Contexte
L’Institut Louis Bachelier est un incubateur de recherche en économie et finance qui a créé deux laboratoires (ILB Labs) pour accompagner les acteurs du secteur banque-assurances dans leurs besoins d’analyse statistique et de modélisation par le machine learning. Dans ce cadre, l’ILB fait appel à Datalchemy pour des missions ponctuelles d’expertise, d’accompagnement méthodologique et de formation de ses chercheurs.
Besoin
- Disposer de formations ciblées sur les dernières avancées en IA (modèles génératifs, séries temporelles, etc.).
- Bénéficier d’un support scientifique pour mener à bien des projets de data science appliqués au secteur financier.
- Renforcer les compétences internes du DataLab pour conduire en autonomie des travaux de recherche et réaliser des prototypes.
Travail réalisé
- Conception et animation d’une série de formations sur mesure portant sur divers sujets (modèles génératifs (GAN, VAEs), pré-processing, mix data modeling, méthodes de prédiction de séries temporelles, industrialisation IA) destinée aux chercheurs du DataLab.
- Appui scientifique sur plusieurs projets :
- développement de modèles de prédiction de séries temporelles financières,
- création de tableaux de bord de visualisation pour explorer des résultats.
Résultats
- Un grand nombre de chercheurs formés aux techniques de deep et machine learning avancé.
- Mise à disposition de supports pédagogiques réutilisables pour les sessions internes futures.
- Plusieurs prototypes opérationnels validés par l’ILB Labs, facilitant le passage à des projets industriels à plus grande échelle.