L'IA souveraine pour les Marchés de capitaux
Positions, risque, données de marché et surveillance vivent chacun dans leur propre système, et les modèles qui comptent le plus sont ceux qu'une firme n'enverra jamais vers un cloud. La plateforme donne aux desks et aux équipes risque une seule image vivante des positions et des flux, et une IA qui agit dessus dans le périmètre de la firme, chaque décision étant traçable.
Une seule image vivante des positions et des flux
Positions, ordres, données de marché, données de référence et flux fusionnés sur une ontologie financière, si bien que desk, risque et conformité voient le même état.
Les signaux deviennent des actions approuvées
La decision intelligence transforme un signal de risque ou de crédit en action recommandée, un changement de limite, une couverture, une alerte, routée par le circuit d'approbation de la firme.
Le propriétaire reste propriétaire
Stratégies, modèles et données sous licence tournent et restent dans la firme. Aucun prompt, caractéristique ou modèle ne sort dans un appel d'inférence.
Une société de trading ou un gestionnaire d'actifs vit de latence, de modèles propriétaires et de données qu'il a payées. Ses équipes risque, conformité et surveillance ont besoin de la même image que le desk, un jour plus tôt que ne la leur donne le batch. L'IA peut relier positions, données de marché et flux en un seul modèle vivant et transformer un signal en action routée et approuvée, mais les stratégies, les licences de données et le régulateur interdisent tous d'en envoyer quoi que ce soit hors de la firme.
À lire si vous dirigez le trading, le risque, la conformité, la surveillance, les données ou la technologie d'un gestionnaire d'actifs, d'une société de trading, d'un courtier, d'une bourse ou d'un fournisseur d'infrastructure de marché.
Pour les marchés de capitaux, Scrydon est la plateforme souveraine d'IA et de données qui fusionne positions, données de marché, flux et données de référence en une seule ontologie financière vivante, y fait tourner des modèles et agents de risque, de surveillance et de decision intelligence à l'intérieur du périmètre de la firme, et conserve le registre versionné et attribué que MiFID II, DORA et le règlement IA attendent.
Elle tourne sur site, dans un cloud souverain ou dans le tenant propre de la firme, avec des modèles open-weight servis localement, des modèles propriétaires et des données sous licence qui ne quittent jamais le périmètre, et chaque action de modèle et d'agent journalisée.
Le desk voit aujourd'hui ; le risque et la conformité voient hier
Une société de trading ou un gestionnaire d'actifs vit de latence, de modèles propriétaires et de données qu'il a payées, et son avantage est précisément ce qu'il ne peut jamais envoyer à l'extérieur. Le desk voit le livre en temps réel ; le risque, la finance et la conformité le voient le lendemain matin, après la réconciliation nocturne de leurs propres copies des positions et des données de marché. La surveillance des abus de marché et de la conduite tourne sur ce lot, si bien que l'alerte arrive après la transaction et que le contexte qui l'aurait expliquée a disparu.
Les contraintes sont structurelles. Les modèles d'alpha, de risque et de pricing sont la firme ; les données de marché et de référence viennent avec des conditions de licence ; ni les uns ni les autres ne peuvent être envoyés à un service d'IA externe. MiFID II, EMIR et DORA exigent une conservation des enregistrements, une résilience et une gestion des risques tiers que la firme doit démontrer, et un modèle opaque hors du périmètre échoue sur les trois. L'IA qui aide doit donc fusionner le livre dans la firme, n'agir que par le circuit d'approbation de la firme, et conserver la trace.
Des vues éclatées du même livre — Front office, risque, finance et conformité ont chacun leur propre copie des positions et des données de marché, réconciliée la nuit.
Une surveillance après coup — La surveillance des abus de marché et de la conduite tourne sur des données par lots, si bien que l'alerte arrive après la transaction et que le contexte a disparu.
Des modèles qui ne peuvent pas voyager — Les modèles d'alpha, de risque et de pricing sont la firme ; les données sous licence ont des conditions d'usage. Ni les uns ni les autres ne peuvent aller vers un service d'IA externe.
Les régulateurs veulent la trace — MiFID II, EMIR et DORA exigent une conservation des enregistrements, une résilience et une gestion des risques tiers que la firme doit démontrer.
Fusionner le livre, modéliser le risque, router l'action
La plateforme fusionne positions, ordres, exécutions, données de marché, données de référence et flux sur une seule ontologie financière en temps réel, à travers une couche analytique conçue pour le haut débit et la faible latence sur des données en flux et historiques. Desk, risque, finance et conformité travaillent alors sur le même état vivant plutôt que sur des copies réconciliées la nuit, et chaque valeur fusionnée garde une trace vers sa source et son heure.
Sur ce modèle, les modèles de risque, de pricing et de surveillance tournent sur l'infrastructure de la firme avec des caractéristiques tirées de l'ontologie, versionnés et explicables. La decision intelligence transforme une exposition signalée ou un signal de crédit en action recommandée, un changement de limite, une couverture, une alerte, avec son raisonnement, routée vers la personne qui l'approuve. La surveillance voit une transaction dans son contexte, avec une résolution d'entités entre comptes, contreparties et communications. Chaque version de modèle, entrée de données, action d'agent et approbation est journalisée sous la gouvernance de l'IA, ce qui constitue la conservation des enregistrements que le régulateur demande.
