IA pour les infrastructures bancaires à grande échelle

Présentation

L’axe “IA pour les infrastructures bancaires à grande échelle” vise à développer des modèles d’intelligence artificielle évolutifs et explicables pour les systèmes bancaires complexes et massifs.

L’objectif est de répondre aux défis du big data dans des environnements critiques, en intégrant des approches AIOps pour la supervision, la détection d’incidents et l’optimisation des performances.

Les travaux portent également sur la résilience des systèmes, la prise de décision en temps réel et la durabilité des modèles IA dans des contextes à forte contrainte réglementaire.

Responsables de l’axe

Albert Bifet

Co-directeur scientifique du FinAI-Lab

Albert Bifet est professeur d’IA et directeur de Te Ipu o te Mahara - The AI Institute à l’Université de Waikato, ainsi que professeur de Big Data à Télécom Paris. Spécialiste de l’apprentissage automatique sur flux de données, il développe des systèmes d’IA adaptatifs et responsables à grande échelle. Pionnier de l’open source, il a cofondé Apache SAMOA et coécrit Machine Learning for Data Streams (MIT Press). Acteur engagé de la communauté scientifique internationale, il contribue également aux initiatives de normalisation en IA.

Mariam Barry

Co-directrice opérationnel du FinAI-Lab

Mariam Barry est titulaire d’un doctorat en informatique de l’Institut Polytechnique de Paris (2022), spécialisé en « IA en ligne pour les flux de données » dans le cadre d’une thèse CIFRE chez BNP Paribas. Diplômée de l'ENSTA ParisTech et de l'École Polytechnique, elle est Responsable de la recherche en IA et innovation IT au sein du groupe BNP Paribas. Experte en data science, machine learning, big data et données en flux, elle est également membre du conseil d’administration de l’Institut Polytechnique de Paris et intervenante en IA et Big Data à l’École Polytechnique. Ses travaux visent à faire le lien entre recherche scientifique et innovation industrielle pour la gestion des flux de transactions à l’échelle mondiale.