Monthly Archives: septembre 2016

L’usine du futur viendra d’Asie

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Devenue en quelques décennies l’usine du monde, l’Asie est en bonne position pour devenir leader sur le marché de l’internet des objets industriels (l’IoT), au coeur du prochain grand tournant industriel qu’on appelle déjà la révolution industrielle 4.0.

La Chine, Singapour et l’Inde ont déjà commencé à adopter des machines connectées permettant d’accroître la productivité, de réduire les déchets, d’acquérir et analyser plus de données et ainsi d’offrir de meilleurs produits ou services. Le marché l’IoT devrait atteindre 319,62 milliards de dollars et connaître un taux de croissance de 8,15% de 2014 à 2020. Dans son rapport 2015, McKinsey estime que ces usages B2B peuvent générer près de 70% de la valeur des objets connectés (Rapport McKinsey).

La plupart des pays développés ont migré leurs usines vers la Chine et d’autres pays asiatiques où le coût du travail est beaucoup plus faible. Les ouvriers des pays asiatiques ont longtemps éxecuté les ordres venus des pays développés mais les ont désormais surpassés et sont capables d’innover pour rester compétitif. Les pays occidentaux doivent faire face aux conséquences : ils ne sont pas au devant des changements dans l’industrie manufacturière et ne seront pas les chefs de file de la révolution industrielle 4.0.

L’expertise de la Chine dans l’industrie manufacturière est indiscutable. Le pays produit actuellement 90% des ordinateurs dans le monde. En plus de cela, la Chine est également devenue un centre d’innovation, en particulier pour les produits hardware.

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Visite de Seeds Studio, Shenzhen

Les startups de l’Internet des objets ont trouvé un écosystème favorable en Chine ; Shenzhen, en particulier, permet de passer de l’idée au prototype et à la production à moindre coût et quatre fois plus rapidement que dans la Silicon Valley.

La métropole chinoise mérite bien sa réputation de capitale électronique du monde, l’ensemble de la chaîne électronique y ayant élu domicile; des détaillants aux fournisseurs de composants, en passant par les usines, les incubateurs hardware et une communauté croissante de “makers”, des adeptes de la culture “Do it yourself” tournés vers les technologies.

La Chine reste le centre de fabrication du monde, mais le pays innove aussi de plus en plus et à un rythme sans précédent », expliquait le PDG de Flextronics, Mike McNamara, à South China Morning Post en décembre dernier. Flextronics est un géant manufacturier basé à Singapour, deuxième fabricant électronique au monde après Foxconn. La société, qui est aussi le principal fabricant de produits Lenovo, prévoit de lancer un accélérateur de startups en Chine.

“ L’objectif est d’être situé là où se trouve l’innovation afin que nous puissions participer à sa chaîne d’approvisionnement “

Mike McNamara

Flextronics a été l’un des pionniers de l’internet des objets industriels. La société a commencé à incuber le projet IIoT Elementum en 2012, qui est devenue une de ses spin-off: “Nous avons été inspirés par les entreprises telles que Salesforce ou Workday, une startup de gestion des ressources humaines et des données financières dans le cloud, qui est maintenant évaluée à plus de 15 milliards de dollars. La chaîne d’approvisionnement et la logistique sont une industrie encore plus importante, donc nous avons eu l’idée d’appliquer à notre industrie la même combinaison de logiciels dans le cloud et de rapidité d’exécution“.

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Elementum Flextronics

En deux ans, Elementum est a connu une croissance considérable, comptant aujourd’hui une centaine d’employés et atteignant une valorisation à environ 220 millions de dollars après son financement de série B en 2014.

Un écosystème unique pour les fournisseurs de solutions IIoT à Singapour

A Singapour, la situation est très différente. Tout comme les autres pays développés, Singapour fait face à des coût de main-d’oeuvre élevés et des contraintes importantes sur l’embauche de main-d’œuvre étrangère. Se tourner vers de nouvelles technologies telles que l’internet des objets connectés est un passage obligé. Le consortium des entreprises manufacturières de Singapour (SIMCO) rassemble des fournisseurs de solutions parmi les plus avancées à Singapour avec pour objectif de transformer les fabricants locaux en usines intelligentes du futur.

