MSc Spécialisation Finance & IA

Le cursus s'articule autour de 6 compétences clés :

• Analyse & Modélisation Financière : 
  Maîtriser les états financiers, l'évaluation d'actifs et l'allocation stratégique de portefeuille. 
• Ingénierie des Données & IA : 
  Programmer en Python, manipuler les bases de données SQL/Cloud et déployer des algorithmes de Machine Learning et Deep Learning appliqués à la finance. 
• Trading Algorithmique : 
  Comprendre les marchés à haute fréquence et automatiser les stratégies d'exécution. 
• Gestion des Risques & Scoring : 
  Construire des modèles prédictifs pour le risque de crédit, le scoring et la détection d'anomalies. 
• Gouvernance, Éthique & Régulation : 
  Appliquer le cadre légal du EU AI Act, la réglementation MiCA et garantir l'explicabilité des modèles. 
• Leadership & Conduite du Changement : 
  Piloter des projets transversaux et communiquer les résultats quantitatifs aux décideurs.

Semestre 1 : Fondamentaux de la finance, de la data et du Machine Learning (144 heures)

Marchés financiers et modélisation des risques 

Comprendre les marchés financiers, les différentes classes d’actifs et les techniques quantitatives de gestion des risques.

• Contenu :
  Structure des marchés financiers, actions, obligations, produits dérivés, ETF, théorie moderne du portefeuille, MEDAF (CAPM), modèles factoriels, VaR, CVaR, modèles stochastiques, études de cas en gestion d’actifs.

Python pour l’analyse financière 

Développer des compétences en programmation appliquées à l’analyse des données financières et à l’automatisation.

• Contenu :
  Python, NumPy, Pandas, nettoyage des données, API financières, web scraping, visualisation des données, automatisation des workflows, pipelines de données.

Machine Learning appliqué à la finance

Appliquer les techniques de Machine Learning à la prise de décision et à la prédiction financières.

• Contenu :
  Régression, classification, arbres de décision, Random Forest, clustering, feature engineering, validation des modèles, scoring de crédit, prédiction du défaut, classification des actifs.

Ingénierie des données et Cloud Computing 

Maîtriser les infrastructures modernes de données financières et les technologies Cloud.

• Contenu :
  SQL avancé, NoSQL, Data Warehouses, Data Lakes, Spark, Hadoop, Azure, AWS, données en streaming, pipelines de données.

Gouvernance de l’IA et réglementation financière 

Comprendre les enjeux réglementaires, éthiques et de gouvernance liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la finance.

• Contenu :
  IA responsable, gouvernance des données, explicabilité, transparence algorithmique, règlement européen sur l’IA (AI Act), RGPD, MiCA, cadres de conformité.

Économétrie financière 

Analyser et prévoir les séries temporelles financières à l’aide de méthodes économétriques.

• Contenu :
  Inférence statistique, séries temporelles financières, modèles ARIMA, modèles GARCH, tests de stationnarité, prévisions, backtesting.

Semestre 2 : Applications avancées de l’IA et innovation financière (120 heures)

Trading algorithmique 

Concevoir, tester et optimiser des stratégies quantitatives de trading.

• Contenu :
  Trading systématique, facteurs alpha, signaux de marché, momentum, retour à la moyenne (mean reversion), microstructure des marchés, backtesting, gestion des risques.

Deep Learning appliqué à la finance

Exploiter des modèles avancés d’intelligence artificielle pour les prévisions financières et l’analyse de données textuelles.

• Contenu :
  Réseaux de neurones, CNN, RNN, LSTM, traitement automatique du langage naturel (NLP), analyse des sentiments, Transformers, grands modèles de langage (LLM), analyse des rapports financiers et de l’actualité.

IA, analyse des risques et détection de la fraude 

Déployer des techniques d’intelligence artificielle pour la gestion des risques et la détection de la fraude.

• Contenu :
  Modélisation du risque de crédit, scoring des risques, stress tests, détection d’anomalies, lutte contre le blanchiment d’argent (AML), IA explicable (XAI), cas d’usage dans le secteur bancaire.

Blockchain et actifs numériques

Comprendre les technologies blockchain et les écosystèmes financiers décentralisés.

• Contenu :
  Architecture blockchain, mécanismes de consensus, cryptographie, smart contracts, Web3, tokenisation, stablecoins, monnaies numériques de banque centrale (CBDC), finance décentralisée (DeFi).

Gestion de portefeuille et robo-advisory

Développer des solutions intelligentes de gestion de portefeuille et de conseil en gestion de patrimoine.

• Contenu :
  Allocation d’actifs, optimisation de portefeuille, modèle Black-Litterman, investissement factoriel, apprentissage par renforcement, robo-advisors, stratégies d’investissement personnalisées.

• Stage de 4 à 6 mois
• Soutenance du projet de fin d'études devant un jury

• Coanimation de modules : 
  Interventions directes de professionnels sur des études de cas réels. 
• Projet Fil Rouge : 
  Évaluation des projets étudiants par un jury de professionnels. 
• Visites de sites et immersions : 
  Accès aux labs d'innovation et salles de marché au Luxembourg. 
• Recrutement privilégié : 
  Stage (4 à 6 mois).

• Corporate Finance & Decision Making : 
  Financial Data Analyst, Analyste Crédit Augmenté, Responsable Ingénierie Financière.  
• Asset Management & Trading : 
  Assistant Portfolio Manager, Financial Risk Analyst, Quantitative Analyst (Junior).  
• Gestion des Risques & Compliance : 
  Risk Manager IA, Analyste Fraud & Anti-Money Laundering (AML), Consultant RegTech.  
• Conseil & Innovation FinTech : 
  Consultant Transformation Finance-Digital, Chef de Projet IA & Finance, FinTech Solution Architect.