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Fusionner
Positions, ordres, exécutions, données de marché et de référence se déposent sur une seule ontologie financière en temps réel, si bien que desk, risque et conformité partagent un état vivant.
- 2
Modéliser
Les modèles de risque, de pricing et de surveillance tournent sur l'infrastructure de la firme avec des caractéristiques issues de l'ontologie, versionnés et explicables.
- 3
Décider
La decision intelligence transforme une exposition signalée ou un signal de crédit en action recommandée avec son raisonnement, routée vers l'approbateur.
- 4
Enregistrer
Chaque version de modèle, entrée de données, action d'agent et approbation est journalisée, ce qui constitue la conservation des enregistrements que le régulateur demande.
L'avantage est dans les modèles et les données, et les deux restent à l'intérieur
L'avantage est dans les modèles et les données, et les deux restent à l'intérieur. La plateforme tourne sur site, dans un cloud souverain ou dans le tenant propre de la firme, avec des modèles open-weight servis localement et des modèles externes disponibles uniquement par opt-in explicite sous politique. Stratégies, modèles propriétaires et données sous licence sont utilisés dans la firme selon leurs propres conditions et ne sortent jamais dans un appel d'inférence. Sur une infrastructure partagée, l'informatique confidentielle garde positions et modèles chiffrés pendant le traitement.
La trace est intégrée à la façon dont elle tourne. Chaque modèle, jeu de données et action d'agent est versionné, attribué et journalisé ; les agents agissent sous des identités délimitées ; le lignage relie une décision aux données et concepts qui la fondent. Ce registre est la preuve DORA et MiFID II, et la documentation du règlement IA, produit en exploitant la plateforme plutôt qu'assemblé pour le régulateur.
Dans la firme — Sur site, dans un cloud souverain ou dans le tenant de la firme, avec des modèles open-weight servis localement et des modèles externes uniquement par opt-in.
Les données sous licence restent sous licence — Les données de marché et de référence sont utilisées dans la firme selon leurs conditions ; rien n'est envoyé à un modèle tiers.
Chiffrées en usage — L'informatique confidentielle garde positions et modèles chiffrés pendant le traitement sur une infrastructure partagée.
La gouvernance pour la trace — Versionnage, lignage, attribution et journal d'audit inviolable pour chaque modèle et agent, comme MiFID II et DORA l'attendent.
Gardez un œil sur ce sujet
Ce qui change pour votre secteur en matière de souveraineté numérique européenne, et ce que nous apprenons sur le terrain. Quelques fois par an, sans séquence automatisée.
Cas d'usage pour les marchés de capitaux
Risque, surveillance et decision intelligence sur une seule plateforme souveraine.
Gestion algorithmique des risques
Investissement
Enjeu
La volatilité des marchés exige l'analyse instantanée de jeux de données massifs, mais la latence et les enjeux de confidentialité limitent le recours au cloud.
Solution
Des modèles d'IA souveraine analysent localement les données de marché, le sentiment de l'actualité et les positions internes pour ajuster l'exposition au risque en quelques millisecondes.
En savoir plus
Une réaction plus rapide aux événements de marché et de meilleurs rendements ajustés du risque, tout en gardant les stratégies propriétaires.
Reporting réglementaire
Opérations
Enjeu
La production des rapports destinés aux régulateurs suppose de collecter des données dans des systèmes hérités cloisonnés, un processus fastidieux et manuel.
Solution
Les connecteurs de data space unifient des sources de données disparates et des agents IA génèrent automatiquement des rapports conformes.
En savoir plus
Une exactitude de reporting dans les délais de 100 % et une réduction significative des coûts opérationnels.
Decision Intelligence pour le crédit et le trading
Risque & trading
Enjeu
Les décisions de crédit et de trading s'appuient sur des tableaux de bord, mais transformer un insight en action approuvée suppose encore que quelqu'un lance manuellement le processus suivant.
Solution
La decision intelligence relie l'ontologie directement à l'action suivante : elle recommande une modification de limite de crédit ou une couverture et l'achemine vers le workflow d'approbation adéquat.
En savoir plus
Le délai entre l'insight et l'action passe de plusieurs heures à quelques minutes, chaque recommandation automatisée restant traçable jusqu'aux données et à la politique qui la fondent.
Enquête sur les réseaux de criminalité financière
Criminalité financière
Enjeu
Les réseaux de blanchiment opèrent via des toiles de comptes, de sociétés écrans et d'appareils partagés, mais la surveillance des transactions signale un compte à la fois : les banques ferment donc des comptes individuels pendant que le réseau se réachemine.
Solution
Un graphe de connaissances résout clients, comptes, appareils, adresses et contreparties en un graphe d'entités unique : les enquêteurs partent d'une seule alerte et s'étendent vers l'extérieur pour cartographier tout le réseau avant d'agir.