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SIMCO est un organisme sans but lucratif formé en juillet 2015, et vise à être un guichet unique pour les fabricants qui recherchent des solutions de fabrication. «Nous rassemblons les meilleures solutions éprouvées et testées des entreprises locales les plus avancés pour aider à propulser les fabricants de Singapour dans la course de la révolution industrielle 4.0“, explique Willson Deng, le président et porte-parole de SIMCO.

Selon Deng, un écosystème ouvert de fournisseurs de solutions manufacturières qui utilisent une infrastructure de données unique en temps réel est la clé pour donner un avantage concurrentiel à Singapour afin de mener la révolution industrielle 4.0.

“ L’industrie manufacturière de Singapour se trouve à un moment très critique de son avancement. Si elle lutte uniquement sur le coût et la qualité, elle risque de se retrouver perdante étant donné la concurrence mondiale. Singapour a la possibilité de se transformer en centrale connectée de données manufacturières. Grâce à cette infrastructure, les fabricants peuvent rapidement puiser dans les nouvelles solutions innovantes de n’importe quel fournisseur sans se préoccuper de leurs intégrations 

Willson Deng

La fantastique infrastructure numérique de Singapour, son gouvernement avant-gardiste et un appui solide des organismes tels que le Conseil de développement économique vont être des avantages concurrentiels importants pour la cité-Etat dans son ambition de devenir un chef de file dans l’internet des objets industriels.

Les trois membres fondateurs de SIMCO sont Arcstone, une startup d’analyse de données de production, Evercomm, une plateforme de gestion de l’énergie, et la plateforme de gestion des transactions de fret ad-hoc Cargobase. “C’est une période de croissance pour nous. Nous avons des clients à Singapour et aux États-Unis et nous ouvrons des bureaux en Indonésie, en Inde, au Vietnam et aux Philippines », explique Deng, également le fondateur de Arcstone.

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 IOT SHOW ASIA 2016

Ce n’est pas une coïncidence si Singapour a accueilli l’IoT Show Asia 2016 les 1-2 Septembre et que l’événement s’est concentré uniquement sur quatre secteurs pour lesquels l’internet des objets offre un important potentiel de transformation: les villes intelligentes, la fabrication intelligente, la logistique intelligente et les chantiers intelligents.

L’Inde, acteur majeur de la révolution industrielle 4.0

L’Inde qui souhaite devenir le prochain centre de fabrication mondiale avec son initiative «Make In India», lancée en 2014, ne peut pas être ignorée en tant que futur acteur de la révolution industrielle 4.0. Cette initiative a été lancée par le gouvernement pour encourager les multinationales et d’autres entreprises à fabriquer leurs produits en Inde. Le premier ministre indien, Narendra Modi, souhaite créer 100 millions d’emplois dans cette industrie dans les 6 prochaines années pour accélérer le développement de la classe moyenne qui devrait soutenir la croissance du pays. Les investissements directs étrangers en Inde sont ainsi passés de 35 milliards de dollars en 2014 à 44 milliards en 2015, et ont connu une croissance encore plus forte dans les premiers mois de 2016, d’après le Rapport d’Investissement Mondial 2016 de la Conférence des Nations unies sur le commerce et le développement (CNUCED). L’été dernier, le géant Foxconn a annoncé ses plans d’investir 5 milliards de dollars dans une usine en Inde, tandis que GM a révélé un plan d’un milliard de dollars en Inde. Airbus et Hyundai ont aussi annoncé des investissements majeurs.

L’Inde pourrait donc devenir le prochain centre d’innovation le’IoT en Asie, avec déjà quelques startups comme Altizon et Entrib qui ont bien l’intention de jouer un rôle majeur dans l’écosystème de l’usine connectée. Le principal produit de Entrib, ShopWorx, vise à rendre les ateliers de fabrication plus efficaces en fournissant un contrôle en temps réel et plus de visibilité tandis que la plate-forme Datonis de Altizon connecte les machines d’usine en utilisant une série de capteurs et de kits de développement logiciel (SDK).

