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Le Big Data sonne-t-il la fin des traders et des asset managers ?

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Dans le cadre des House of Finance Days qui se tiennent jusqu’au 23 mars à l’Université Paris Dauphine, le Master 203 (Financial Markets) a pris le parti de s’intéresser aux véritables implications de la révolution Big Data en organisant une conférence intitulée Big Data Is Here : Quelle révolution pour les marchés financiers et la gestion de portefeuille ?

Le Big Data, ou cette quantité extraordinaire d’information, est un phénomène, une révolution même, qui s’est immiscée dans la sphère financière et occupe tous les esprits. Pour beaucoup, la question n’est dorénavant plus de savoir s’il faut s’intéresser au Big Data mais plutôt comment ne pas passer à côté d’innovations qui promettent de transformer de manière rapide les marchés financiers.

­Le Big Data sonne-t-il la fin des traders ou sera-t-il plutôt un outil, puissant et nouveau, à la disposition des traders de demain ? Quelles adaptations les asset managers vont-ils devoir effectuer ? Quels enjeux en matière de régulation ?  Autant de questions qui ont été abordées par des experts (banquiers, assureurs, régulateurs) venus dresser le bilan de ces évolutions et mettre en lumière le champ des possibilités qui s’offrent aux acteurs des marchés financiers et aux asset managers.

Le big data, vous n’y échapperez pas !

En finance de marché, le Big data est devenu incontournable. « Il n’y a plus de rencontres clients sans que ces derniers ne parlent du big data dans la recherche et les marchés financiers », indique Jean-François Paren, Managing Director, Global Head of Markets Research chez Credit Agricole CIB, qui anticipe des révolutions très fortes dans les prochaines années sur les marchés financiers et rappelle au passage que l’on peut créer des projets big data sans énormément de capital (notamment via des consortiums).

Mais rassurez-vous : le Big data n’est pas l’apanage de quelques spécialistes. « Dans notre écosystème, on peut estimer à plus de 70% les équipes de développement qui intègrent des technologies Big Data, 30/40 projets en développement et une dizaine d’applications en production qui tournent tous les jours », indique Pierre-Alexandre Pautrat, responsable du support applications pour les divisions Global Markets et Asset Management chez Natixis où il facilite la réalisation de projets innovants et transformateurs dans les domaines des réseaux sociaux d’entreprise, du Business Intelligence, Customer Relationship Management et Big Data.

Beaucoup de gens sur leur poste de travail ont des compétences informatiques (Python, R,…) et statistiques très proches du Big Data et peuvent ainsi venir travailler sur les plate-formes dédiées mises en place par les banques comme Natixis. « Nous réfléchissons à organiser cette communauté pour les rapprocher du big data », précise à ce sujet Pierre-Alexandre Pautrat.

« Nous avons dans nos équipes des personnes qui se forment de plus en plus sur les technologies liées au Big Data : cela concerne une centaine de personnes auxquelles il faut ajouter plus de 300 data scientists et data engineers sur les platefomes big data, et plus de 2.000 actuaires (machine learning, code python) associés à ces mouvements », indique Philippe Marie-Jeanne, Chief Risk Officer & Head au Data innovation Lab chez AXA France.

Le Big Data est votre allié, pas votre ennemi !

Pour les traders et les asset managers, le Big data est surtout un outil précieux. Comme le rappelle Jean-François Paren, le métier de trader n’a plus rien à voir avec ce qu’il était il y a quinze ans. Quelle que soit la classe d’actifs, on fait rentrer d’autres facteurs, d’autres référentiels. Les technologies autour du Big Data ont permis d’améliorer constamment les outils d’aide à la décision pour les équipes de trading, en les aidant à intégrer des thématiques comme la liquidité ou l’analyse par les flux.

Et l’arrivée des data scientists en finance de marché n’a pas menacé l’existence des analystes quantitatifs. « Les data scientists travaillent en complément des quants, sur le calibrage de modèles par exemple », relève Pierre-Alexandre Pautrat de chez Natixis. « D’ailleurs, il est de plus en plus difficile de faire la différence entre data analyst et quant », observe Pierre-Alexandre Pautrat chez CACIB. Et qui sait, peut-être ferez-vous un jour partie des heureux élus ? « Nous avons trouvé nos crypto data scientists en interne », confie Philippe Marie-Jeanne. Alors cap sur les hackatons permettant de découvrir les pépites au sein des équipes…

Toujours en finance de marché, le Big Data permet d’aider les market makers à affiner leurs sentiments. Il en va de même dans la gestion d’actifs où les premières solutions big data ont concerné des indicateurs basés sur le sentiment (‘sentiment index’). Et ce n’est là qu’un début. « Les prototypes sur lesquels nous travaillons depuis un an nous donnent des résultats qui nous laissent extrêmement optimistes sur l’avenir de ces technologies », note Pierre-Alexandre Pautrat.

L’humain n’a pas dit son dernier mot !

« Il n’y a pas de système 100% automatisé : il y a toujours une intervention humaine quelque part », rappelle Lucia Marin, ­chargée des politiques liées à la protection des investisseurs au sein de l’Autorité Européenne des Marchés Financiers (ESMA) qui a lancé une consultation sur le big data dans le secteur financier. D’ailleurs, la législation européenne exige des systèmes de gestion des risques, de surveillance de la conformité, ce qui passe par l’embauche de personnes physiques capables de détecter les risques en fin de chaine, mais aussi d’expliquer aux clients qu’il y a des décisions basées sur des processus automatisés.

« Sur la fraude par exemple, vous avez beau avoir une machine qui va détecter des fraudeurs potentiels, la seule solution qui vaille est d’arriver avec un investigateur et de démontrer la fraude », rappelle quant à lui Philippe Marie-Jeanne qui défend l’idée d’une intelligence augmentée plutôt que d’une intelligence artificielle, c’est à dire un mélange entre l’humain et la machine. « Nous avons encore besoin aujourd’hui de cette relation homme-machine et nous en aurons encore besoin les prochaines années », poursuit-il. Vous voilà rassurés ?


Crédits photo : Dan Mitchell / gettyimages

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