Le passage de l’expérimentation à l’industrialisation de l’IA dans la finance, avec assistants intelligents, agents autonomes, orchestration de données et gouvernance.
La démocratisation progressive du private equity auprès des particuliers, portée par la digitalisation, des tickets d’entrée plus accessibles et un effort de pédagogie sur le
L’IA comme amplificateur de l’expertise humaine dans la lutte contre la fraude financière : détection, automatisation des tâches répétitives et montée en valeur des professionnels.
L’usage de l’IA pour absorber la complexité croissante de NIS2, DORA et des exigences de conformité : vulnérabilités, remédiation, documentation et auditabilité.
Une hiérarchie des besoins cyber : visibilité sur les actifs, hygiène numérique, contrôle d’accès, conformité, détection, résilience puis automatisation et IA.