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Les 7 péchés capitaux de la transformation digitale

Pas un jour sans un article ou un évènement qui ne mentionne la fameuse « transformation digitale » des entreprises. Si le concept est désormais galvaudé, force est de constater néanmoins que certaines erreurs continuent d’être commises par ceux qui veulent passer à l’action. Focus sur les sept péchés capitaux de la transformation digitale.

Péché n°1 : oublier que la transformation est un processus dynamique

La transformation digitale est trop souvent considérée comme un chantier monolithique. Or, la transformation au singulier dissimule en réalité une multitude de transformations à mener de front et dont les enjeux se renouvellent sans cesse. Les leaders de demain sont ceux qui s’adapteront à la fois aux nouvelles technologies, aux nouveaux comportements clients et revisiteront leur business model en profondeur grâce au numérique. Pensons par exemple aux assureurs qui inventent de nouvelles monétisations de leurs offres grâce aux objets connectés ou aux industriels qui se déplacent sur la chaîne de valeur pour aller vers un métier de distributeur. Pour mener à bien ces transformations, les entreprises doivent impérativement s’interroger en amont sur leurs fondements, sur leur raison d’être aux yeux des clients. Autrement dit, répondre à leurs problèmes et challenger le statu quo !

Péché n°2 : céder au startup washing

Startup versus grande entreprise : cette opposition artificielle entre deux types de structure rythme trop souvent les débats. En effet, de nombreuses analyses caricaturent la réalité pour vanter l’agilité de la jeune pousse face à la lourdeur des process des grosses structures. Il en résulte un culte de la startup, parfois abusif : développer des relations avec les startups serait le Graal. Mais, prudence : apparaître comme innovant relève d’un enjeu d’image, innover pour se transformer constitue une autre paire de manches. Or, certains grands groupes cèdent au startup washing : ils communiquent à outrance sur leurs relations avec l’écosystème numérique, sans pour autant bâtir de vraies synergies avec celui-ci. Attention donc au phénomène ‘école des fans’ : une transformation digitale réussie passe par la construction d’offres opérationnelles avec les startups comme le fait Axa par exemple… bien plus que par la création d’un incubateur avec un objectif essentiellement médiatique.

Péché n°3 : tout miser sur un CDO

Dans le foisonnement de nouveaux métiers, celui de ‘Chief Digital Officer’ est régulièrement mis en avant : ce poste constituerait le sésame vers la transformation digitale. Ainsi, beaucoup d’entreprises ouvrent des chasses de tête pour recruter, à tout prix, leur champion du numérique. Or, le CDO ne pourra en réalité accomplir sa mission que s’il est soutenu par le PDG, véritable sponsor de la transformation, s’il dispose d’un périmètre d’action clair et d’une bonne intégration dans l’entreprise. Ce dernier critère de l’adéquation culturelle avec le grand groupe est souvent sous-estimé alors qu’il est primordial. Pour attirer, et surtout pour fidéliser, une recrue issue de l’univers digital, les acteurs historiques devront non seulement trouver des arguments chocs pour convaincre la personne de quitter une entreprise technologique au profit d’une entreprise multiséculaire, mais aussi s’assurer d’une compatibilité entre ce nouveau profil et les équipes métiers en place. Une autre option consiste à promouvoir à ce poste un salarié de l’interne, comme l’a fait le groupe CNP avec Magali Noé l’an dernier.

