L'IA générative (GenAI) change la façon dont le marché fonctionne, que ce soit dans les processus internes des entreprises, les interactions avec les clients ou les décisions de trading à haute fréquence, l'application de l'IA n'est plus seulement un concept, mais une clé de compétitivité. L'émergence de DeepSeek a non seulement créé un choc dans le domaine de GenAI, mais l'arrière-plan de sa société mère, Huanshuang Quantitative, a également suscité des discussions sur la faisabilité et les perspectives de l'application de GenAI dans le domaine du trading quantitatif.
Kronos Research, AWS, Nurie AI, le Centre d'Innovation de Lianfa, Cathay United Bank et d'autres leaders de l'industrie à Taiwan ont révélé lors du Sommet AI du 21 février comment l'IA s'étend des applications d'entreprise au trading quantitatif, et son impact significatif sur le marché futur.
Les applications GenAI sont omniprésentes, et l'innovation soutenue par LLM est prête à exploser.
Ce sommet sur l'IA est co-organisé par Kronos Research et Nurie AI, et la tendance qui en ressort est que l'IA est devenue le centre d'attention du monde. Bien que l'IA soit encore à un stade précoce, la transformation par l'IA est inévitable, avec des applications innovantes en IA/GenAI prêtes à émerger, ouvrant ainsi de nouvelles opportunités commerciales.
On peut voir l'application complète de GenAI, allant des applications d'entreprise générales au trading quantitatif. Actuellement, les centres de service client des entreprises, les bases de connaissances internes et les chatbots ont déjà commencé à utiliser la combinaison de la recherche augmentée générative (RAG) et des LLM, permettant au modèle de comprendre et de répondre aux questions de manière plus complète. Les institutions financières utilisent également GenAI pour améliorer l'expérience client, la productivité et l'innovation.
La société de trading quantitatif Kronos Research utilise activement GenAI pour améliorer la recherche de marché et les stratégies de trading. L'une de ses technologies clés est le modèle de prévision des prix, qui entraîne plus de 3 000 à 6 000 caractéristiques de marché via l'IA pour prédire les fluctuations de prix sur différentes périodes. De plus, Kronos utilise également GenAI pour optimiser le processus de révision de code (Code Review) et de développement de stratégies de trading, accélérant ainsi l'efficacité des décisions.
▲ Kyle Tsai, responsable des infrastructures IT chez Kronos Research, a déclaré que l'équipe avait décidé que le principal cas d'utilisation de GenAI serait la révision de code, en utilisant RAG pour une analyse de code efficace et complète. (Source : Kronos Research)
Une autre tendance notable est que les bénéfices d'investir dans des infrastructures AI sur site ne peuvent pas du tout rivaliser avec la vitesse d'itération des coûteux chips GPU. Par conséquent, il n'est pas approprié pour les entreprises de dépenser beaucoup d'argent pour établir des infrastructures connexes. Liao Weikai, responsable de l'équipe des architectes de solutions AWS, a déclaré qu'à travers le cloud, il est possible de choisir plus variément parmi divers modèles de base de pointe dans l'industrie, quelle que soit la taille de l'entreprise, permettant à toutes d'utiliser sans entrave divers modèles avancés et services GenAI. Cela constitue également un facteur clé pour favoriser l'application omniprésente de GenAI, et est fondamental pour accélérer le processus de transformation AI des entreprises.
Les cinq étapes de l'AGI des entreprises entraînent une transformation complète, allant des entreprises au marché des transactions.
Avec l'application généralisée de GenAI, cela a des impacts et des transformations pour les entreprises et les marchés d'échange. Mais s'agit-il d'un impact à court terme ou d'une transformation à long terme ? Comme mentionné précédemment, de l'application générale des entreprises au trading quantitatif, toutes utilisent GenAI pour améliorer l'efficacité. De nombreuses entreprises se consacrent depuis des années à la promotion de la transformation numérique et de la transformation durable, et aujourd'hui, elles optimisent encore plus l'efficacité de ces deux transformations grâce à la transformation par l'IA.
OpenAI a divisé le voyage de GenAI vers l'intelligence artificielle générale (AGI) en 5 étapes : chatbots, raisonneurs, agents, innovateurs et organisateurs. Actuellement, l'industrie se prépare à entrer dans la phase des agents pour obtenir un avantage concurrentiel sur le marché. En conséquence, les entreprises investissent davantage de ressources et de fonds pour poursuivre les modèles et technologies AI/GenAI les plus avancés afin de résoudre des problèmes plus complexes et d'obtenir une position de leader sur le marché.
