Maîtrisez l'IA dans la Finance
Découvrez comment l'apprentissage automatique transforme les stratégies d'investissement. Une formation complète pour comprendre les algorithmes qui optimisent les portefeuilles financiers modernes.
Découvrir le Programme
L'Intelligence Artificielle au Service de l'Investissement
Les marchés financiers génèrent des téraoctets de données chaque jour. Nos méthodes d'apprentissage vous permettent de comprendre comment les algorithmes analysent ces flux complexes.
Analyse Prédictive Avancée
Apprenez à construire des modèles qui identifient les tendances cachées dans les mouvements de prix. Nous explorons les réseaux de neurones récurrents et leur application aux séries temporelles financières.
Gestion des Risques Automatisée
Découvrez les algorithmes qui calculent la Value at Risk en temps réel et ajustent automatiquement l'exposition aux différents actifs selon les conditions de marché.
Optimisation de Portefeuille
Maîtrisez les techniques de rééquilibrage dynamique basées sur l'apprentissage par renforcement. Ces systèmes s'adaptent constamment aux nouvelles données du marché.
Technologies d'Automatisation Financière
Explorez les outils concrets utilisés par les fonds quantitatifs et les gestionnaires d'actifs institutionnels.
Détection d'Anomalies
Les algorithmes non supervisés identifient les comportements inhabituels du marché qui précèdent souvent les retournements de tendance.
Classification d'Assets
Techniques de clustering pour regrouper automatiquement les instruments financiers selon leurs corrélations et volatilités historiques.
Traitement du Langage Naturel
Analyse des actualités économiques et des rapports d'entreprises pour extraire des signaux d'investissement quantifiables.
Backtesting Automatisé
Systèmes de validation historique qui testent les stratégies sur plusieurs décennies de données pour mesurer leur robustesse.
Expertise Reconnue en Finance Quantitative
Nos formatrices combinent expérience académique et pratique industrielle. Elles ont développé des systèmes de trading pour des institutions financières européennes.
Célestine Moreau
Spécialiste Algorithmes Financiers
Ancienne quantitative analyst chez BNP Paribas, Célestine a conçu des modèles de pricing pour les produits dérivés. Elle enseigne maintenant les applications pratiques du deep learning en finance.
Éléonore Dubois
Directrice Pédagogique
Docteure en mathématiques financières, Éléonore a dirigé l'équipe de recherche quantitative d'Amundi. Elle se concentre sur la transmission des concepts théoriques complexes de manière accessible.
Défis Concrets de l'Automatisation
Chaque obstacle technique a sa solution pratique. Voici comment nous abordons les problématiques récurrentes du secteur.
Surapprentissage des Modèles
Les algorithmes performants en simulation échouent souvent en conditions réelles. Nous enseignons les techniques de régularisation et de validation croisée adaptées aux données financières.
Latence des Systèmes
Une milliseconde peut faire la différence entre profit et perte. Découvrez l'optimisation des architectures de calcul et les compromis entre précision et vitesse d'exécution.
Biais des Données Historiques
Les crises financières créent des ruptures structurelles dans les marchés. Nous explorons les méthodes pour adapter les modèles aux changements de régime économique.
Parcours d'Apprentissage Progressif
Une progression logique sur 18 mois pour maîtriser l'écosystème technologique de la finance quantitative. Sessions démarrent en septembre 2025.
Fondements Mathématiques
Mois 1-3 • Septembre - Novembre 2025
Statistiques, probabilités et algèbre linéaire appliquées à la finance. Manipulation des matrices de covariance et optimisation sous contraintes.
Apprentissage Supervisé
Mois 4-8 • Décembre 2025 - Avril 2026
Régression linéaire, arbres de décision, SVM et réseaux de neurones. Applications à la prédiction de volatilité et classification de signaux de trading.
Séries Temporelles Financières
Mois 9-12 • Mai - Août 2026
LSTM, GRU et Transformer pour l'analyse des prix. Gestion des données manquantes et traitement des outliers dans les flux de marché.
Apprentissage par Renforcement
Mois 13-15 • Septembre - Novembre 2026
Q-learning et policy gradients appliqués à l'allocation d'actifs. Simulation d'environnements de trading et optimisation multi-objectifs.
Projet Pratique
Mois 16-18 • Décembre 2026 - Février 2027
Construction complète d'un système de trading automatisé. De la collecte de données à la mise en production, avec monitoring des performances en temps réel.