En d’autres termes, <\/span>la science des donn\u00e9es consiste \u00e0 collecter des donn\u00e9es \u00e0 partir de diff\u00e9rentes sources, puis d’en extraire des informations pertinentes<\/b>. Ces sources peuvent prendre des formes vari\u00e9es\u00a0: bases de donn\u00e9es clients, r\u00e9seaux sociaux, applications mobiles, open data\u2026<\/span><\/p>\n Ainsi, <\/span>l\u2019analyse du Big Data permet aux organisations de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es<\/b> en pr\u00e9disant les comportements de leurs clients, en identifiant leurs axes d’am\u00e9liorations ou en d\u00e9couvrant de nouvelles opportunit\u00e9s sur leur march\u00e9.<\/span><\/p>\n Si la science des donn\u00e9es s’applique \u00e0 tous les secteurs d’activit\u00e9, elle offre de nombreuses possibilit\u00e9s dans le monde de la finance.<\/span><\/p>\n En effet, les entreprises financi\u00e8res collectent <\/span>des volumes de donn\u00e9es particuli\u00e8rement importants<\/span><\/a>, dont l’exploitation repr\u00e9sente un v\u00e9ritable d\u00e9fi. D’autant plus que ce secteur se distingue par sa complexit\u00e9 et son environnement r\u00e9glementaire en constante \u00e9volution.<\/span><\/p>\n Dans ce contexte, <\/span>les data scientists financiers jouent un r\u00f4le crucial<\/b>. Dot\u00e9s \u00e0 la fois de comp\u00e9tences techniques avanc\u00e9es et d’une connaissance approfondie de la finance, ils accomplissent une grande diversit\u00e9 de missions, par exemple\u00a0:<\/span><\/p>\n Loin de n’\u00eatre qu’un effet de mode, la popularit\u00e9 grandissante de la science des donn\u00e9es dans le secteur financier s’explique par ses nombreuses applications potentielles.<\/span><\/p>\n L’analyse des risques est l’un des domaines cl\u00e9s de la data science dans la finance. Gr\u00e2ce \u00e0 elle, les organisations sont en mesure de prendre des d\u00e9cisions strat\u00e9giques, tout en accroissant la fiabilit\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 de leurs processus.<\/span><\/p>\n En effet, les entreprises du monde de la finance sont confront\u00e9es \u00e0 divers types de risques, qui peuvent provenir de la concurrence, des cr\u00e9dits, du march\u00e9\u2026 La gestion de ces risques est donc une d\u00e9marche essentielle, qui est g\u00e9n\u00e9ralement divis\u00e9e en trois \u00e9tapes\u00a0: <\/span>l’identification, le suivi et la hi\u00e9rarchisation des risques<\/b>. Cette pratique est particuli\u00e8rement complexe, puisqu’elle requiert des comp\u00e9tences avanc\u00e9es dans plusieurs disciplines, comme la statistique.<\/span><\/p>\n Heureusement, les acteurs de la finance ont \u00e0 leur disposition des donn\u00e9es massives sur leurs clients et sur les transactions financi\u00e8res, qu’ils peuvent mettre \u00e0 profit pour <\/span>am\u00e9liorer leurs mod\u00e8les d’\u00e9valuation des risques<\/b>.<\/span><\/p>\n La data science permet, par exemple, de <\/span>v\u00e9rifier la solvabilit\u00e9 d’une personne avec une rapidit\u00e9 et une fiabilit\u00e9 in\u00e9dites<\/b>. Gr\u00e2ce \u00e0 de puissants algorithmes de machine learning, il est possible de d\u00e9cortiquer les transactions effectu\u00e9es par un client et d’en tirer des conclusions pr\u00e9cises.<\/span><\/p>\n Avec l\u2019\u00e9mergence des outils num\u00e9riques et des nouveaux modes de consommation associ\u00e9s, le secteur de la finance s’est tr\u00e8s t\u00f4t int\u00e9ress\u00e9 \u00e0 la science des donn\u00e9es pour mieux conna\u00eetre la client\u00e8le et lui offrir une exp\u00e9rience optimale.