Les étudiants de Télécom SudParis sur le podium du Challenge mondial sur les modèles génératifs de marchés financiers
Publié le 21 décembre 2021Télécom SudParis
Le concours "Generative Modelling for Financial Losses" a rassemblé près de 300 étudiants de masters spécialisés en finance et Data Science de 15 nationalités différentes sur le thème des modèles génératifs des marchés financiers. Pas moins de 52 équipes, de 3 à 5 étudiants, ont confronté leurs modèles d’intelligence artificielle à des données réelles. Il a été organisé par l’école Polytechnique, la BNP Paribas et l’entreprise Outcoder, du 25 octobre au 2 décembre 2021 dans le cadre de la Chaire « Stress Test », portée par Emmanuel Gobet. A l’annonce des résultats, deux projets formés par des élèves de Télécom SudParis ont été récompensés en terminant premier et deuxième sur l’un des deux podiums.
IA et tests de résistance bancaire
Au cours des deux dernières décennies, le nombre croissant de chocs et de crises financières a été un problème majeur pour les équipes de gestion des risques financiers. Parmi le large éventail d'exercice dans ce domaine, les tests de résistance bancaire, ou « stress-test », sont devenus une directive principale pour le régulateur. C'est un exercice qui consiste à simuler des conditions économiques et financières extrêmes (marché, crédit, opérationnel, climatique, etc.) mais plausibles afin d’en étudier les conséquences sur les banques et de mesurer leur capacité de résistance à de telles situations. Les stress tests sont menés par les banques centrales mais peuvent également s'appliquer dans d’autres secteurs tels que l'assurance ou l'énergie.
L’objectif du challenge était de répondre à un manque de données extrêmes pour tester la résilience des banques aux chocs de marché. Placés dans un contexte de gestion de risque, ils devaient résoudre un problème d’apprentissage non supervisé. À partir de données réelles d’indices boursiers, les challengers devaient développer un modèle génératif capable de simuler des indices boursiers synthétiques.
La performance des modèles développés a été évaluée selon deux critères, calculables à partir des données fournies, et les équipes d’étudiants ont été classées selon deux catégories avec un prix de 6000 euros à se répartir entre les 3 premiers de chaque podium.
- Le premier critère s’attachait à comparer la répartition indice par indice, entre données réelles et données simulées.
- Le second critère prenait en compte la dépendance des indices financiers entre eux, c’est-à-dire leur dynamique les uns par rapport aux autres.
Le 15 décembre, les équipes lauréates des deux catégories ont été invitées à présenter leurs modèles génératifs devant des experts de BNP Paribas et des chercheurs de l'École Polytechnique pour les confronter concrètement aux enjeux du milieu bancaire.
Des modèles complexes mais innovants
L'équipe "aGENcy" composée de Laurine Burgard-Lotz (Télécom SudParis), Riad El Otmani (Télécom SudParis), Louis Grenioux (Télécom SudParis), Karim Kassab (École polytechnique) et Walid Yassine (Ecole polytechnique) a terminé à la première place du classement. Pour répondre au mieux à la problématique du défi, ils ont décidé de proposer un modèle utilisant les “Generative Models”. Au terme d’un processus complexe, dans lequel ils ont choisi une variante de GAN capable de tromper au maximum les discriminateurs, leur modèle a été capable de générer des données avec des valeurs extrêmes tout en maintenant la relation de dépendance entre les caractéristiques de base et les échantillons générés.
Une seconde équipe, "Frenzy Generators », composée de Jean-Baptiste Baitairian (Télécom SudParis), Quentin Le Turdu (Télécom SudParis) et Ahmath Gadji (Télécom SudParis), a terminé à la deuxième place du podium.
En savoir plus :
https://www.economie.gouv.fr/files/files/PDF/2017/Conclusions_Groupes_Travail_France_IA.pdf
