Benjamin FORESTIER
Consultant
Cette formation est également animée en distanciel en intra-entreprise
Pré-requis
- Niveau bac+3 ou 3 ans d’expérience en banque finance
Objectifs | Compétences
- Apprendre à connaître les techniques de l’intelligence artificielle et leur utilisation en finance à travers différents cas pratiques
- Explorer le Big Data, qui constitue la matière première de l’intelligence artificielle
- Analyser l’impact de l’intelligence artificielle sur les métiers de la finance
Atouts
- Illustration progressive des applications de l’intelligence artificielle à la finance
- Nombreux cas pratiques
- Séminaire animé par un spécialiste reconnu de l’intelligence artificielle
L'intelligence artificielle appliquée à la finance
Programme
Introduction
- 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)
Étude de cas d’un fonds basé sur l’intelligence artificielle, géré entre 2014 et 2016 par l’intervenant
- Contexte concurrentiel
- Présentation de la stratégie initiale
- Évolution de la stratégie au cours du temps
- Problèmes rencontrés
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
Pédagogie – Évaluation
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Une première appréciation globale sous forme de QCM a lieu en amont de la formation pour estimer les attentes et niveaux des participants.
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La pédagogie de cette formation s’appuie sur une large variété de situations d’apprentissage : cas pratiques, échanges, défis, études de cas, exercices, travaux en sous-groupes.
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Chaque compétence est mesurée par des évaluations formatives (cas pratiques, exercices) tout au long de la formation.
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Une évaluation sommative sous forme de QCM est organisée en fin de parcours pour mesurer les acquis de la formation.
Formateur
Diplômé de l'École Polytechnique et d'HEC Paris, Benjamin Forestier exerce depuis 2014 au sein du Groupe CILAS (Ariane Group) en tant qu'Investment Analyst et depuis janvier 2019 en tant que Innovation & Strategy Developer. Il est expert en système de R&D, en management d'innovation, en management de la performance, en évaluation de projet et en marketing stratégique. Fort de ces expériences, il intervient en tant que formateur pour plusieurs écoles de commerce (HEC Paris, ESSEC, EBS, ISC), à l'école Polytechnique et pour First Finance sur des problématiques corporate finance, private equity et performance management.
Pour aller plus loin
Qualité et Certification