Péché n°4 : être aveuglé par le ‘Big Data’

La donnée comme nouvel or noir : le ‘Big Data’ est devenu le nerf de la guerre de la transformation digitale depuis plusieurs années. Mais, la collecte à outrance de données peut s’avérer contre-productive : l’enjeu consiste plutôt à mettre en perspective les données collectées pour leur donner du sens. Il faut donc identifier des cas d’usage à appliquer à la donnée. Concrètement, cela peut permettre de personnaliser des offres pour déployer un marketing de précision, d’améliorer l’expérience client ou encore d’anticiper des évènements ou des comportements, comme l’attrition. Aux Pays-Bas, Ikea a récemment exploité les données mobiles des clients pour analyser leurs parcours et évaluer le temps d’attente aux caisses : cela a permis de réduire les files d’attente de 30% aux heures de pointe. Bien évidemment, de telles initiatives requièrent en amont d’avoir démontré à l’utilisateur son intérêt à partager ses données avec un tiers…

Péché n°5 : sous-exploiter les enseignements issus des outils de mesure

Dans certains cas, les entreprises se lancent tête baissée dans la digitalisation, sans s’interroger suffisamment sur l’évaluation des chantiers ouverts… Définir une grille de KPIs simples, directement applicables au business, combinant les bonnes sources internes et la voix du client, le tout suivi à une fréquence régulière. Même les entreprises sensibilisées à la notion de mesure d’efficacité abordent souvent cette question de manière silo-isée et à un instant donné. Pourtant, la mesure de performance se révèle une puissante source d’insights face à une concurrence de plus en plus mouvante et face aux exigences croissantes des consommateurs. L’analyse des réseaux sociaux en temps réel, via des outils comme le social listening, ou encore l’écoute de la voix des utilisateurs en allouant du temps aux collaborateurs pour qu’ils passent une journée au service client ou pour qu’ils participent à des ateliers de design-thinking en sont des exemples.

Péché n°6 : raisonner mobile-first

Les grandes entreprises doivent en permanence challenger le statu quo pour garder un temps d’avance. En effet, les acteurs qui réussissent sont ceux qui se remettent perpétuellement en question, par crainte d’être dépassés par de nouveaux entrants. Or, si les entreprises ont désormais compris l’importance d’évoluer d’une approche ‘mobile-friendly’ à ‘mobile-first’, beaucoup s’arrêtent à cette étape… au lieu de s’attaquer à la prochaine étape : le ‘mobile-only’. Pourtant, une étude des usages et comportements en Chine révèle que les utilisateurs font absolument tout sur leur mobile, qu’il s’agisse de payer des factures, procéder à des achats ou réserver un restaurant. Quand cela surviendra en Europe, les marques seront inévitablement impactées. A titre d’exemple, le principal point d’entrée sur le Web est Google depuis un desktop, mais il en va différemment depuis un mobile : ce sont notamment les applications de messagerie qui sont le plus utilisées sur cet appareil. Le futur de la relation client est donc à préparer en conséquence. Certains groupes l’ont anticipé, comme Voyages SNCF qui a d’ores et déjà déployé un bot sur Facebook Messenger.

Péché n°7 : considérer les RH comme une fonction support

Les départements Ressources Humaines ne sont généralement pas valorisés à leur juste valeur dans l’entreprise : ils sont communément perçus comme des fonctions support alors qu’ils revêtent une dimension stratégique. En effet, à la frontière entre l’interne et l’externe, ces équipes ont autant pour rôle de recruter les futurs talents que d’insuffler une culture digitale auprès de l’ensemble des collaborateurs. Elles doivent donc jouer un rôle de guide dans la transformation numérique : elles constituent la locomotive du changement. C’est la raison pour laquelle il est fondamental de leur conférer les moyens de faire évoluer l’organisation, en leur donnant par exemple une place au COMEX.

 

Par Laure Anne Warlin, Head of Trends & Insights à Equancy.

 

 

La franchise comme alternative à la création d’une startup?

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Les franchises sont, depuis toujours, considérées comme un bon moyen de devenir entrepreneur avec un concept déjà prouvé. Mais sont-elles une alternative au modèle startup ? Notre partenaire Toute-la-franchise.com tente de nous expliquer les avantages de ce modèle de business. 

Une bonne idée à la recherche de moyens !

