Les futurs financiers s’initient à la programmation

L’arrivée de l’intelligence artificielle (IA) ? Pour Augustin Landier, professeur de finance à HEC, « ce n’est pas la révolution, mais la prolongation d’un mouvement enclenché dans les années 1990, avec l’automatisation des tâches répétitives de back-office, pour le crédit, le trading, le marketing, etc. L’analyse de données, qui est le terrain des “quants”, en est un domaine d’applications assez naturel. » La question qui se pose aujourd’hui est de faire évoluer ces métiers en conséquence.

« Auparavant, les “quants” étaient des spécialistes du pricing d’options financières. On a maintenant besoin de data scientists, et les “quants” du moment ont plutôt des profils de statisticiens et d’informaticiens. » L’accent est mis sur la capacité à coder pour savoir exploiter la richesse des informations disponibles dans les données, une tendance prise en compte dans les programmes : « C’est une inflexion assez nette. Nous formons nos étudiants à la finance et à l’analyse du big data », en proposant notamment un diplôme conjoint avec Polytechnique (MSc data science for business).

Pour Laurent Deville, le changement est tout de même majeur : « Le déploiement massif des nouvelles technologies et l’explosion de la puissance de calcul, qui permet d’appliquer des travaux de recherche en IA datant de plusieurs années, sont en train de transformer l’activité financière à tous les niveaux. Ce qui fait naître une certaine inquiétude dans les banques », estime le responsable de la filière finance à l’Edhec. D’autant que « celles-ci peinent parfois à attirer les meilleurs éléments. Jusqu’ici, les grandes banques d’investissement étaient la voie royale pour les étudiants. A présent, ceux-ci s’interrogent sur l’opportunité de rejoindre une fintech. » Laurent Deville fait valoir que le développement entrepreneurial au sein de l’école est de plus en plus orienté vers cette activité.

Quel que soit leur choix, l’école accompagne le mouvement : « Nous leur expliquons ce qu’est l’industrie financière d’aujourd’hui. Même s’ils se destinent à la banque d’investissement, ils doivent avoir une compréhension fine des technologies. » Ce qui se traduit, dans les programmes du MSc in financial markets, par des enseignements sur l’IA et les fintech, et des cours de programmation (Python, R, C++). Autre point clé pour l’Edhec : « Nos étudiants doivent prendre conscience que le monde ne sera plus le même dans cinq ans. Le message que nous leur adressons est qu’ils ne doivent pas tenir les choses pour acquises. Il leur faut être capables d’anticiper, en un mot, être agiles. »

Changement d’époque

Démarche similaire à l’université Paris-Dauphine : « Il est important de faire comprendre aux étudiants qu’on a changé d’époque et qu’on ne peut plus limiter les enseignements aux seules techniques financières. Des métiers vont disparaître ou se transformer : il faudra pouvoir mettre en avant d’autres compétences », soutient Hervé Alexandre, le directeur du master banque et finance – qui constate, lui, une inquiétude croissante des étudiants quant à leur avenir dans le métier... en dépit d’une très bonne insertion sur le marché de l’emploi.

De fait, le programme du master s’est enrichi, il y a trois ans, de cours sur la blockchain et la digitalisation de la finance. Les étudiants montent aussi des fintech virtuelles en groupe dans le cadre d’enseignements en partie dispensés par des créateurs de start-up du secteur. Projets qu’ils peuvent ensuite développer, si l’idée est bonne, au sein de l’incubateur de Dauphine. Est également à l’ordre du jour la programmation en Python, « pour faire tomber la barrière entre le financier et le codeur ».

A l’Essec, l’apport des nouvelles technologies – tel le big data pour l’analyse financière – est naturellement abordé dans les cours de finance. Mais l’école tente aussi de nouvelles approches : « Nous avons développé “SimTrade”, explique François Longin, professeur. C’est un outil pédagogique pour apprendre la finance de marché et la finance d’entreprise qui s’appuie sur les méthodes “learning by doing” et “trial and error”. » Beaucoup plus efficace, dit-il, que les méthodes d’enseignement traditionnelles.