Masterclass — Machine learning en banque et finance
Ce que le machine learning peut et ne peut pas apporter à la banque et aux risques — méthodes supervisées et non supervisées, données alternatives et IA explicable, travaillés en pratique.
Format
Présentiel · Virtuel
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Choisissez une session pour postulerADMISSIONS OUVERTESLe programme
Le machine learning a pénétré en profondeur la banque, la gestion des risques et la modélisation — mais une adoption sans interrogation échange un risque de modèle contre un autre. Ce cours intensif examine ce que ces avancées offrent réellement aux institutions financières, et où se situent les limites. À partir d’exemples pratiques et de cas d’usage, les participants acquièrent la maîtrise de l’apprentissage supervisé et non supervisé, de l’apprentissage séquentiel et profond, des données alternatives, et des métriques d’explicabilité et d’interprétabilité des modèles d’IA. Les applications en finance comportementale et quantitative sont développées — y compris les stratégies d’investissement par ML et ML graphique — et une étude de cas pratique permet à la cohorte d’appliquer la théorie à des exemples réels, y compris conduire l’IA de manière responsable sans renforcer les biais existants.
Ce que vous ferez
Qui participe
- Équipes de gestion des risques et d’analyse quantitative
- Praticiens de la data science et du machine learning
- Professionnels de la gestion de portefeuille et de l’ingénierie financière
- Équipes informatiques en charge des plateformes de modèles
Au programme
Construit pour les décisions auxquelles aucun manuel ne prépare
I.Fondamentaux du ML pour la finance
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Avancées récentes de l’apprentissage séquentiel et profond
- Opportunités et limites pour les institutions financières
II.Données et explicabilité
- Données alternatives : promesses et pièges
- Métriques d’explicabilité et d’interprétabilité
- Implications pour la finance et la conformité réglementaire
III.Applications
- Cas d’usage en finance comportementale et quantitative
- Stratégies d’investissement par ML et ML graphique
- Automatisation et efficience de la fonction finance
IV.Adoption responsable
- Interroger les modèles et travailler avec la data science
- Éviter les biais renforcés
- Menaces, acteurs de la menace et vulnérabilités
- Étude de cas pratique de cas d’usage du ML
Questions fréquentes
Faut-il une formation en data science pour participer ?
Non — le cours s’adresse aux équipes de gestion des risques et d’analyse quantitative, aux professionnels de la gestion de portefeuille et de l’ingénierie financière, et aux équipes informatiques en charge des plateformes de modèles, aux côtés des praticiens de la data science. Il part d’exemples pratiques et de cas d’usage, et apprend aux participants à interroger les modèles et à travailler en partenariat avec les data scientists plutôt qu’à tout construire eux-mêmes.
Quelles méthodes de machine learning le cours couvre-t-il ?
L’apprentissage supervisé et non supervisé, les avancées récentes de l’apprentissage séquentiel et profond, les données alternatives, et les stratégies d’investissement par ML et ML graphique. Les métriques d’explicabilité et d’interprétabilité — et leurs implications pour la conformité réglementaire — traversent le programme, avec une étude de cas pratique appliquant la théorie à des exemples réels.
Comment le programme aborde-t-il l’IA responsable ?
Les participants travaillent la conduite responsable de l’IA sans renforcer les biais existants, et la gestion des menaces potentielles, des acteurs de la menace et des vulnérabilités. BIZENIUS anime le cours en anglais et en français, avec des éditions intra-entreprise disponibles ; les sessions suivent un calendrier glissant et les tarifs sont communiqués sur simple demande.
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Dans leurs mots
Le transfert de connaissances, au cœur de tout
“Nous avons travaillé avec BIZENIUS pour notre programme jeunes diplômés — ils sont tout simplement remarquables. Le transfert de connaissances et l’apprentissage pratique ont été au cœur de chaque session.”
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La formation est un point de la Capability Arc. Beaucoup d’institutions associent ce programme à la mission de conseil — puis automatisent ce que le cadre exige.
Des équipes de ces institutions se forment avec BIZENIUS
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