Pour l'équipe Nurie AI, qui utilise la technologie AIOps pour réduire les coûts opérationnels, simplifier les opérations informatiques et améliorer l'expérience client, ils cherchent également à améliorer davantage l'efficacité d'AIOps grâce à GenAI, ce qui montre que GenAI pousse à une transformation à long terme des opérations commerciales.
Avec les géants de la technologie qui lancent leurs propres agents IA, tels que Google Project Mariner, Anthropic Computer Use et OpenAI Deep Research, Chen Yichang, directeur de recherche senior à l'Innovation Hub de Lianfa, a déclaré que 2025 est même considéré comme une année clé pour le développement des agents IA. Les entreprises connaîtront également une mise à niveau grâce aux flux de travail agentiques, qui désignent le fait que l'IA peut agir en fonction des ressources existantes et aider à accomplir des tâches en fonction des circonstances.
Dans le monde du trading quantitatif, l'efficacité de l'innovation des stratégies et des modèles détermine le résultat. Kronos Research accélère l'innovation des modèles de trading grâce à la technologie GenAI, allant de l'automatisation du code, de la recherche quantitative à la prévision des prix, l'IA est devenue le principal moteur de la prise de décision sur le marché. Avec les avancées des agents IA (AI Agent) et de la technologie LLM, le marché financier s'apprête à connaître une nouvelle vague de révolution intelligente, l'avenir pourrait évoluer vers un investissement et un trading entièrement pilotés par des agents IA, changeant ainsi la manière dont le marché traditionnel fonctionne.
Rechercher des points de rupture clés pour la mise en œuvre des applications d'IA, établir un avantage concurrentiel pour l'entreprise.
Récemment, le lancement de DeepSeek RI a rendu possible le développement d'une IA performante avec moins de données et à moindre coût. La situation où un petit nombre de géants technologiques monopolisaient le marché a donc été brisée, permettant même aux petites et moyennes entreprises d'optimiser de manière hiérarchique sur la base des architectures d'entraînement LLM existantes, rendant l'entraînement et l'inférence plus efficaces et plus rentables, ce qui aura un impact transformateur sur le développement futur des LLM.
Le directeur des informations de Taïwan, Cai Qiyan, a partagé que, à l'avenir, les entreprises pourront non seulement agrandir les modèles pré-entraînés lors de la première phase, mais également, lors de la deuxième phase, améliorer les capacités de "raisonnement" des modèles grâce à l'apprentissage par renforcement (Reinforcement learning, RL) combiné à la chaîne de pensée (Chain-of-thought).
De nombreux facteurs contribuent à la mise en œuvre de l'IA dans les entreprises. En plus des points de rupture clés mentionnés ci-dessus, Fu-Ming Tsai, directeur technique de Cathay United Bank, a indiqué qu'afin de résoudre le problème du temps de traitement des LLM pour de grandes quantités de texte, les entreprises peuvent utiliser un cache sémantique pour accélérer la vitesse de réponse des LLM. Aujourd'hui, l'application de GenAI dans les chatbots est devenue très courante, de nombreuses entreprises ayant ainsi achevé la première étape de leur voyage vers l'AGI.
Avec les percées technologiques continues et la baisse des coûts d'inférence et de puissance de calcul de l'IA, les applications cloud soutenant divers modèles avancés d'IA se généralisent, englobant une multitude de technologies révolutionnaires allant du codage à l'analyse prédictive. Cela permet un épanouissement d'applications d'IA variées répondant aux besoins divers des entreprises. Tout cela ne manquera pas d'accélérer la disruption des industries par les agents IA, tandis que la vague de l'économie des agents se fera sentir, menant vers la réalisation de la vision ultime d'une ère de l'AGI.
▲ Hank Huang, PDG de Kronos Research (à droite, deuxième), partage les applications clés de l'IA dans le trading quantitatif lors de l'événement. (Source : Kronos Research)
Cet article sur la transformation par l'IA est inévitable ! L'application de GenAI dans les entreprises et le trading quantitatif s'accélère pleinement. Apparu pour la première fois dans Chain News ABMedia.