Illico Travaux, l’Eau Vive, Norauto, Cosméticar… tous ces réseaux aujourd’hui bien installés ont débuté dans un esprit start-up sur un marché à créer mais à fort potentiel

Lorsqu’un créateur a une idée innovante plusieurs options s’offrent à lui pour l’exploiter au mieux et au plus vite. Parmi ces options, la création d’une start-up peut être une solution, mais aussi la franchise !

Les idées innovantes promises à un bel avenir développées par les start-up ont toutes un point commun : elles évoluent sur un marché nouveau dont le risque est difficile à évaluer. Cette difficulté d’évaluation est contrebalancée par la forte croissance potentielle de l’entreprise. Une croissance à démarrage fulgurant, qui nécessite souvent des besoins humains importants qu’il faut financer.

La start-up se distingue ainsi des autres entreprises classiques par l’état d’esprit des créateurs. Souvent considérés comme des visionnaires, les fondateurs d’une start-up croient en un marché nouveau ou en création. En ce sens, le business-model n’est pas fixe. L’entreprise se déploie sur des possibilités plutôt que sur un véritable marché bien bordé.

Cette définition de la start-up n’est, à bien y regarder, pas bien éloignée de la logique du franchisage. En effet, très souvent en franchise, le créateur se lance sur un secteur encore vierge où tout reste à faire. Une première expérience réussie en unité pilote démontre l’intérêt et la viabilité de l’idée. Un concept est alors posé. Il permet de dupliquer l’expérience réussie sur d’autres secteurs géographiques. Le développement rapide est ensuite orchestré en mettant le concept à la disposition de franchisés.

Ces franchises à l’esprit start-up

Le principe d’un concept de franchise est de proposer une activité testée et rentable à des entrepreneurs partenaires. C’est ce que l’on appelle le principe de réitération du succès, un fondamental en franchise ! Ainsi, dès lors que l’idée est validée, qu’elle est modélisable pour être dupliquée, la franchise est la formule la plus utilisée pour faire éclore un leader sur un marché potentiel.

De nombreux exemples sont là pour attester de la pertinence du modèle. Certains de ces exemples ont même révolutionné leurs secteurs à l’image de CapiFrance et A la lucarne de l’immobilier, pionniers dans la création du concept de réseaux de mandataires immobiliers, mais aussi de l’Agence Automobilière qui a créé le concept de vente et d’achat d’automobiles pour les particuliers, inspiré du secteur immobilier, d’Illico Travaux, créateur du concept de courtage en travaux, Speed Burger, pionnier dans la livraison de hamburgers à domicile, l’Eau Vive créateur des premiers magasins 100% dédiés à la distribution de produits bio, Norauto pionnier du concept de centre auto, Fitness Boutique créateur du concept de vente de matériel de fitness sur internet, Cosméticar pionnier du nettoyage de véhicules sans eau… Tous ces concepts (et bien d’autres!) ont été en leur temps, des défricheurs d’activité en venant bousculer le marché avec leurs idées nouvelles.

Aujourd’hui encore, la franchise reste une voie royale pour percer rapidement avec une bonne idée. Depuis 2008, malgré la crise, quelque 600 nouveaux réseaux se sont lancés avec succès en France selon les chiffres de la Fédération Français de la Franchise (FFF).

La franchise, un accélérateur de business

Le propre de la franchise est d’accélérer le rythme de déploiement d’un concept en s’appuyant sur les forces vives d’entrepreneurs de terrain qui sont autant d’ambassadeurs de la marque. Les avantages de la franchise peuvent donc se résumer en trois mots : financement, implication, pérennisation !

Financement : Faire le choix d’un développement en franchise d’une idée innovante, permet de démultiplier les sources de financement en s’appuyant sur des créateurs indépendants. Chacun de ces indépendants finance son implantation. Il prend en charge les frais d’installation, de prospection, etc, et finance aussi par ricochet via les royalties, la poursuite du développement du réseau.

