Grands modèles quantitatifs et ML appliqué
Des modèles qui prévoient, tarifent, notent et détectent, entraînés sur vos données et explicables à votre régulateur
Les décisions chiffrées reposent encore sur des tableurs et des règles empiriques
Les décisions de tarification, de crédit, de stock et de fraude se prennent plusieurs fois par jour. Les règles statiques et les modèles sur tableur manquent les schémas présents dans les données et réagissent tard lorsque les marchés bougent.
L’apprentissage automatique peut faire mieux, mais seulement si le modèle est digne de confiance. Les régulateurs, les auditeurs et les clients attendent de savoir pourquoi un prêt a été refusé ou un paiement bloqué.
Ce que vous obtenez
Des décisions issues de vos données
Prévisions, prix et scores issus de vos propres données, mis à jour à mesure qu’elles changent.
Le risque détecté au moment où il survient
Fraude, blanchiment de capitaux et comportements inhabituels repérés au fil des transactions, et non à la clôture du mois.
Des décisions que vous pouvez expliquer
Chaque décision du modèle expliquée dans des termes qu’un comité de crédit, un auditeur ou un client peut suivre.
Des scénarios testés d’abord
Scénarios financiers et de chaîne d’approvisionnement testés en simulation avant tout engagement financier.
Ce que nous livrons
Grands modèles quantitatifs
Des grands modèles quantitatifs (LQM) entraînés sur des données numériques pour la simulation financière, numérique et de chaîne d’approvisionnement, afin de tester des scénarios avant d’agir.
Prévision, tarification dynamique et détection de la demande
Des modèles prédictifs qui prévoient la demande et le chiffre d’affaires, fixent des prix réactifs au marché et détectent tôt les variations de la demande.
Scoring de crédit et risque de souscription avec IA explicable
Des modèles de crédit et de souscription dont chaque décision s’accompagne de ses raisons, grâce à l’IA explicable (XAI).
Classification, personnalisation et recommandation
Des modèles qui classent les dossiers, personnalisent les offres et recommandent le prochain produit, contenu ou geste pour chaque client.
Détection de fraude, de blanchiment et d’anomalies en temps réel
Détection de la fraude, des schémas de blanchiment de capitaux (LCB-FT) et des comportements inhabituels au fil des transactions, les dossiers étant transmis à vos enquêteurs.
IA pour la R&D et la simulation scientifique
Des modèles qui appuient la recherche et le développement, l’ingénierie industrielle et la simulation scientifique, là où les expériences sont lentes ou coûteuses.
Comment cela fonctionne
Les modèles de crédit et de souscription intègrent l’IA explicable (XAI), pour que chaque décision puisse être rattachée aux données qui l’ont motivée.
Définir la décision
Nous convenons de la décision que le modèle appuie, de la façon dont le succès est mesuré et de ce que coûte une mauvaise réponse.
Préparer les données
Nous évaluons les données que vous détenez, construisons les variables dont le modèle a besoin et les vérifions pour les manques et les biais.
Dépasser la référence
Nous comparons les modèles candidats à votre méthode actuelle et retenons le plus simple qui fait clairement mieux.
Expliquer et valider
Nous testons le modèle sur des données non vues, expliquons ses décisions et le documentons pour vos équipes risques et audit.
Déployer et superviser
Nous connectons le modèle à vos systèmes et surveillons la dérive, en le réentraînant lorsque sa performance baisse.
Technologies et standards
Les grands modèles quantitatifs simulent des scénarios financiers, numériques et de chaîne d’approvisionnement. L’apprentissage automatique appliqué couvre la prévision, la tarification dynamique, le scoring de crédit, la recommandation et la détection en temps réel de la fraude et du blanchiment.
- IA et apprentissage automatique
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- MLflow
- Méthodes et pratiques
- Grands modèles quantitatifs (LQM)
- IA explicable (XAI)
- Prévision et détection de la demande
- Détection de fraude et de blanchiment en temps réel
Comment démarrer
Les clients commencent généralement par une décision au coût clair, comme un modèle de crédit ou une prévision de la demande, puis étendent à partir de là.
Les prochaines étapes
Convenir d’un horaire
Notre équipe vous envoie un e-mail pour convenir d’un horaire pour l’entretien.
Entretien préalable
Un entretien préalable gratuit de 30 minutes en ligne : nous passons en revue vos objectifs, vos systèmes et vos contraintes.
Revue de préparation
Lors d’une revue de préparation gratuite de 48 heures, un architecte principal confronte votre projet à la définition de « prêt » en 6 points et recommande le parcours adapté.
Choisir le parcours
Les projets au périmètre prêt reçoivent une proposition ferme sous 3 à 5 jours ouvrés. Les projets au stade du concept démarrent dans le studio Blueprint. Un système en production qui défaille, n’est pas documenté ou doit être intégré commence par un diagnostic de 1 à 2 semaines. Le studio Blueprint et le diagnostic ont chacun des honoraires fixes, indiqués dans la proposition.
Questions et réponses
Qu’est-ce qu’un grand modèle quantitatif ?
Un grand modèle de langage est entraîné sur du texte. Un grand modèle quantitatif (LQM) est entraîné sur des données numériques, comme des prix, des transactions ou des flux de chaîne d’approvisionnement. Il sert à simuler des scénarios et à prévoir des résultats dont la réponse est un nombre.
De combien de données avons-nous besoin ?
Cela dépend de la décision et de la variabilité des données. Nous évaluons au départ ce que vous détenez et vous disons franchement si cela suffit. Si ce n’est pas le cas, nous indiquons ce qu’il faut collecter, ou si une méthode plus simple fera l’affaire.
Pouvez-vous expliquer les décisions du modèle aux auditeurs et aux clients ?
Oui. Nous utilisons des méthodes d’IA explicable (XAI) qui montrent quels facteurs ont motivé chaque décision, et documentons la construction et les tests du modèle. Vos équipes crédit, risques et audit peuvent examiner chaque modèle avant sa mise en production.
Comment vérifiez-vous les biais ?
Nous testons la performance du modèle sur les groupes de clients qui comptent pour vous et pour votre régulateur. Lorsque les résultats diffèrent sans raison valable, nous modifions les données, les variables ou le modèle avant la mise en production.
Le modèle peut-il arrêter la fraude au moment où elle survient ?
Oui. Les modèles de fraude et de blanchiment notent les transactions en temps réel, au fil de leur survenue. Les dossiers suspects sont suspendus ou transmis à vos enquêteurs, avec les raisons pour lesquelles le modèle les a signalés.
Que se passe-t-il lorsque le modèle cesse d’être performant ?
Les marchés et les clients changent, donc les modèles dérivent. Nous surveillons la performance et les données que voit le modèle, alertons votre équipe lorsque l’une ou l’autre évolue, et réentraînons le modèle par un pipeline testé.
Qui est propriétaire des modèles et des variables ?
Vous. Le code, les variables, les modèles entraînés et la documentation que nous produisons pour vous vous appartiennent dès que chaque jalon est payé.
Commencez par une conversation, pas par un contrat.
Dites-nous ce que vous devez construire, connecter ou sécuriser. Un architecte l’examine avec vous, puis recommande par où commencer.