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La transformation par l'IA est incontournable ! L'application de GenAI dans les entreprises et le trading quantitatif accélère la mise en œuvre.
L'IA générative (GenAI) change la façon dont le marché fonctionne, que ce soit dans les processus internes des entreprises, les interactions avec les clients ou les décisions de trading à haute fréquence, l'application de l'IA n'est plus seulement un concept, mais une clé de compétitivité. L'émergence de DeepSeek a non seulement créé un choc dans le domaine de GenAI, mais l'arrière-plan de sa société mère, Huanshuang Quantitative, a également suscité des discussions sur la faisabilité et les perspectives de l'application de GenAI dans le domaine du trading quantitatif.
Kronos Research, AWS, Nurie AI, le Centre d'Innovation de Lianfa, Cathay United Bank et d'autres leaders de l'industrie à Taiwan ont révélé lors du Sommet AI du 21 février comment l'IA s'étend des applications d'entreprise au trading quantitatif, et son impact significatif sur le marché futur.
Les applications GenAI sont omniprésentes, et l'innovation soutenue par LLM est prête à exploser.
Ce sommet sur l'IA est co-organisé par Kronos Research et Nurie AI, et la tendance qui en ressort est que l'IA est devenue le centre d'attention du monde. Bien que l'IA soit encore à un stade précoce, la transformation par l'IA est inévitable, avec des applications innovantes en IA/GenAI prêtes à émerger, ouvrant ainsi de nouvelles opportunités commerciales.
On peut voir l'application complète de GenAI, allant des applications d'entreprise générales au trading quantitatif. Actuellement, les centres de service client des entreprises, les bases de connaissances internes et les chatbots ont déjà commencé à utiliser la combinaison de la recherche augmentée générative (RAG) et des LLM, permettant au modèle de comprendre et de répondre aux questions de manière plus complète. Les institutions financières utilisent également GenAI pour améliorer l'expérience client, la productivité et l'innovation.
La société de trading quantitatif Kronos Research utilise activement GenAI pour améliorer la recherche de marché et les stratégies de trading. L'une de ses technologies clés est le modèle de prévision des prix, qui entraîne plus de 3 000 à 6 000 caractéristiques de marché via l'IA pour prédire les fluctuations de prix sur différentes périodes. De plus, Kronos utilise également GenAI pour optimiser le processus de révision de code (Code Review) et de développement de stratégies de trading, accélérant ainsi l'efficacité des décisions.
▲ Kyle Tsai, responsable des infrastructures IT chez Kronos Research, a déclaré que l'équipe avait décidé que le principal cas d'utilisation de GenAI serait la révision de code, en utilisant RAG pour une analyse de code efficace et complète. (Source : Kronos Research)
Une autre tendance notable est que les bénéfices d'investir dans des infrastructures AI sur site ne peuvent pas du tout rivaliser avec la vitesse d'itération des coûteux chips GPU. Par conséquent, il n'est pas approprié pour les entreprises de dépenser beaucoup d'argent pour établir des infrastructures connexes. Liao Weikai, responsable de l'équipe des architectes de solutions AWS, a déclaré qu'à travers le cloud, il est possible de choisir plus variément parmi divers modèles de base de pointe dans l'industrie, quelle que soit la taille de l'entreprise, permettant à toutes d'utiliser sans entrave divers modèles avancés et services GenAI. Cela constitue également un facteur clé pour favoriser l'application omniprésente de GenAI, et est fondamental pour accélérer le processus de transformation AI des entreprises.
Les cinq étapes de l'AGI des entreprises entraînent une transformation complète, allant des entreprises au marché des transactions.
Avec l'application généralisée de GenAI, cela a des impacts et des transformations pour les entreprises et les marchés d'échange. Mais s'agit-il d'un impact à court terme ou d'une transformation à long terme ? Comme mentionné précédemment, de l'application générale des entreprises au trading quantitatif, toutes utilisent GenAI pour améliorer l'efficacité. De nombreuses entreprises se consacrent depuis des années à la promotion de la transformation numérique et de la transformation durable, et aujourd'hui, elles optimisent encore plus l'efficacité de ces deux transformations grâce à la transformation par l'IA.