Implication : Outre l’aspect financier, l’intérêt de la formule franchise réside aussi dans le fait que localement, chaque franchisé apporte son énergie et son enthousiasme. Au plus proche des clients, les franchisés s’impliquent au quotidien aux côtés de la marque, et mettent tout en œuvre pour développer le business du franchiseur qui est aussi leur business ! L’implication de chaque franchisé dans le réseau assoit le sérieux de l’activité et démultiplie les forces.

Pérennisation : Le réseau agit comme un catalyseur. Les informations de terrain remontent jusqu’à la tête de réseau pour mieux coller à la demande. Le concept évolue ainsi à mesure que le réseau grandit et que le produit/service trouve sa place. La multiplication des points de vente au plus près des consommateurs accroît aussi la visibilité de la marque.

Start-up vs franchise ?

La start-up et la franchise sont toutes deux des options intéressantes pour le lancement rapide d’une idée innovante. Et ces deux solutions peuvent parfaitement être complémentaires !

La preuve : bon nombre de franchises aujourd’hui bien installées ont débuté sous la forme d’une start-up en phase d’amorçage. Ceci étant, toutes les idées développées par les start-up ne sont pas forcément franchisables. En effet, pour être franchisable, un concept doit être duplicable. Cela implique en pratique que l’activité doive être formatée pour pouvoir rester rentable quelle que soit la zone géographique d’exploitation, et quel que soit le charisme du franchisé. En clair, dès lors qu’un franchisé applique à la lettre le savoir-faire de son franchiseur, il doit contractuellement obtenir une rentabilité moyenne (réitération du succès). Cette notion de duplicabilité est au cœur de la démarche du franchisage. Elle demande un long travail de conceptualisation en amont qui n’est pas toujours payant à la fin. Cela est d’autant plus vrai quand l’idée de départ évolue sur un marché nouveau dont le risque est difficile à évaluer.

Par Kevin Bresson

L’intelligence artificielle va-t-elle mettre fin aux crises financières?

Au risque d’en décevoir certains, la réponse est non. Cela dit, l’intelligence artificielle (artificial intelligence – AI) permet à certains investisseurs d’anticiper les zones de turbulence boursières et de s’en prémunir, voire même d’en bénéficier. L’intelligence artificielle ne réglera pas nos problèmes de société mais rendra plus avisés certains investisseurs.

L’intelligence artificielle, c’est quoi?

Le principe est simple en théorie: doter un logiciel des mêmes capacités cognitives que l’être humain. En pratique, il faut le programmer non pas pour résoudre un problème donné, mais lui apprendre, à partir d’un large ensemble d’exemples, à résoudre un problème par lui même. En effet, c’est actuellement la meilleure façon d’aborder des problèmes très (voire trop) complexes pour lesquels il n’y a pas de solution algorithmique directe.

Pour faire de la reconnaissance faciale par exemple: l’idée n’est pas de définir mathématiquement ce qu’est une bouche ou un œil sur une image, mais d’apprendre au logiciel à les reconnaître de lui même, en lui montrant de nombreux exemples (images de visages humains, de têtes d’animaux, d’objets, etc.) et en lui donnant à chaque fois la réponse. Il apprend ainsi à reconnaître les éléments qui composent un visage humain. L’intelligence artificielle (ici plus précisément machine learning) se rapproche de l’apprentissage par mimétisme chez les enfants.

Les deux grandes familles de problématique en jeu sont la régression et la classification d’un grand nombre de données. Pour les résoudre, diverses techniques sont possibles tels que les arbres de décisions couplés à du Gradient Boosting, ou les SVM (Support Vector Machines) pour la séparation de données suivant des frontières aussi bien linéaires que non-linéaires, ou encore les puissants outils probabilistes comme les réseaux Bayésiens.

A quoi pourrait-elle servir dans la finance? 