<\/span><\/p>\n <\/p>\n En effet, le Big Data est une v\u00e9ritable mine d’or, qui regorge d’informations sur les habitudes de consommation des clients. Il peut donc \u00eatre exploit\u00e9 pour mettre en place des actions de <\/span>marketing pr\u00e9dictif<\/b>, consistant \u00e0 proposer des offres correspondant parfaitement aux besoins et aux pr\u00e9f\u00e9rences de chacun.<\/span><\/p>\n C’est aussi un excellent moyen pour <\/span>d\u00e9velopper des services personnalis\u00e9s<\/b>, bas\u00e9s sur l’analyse de la data, mais aussi sur les renseignements obtenus \u00e0 travers les interactions avec les clients.<\/span><\/p>\n <\/p>\n La fraude est une pr\u00e9occupation majeure pour les entreprises de la finance. Et pour cause, la multiplication des transactions ne fait qu’accro\u00eetre ce risque.<\/span><\/p>\n Toutefois, le Big Data et les outils d’analyse de donn\u00e9es ont permis le d\u00e9veloppement de solutions efficaces pour lutter contre ce fl\u00e9au. <\/span>Des algorithmes toujours plus sophistiqu\u00e9s sont aujourd’hui capables de d\u00e9tecter imm\u00e9diatement les anomalies et d’avertir les organisations concern\u00e9es<\/b>.<\/span><\/p>\n Le machine learning permet, par exemple, d’identifier des sch\u00e9mas anormaux dans les donn\u00e9es li\u00e9es au trading. Alert\u00e9s en temps r\u00e9el, les \u00e9tablissements financiers peuvent investiguer imm\u00e9diatement \u00e0 la moindre suspicion. Ainsi, <\/span>il est possible de r\u00e9agir avant qu’il ne soit trop tard et d’endiguer de nombreux cas de fraude<\/b>.<\/span><\/p>\n Par ailleurs, des algorithmes de clustering permettent de diviser la data en sous-groupes (clusters) afin de regrouper les donn\u00e9es identifi\u00e9es comme suspectes, ce qui ne fait que faciliter leur surveillance.<\/span><\/p>\n Enfin, les acteurs de la finance ont la possibilit\u00e9 d’exploiter le Big Data pour <\/span>piloter leur activit\u00e9 et am\u00e9liorer leurs performances<\/b>. Cela passe notamment par la cr\u00e9ation d’<\/span>indicateurs cl\u00e9s de performance (KPI)<\/span><\/a>, permettant de mesurer jour apr\u00e8s jour les progr\u00e8s de l’organisation, mais aussi de d\u00e9tecter des axes d’am\u00e9lioration.<\/span><\/p>\n <\/p>\n Dans la finance, les objectifs associ\u00e9s aux projets de data science sont nombreux, qu’il s’agisse de diminuer les co\u00fbts ou d’acc\u00e9l\u00e9rer le lancement de nouveaux produits ou services. N\u00e9anmoins, la mise en \u0153uvre de la science des donn\u00e9es comporte son lot de d\u00e9fis.<\/span><\/p>\n Pour atteindre leurs objectifs en mati\u00e8re de data science, les entreprises de la finance ont besoin de professionnels poss\u00e9dant des comp\u00e9tences tr\u00e8s sp\u00e9cifiques. Leur r\u00f4le consiste notamment \u00e0 <\/span>d\u00e9velopper des processus pour r\u00e9cup\u00e9rer, stocker et analyser les donn\u00e9es<\/b>, afin d’en tirer des informations exploitables.\u00a0<\/span><\/p>\n \u00c0 partir de ces renseignements, ils peuvent ensuite <\/span>sugg\u00e9rer des solutions adapt\u00e9es aux probl\u00e9matiques strat\u00e9giques de l\u2019organisation<\/b>, et ce dans diff\u00e9rents domaines\u00a0: gestion des risques, d\u00e9tection de la fraude, personnalisation de l\u2019exp\u00e9rience client, etc.