En savoir plus
Des réseaux entiers identifiés et démantelés à partir d'une seule alerte, au lieu d'un jeu long de plusieurs années consistant à fermer un compte à la fois.
À quoi Marchés de capitaux doit se conformer
Les réglementations qui décident si l'IA peut seulement tourner sur ces données. Chaque page indique ce que le cadre exige et quels contrôles de la plateforme y répondent : des propriétés et des refus, pas une checklist.
DORA · Digital Operational Resilience Act
S'applique à: Les entités financières dans toute l'UE — banques, assureurs, entreprises d'investissement, prestataires de services de paiement et de crypto-actifs, et d'autres — ainsi que les prestataires tiers de services TIC qui les servent.
Comment la plateforme le prend en chargeRGPD · Règlement général sur la protection des données
S'applique à: Toute organisation qui traite les données à caractère personnel de personnes situées dans l'UE/EEE, qu'elle soit établie dans l'Union ou qu'elle propose depuis l'extérieur des biens ou des services, ou suive leur comportement.
Comment la plateforme le prend en chargerèglement IA · Règlement européen sur l'intelligence artificielle
S'applique à: Les fournisseurs, déployeurs, importateurs et distributeurs qui mettent des systèmes d'IA sur le marché de l'UE, ou dont les résultats produits par l'IA sont utilisés dans l'UE.
Comment la plateforme le prend en chargeISO 27001 · ISO/IEC 27001
S'applique à: Toute organisation qui exploite un système de management de la sécurité de l'information — couramment exigé des éditeurs de logiciels, des prestataires de services et des entreprises réglementées par leurs clients, leurs régulateurs et leurs services achats.
Comment la plateforme le prend en charge
Ce sur quoi reposent réellement ces résultats
Un architecte des marchés de capitaux demande comment le livre est modélisé en temps réel, comment un signal devient une action et où tournent les modèles propriétaires. Voici les pages qui répondent à ces questions.
Analytique
Une analytique en libre-service sur un modèle sémantique gouverné : les chiffres ont le même sens dans tous les rapports.
Cognitive Enterprise
L'ontologie qui relie vos systèmes, vos données et vos processus en un seul modèle du fonctionnement réel de l'organisation.
AI OS
Le runtime qui décompose un processus en étapes, confie chaque étape à un système, un agent ou une personne, et lui donne le contexte nécessaire pour agir.
Plateforme de données basée sur l'ontologie
La couche sémantique qui transforme des tables en entités dont votre métier parle vraiment.
Calcul Confidentiel
Des charges de travail qui restent chiffrées pendant leur exécution, dans des enclaves attestées par le matériel.
Gouvernance de l'IA
Politique, prévention des fuites de données et audit appliqués à chaque action de l'IA, avec des preuves lisibles par un évaluateur.
Questions fréquentes
La plateforme peut-elle transformer un signal de risque en action plutôt qu'en un tableau de bord de plus ?+
Nos modèles propriétaires et nos données sous licence restent-ils dans la firme ?+
Comment prend-elle en charge la surveillance et la détection des abus de marché ?+
Qu'en est-il de la conservation des enregistrements MiFID II et DORA ?+
L'analyse des risques peut-elle tourner sur la même plateforme que les données du desk ?+
Êtes-vous partenaires sur des appels d'offres et des accords-cadres ?+
Vous préférez écrire ? Envoyez un e-mail à hello [at] scrydon.com et nous vous répondrons.
Poursuivre
Trois pistes à partir d'ici : les règles auxquelles vous serez mesuré, la plateforme sur laquelle ces résultats tournent, et les sessions où nous les parcourons.
Les règles applicables
Chaque réglementation, ce qu'elle exige, et les contrôles que la plateforme fournit.
La plateforme derrière
L'AI Operating System, Analytics et Sovereign Foundations, page par page.
Tous les cas d'usage
Tous au même endroit, regroupés par le secteur qui les connaît le mieux.
How – Inside the AI OS: running governed agents on your own cluster, live(en anglais)
17 sept. 2026, 09:00
Part 2 of the Sovereign AI series, for engineers and architects. No slides after minute five: an agent gets an identity and scoped permissions, calls tools over governed MCP, retrieves from the ontology rather than raw tables, runs inside the sandbox and is stopped when it steps outside policy, and everything lands in the audit trail — then the same stack brought up on a disconnected network. Properties and refusals, shown rather than claimed.
Les autres volets de Services financiers
Les autres pages dédiées sous Services financiers, et la vue d'ensemble du secteur dont elles dépendent.
Banque
Banques de détail, d'entreprise, privées et coopératives : fraude, criminalité financière et crédit en temps réel sur une seule ontologie financière, dans la banque, chaque décision de modèle traçable pour DORA.
Lire la pageAssurance
Vie, non-vie, santé et réassurance : souscription, sinistres et fraude sur une seule ontologie d'assurance, dans l'assureur, un humain décidant là où la loi l'exige et chaque décision de modèle traçable.
Lire la page
Partenaires
