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Améliorer l'investissement grâce à l'IA

Projet de recherche à inbestMe

Chez inbestMe, nous travaillons avec le monde universitaire (universités et doctorats) pour créer un outil d’investissement avancé basé sur l’apprentissage automatique et le big data.

Titre du projet

AI Investments – un outil d’investissement avancé basé sur l’apprentissage automatique et le big data

Description du projet

Ce projet recherchera et développera une plate-forme logicielle pour l’optimisation avancée du portefeuille d’actifs et le contrôle des risques contre des événements inattendus. La nouvelle application permettra aux PME, aux investisseurs particuliers, aux sociétés d’investissement et aux grandes entreprises de mieux gérer leurs portefeuilles et de protéger leurs actifs, ainsi qu’aux organismes publics de surveiller le risque de crise financière. Ainsi, nous visons à utiliser les réalisations les plus avancées dans le domaine de l’apprentissage automatique (ML) (par exemple, l’ordinateur neuronal différenciable Alpha Zero, etc.) pour garantir la plus grande précision.

L’objectif principal du projet est de fournir des capacités d’optimisation de portefeuille d’actifs et de contrôle des risques les plus précises avec des performances améliorées à long terme en appliquant les dernières avancées de l’intelligence artificielle (IA). Le principal résultat du projet est la plateforme logicielle AI Investments (AII) équipée d’un outil de visualisation pour aider les investisseurs à prendre des décisions plus éclairées. Il sera mis en œuvre par les agences publiques afin de surveiller les risques financiers globaux.

Les réalisations les plus avancées dans le domaine de l’apprentissage automatique (ML) (par exemple, ordinateur neuronal différenciable Alpha Zero, etc.) seront utilisées pour garantir la plus haute précision de la plate-forme et pour améliorer l’optimisation des actifs et le contrôle des risques. Enfin, un résultat très important de ce projet est de former des personnes aux nouvelles compétences de pointe dans le domaine de l’apprentissage automatique, ainsi que de diffuser et de stimuler la recherche dans ce domaine de l’Union européenne.

La plateforme AII sera proposée aux PME, sociétés d’investissement, fonds de pension, investisseurs particuliers, grandes entreprises et même aux agences gouvernementales en tant que solution complète prenant en charge l’optimisation de leur portefeuille d’actifs et la protection contre les événements financiers inattendus (crise). De plus, la plateforme AII abaissera les barrières à l’entrée pour les startups et les PME de technologie financière (FinTech) et fournira des services d’investissement et de gestion de portefeuille. Cela augmentera respectivement la concurrence, stimulera l’innovation dans le domaine financier et profitera au grand public.

Le consortium de ce projet implique 4 partenaires, 2 PME réalisant de la R&D (AII et InbestMe) et 2 universités (Ulm et Oslo). Les deux PME sont actives sur un marché énorme, celui de l’IA dans la Fintech. Le consortium dispose d’une combinaison unique de partenaires universitaires et industriels, ce qui permet une application efficace des dernières réalisations en matière de ML. Il sera dirigé et supervisé par des partenaires académiques pour la solution industrielle. Les partenaires académiques seront responsables de la méthodologie scientifique et de l’évaluation des algorithmes et des méthodes.

Détails du projet

Durée : 24 mois
Date de début : 01/06/2019
Date de fin : 31/05/2021
Numéro d’accord : E! 12894 AII

Partenaires

AI Investments, Pologne https://aiinvestments.pl
Université d’ULM, Allemagne https://www.uni-ulm.de
Université d’Oslo, Norvège https://www.uio.no
InbestMe, Espagne https://www.inbestme.com

Budget

Budget total du projet : 1 227 342,19 EUR
Budget total d’inbestMe : 320 103 EUR
Co-financé par inbestMe : 128 041,2 EUR
Montant de la subvention inbestMe : 192 061,80 EUR

Mentions dans la presse

La Vanguardia (5/06/2019)

Europa Press (5/06/2019)

Diario Abierto (5/06/2020)

FundsPeople (5/06/2020)

El Confidencial Digital (5/06/2020)