Intelligence Artificielle pour la finance durable : réalités et défis

Ces dernières années, les développements de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning ont donné lieu à la création d’un nouveau type de données ESG, basées sur la collecte et l’analyse de grandes quantités de données non structurées issues de différentes sources. Lors de cet événement qui a eu lieu le 17 octobre 2023 ont été exploré des questions clés telles que :

• Comment données alternatives et outils d’intelligence artificielle sont-ils utilisés par les gestionnaires d’actifs ?

• Quelle est leur valeur ajoutée pour la construction de stratégies d’investissement ?

• Quels sont leurs biais potentiels et les risques liés à leur utilisation ?

Programme :

17:00 – 17:10 : Introduction – Marie Brière (Amundi, Présidente du club des techniques quantitatives de l’AFG et Directrice scientifique du programme FaIR de l’Institut Louis Bachelier)

17:10 – 18:10 IA, données alternatives et ESG: perspectives académiques

• 17:10 – 17:40 : Elise Gourier (Professeur à l’Essec)

Détection de greenwashing à partir de données textuelles

• 17:40 – 18:10 : Serge Darolles (Professeur à l’Université PSL Paris Dauphine) et Anouck Faverjon, (HEC Liège et Université PSL Paris Dauphine)

Deep learning, recommandations des analystes et ratings ESG

18:10 – 18:50 : Table Ronde : IA et ESG: les applications en gestion d’actifs

Modération : Bruno Taillardat (Global Head of Smart Beta and Factor Investing, AMUNDI)

• Luc Dumontier (Head of Investments and Operations, OSSIAM)

• Raul Leote de Carvahlo (Deputy Head of Quant Research Group, BNPPAM)

• Marine Neyret (Head of Data Lab, Institut Louis Bachelier)

• Thierry Roncalli (Head of Quantitative Portfolio Strategy, AMUNDI)

18:50 – 19:00 : Conclusion – Adina Gurau Audibert (AFG)