Bâtir des systèmes intelligents pour la finance, l’assurance et les marchés décentralisés

En cette période où les systèmes financiers se transforment rapidement, la convergence des technologies décentralisées, l’IA et la représentation des connaissances présentent de nouveaux défis et de nouvelles possibilités quand il s’agit d’assurer la confiance, la transparence et la résilience dans divers domaines – des protocoles de finance décentralisée (FiDé) à l’assurance en passant par les contrats dérivés de gré à gré. Cette conférence propose une façon de bâtir des systèmes intelligents, confidentiels et interopérables qui outillent les parties prenantes tout en atténuant les risques systémiques. Nous mettrons en lumière les récentes avancées des systèmes d’apprentissage fédéré sûrs et explicables, conçus pour protéger la confidentialité des renseignements tout en détectant les anomalies dans des ensembles de données cloisonnés. De plus, nous examinerons le domaine émergent que constituent les grands modèles transactionnels (Large Transaction Models, ou LTM), des modèles fondamentaux perfectionnés au moyen de données sur les transactions financières qui servent à alimenter des cas d’utilisation dynamiques (segmentation de la clientèle, prévisions selon des scénarios de simulation, prédiction des fraudes, etc.). En combinant une infrastructure décentralisée avec un apprentissage fédéré vertical et hybride, des incitatifs sous forme d’attribution de crédits et une représentation des connaissances sémantique, nous illustrerons comment des systèmes réseautés résilients, imputables et intelligents peuvent redéfinir la manière dont la confiance est gagnée, gérée et opérationnalisée dans les écosystèmes décentralisés, de finance et d’assurance.