Parmi les signes annonciateurs d’une crise financière majeure, nous pouvons distinguer les périodes d’euphorie (forte hausse du prix des actifs) et les périodes de panique (chute brutale de ces mêmes prix), comme ce fut le cas au début des années 2000 avec la bulle Internet. Pendant ces deux périodes, les comportements des acteurs ne se basent pas uniquement sur des données quantitatives et des analyses objectives, mais également sur des émotions typiquement humaines: la cupidité lors de l’euphorie et la peur lors de la panique (par exemple le jour de l’annonce du Brexit, quand les Bourses européens ont sur-réagi négativement).

Le point important à comprendre et à retenir, c’est qu’avec l’intelligence artificielle en finance, on ajoute une dimension de complexité supplémentaire: fini le monde idéalisé où tout est linéaire, où tout est Gaussien, où les algèbristes peuvent appliquer leurs théorèmes favoris. Nous voilà dans un monde complexe non-linéaire où les données sont de natures diverses: ainsi faut-il savoir traiter indistinctement des prix d’actifs et des indicateurs macro-économiques tels que le niveau d’emploi américain, l’indice de confiance des consommateurs allemands, ou encore les politiques monétaires des banques centrales. C’est aussi un monde où chaque corrélation entre deux actifs financiers est multi-factorielle: l’économie mondiale aura une configuration bien différente si le baril de pétrole est en-dessous de 50 dollars que s’il est autour de 100 dollars. Il faut savoir gérer les situations où une multitude de causes peut engendrer une même conséquence.

L’intelligence artificielle permet de concevoir des algorithmes qui apprennent à détecter les périodes d’euphorie et de panique sur les marchés financiers (on parle de régime de marché). En ayant bien défini ces régimes de marché, l’investisseur peut moduler ses investissements et ainsi profiter de la performance des marchés financiers, mais sans se laisser prendre aux excès de sentiment. C’est précisément cela qui permet une meilleure gestion de ses risques.

Quelles sont alors les limites de l’AI en finance?

Sur les marchés financiers, demain ou une échéance dans 6 mois ne sont pas très différents car la résilience de l’économie dépend des décisions politiques, de la psychologie, etc. Il existe de nombreuses situations qui appartiennent au domaine de l’incertitude absolue, en d’autres termes qu’il n’est pas possible – même avec des efforts cognitifs, humains ou artificiels, conséquents – d’en tirer une quelconque information utile.

La question de la temporalité des prédictions est essentielles. Si nous prenons l’exemple du film «The Big Short», Michael Burry (joué par Christian Bale) – qui fait fortune en prévoyant la crise des subprimes – aurait fait faillite si la crise s’était déclenchée quelques mois plus tard. Nous pouvons continuer avec Keynes qui disait «Le long terme est un horizon peu intéressant. A long terme, nous serons tous morts. Les économistes n’apportent rien si, en pleine tempête, tout ce qu’ils trouvent à dire est qu’une fois l’orage passé la mer sera calme». Cela est toujours aussi pertinent. L’AI en finance permet à l’heure actuelle de déterminer l’arrivée des orages mais pas encore leurs dates précises d’éclatement. En somme, cela est déjà une révolution pour la gestion des risques en finance mais ce n’est en rien la solution ultime.

Il faut cependant nuancer sur les limites de l’AI en finance car même si on ne peut pas savoir quand l’orage arrivera exactement, on sait que dans les mois qui viennent ça va «chauffer» sur les marchés. Cela est amplement suffisant pour ré-allouer son portefeuille et gérer prudemment ses risques.

Pourquoi l’infrastructure des banques est-elle une dette technologique pour innover en AI?

Il est intéressant de remarquer que l’innovation en intelligence artificielle est le fruit des efforts de quelques grands acteurs du web et de la technologie: par Facebook avec des chat bots pour répondre automatiquement sur Messenger, par Google avec le programme AlphaGo qui bat le meilleur humain au jeu de Go, par IBM avec le logiciel Watson champion du jeu américain Jeopardy !, et non pas en provenance des banques.

