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MÊME SI LE FAMEUX LOUP DE WALL STREET N’A RIEN À VOIR AVEC UN INGÉNIEUR QUANT 1 (C’EST UN VULGAIRE TÉLÉVENDEUR DE PENNY STOCKS) LE FILM POUSSE DES JEUNES ÉLÈVES-INGÉNIEURS À SE DIRIGER VERS LA FINANCE AVEC ESSENTIELLEMENT LE RÊVE DE DEVENIR « TRADER ». OR, TOC TOC, LA FORÊT BRÛLE !

 

D’abord, parce que de vrais ingénieurs Quant y ont craqué des allumettes : ceux-là mêmes qui, issus de notre formation, sont en train d’écrire des programmes d’algorithmic trading, pair trading, bref, toute forme de systems trading. Pas nécessairement en high frequency, les bots de salle de marchés même low latency sont moins chers aux yeux de CEO que des traders. Ensuite, parce que des « barbares » se pressent aux portes de la cité. Leur objectif, « ubériser » les banques, c’est-à-dire banaliser et répandre la gestion et la tenue de comptes dans tous les PC sur internet. Le secret bancaire, garant du profit des banquiers, sera avantageusement remplacé par ces blockchains que mêmes des ministres2 et des banques centrales3 sont obligés de prendre en compte. Dans le secteur banques-assurances, le CEO de Barclays prévoit 1,7 millions d’emplois à supprimer durant la prochaine décennie. Selon l’économiste en chef de la Banque d’Angleterre, 15 millions d’emplois au Royaume- Uni sont remplaçables par des robots. Un autre CEO de banque multinationale est embauché avec un cahier de charge de liquider 6 000 emplois dès ses 100 premiers jours…

LE BESOIN, FACE À LA PLÉTHORE DE SOLUTIONS DISPARATES

Que feriez-vous si vous étiez responsable d’une formation dont vous êtes convaincu de la transformation totale du secteur d’emploi ? La métamorphose, d’aucun dirait la transfiguration, de la finance, poussée par la vague naissante des Fintech, est pour moi inéluctable. Mon point de vue d’ancien trader, à laquelle mon passage dans un Big Four pour traiter la Vague de startups Internet de fin de siècle apporte une parallaxe nécessaire, me persuade qu’un tsunami court actuellement sur les fonds marin en direction de la plage. Or, après presque 30 ans de pricing de produits dérivés, après 15 ans de modèles réglementaires de risques toujours insuffisants, que faut-il enseigner aux jeunes qui s’élancent vers le secteur des banques qui, déjà, dépensent des milliards pour se réinventer et ne plus être ce qu’elles sont aujourd’hui ? La réponse est-elle dans la floraison de formations en Big Data ? On n’y voit pas de conviction, de fil conducteur, de ligne de force directionnelle, rien que la fourniture mécanique de savoir-faire statistique en réponse à des besoins listés à la Prévert. D’autre part, l’informatique, qui se sent le plus proche par son côté mise en oeuvre, ne procure en réalité que des moyens. Oui, il faudra installer des clusters de serveurs Hadoop ou autre Spark, il faudra des systèmes pour tourner du NoSql, et il faudra beaucoup de sécurité pour des péta-octets de stockage ou de gisements distribués. Mais l’âme des applications, ce sera dans des filtres bayésiens, autres Lasso et multiRidge qui vont capturer, raffiner, agglutiner, pivoter les nuages, les hiérarchiser pour dégager la sémantique, le sens, les significations, les tendances de l’univers magmatique des données. Une fois cela en cours, l’empire des banques et autres établissements de crédit, assailli par cette armada de petites Fintech, commencera à se fissurer, se reconfigurer et désolidariser par blocs sans se désagréger. Qui pourra récupérer les morceaux ? Assurément, ceux qui n’ont pas encore assimilé la dimension financière du passé et la structuration autodistribuée et autogestionnaire du présent (blockchains) ne pourront guère hériter des plans de l’architecture macro-financière des Distributed Ledger Networks. Autrement dit, à moins que ce soit du ventre d’un Cheval dans l’enceinte de Troie, l’ingénieur Quant de demain devra se détourner des gros salaires (en voie de disparition) des salles de marchés, et intégrer cette armada de Fintech, pour profiter des encore-plus-immenses « dividendes » demain issues du Crowdlending, du Growth hacking, du Blackpooling ou du Greyholing…

ECE-INGÉ QUANT : UN FLUX DE « TENSOR »4 POUR ORIENTER LE FLUX DE CONNAISSANCES

Pour construire une pédagogie, il ne suffit pas de faire un « mix », savant dosage / saupoudrage de disciplines scientifiques et sociales. Dépassant la vision zoomée du geek restreint à son algorithme, un fil conducteur indispensable doit procurer à l’ingénieur quantitatif de demain, une prise de conscience macroéconomique et financière. En effet, à la différence des marchés de capitaux, son arène sera le consommateur lambda ; son objet d’études, non plus des actifs contingents, mais des comportements ; sa matière première, non plus les datafeed Reuters, Bloomberg, Fitch, mais les flux de click et de tweets. Ce dépassement de vision étroite s’opère grâce à la macroéconomie modélisée quantitativement, de New-néokeynésienne à Agent-based avec apprentissage par réseaux bayésiens ; en passant par des modèles de fluctuations DSGE. En mode Projet, ces constructions de « réalités alternatives » sont pratiquées à l’ECE en majeure Ingénierie Quant depuis 20125. L’Hybridation s’appuie sur 3 éléments : outre l’assimilation des outils mathématiques6 la macroéconomie enseigne le mouvement de l’écosystème financier et se complémente de formations entrepreneuriale. Mais à la combinaison d’application des ingrédients (sciences fondamentales X mouvement de l’écosystème X technologie ambiante), il faudra décliner aussi un triptyque pour les moyens d’acquisition : en autodidacte (très important !), en mode projet, et enfin par les enseignants ! A l’intérieur de la matrice, il faudra ensuite lier les résultats ensemble et les orienter vers un objectif, le secteur d’application : par exemple, les algorithmes de K-clustering acquis auprès d’un prof doivent se concrétiser en un software écrit en python acquis de manière autodidacte, tiré par le besoin de travailler sur un distributed Ledger à usage de centres de soins d’une mutuelle d’assurances. Le résultat n’est plus une matrice, c’est un tenseur.

LA LIANE ET L’ANNÉE DU QUADRUMANE

Cette année du Singe est celle de l’opportunité, mais aussi celle de l’adresse et la capacité de passer de liane en liane. Au risque de paraître iconoclaste, il faudra oser abattre le veau d’or du calcul stochastique, « mater generatrix » de tant de jobs front et middle office, pour résolument se lancer dans les Random Forests.

 

1.Voir plutôt le personnage campé par Zachary Quinto dans Margin Call, ou celui de Christian Bale dans The Big Short
2.Macron aménage la loi pour tester la « blockchain » sur la finance. (Le Figaro 24/03/2016)
3.Le Parlement Européen appelle à une régulation des crypto monnaies (Usine Digitale 29/022016)
4.Bien sûr nous faisons référence au fameux TensorFlow , esprit et âme de l’approche du temps.
5.Nous en avons fait un bouquet de papers à la « Matinale Recherche » à l’European Institute of Financial Regulation au Palais Brongniart le 27/03/2013
6.Yann Le Cun : « misez sur les maths et la physique » (16/03/2016)

 

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Par Duc Pham-Ho, Resp. Majeure Ingénierie Quantitative ECE Paris
phamhi@ece.fr twitter @dphamhi

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