Le processus étape par étape
Notre pipeline de recherche IA sur les microcaps se décline en étapes séquencées, documentées et ouvertes à la critique. À chaque stade, nous privilégions la clarté des décisions, la reproductibilité et l’explicitation des biais potentiels.
Cadrage et priorisation
Nous partons toujours d’un besoin métier précis, pour aligner la collecte et le type de signal à extraire.
Objectif général
Définir la question de recherche, clarifier les besoins et établir les critères d’inclusion des signaux à tester.
Ce que nous faisons
Nous collectons les attentes, analysons l’environnement microcap du client et structurons la démarche autour des signaux alternatifs réellement exploitables.
Notre démarche
Phase d’écoute active avec le client, inventaire des sources accessibles et sélection des indicateurs susceptibles de fournir un signal exploitable. Validation du périmètre par un comité interne.
Outils et protocoles
Synthèse des résultats
Rapport de cadrage détaillant la problématique, l’univers microcap ciblé et la liste des données alternatives envisagées.
Constitution de la base de données
La qualité de la base conditionne la validité de chaque signal étudié et la reproductibilité du modèle.
Objectif général
Ce que nous faisons
Notre démarche
Sélection, nettoyage et contrôle qualité des jeux de données. Exclusion de toute source présentant un doute sur la traçabilité ou l’intégrité.
Outils et protocoles
Outils de vérification, protocoles de nettoyage automatisé et documentation des sources.
Synthèse des résultats
Base de données structurée, documentée et vérifiée, incluant tous les jeux de données alternatifs retenus.
Modélisation et validation croisée
Nous passons du brut au structuré, puis du structuré à l’auditabilité grâce à des modèles ouverts à la critique.
Objectif général
Modéliser les signaux et quantifier leur robustesse sans sur-ajustement.
Ce que nous faisons
Notre démarche
Outils et protocoles
Librairies statistiques, outils de backtesting et systèmes de documentation versionnée.
Synthèse des résultats
Modèles statistiques documentés, paramétrages reproductibles et scripts de validation prêts à l’audit.
Documentation et restitution
Le rapport final n’est pas un score, mais une cartographie des certitudes et des doutes du modèle.
Objectif général
Fournir une synthèse critique et directement exploitable, sans masquer les failles ou les zones d’ombre.
Ce que nous faisons
Nous explicitons le périmètre, listons les biais et proposons un mode d’emploi de chaque signal, pour que l’utilisateur puisse juger en connaissance de cause.
Notre démarche
Synthèse des résultats, identification claire des limites et annexes techniques pour la vérification par tiers.
Outils et protocoles
Templates de rapport, annexes techniques, matrices d’incertitudes et protocoles de communication des biais.
Synthèse des résultats
Rapport final explicitant chaque résultat, documentation des incertitudes et recommandations d’usage professionnel.
Repères-clés dans l’évolution de notre méthode
Création du protocole de sélection des sources alternatives
Formalisation de la première grille d’analyse permettant de filtrer les données alternatives microcap selon leur traçabilité et pertinence potentielle.
Première validation croisée automatisée sur microcaps
Déploiement des premiers modules IA pour la validation croisée et l’identification des biais structurels dans les signaux extraits.
Documentation systématique et cartographie des biais
Publication de la première documentation exhaustive sur l’extraction de signaux alternatifs, intégrant la traçabilité complète et la cartographie des incertitudes.
Partenariats pour la robustesse méthodologique
Mise en place de partenariats méthodologiques avec des institutions suisses pour améliorer la robustesse et la reproductibilité de chaque analyse.
Ouverture à l’auditabilité externe pour chaque rapport
Intégration de l’auditabilité externe : chaque rapport IA livré est désormais accompagné d’annexes permettant la vérification par des tiers.