Le Big Data est un accélérateur technologique

Dans quels domaines travaillez-vous avec les &eacute;tablissements financiers ? Invivoo a un ADN &eacute;lectronique et son objectif est d'am&eacute;liorer les syst&egrave;mes d&rsquo;information (SI) des BFI &agrave; tous les niveaux, sur le plan technologique, mais aussi m&eacute;thodologique et organisationnel. Notre valeur ajout&eacute;e est de ma&icirc;triser la technologie, o&ugrave; la robotisation, le Big Data , l'intelligence artificielle (IA) voire m&ecirc;me la blockchain , jouent un r&ocirc;le de plus en plus important, et de lui donner un sens dans le cadre d&rsquo;activit&eacute;s m&eacute;tiers qui sont elles-m&ecirc;mes complexes et marqu&eacute;es par des obligations r&eacute;glementaires multiples, comme MiFID 2, le FRTB, ou encore le RGPD. Concr&egrave;tement, cela se traduit par l&rsquo;accompagnement de nombreux &eacute;tablissements financiers dans leurs projets d&rsquo;automatisation et de digitalisation de la relation client. Par exemple, dans un contexte MiFID 2, un algorithme de d&eacute;cision peut dire tr&egrave;s vite dans quelles conditions un sale peut traiter avec un client, en fonction de la typologie de ce dernier, s'il peut &ecirc;tre trait&eacute; &agrave; la voix ou doit &ecirc;tre envoy&eacute; sur une utility venue . En parall&egrave;le, la machine audite et trace tout ce qui se passe entre le sale et le client. Le logiciel doit pouvoir communiquer avec tous les syst&egrave;mes de la banque pour aller chercher les informations de connaissance du client, v&eacute;rifier que sa demande est coh&eacute;rente par rapport &agrave; son profil d'investisseur et inversement que le sale propose des produits adapt&eacute;s &agrave; son profil, ou encore s&rsquo;interfacer avec le syst&egrave;me de compliance ou le syst&egrave;me de risque afin de v&eacute;rifier que l'op&eacute;ration reste bien dans les risques tol&eacute;rables pour ce client par rapport &agrave; l'engagement de la banque. Dans cet exemple, le logiciel doit &eacute;galement faire preuve de qualit&eacute;s ergonomiques afin de faciliter les interactions entre le client, le sale et le trader &ndash; qui va donner un prix par rapport &agrave; une requ&ecirc;te donn&eacute;e. Enfin, ce logiciel doit pouvoir g&eacute;rer &agrave; la fois l&rsquo;automatisation de certaines interactions et des proc&eacute;dures qui resteront manuelles, tout en offrant la possibilit&eacute; d&rsquo;&eacute;voluer vers de la robotisation et, dans certains cas, vers une exp&eacute;rience Big Data . Quels sont les enjeux du Big Data ? L&rsquo;enjeu majeur est avant tout celui de la transformation du SI, pour lui permettre de fonctionner de mani&egrave;re plus ouverte, plus communicante, en temps r&eacute;el et devenir r&eacute;ellement &eacute;volutif. Les API ( Application Programming Interface ) seront fondamentales pour y parvenir, notamment pour que les syst&egrave;mes en temps r&eacute;el puissent &ecirc;tre interop&eacute;rables avec ceux en temps diff&eacute;r&eacute;. Par exemple, le FRTB [1] et, plus g&eacute;n&eacute;ralement, toutes les cha&icirc;nes de calcul des risques o&ugrave; la pression r&eacute;glementaire est tr&egrave;s forte comportent des enjeux Big Data importants pour adresser des volumes de donn&eacute;es et de calculs qui vont &ecirc;tre d&eacute;multipli&eacute;s. Le risque pour les utilisateurs finaux est alors soit de se noyer dans ces volumes de donn&eacute;es, soit de devenir totalement d&eacute;pendants de leurs &eacute;quipes informatiques. En effet, ces cha&icirc;nes de calcul sont complexes et ne sont pas forc&eacute;ment accessibles facilement aux utilisateurs finaux, c&rsquo;est-&agrave;-dire aux gestionnaires de risques, parce qu'elles sont g&eacute;r&eacute;es par des op&eacute;rateurs du c&ocirc;t&eacute; production. On voit dans cet exemple que l&rsquo;enjeu du Big Data n&rsquo;est pas l&rsquo;impl&eacute;mentation en tant que tel de ces technologies, mais bien la transformation du SI afin que les utilisateurs finaux puissent d&rsquo;une part conserver leur autonomie, et d&rsquo;autre part exploiter r&eacute;ellement la puissance du Big Data . Cette cohabitation entre des architectures Big Data et le reste du SI constitue un autre enjeu majeur, celui de rendre les syst&egrave;mes plus communicants. Ce qui veut dire &eacute;galement plus d&eacute;pendants les uns des autres. C&rsquo;est pourquoi la capacit&eacute; &agrave; d&eacute;tecter les probl&egrave;mes et leur source, puis red&eacute;marrer une partie et non l'ensemble des syst&egrave;mes lorsqu'ils sont en erreur devient un facteur cl&eacute; de succ&egrave;s. Enfin, il