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Intelligence artificielle

L’IA chez Algotech

Nous ne vendons pas de l’IA. Nous l’intégrons là où elle résout de vrais problèmes opérationnels pour les institutions de fonds régulées.

Chaque plateforme Algotech intègre des capacités d’IA pensées pour le buy-side : compréhension documentaire, détection d’anomalies, interrogation conversationnelle des données et automatisation des processus. Le tout avec des exigences strictes de souveraineté européenne des données et de traçabilité des sources.

L’IA, plateforme par plateforme

Nos principes IA

Les principes avant les modèles

  • La souveraineté d’abord.

    Infrastructure LLM européenne (Anthropic Claude via Anthropic, OpenAI lorsque la résidence des données dans l’UE est garantie, modèles open-source via Ollama pour les déploiements sensibles). Conforme RGPD et AI Act.

  • Des sources citées par conception.

    Chaque réponse générée par l’IA cite sa source. Dans les workflows régulés, nous ne tolérons aucune hallucination.

  • Le bon modèle pour le cas d’usage, pas pour les benchmarks.

    Nous choisissons les modèles pour la tâche opérationnelle réelle, pas pour leurs scores de benchmark. Parfois, le meilleur modèle est le plus petit.

  • Des coûts prévisibles.

    Les modèles open-source prennent en charge les tâches récurrentes à fort volume. Les modèles de pointe sont réservés aux tâches où ils créent une valeur mesurable.

L’IA, plateforme par plateforme

Ce que fait l’IA dans chaque plateforme

L’IA dans AlfaWay (File Monitoring & Reporting)

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  • Détection d’anomalies sur les fichiers entrants.

    Contrôles automatisés de présence, format, intégrité et volumétrie, et contrôles de cohérence métier sur les fichiers de calcul de NAV, les fichiers de positions et les blotters de transactions envoyés par votre administrateur de fonds.

  • Interrogation conversationnelle des données.

    Vos équipes opérationnelles interrogent leurs propres données d’administrateur de fonds en langage naturel : « Montre-moi la NAV du fonds X au 30 avril avec ventilation par classe d’actifs. » Chaque réponse renvoie au fichier d’origine.

  • Catégorisation intelligente des tickets.

    Les tickets ouverts par vos équipes auprès de votre administrateur de fonds sont catégorisés, priorisés et historisés conformément à l’article 28.5 de DORA sur la supervision opérationnelle des prestataires tiers de services TIC critiques.

  • Alerte SLA proactive.

    Les manquements aux SLA sont détectés en temps réel, et la criticité des incidents est classée pour une journalisation conforme à DORA.

L’IA dans Fund Accounting

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  • Interpréteur comptable IA.

    Il comprend en langage naturel les écritures comptables, les lignes de journal et les mouvements du grand livre. L’interpréteur aide vos comptables de fonds à classer les transactions complexes, suggère des rapprochements et explique la logique comptable de chaque écriture.

  • Suggestions de réconciliation automatisées.

    Rapprochement assisté par machine des confirmations de cash, de positions et de brokers avec les lignes de calcul de NAV. Les exceptions remontent pour revue humaine.

  • Détection d’anomalies sur les chaînes de calcul de NAV.

    Contrôles croisés entre les flux de souscription/rachat, les mouvements de positions et la variation de NAV, avec des alertes explicables dès qu’un écart apparaît.

  • Interrogation du grand livre en langage naturel.

    « Montre-moi toutes les écritures liées aux distributions de dividendes pour le fonds Y au T2 », avec citation des écritures d’origine.

Fondation technique

La stack sous-jacente

  • Infrastructure LLM hébergée en Europe.
  • Bases de données vectorielles pour la génération augmentée par récupération (PostgreSQL avec pgvector, Qdrant).
  • Frameworks : LangChain, LlamaIndex.
  • Déploiement de modèles open-source via Ollama pour les charges confidentielles.
  • Journalisation de bout en bout et traçabilité des accès pour l’audit réglementaire.

Prochaine étape

Et si l’IA pouvait réduire les coûts de vos opérations de fonds ?

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