de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG). Elle encourage la collaboration interuniversitaire et la mobilité entre les provinces, le rapprochement entre l’universitaire et l’industrie dans tout ce qui touche à la recherche collaborative. La directrice précise que « le financement de 1,6 million de dollars reçu sur une période de 6 ans permet de financer des étudiants à l’aide de bourses, d’assurer leur mobilité interprovinciale et de mettre sur pied des formations ».
Lentement, on voit apparaître des changements dans les entreprises qui, de plus en plus, développent des collaborations : « Aujourd’hui, il n’est pas rare de voir les institutions financières subventionner de jeunes entreprises fintech dans le but d’une association, voire de les intégrer à leur entreprise », s’enthousiasme Mme Khalaf.
Ce contenu a été produit par l’équipe des publications spéciales du Devoir, relevant du marketing. La rédaction du Devoir n’y a pas pris part.