Le London Stock Exchange Group s'appuie sur Databricks pour unifier les données financières

L'intelligence artificielle traverse tous les secteurs, s'immisce dans le moindre service. Et cette semaine, c'est au tour du London Stock Exchange Group (LSEG), l'un des principaux fournisseurs mondiaux d'infrastructures et de données pour les marchés financiers, d'embrasser cette technologie. En quête de données unifiées pour une meilleure "intelligence" financière, LSEG s'est tourné vers Databricks pour réussir cette transformation.

LSEG mise sur l'open source via Delta Sharing

Concrètement, il s'agit de rendre les données de LSEG disponibles nativement dans Databricks via Delta Sharing. Ce partenariat débutera avec Lipper Fund Data & Analytics et Cross Asset Analytics (dont Historical Analytics), avant de s’étendre plus largement à d'autres données fiables notamment sur les prix, les données de référence, les modèles (dont Starmine), les fondamentaux, les estimations, l’économie et l’historique des cotations, offrant un accès élargi à des données exploitables par l'IA .

En tirant parti de Delta Sharing - solution open source qui permet de partager de façon sécurisée des données en temps rée et des ressources d'IA entre différentes plateformes - les équipes accèdent donc à des données financières en direct et les intègrent sans pipelines complexes ni dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.

L'agentique au secours de la rentabilité

En s'appuyant sur Databricks Agent Bricks, les utilisateurs peuvent rapidement créer et déployer des agents combinant leurs propres données avec celle du fournisseur, avec des règles qui leurs sont propres, afin d'optimiser l’analyse des investissements et des transactions en temps réel, la gestion des risques et les workflows de trading, le tout en quelques jours au lieu de plusieurs mois.

"Ces agents sont automatiquement optimisés pour la précision, la gouvernance et la rentabilité", précise Databricks. Par exemple, les banques internationales peuvent utiliser Agent Bricks pour associer les données transactionnelles et clients avec les données de marché et de référence, afin de détecter rapidement les opportunités d'investissement et les risques liés au portefeuille en langage naturel, d'exécuter des prévisions de scénarios, de repérer les transactions anormales et de générer automatiquement des rapports de conformité en temps réel.

LSEG apporte ainsi aux institutions financières les outils pour créer rapidement des agents IA qui utilisent les données du groupe pour automatiser des tâches, analyser des tendances et fournir des informations exploitables en temps réel. Pour celui qui est connu comme l'opérateur de la Bourse de Londres, cette transformation lui offre surtout les moyens de moderniser ses activités dans les 65 pays où il opère. Rappelons que le Royaume-Uni représente moins d'un tiers de son activité, le groupe dégageant la quasi-totalité de ses revenus de la fourniture d'infrastructures et de données de marché.