Plus tôt cet automne, Ramit Sawhney, responsable mondial de l’IA et de l’apprentissage automatique chez Capital de recherche Tower, a pris la parole lors du séminaire d’automne pour praticiens en mathématiques financières de l’Université Columbia. Sa présentation a mis en lumière la prochaine frontière des agents IA et des systèmes à agents multiples, et la manière dont ces technologies en évolution rapide commencent à remodeler la finance quantitative.

Le paysage en pleine croissance des agents IA

La présentation de Ramit portait sur la manière dont les grands modèles de langage passent de modèles prédictifs passifs à des agents informatiques actifs capables de raisonner, d’utiliser des outils et d’interagir avec des environnements complexes. Des cadres comme le protocole de contexte du modèle permettent aux modèles de se connecter dynamiquement aux services, aux données structurées et à la rétroaction humaine.

Les systèmes à agents multiples et les nouvelles architectures agentiques en réseau maillé étendent ce concept davantage en permettant à de nombreux agents spécialisés de collaborer et d’affiner leurs idées dans un contexte commun. Cela crée les bases de systèmes adaptatifs et auto-améliorants qui accélèrent les flux de travail de recherche et d’ingénierie.

Applications dans les domaines du commerce, de la recherche et de l’ingénierie.

Dans les équipes de commerce, de recherche et d’ingénierie de base de Tower, les agents IA et les systèmes alimentés par les grands modèles de langage connaissent une adoption élargie et accélérée. Ces technologies influencent la façon dont les idées sont générées, évaluées et déployées, que ce soit dans la recherche stratégique, l’analyse quantitative ou les infrastructures à grande échelle.

Les agents IA prennent maintenant en charge une variété de flux de travail internes en aidant les équipes à explorer des ensembles de données complexes, à coordonner l’analyse en plusieurs étapes et à interagir plus naturellement avec les outils et les systèmes. À mesure que ces technologies évoluent, elles mèneront à des processus plus adaptatifs, à une automatisation plus profonde et à une itération plus rapide au sein de l’entreprise.

À l’avenir, les systèmes à agents multiples et les architectures agentiques de maillage devraient permettre une collaboration plus fluide entre les humains, les modèles et les services informatiques. Ces systèmes soutiendront à la fois la recherche exploratoire et l’ingénierie essentielle en fournissant des environnements flexibles et adaptés au contexte qui évoluent en fonction des besoins du travail.

De la recherche à la mise en œuvre : Un passage déterminant

Ramit a constaté que l’écart entre la recherche conceptuelle et la mise en œuvre de la production se réduit. Les agents IA ne sont plus considérés uniquement comme des outils expérimentaux : ils deviennent des composantes pratiques des systèmes de décision du monde réel.

La prochaine étape du progrès consiste à assurer la robustesse, la transparence, l’évolutivité et la vérification. Une mise en œuvre responsable nécessite des systèmes qui fonctionnent de manière fiable dans des conditions changeantes, maintiennent des raisonnements clairs, s’intègrent aux contrôles des risques et répondent aux normes de performance des environnements à haut débit.

Un avenir commun du milieu universitaire et de l’industrie

La présentation de Ramit s’inscrivait dans la continuité de la longue collaboration de Tower avec Columbia et la communauté universitaire et de recherche au sens large. Plus tôt cette année, Albert An, PDG de Tower , a participé à la série de séminaires du printemps pour les praticiens en mathématiques financières de l’université. Ces échanges reflètent la conviction de Tower que les progrès en finance quantitative sont impulsés par des liens étroits entre la théorie universitaire et l’application concrète, notamment l’interaction entre les mathématiques, l’intelligence artificielle et l’ingénierie à grande échelle.

La prochaine génération de praticiens travaillera de plus en plus avec des systèmes basés sur l’IA qui soutiennent la recherche, l’analyse et la conception de systèmes. À mesure que les approches à agents multiples évoluent, des agents informatiques coordonnés peuvent contribuer à l’ensemble du cycle de vie de la recherche et aider les équipes à explorer plus efficacement les problèmes complexes.

La collaboration avec les établissements d’enseignement demeure essentielle pour développer ces compétences et assurer leur impact pratique. Tower a hâte de poursuivre ce dialogue et d’accueillir des chercheurs et des ingénieurs talentueux qui sont enthousiastes à l’idée de travailler aux frontières de l’IA et des finances quantitatives.

Regard vers l’avenir

Tower se réjouit de l’occasion d’échanger des idées avec la communauté universitaire et d’aider à façonner la trajectoire de l’IA en finance quantitative. À mesure que les agents IA, les grands modèles de langage, et les systèmes à agents multiples deviennent des technologies de base, Tower continuera d’explorer et d’affiner la façon dont ces capacités peuvent favoriser l’innovation dans les domaines du commerce, de la recherche et de l’ingénierie.