Des Données Brutes aux Insights Précieux : Comment l’IA générative Transforme l’Analyse Marché dans le Trading
Dans le domaine dynamique du trading, un de nos clients souhaitait exploiter les capacités de l’IA générative pour synthétiser et résumer des volumes d’informations textuelles, graphiques et d’images de manière efficace. L’objectif était de réduire ces volumes de centaines de pages à quelques pages compréhensibles, en utilisant des environnements Cloud et les outils de DevOps déjà présents.
Challenges
Notre solution
Pour relever les défis de notre client, nous avons mis en œuvre une solution technique robuste en exploitant les services avancés d’AWS et des frameworks d’IA de pointe. Voici un aperçu des composants clés et de leur intégration :
![](https://www.smartwavesa.com/wp-content/uploads/2024/07/ia-generative-4-trading-architecture-1580x721.png)
Infrastructure Cloud : Utilisation de AWS BedRock BedRock est une plateforme offrant une sélection de modèles de base fournis par des leaders de l’industrie tels que Meta, Llama, Anthropic, A21Labs, Cohere et Stability AI. Nous avons spécifiquement choisi les modèles de Meta et Cohere pour leur capacité à traiter de grands volumes de données et à produire des résumés précis. En utilisant BedRock, nous avons pu ajuster les paramètres des modèles pour les adapter aux données spécifiques du client, assurant ainsi une pertinence maximale des résultats.
Automatisation des Workflows : AWS StepFunction AWS StepFunction est un service de gestion de workflows visuels qui facilite l’orchestration des microservices, l’automatisation des processus et la création de pipelines de données et d’apprentissage automatique. Nous avons conçu des workflows complexes avec StepFunction pour orchestrer les différentes étapes du traitement des données, y compris l’ingestion, la transformation, l’analyse et la génération de résumés. En intégrant AWS Lambda, StepFunction a permis l’exécution de tâches parallèles et la fusion des résultats avant leur présentation. De plus, ce service nous a offert la possibilité de surveiller les flux de travail en temps réel et de réaliser des audits pour garantir la conformité et l’efficacité des processus.
Déploiement et Affinage des Modèles : Hugging Face et Langchain Nous avons utilisé Hugging Face pour déployer des modèles de traitement de texte avancés, ce qui a facilité une intégration rapide et efficace des modèles dans l’environnement cloud du client. Les modèles ont été ajustés finement grâce à des techniques de fine-tuning, améliorant ainsi la précision des inférences. Le framework Langchain a été employé pour développer des applications interactives alimentées par des LLMs (Large Language Models), permettant de créer des interfaces utilisateur intuitives pour l’interaction avec les données traitées par les modèles.
Services Spécifiques d’IA Générative Pour la génération de rapports hebdomadaires de marché, chaque document reçu est stocké dans une base de données vectorielle. Les modèles de BedRock analysent ces documents pour produire des résumés hebdomadaires structurés par produit. L’automatisation via StepFunction et AWS Lambda permet de traiter des centaines de documents en parallèle, optimisant ainsi la vitesse et l’efficacité du processus. De plus, nous avons développé un chatbot spécialisé qui utilise les modèles d’IA pour répondre aux questions basées uniquement sur les documents préalablement chargés par l’analyste, garantissant des réponses précises et contextuelles, basées sur les données les plus récentes et pertinentes.
Bénéfices
Utilisation de l'infrastructure existante
Travailler directement depuis l’environnement cloud du client permet de tirer parti des niveaux de service déjà en place, garantissant une intégration fluide et une utilisation optimale des ressources.
Invocation directe des modèles
L’invocation des modèles pour l’exécution des inférences se fait de manière directe avec les données fournies par les clients. Cela inclut des modèles de texte, d’image et d’intégration, facilitant ainsi le traitement rapide et efficace des informations.
Personnalisation avancée
Les modèles de base peuvent être finement personnalisés grâce aux réglages définis dans les machines d’états créées depuis la console StepFunction, permettant de répondre précisément aux besoins spécifiques du client.
Flexibilité des workflows
En utilisant StepFunction, nous avons pu construire des machines à états étendues capables de combiner différents services pour répondre à divers besoins. Les tâches peuvent être exécutées en parallèle avant d’unifier les résultats grâce à AWS Lambda, garantissant ainsi une efficacité et une réactivité accrues.
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