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Une infrastructure open source permettant à des agents LLM de collaborer pour exécuter des stratégies de trading financières.
Des documents internes révèlent des pertes massives prévues avant une introduction potentielle en bourse.
La legaltech Legora détecte les quatre erreurs volontairement glissées dans des documents financiers grâce à GPT-6 Astra, avec un gain de performance de près de 40%.
Les investisseurs s'inquiètent du coût croissant des investissements en infrastructure IA, provoquant une chute massive de la capitalisation boursière d'Alphabet.
Une étude montre que les LLM peuvent récupérer une information financière avec précision sans que celle-ci influence réellement leur jugement d'investissement.
NVIDIA présente AdaptGrow, un algorithme de factorisation matricielle accéléré par GPU pour le clustering quantitatif.
Le Financial Times examine les montages financiers complexes utilisés par les géants du cloud pour financer leurs investissements massifs en data centers IA.
Le Chicago Mercantile Exchange s'associe à Silicon Data pour lancer des futures sur le compute dès le 5 octobre.
Un nouveau modèle MoE optimisé pour la prévision de volatilité financière via un routing expert par régime.
Une étude systématique sur 560 modèles montre que la méthode de calibration des activations conditionne fortement la précision des prévisions de volatilité en quantification basse précision.
Une méthode d'allocation de portefeuille intègre le risque prédit par les LLM directement dans la matrice de covariance.
La CFO d'OpenAI détaille cinq apprentissages clés pour automatiser la prévision et mesurer le ROI de l'IA.
Le nouvel outil de Model ML intègre GPT-5.6 Sol pour automatiser les flux de travail financiers jusqu'aux livrables.
Le lab français Pleias met à disposition un corpus dédié à la finance, destiné à l'entraînement de modèles d'IA respectueux du droit d'auteur.
PleIAs publie Finance Commons, un vaste corpus ouvert pour le LLM fine-tuning.