Ce cours de Master 2, s'adresse aux secteurs des banques, assurances ou autres entreprises financières, dont les sociétés des services, se basent sur l’I.A dont le machine Learning fait partie pour interpréter les données et réduire les risques de fraude ; mais également sur les techniques de simulation pour envisager les impacts et la sensibilité des processus.

Cela requière une manipulation avancée des données dans la gestion des risques.

• La préparation des données : nettoyage et mise en production => transformation des données dépendantes en étiquettes et des variables en caractéristiques
• Les algorithmes de bases et avancés permettant l’identification d’opportunité dans le temps pour investir au meilleur moment, mais également de détecter les clients présentant des risques ou d’identifier les signaux révélateurs de fraude avec une modélisation de systèmes interdépendants,
• Les méthodes de régression (Linéaire, PLS, logistique) pour évaluation des impacts
• Les méthodes de simulation de données
  • Méthodes de tirages aléatoires :
    • Tirage aléatoire simple avec et sans remise
    • Tirage aléatoire simple avec strate ou méthode des quotas
    • Tirage pseudo-aléatoire : Tirage par grappes, tirage systématique, tirage selon probabilité proportionnelle à une taille
• Rééchantillonage par méthode bootstrap
• Estimation d’intervalle de confiances
• Le Processus d’automatisation et itératifs permet le passage en production des modèles et expériences acquises par les algorithmes
• L’évolutivité pour envisager une récurrence dans la performance des algorithmes avec l’introduction de nouvelles étiquettes au cours du temps

Ce cours concerne plus précisément les systèmes d’auto-apprentissage des risques par IA. 

De manière courante, il est commun de parler d’auto-apprentissage ou d’apprentissage automatique pour évoquer la méthode d’apprentissage par un ordinateur.

Pour mémoire, l’apprentissage automatique est une méthode qui permet d’apprendre aux ordinateurs à apprendre et à prendre des décisions par eux-mêmes, sans les programmer explicitement pour effectuer des tâches spécifiques. 

• Dans le contexte de la détection des risques, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour analyser les données et identifier les modèles et expériences susceptibles d’indiquer un risque potentiel. 

Cela peut être fait par l’utilisation de l’apprentissage supervisé, dans lequel l’algorithme est entraîné sur un ensemble de données étiqueté et fait des prédictions basées sur cette formation, ou l’apprentissage non supervisé, dans lequel l’algorithme ne reçoit aucune donnée étiquetée et doit découvrir des modèles et expériences par lui-même.

Exemple d’utilisation pratique 

Prenons l’exemple d’une banque qui recherche à identifier des comportements dans les données financières de ses clients et qui indiquent ou associent une probabilité de fraude. 

De manière classique ou statistique , la méthodologie serait la suivante :

1. La banque pourrait former un algorithme d’apprentissage supervisé sur un ensemble de données de cas de fraude antérieurs, ainsi que des informations sur les transactions et les clients impliqués. 
2. L’algorithme serait alors en mesure de faire des prédictions sur la probabilité que les nouvelles transactions soient frauduleuses ou non. 

Alternativement,

1. La banque pourrait utiliser un algorithme d’apprentissage non supervisé pour analyser ses données de transaction et rechercher des modèles ou expériences inhabituels ou incompatibles avec un comportement normal, ce qui pourrait indiquer la présence d’un risque.
2. Lorsqu’un algorithme est entraîné sur un jeu de données étiqueté, il reçoit un ensemble de données qui a été étiqueté avec la sortie ou la catégorie correcte pour chaque élément de données. 

Pratiquement ;

• L’ensemble de données peut inclure une collection de transactions financières, chacune étiquetée comme « frauduleuse » ou « non frauduleuse ». 
• L’algorithme analysera ces données étiquetées et apprendra à reconnaître les modèles ou les caractéristiques associés à l’une ou l’autre étiquette. 
• Une fois que l’algorithme a été formé sur cet ensemble de données étiqueté, il peut ensuite être utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données invisibles. 
  • En particulier, si l’algorithme a été formé pour identifier les transactions frauduleuses, il peut recevoir une nouvelle transaction en routine et utiliser ce qu’il a appris des données de formation pour prédire si la nouvelle transaction est susceptible d’être frauduleuse ou non. 
  • L’objectif de l’entraînement de l’algorithme sur un jeu de données étiqueté est de lui permettre de généraliser à partir des données d’apprentissage à de nouvelles données invisibles et de faire des prédictions précises sur les sorties ou les catégories de ces données.

Généralement,

L’auto-apprentissage des risques par l'intelligence artificielle est une méthode qui permet aux algorithmes d'apprendre à reconnaître et à réagir aux différents types de risques. 

En utilisant des techniques d'apprentissage automatique avancées, l'intelligence artificielle est capable d'analyser des données et d'identifier des tendances, des modèles et des motifs qui pourraient être associés à des risques spécifiques. 

Ces informations peuvent alors être utilisées pour générer des prédictions et des recommandations sur le meilleur moyen de réduire ou d'atténuer les risques associés. 

Les usages les plus fréquents sont pour 

• surveiller les marchés et détecter les signaux avant-coureurs des risques potentiels,
• rechercher des modèles récurrents dans l'évolution des prix des actifs financiers, ce qui peut aider les investisseurs à prendre des décisions plus éclairées sur leurs investissements,
• gérer les risques et prévenir les fraudes. 

En analysant les comportements et les données des clients, elle peut détecter les anomalies et aider les entreprises à mieux comprendre les risques et à prendre des mesures appropriées.

Le cours est illustré et détaillé par l'implémentation des méthodes en algorithmes codés en python.