À quels enjeux répond cette expertise ?
Un calcul correct dans un fichier isolé peut devenir difficile à maintenir lorsque les hypothèses changent et que les utilisateurs se multiplient. La modélisation financière demande de distinguer les données, les conventions, les calculs, la restitution et les contrôles.
Comment structurer la démarche ?
Définir le modèle et ses hypothèses
Écrire les conventions, les unités, les sources et le résultat attendu avant le développement. Identifier les cas limites et les références qui permettront de vérifier le calcul.
Organiser un code maintenable
Séparer données, fonctions de calcul, pilotage et présentation. Documenter les interfaces, gérer les dépendances et suivre les changements avec un historique compréhensible.
Utiliser l’IA avec un contrôle explicite
Donner un contexte et des critères précis à l’assistant, relire les propositions et vérifier les résultats. Garder la décision sur les hypothèses, les sources et l’acceptation du modèle.
Quels livrables peuvent servir vos équipes ?
Le contenu et le niveau de détail sont définis selon le périmètre de la mission. Exemples de livrables à cadrer ensemble :
- Dossier d’hypothèses et spécifications du modèle
- Structure de données et architecture du code
- Contrôles de calcul et cas de vérification
- Documentation et transfert aux utilisateurs
Illustration d’une démarche proposée
Exemple de démarche : rendre un calcul de sensibilité reproductible
Le prix d’un instrument est recalculé après un petit choc sur un facteur de marché. Pour rendre ce calcul vérifiable, on conserve les hypothèses initiales, le facteur modifié, l’amplitude du choc et la convention de différence utilisée. FRTB Lab expose ces étapes ; Finance & Python explique comment structurer un projet qui les met en œuvre.
Les questions à clarifier
Faut-il être développeur pour commencer Finance & Python ?
Le parcours commence par les bases, l’installation et les notebooks. Il progresse vers la structure du projet, l’architecture des modèles, la qualité du code, les tests et le travail avec un assistant IA.
Quelle place donner à l’IA dans un modèle financier ?
L’IA peut aider à explorer, expliquer ou rédiger du code. Les hypothèses financières, les sources, les résultats et les décisions de validation doivent rester compris et vérifiés par les personnes responsables du modèle.