Notre méthodologie de recommandation IA

La démarche s’appuie sur une collecte massive de données et leur traitement automatisé. Grâce à l’intégration d’algorithmes d’IA, nous sommes capables de générer des signaux pertinents en continu, adaptés au contexte de chaque utilisateur. L’accent est mis sur la conformité, la traçabilité des décisions et l’adaptabilité face aux évolutions légales.

Rencontrez notre équipe experte IA

Professionnels issus de l’analyse, du développement et de la réglementation, unis autour de l’innovation et de l’intégrité.

Aurélien Morel

Chef de projet IA

Master Intelligence Artificielle Université Paris-Saclay

Analyse des données

FinTech Solutions Paris

Certifications:

Certification Data Science Avancée Certification conformité IT

Méthodologies:

Analyse de signal automatisée Traitement de données massives Évaluation statistique Backtesting avancé Automatisation décisionnelle

Compétences clés:

Gestion projet Modélisation Backtesting Réglementation

Spécialisé en science des données appliquée au trading automatisé, Aurélien dirige l’intégration des algorithmes IA.

Isabelle Rolland

Responsable conformité

Master Droit Financier Université Panthéon-Assas

Conformité financière

Banque Digitale Lyon

Certifications:

Certification conformité AMF Formation risques opérationnels

Méthodologies:

Veille réglementaire Audit conformité Contrôle interne Gestion du risque Reporting réglementaire

Compétences clés:

Communication Veille réglementaire Analyse Gestion risques

Isabelle veille à l’intégration des exigences réglementaires et au suivi des évolutions légales en France.

Léo Girard

Développeur full-stack

Master Informatique Appliquée INSA Lyon

Développement IA

WebTech Grenoble

Certifications:

Développement Algorithmes IA Systèmes d’information sécurisés

Méthodologies:

Déploiement cloud Développement sécurisé Tests unitaires Documentation technique Mise à l’échelle API performantes

Compétences clés:

Développement Sécurité Intégration Maintenance

Léo assure la stabilité technique et le bon fonctionnement de l’intégration IA sur l’ensemble de la plateforme.

Fatoumata Sarr

Data Analyst senior

Master Data Analytics Université de Strasbourg

Traitement de la donnée

AnalyticsPro Lille

Certifications:

Data Science pour la finance Gestion des bases de données

Méthodologies:

Analyse descriptive Qualité des données Data mining Reporting avancé Tests de robustesse

Compétences clés:

Visualisation Contrôle qualité Statistiques Datamining

Fatoumata supervise l’analyse et l’interprétation des données pour garantir la qualité des recommandations IA.

Étapes de notre processus intelligent

Nous déployons une démarche rigoureuse, alliant IA et conformité pour garantir la pertinence et la sécurité des recommandations.

1

Collecte initiale de données

Nous agrégeons des flux d’informations provenant de plusieurs sources réputées, permettant une vision globale, stable et sécurisée en matière de traitement des informations.

La diversité des sources contribue à limiter l’impact des biais et à renforcer la fiabilité.

2

Analyse IA centralisée

Des algorithmes examinent puis filtrent les données à haute fréquence pour extraire les signaux les plus pertinents en fonction du contexte défini.

Chaque recommandation fait l’objet de contrôles automatiques selon des critères stricts.

3

Ajustements personnalisés

Nous proposons des paramétrages flexibles permettant d’adapter la solution à différents environnements ou profils, selon les choix de chaque utilisateur.

L’utilisateur conserve le contrôle et peut affiner l’utilisation des signaux reçus.

Comparatif des solutions automatisées IA

Caractéristiques	Notre service	Concurrent 1	Concurrent 2
Collecte automatisée multicanal
Interface claire et intuitive
Personnalisation des paramètres IA
Mises à jour réglementaires intégrées