Regardons ce qui s’est passé dans le Trading à Haute Fréquence (HFT). Dans le monde actuel, pratiquement toutes les transactions sont automatisées. Que cela soit pour minimiser l’impact d’un achat ou d’une vente massive ou pour saisir des opportunités d’arbitrage, le trading automatique est devenu la norme. L’enjeu concerne ici la rapidité de l’accès à l’information (les technologies de télécommunication) mais aussi d’éviter les manipulations de marché. Mais là-dedans, l’AI n’intervient pas ou alors qu’à ses stades les plus rudimentaires. C’est avant toute chose un enjeu d’infrastructure. Et pourtant, déjà les banques n’ont pas réussi à prendre ce virage. Les leaders de ce marché s’appellent Virtu, Tower Citadel, etc. Seul Goldman Sachs est parvenu à tenir la distance. Pourquoi? La réponse sera la même pour l’AI: la dette technologique. Les systèmes informatiques des banques sont incapables d’intégrer cette nouvelle réalité financière.

C’est d’ailleurs un secret de polichinelle: chaque trimestre les état majors des banques discutent à couteaux tirés sur les centaines de millions d’euros à passer en «dotations aux amortissements exceptionnels des immobilisations» pour mettre à niveau leur système d’information. Malgré les milliards d’euros investis ces 20 dernières années, leurs systèmes ont subi une obsolescence extrême. Les bases SQL, les spreadsheets Excel, les Murex, les Sophis, les Calypso et consorts. Tout cela est incapable de répondre à eux-seuls aux défis du deep learning and fast learning. Il faut remplacer ces vielles usines informatiques poussiéreuses par du calcul intensif déporté (high performance computing couplé à du cloud computing), du big data, de la connexion en direct aux bourses en ultra haut débit, du machine learning, etc. sans même parler des attentes de digitalisation des clients.

Et en fait, à ce jeu-là, les start-up et les banques partent sur la même ligne de départ… sauf que les start-up sont plus agiles et donc elles avancent de facto plus vite.

Quelle est la différence avec l’état d’esprit actuellement dans les banques?

L’ingénierie est très développée au sein des banques, en particulier l’ingénierie financière. Elle repose sur de puissants outils mathématiques tels que le calcul stochastique ou l’algèbre linéaire. Le but est, par exemple, de modéliser l’évolution future des prix d’actifs complexes (produits structurés) ou d’étudier la corrélation entre les variations de prix de différents actifs afin de parier à la hausse ou à la baisse sur ces actifs. C’est une véritable industrie où les ouvriers sont les mathématiciens et les développeurs.

La popularité du master probabilités et finance d’El Karoui qui faisaient régulièrement la une du Financial Times et parfois mêmes des pages «débats et opinions» du journal Le Monde en est la preuve. On y apprend à manipuler les chaines de Markov, les martingales, et le calcul stochastique à coups de processus de Wiener et de lemme d’Itô. Malheureusement, tous ces grands ingénieurs et scientifiques ne sont pas équipés pour évoluer dans ce nouvel El Dorado que représente l’intelligence artificielle. Celle-ci fait appelle à d’autres compétences, à la croisée de plusieurs sciences tels que les probabilités, les statistiques et l’algorithmique ainsi que la macro économie et l’informatique (via le big data).

La culture nécessaire pour exceller dans l’AI est beaucoup plus proche de l’esprit libre des start-up que du «big brother» des grandes banques. La paranoïa qui sévit depuis les grandes purges post crise des subprimes n’est pas non plus très propice à l’état de créativité que ces talents pourraient pourtant avoir dans d’autres environnements de travail.

C’est pour cela que les start-up innovent plus rapidement. Elles ont intrinsèquement une forte culture Tech et scientifique. Cela constitue leur avantage compétitif. D’autant plus qu’elles participent à une autre révolution, celle de la digitalisation et de la démocratisation de la finance. Elles peuvent s’émanciper des grands acteurs historiques car elles ont la capacité de s’adresser directement au client, en lui fournissant directement les outils nécessaires à son empowerment sur les marchés financiers.

 

  • Par Jean-Christophe Dornstetter, responsable de l’intelligence artificielle chez Marie Quantier.