est difficile de parler de Big Data et de l&rsquo;utilisation de ces gros volumes de donn&eacute;es par les utilisateurs finaux sans &eacute;voquer la Data Science et le Machine Learning , qui permettent d&rsquo;aller beaucoup plus loin que l'automatisation avec des entit&eacute;s plus intelligentes. Les projets sur lesquels Invivoo travaille aujourd&rsquo;hui sont par exemple un chatbot et le NLP ( Natural Langage Processing ), afin d&rsquo;aider les personnes &agrave; g&eacute;rer les points de blocage dans leurs t&acirc;ches. Sur des traitements qui ne peuvent pas &ecirc;tre automatis&eacute;s, ce chatbot accompagne l'op&eacute;rateur avec des syst&egrave;mes d'alerte pour lui rappeler les t&acirc;ches ; ce dernier peut interagir en signalant qu'il lui manque telles informations et le chatbot va solliciter d'autres personnes pour r&eacute;soudre ce point et faire avancer son processus. Rencontrez-vous des freins &agrave; l'int&eacute;gration de ces solutions ? Le probl&egrave;me pratique que nous rencontrons est qu'un acteur ext&eacute;rieur n'a pas la m&ecirc;me cr&eacute;dibilit&eacute; pour apporter des solutions nouvelles. C'est pourquoi nous pr&eacute;f&eacute;rons avoir des consultants pr&eacute;sents au quotidien au sein des &eacute;tablissements financiers. En outre, les banques estiment dangereux de faire reposer leur SI sur de petites structures. Cependant, depuis quelques ann&eacute;es, avec l&rsquo;&eacute;mergence et la reconnaissance des FinTechs , la situation change : les banques con&ccedil;oivent plus ais&eacute;ment que la solution puisse &ecirc;tre con&ccedil;ue &agrave; l'ext&eacute;rieur. Toutefois, les discussions avec la direction des achats pour la signature des contrats sont toujours ardues et le d&eacute;ploiement de la solution fait souvent face &agrave; une forte inertie. C'est un processus au final tr&egrave;s lourd, m&ecirc;me si chacun fait preuve de bonne volont&eacute; sur le plan individuel. La digitalisation peut-elle avoir un effet disruptif dans les activit&eacute;s de march&eacute;s ? La digitalisation permet de fonctionner plus vite, de fa&ccedil;on plus efficace, et moins cher. C'est un acc&eacute;l&eacute;rateur technologique, mais sans effet v&eacute;ritablement disruptif. Il n&rsquo;en reste pas moins un potentiel &eacute;norme sur certains sujets : il suffit d&rsquo;observer le buy-side pour constater que les institutionnels ont beaucoup moins d'outils et une qualit&eacute; de services bien inf&eacute;rieure &agrave; ce dont dispose un utilisateur particulier, chez lui, gr&acirc;ce &agrave; Internet. La digitalisation ne serait pas r&eacute;ellement disruptive pour ces acteurs, mais repr&eacute;senterait un gain &eacute;norme dans leur fonctionnement. Cependant les barri&egrave;res sont nombreuses : au niveau institutionnel, les positions avec les brokers sont tr&egrave;s &eacute;tablies et font que m&ecirc;me une banque est oblig&eacute;e de passer par un courtier pour mettre ses ordres sur les march&eacute;s. Et en termes de stations d&rsquo;acc&egrave;s et d&rsquo;informations sur les march&eacute;s, Bloomberg, leader incontest&eacute;, est utilis&eacute; par pratiquement tous les op&eacute;rateurs. On y retrouve tous les vendeurs de Market Data , les acteurs du march&eacute; qui proposent leurs produits, les places de march&eacute; &eacute;lectroniques et une messagerie pour pouvoir &eacute;changer entre les acteurs. N&eacute;anmoins, un acteur alternatif, Symphony, tente de s&rsquo;imposer (voir Encadr&eacute;). Initialement financ&eacute;e par des &eacute;tablissements financiers am&eacute;ricains autour d&rsquo;un projet de messagerie s&eacute;curis&eacute;e, la plate-forme a depuis r&eacute;alis&eacute; une lev&eacute;e de fonds de 100 millions de dollars en 2015, &agrave; laquelle ont particip&eacute; des banques fran&ccedil;aises, puis d&rsquo;autres encore, en 2017 et 2018. C&rsquo;est un exemple qui tend &agrave; d&eacute;montrer que les capitaux sont bien pr&eacute;sents pour faire &eacute;merger des acteurs alternatifs dans le secteur de la finance de march&eacute;. Quels sont vos prochains d&eacute;veloppements ? Nous r&eacute;fl&eacute;chissons &agrave; des solutions sur la partie KYC et sur le r&egrave;glement livraison, qui s'appuieraient sur une architecture blockchain . Mais nous en sommes au stade de l'investigation, dans des groupes de travail, par exemple aupr&egrave;s de Finance Innovation. La blockchain est technologiquement porteuse de plus de ruptures, mais avec un business model qui reste &agrave; d&eacute;finir. 1 Fundamental Review of the Trading Book .

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