OpenAI a divisé le voyage de GenAI vers l'intelligence artificielle générale (AGI) en 5 étapes : chatbots, raisonneurs, agents, innovateurs et organisateurs. Actuellement, l'industrie se prépare à entrer dans la phase des agents pour obtenir un avantage concurrentiel sur le marché. En conséquence, les entreprises investissent davantage de ressources et de fonds pour poursuivre les modèles et technologies AI/GenAI les plus avancés afin de résoudre des problèmes plus complexes et d'obtenir une position de leader sur le marché.
Pour l'équipe Nurie AI, qui utilise la technologie AIOps pour réduire les coûts opérationnels, simplifier les opérations informatiques et améliorer l'expérience client, ils cherchent également à améliorer davantage l'efficacité d'AIOps grâce à GenAI, ce qui montre que GenAI pousse à une transformation à long terme des opérations commerciales.
Avec les géants de la technologie qui lancent leurs propres agents IA, tels que Google Project Mariner, Anthropic Computer Use et OpenAI Deep Research, Chen Yichang, directeur de recherche senior à l'Innovation Hub de Lianfa, a déclaré que 2025 est même considéré comme une année clé pour le développement des agents IA. Les entreprises connaîtront également une mise à niveau grâce aux flux de travail agentiques, qui désignent le fait que l'IA peut agir en fonction des ressources existantes et aider à accomplir des tâches en fonction des circonstances.
Dans le monde du trading quantitatif, l'efficacité de l'innovation des stratégies et des modèles détermine le résultat. Kronos Research accélère l'innovation des modèles de trading grâce à la technologie GenAI, allant de l'automatisation du code, de la recherche quantitative à la prévision des prix, l'IA est devenue le principal moteur de la prise de décision sur le marché. Avec les avancées des agents IA (AI Agent) et de la technologie LLM, le marché financier s'apprête à connaître une nouvelle vague de révolution intelligente, l'avenir pourrait évoluer vers un investissement et un trading entièrement pilotés par des agents IA, changeant ainsi la manière dont le marché traditionnel fonctionne.
Rechercher des points de rupture clés pour la mise en œuvre des applications d'IA, établir un avantage concurrentiel pour l'entreprise.
Récemment, le lancement de DeepSeek RI a rendu possible le développement d'une IA performante avec moins de données et à moindre coût. La situation où un petit nombre de géants technologiques monopolisaient le marché a donc été brisée, permettant même aux petites et moyennes entreprises d'optimiser de manière hiérarchique sur la base des architectures d'entraînement LLM existantes, rendant l'entraînement et l'inférence plus efficaces et plus rentables, ce qui aura un impact transformateur sur le développement futur des LLM.
Le directeur des informations de Taïwan, Cai Qiyan, a partagé que, à l'avenir, les entreprises pourront non seulement agrandir les modèles pré-entraînés lors de la première phase, mais également, lors de la deuxième phase, améliorer les capacités de "raisonnement" des modèles grâce à l'apprentissage par renforcement (Reinforcement learning, RL) combiné à la chaîne de pensée (Chain-of-thought).
De nombreux facteurs contribuent à la mise en œuvre de l'IA dans les entreprises. En plus des points de rupture clés mentionnés ci-dessus, Fu-Ming Tsai, directeur technique de Cathay United Bank, a indiqué qu'afin de résoudre le problème du temps de traitement des LLM pour de grandes quantités de texte, les entreprises peuvent utiliser un cache sémantique pour accélérer la vitesse de réponse des LLM. Aujourd'hui, l'application de GenAI dans les chatbots est devenue très courante, de nombreuses entreprises ayant ainsi achevé la première étape de leur voyage vers l'AGI.
Avec les percées technologiques continues et la baisse des coûts d'inférence et de puissance de calcul de l'IA, les applications cloud soutenant divers modèles avancés d'IA se généralisent, englobant une multitude de technologies révolutionnaires allant du codage à l'analyse prédictive. Cela permet un épanouissement d'applications d'IA variées répondant aux besoins divers des entreprises. Tout cela ne manquera pas d'accélérer la disruption des industries par les agents IA, tandis que la vague de l'économie des agents se fera sentir, menant vers la réalisation de la vision ultime d'une ère de l'AGI.
▲ Hank Huang, PDG de Kronos Research (à droite, deuxième), partage les applications clés de l'IA dans le trading quantitatif lors de l'événement. (Source : Kronos Research)
Cet article sur la transformation par l'IA est inévitable ! L'application de GenAI dans les entreprises et le trading quantitatif s'accélère pleinement. Apparu pour la première fois dans Chain News ABMedia.