" Lorsque vous êtes une entité bancaire hybride , à mi-chemin entre la banque traditionnelle et la crypto-monnaie via la blockchain , et que vos clients sont répartis dans de nombreux pays européens , utilisant une variété de services , il devient indispensable d'avoir un système de détection de fraudes " , estime le responsable . n nLe dataset , nerf de la guerre n nAu sein de l'AMF , l'Autorité des marchés financiers , l'intelligence artificielle est utilisée au quotidien sur deux flancs : la prévention et la détection des abus de marché , tels que les délits d'initiés ou les manipulations de cours . Après avoir automatisé une grande partie des opérations ces dernières années grâce aux algorithmes , l'IA vient s'ajouter aux outils à la disposition des analystes . Les modèles en production au sein de l'organisme sont principalement issus du monde du secteur de la recherche et adaptés aux besoins de l'AMF . Rares sont les modèles à être entraînés entièrement en interne en raison de l'important besoin en ressource exigé pour l'entraînement . n nLe gendarme français des marchés financiers a recours à différents types de modèles en fonction des besoins internes . " Parmi les algorithmes qui fonctionnent quotidiennement , certains utilisent du machine learning non supervisé , avec des techniques de clustering , c'est-à-dire qu'ils regroupent intelligemment des lots de données . Par exemple , ils peuvent regrouper ensemble des participants de marché qui se ressemblent selon différents critères que nous proposons à l'algorithme , en fonction d'un modèle que nous recherchons " , détaille Iris Lucas , head of data intelligence à l'AMF . Le régulateur utilise notamment un modèle d'IA pour de la reconnaissance d'entités nommées , afin d'extraire des informations spécifiques au sein de documents réglementaires sous la forme de PDF . Les données extraites sont ensuite converties sous la forme d'un fichier Excel et traitées ensuite par un algorithme . n nEn parallèle , l'intelligence artificielle est utilisée sur les données de marché après la fermeture des séances afin de traquer les comportements suspects . Grâce au clustering , l'algorithme est en capacité d'identifier " une séquence atypique " .