<\/span><\/p>\n Par cons\u00e9quent, <\/span>les data scientists dans la finance sont des profils tr\u00e8s recherch\u00e9s<\/b>, \u00e0 tel point que les acteurs du secteur s’impliquent directement dans la formation de ces professionnels.\u00a0<\/span><\/p>\n Par exemple, le groupe BPCE est devenu en 2\u00a0018\u00a0<\/span>partenaire exclusif de la chaire Data Engineering et Intelligence Artificielle pour la Banque et l\u2019Assurance<\/span><\/a> de l\u2019\u00e9cole T\u00e9l\u00e9com ParisTech. Objectif affich\u00e9\u00a0: d\u00e9velopper des formations en phase avec les besoins des entreprises et appliquer au monde financier les connaissances en data science issues de la recherche.<\/span><\/p>\n Ainsi, le d\u00e9veloppement de la science des donn\u00e9es implique non seulement des investissements importants en mati\u00e8re de formation et de recrutement, mais aussi une v\u00e9ritable <\/span>politique de r\u00e9tention des talents<\/b>, les data scientists \u00e9tant particuli\u00e8rement courtis\u00e9s.<\/span><\/p>\n Lors de la mise en \u0153uvre d’une approche bas\u00e9e sur la data science, l’int\u00e9gration des sources de donn\u00e9es et la validation de la data constituent des d\u00e9fis non n\u00e9gligeables.\u00a0<\/span><\/p>\n En effet, face \u00e0 d’immenses volumes de donn\u00e9es aux formats divers, provenant de sources multiples, <\/span>il est particuli\u00e8rement difficile de collecter, d’agr\u00e9ger et de transformer la data en informations compr\u00e9hensibles<\/b>, afin de soutenir la prise de d\u00e9cision.<\/span><\/p>\n Entre les sch\u00e9mas de donn\u00e9es distincts, les formats incompatibles et les niveaux de qualit\u00e9 tr\u00e8s variables,<\/span> l’int\u00e9gration des donn\u00e9es n\u00e9cessite un outil de Business Intelligence performant<\/b>. Le <\/span>processus ETL (extract, transform, load)<\/span><\/a>, en particulier, est indispensable pour unifier la data avant de proc\u00e9der \u00e0 son analyse.<\/span><\/p>\n Sans oublier l\u2019importance de la <\/span>data prep<\/span><\/a>, qui permet d’\u00e9liminer les erreurs, les valeurs aberrantes ou les doublons susceptibles de se glisser dans les donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n Alors que les organisations financi\u00e8res collectent toujours plus de data, la protection de ces informations devient une priorit\u00e9. Elles doivent donc prendre des mesures concr\u00e8tes pour <\/span>garantir la confidentialit\u00e9 de leurs donn\u00e9es sensibles<\/b>, qu’il s’agisse de secrets commerciaux ou d’informations financi\u00e8res, mais aussi des <\/span>donn\u00e9es \u00e0 caract\u00e8re personnel de leurs clients<\/b>.<\/span><\/p>\n En effet, les cons\u00e9quences peuvent s’av\u00e9rer d\u00e9sastreuses en cas de fuite ou de vol de donn\u00e9es. D’une part, la vie priv\u00e9e et les informations bancaires des clients risquent d’\u00eatre expos\u00e9es. D’autre part, un tel \u00e9v\u00e9nement peut d\u00e9grader durablement la r\u00e9putation de l’entreprise.<\/span><\/p>\n Pour assurer la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es, les organisations disposent heureusement d’une panoplie d’outils, allant des pare-feu aux syst\u00e8mes de d\u00e9tection d’intrusion, sans oublier les sauvegardes de donn\u00e9es r\u00e9guli\u00e8res. Elles peuvent \u00e9galement mettre en place des proc\u00e9dures strictes d’authentification et de contr\u00f4le interne, afin de limiter les risques.