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. Nous explorerons 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)