<\/span><\/p>\n Les nouvelles technologies ont une influence certaine sur la data science. Au cours des prochaines ann\u00e9es, elles contribueront donc \u00e0 transformer la fa\u00e7on dont les acteurs de la finance analysent et traitent les donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n L\u2019intelligence artificielle<\/b>, par exemple, devrait jouer un r\u00f4le de premier plan, en permettant le d\u00e9veloppement de <\/span>syst\u00e8mes d’analyse toujours plus performants<\/b>. De la pr\u00e9diction des tendances du march\u00e9 \u00e0 la d\u00e9tection d’anomalies dans les donn\u00e9es, en passant par l’automatisation de l’analyse, les applications de l’IA dans la data science sont nombreuses.<\/span><\/p>\n Le <\/span>machine learning<\/b>, qui est une branche de l’intelligence artificielle, est une autre tendance forte. En effet, l’apprentissage automatique intervient \u00e0 chaque \u00e9tape de la data science, afin d’extraire de pr\u00e9cieuses informations \u00e0 partir des donn\u00e9es et d’am\u00e9liorer la prise de d\u00e9cision des entreprises. Dans un futur proche, il devrait notamment permettre d’<\/span>automatiser certaines t\u00e2ches comme la recherche de donn\u00e9es et l’identification de tendances cach\u00e9es dans la data<\/b>.<\/span><\/p>\n Enfin, <\/span>l’usage du cloud se d\u00e9veloppe rapidement dans la data science<\/b>. Aujourd’hui tr\u00e8s accessibles, les solutions cloud diminuent consid\u00e9rablement les ressources mat\u00e9rielles, humaines et financi\u00e8res n\u00e9cessaires \u00e0 la mise en place et \u00e0 la maintenance des infrastructures informatiques. Ainsi, <\/span>les data scientists dans la finance peuvent configurer facilement un environnement adapt\u00e9 \u00e0 l’analyse de donn\u00e9es<\/b>, avec la possibilit\u00e9 d’augmenter ou de r\u00e9duire les ressources disponibles en fonction des besoins.<\/span><\/p>\n De la gestion des risques \u00e0 la d\u00e9tection de la fraude, en passant par la personnalisation de l’exp\u00e9rience client, la science des donn\u00e9es offre des applications concr\u00e8tes pour les entreprises de la finance. Toutefois, la data science est un ensemble de techniques complexes, dont le d\u00e9ploiement pr\u00e9sente de nombreux d\u00e9fis. L’utilisation d’un <\/i><\/b>outil de Business Intelligence<\/i><\/b><\/a>, permettant de collecter, d’agr\u00e9ger et d’analyser efficacement les donn\u00e9es, constitue donc un pr\u00e9requis indispensable \u00e0 sa mise en \u0153uvre.<\/i><\/b><\/p>\nLe r\u00f4le croissant de la data science dans la finance<\/b><\/h2>\n
\n
Quelles sont les applications concr\u00e8tes de la data science dans la finance\u2009?<\/b><\/h2>\n
La gestion des risques<\/b><\/h3>\n
La connaissance client<\/b><\/h3>\n
La d\u00e9tection des fraudes<\/b><\/h3>\n
Le pilotage de la performance<\/b><\/h3>\n
Quels sont les d\u00e9fis li\u00e9s \u00e0 la data science dans le domaine financier\u2009?<\/b><\/h2>\n
Le recrutement de data scientists financiers<\/b><\/h3>\n
L’int\u00e9gration et la validation des donn\u00e9es<\/b><\/h3>\n
La confidentialit\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es<\/b><\/h3>\n
Quelles sont les tendances \u00e9mergentes de la data science dans le secteur financier\u2009?<\/b><\/h2>\n
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