Raj Bakhru, co-fondateur et PDG de BlueFlame AI – Série d'interviews

Raj BakhruCofondateur et PDG de BlueFlame AI, il bénéficie d'une vaste expérience en vente, marketing, développement logiciel, croissance d'entreprise et gestion d'entreprise. Tout au long de sa carrière, il a joué un rôle central dans le développement d'outils de pointe en matière d'investissements alternatifs et de cybersécurité.

Ancien directeur de la stratégie chez ACA, Raj a supervisé le développement de l'entreprise et les fusions-acquisitions. Il a également occupé les fonctions de co-PDG par intérim, de directeur de l'innovation et de responsable des technologies réglementaires et de l'ESG. Il a fondé Aponix, devenue plus tard la division cyber d'ACA, un leader du secteur des solutions alternatives. Raj a notamment travaillé comme développeur de logiciels quantitatifs chez Kepos Capital, Highbridge et Goldman Sachs Asset Management. Il est titulaire d'une licence en génie informatique de l'Université Columbia, ainsi que des certifications CISSP et CFA.

IA BlueFlame propose une solution native de l'IA, spécialement conçue et indépendante du LLM, conçue pour les gestionnaires d'investissements alternatifs.

L'équipe apporte son expérience en matière de négociation, de développement logiciel, de cybersécurité et de prestation de services au sein du secteur de l'investissement alternatif. Cette expérience guide l'approche de l'entreprise pour comprendre les flux de travail et les systèmes spécifiques à chaque secteur, permettant ainsi la mise en œuvre de solutions d'IA générative adaptées aux besoins des sociétés d'investissement alternatif.

Pouvez-vous nous parler un peu de votre parcours et de la manière dont vos premières expériences chez Goldman Sachs, Highbridge et Kepos Capital ont façonné votre compréhension de la technologie, de la cybersécurité et des investissements alternatifs ?

J'ai passé une bonne partie de mon début de carrière dans des fonds quantitatifs, où les modèles traitaient tous les types de produits, des actions aux devises, en passant par le crédit et les swaps exotiques. J'ai énormément appris sur le fonctionnement des fonds spéculatifs et leurs processus de bout en bout. Ces deux aspects ont influencé nos travaux ultérieurs en cybersécurité, et maintenant chez BlueFlame, nous abordons ces processus grâce à l'IA. Chez ACA Group, nous avons étudié les besoins de conformité du secteur et développé les programmes de cybersécurité de centaines de conseillers en investissement alternatif.

Mon expérience est représentative de l'ensemble de notre équipe : nous avons plus de 35 personnes avec des expériences similaires mais différentes dans un large éventail de fonds spéculatifs, de capital-investissement et de sociétés de crédit, ainsi que chez des fournisseurs dédiés à cet espace.

Nous pensons qu’une expérience pratique et concrète dans ce domaine est essentielle pour traduire les preuves de concept de l’IA en réalité pour ces entreprises.

Qu’est-ce qui vous a poussé à passer du développement de logiciels en finance quantitative à l’entrepreneuriat en cybersécurité et en IA ?

J'ai toujours été et je reste un technologue dans l'âme. Le point commun entre la finance quantitative, la cybersécurité et l'IA est qu'à l'époque où je travaillais dans ce domaine, celui-ci était en pleine renaissance et en plein essor. J'apprécie énormément de participer activement à l'évolution de ce nouveau secteur, de contribuer à la formation de nos clients et de les accompagner dans leur développement.

BlueFlame AI est spécialement conçu pour les gestionnaires d'investissements alternatifs. En quoi se distingue-t-il des plateformes d'IA classiques comme ChatGPT d'OpenAI ou d'autres solutions d'IA d'entreprise ?

Une solution verticale comme BlueFlame n'est pas vraiment en concurrence avec des solutions horizontales comme ChatGPT. Nous proposons un ensemble de solutions clés en main qui simplifient et accélèrent la résolution des problèmes dans notre secteur, avec des outils plus spécifiques pour gérer les cas d'utilisation courants.

Prenons l'exemple de la génération de notes du comité d'investissement (CI). Bien qu'il soit possible d'inciter une solution horizontale à obtenir un résultat basé sur un modèle, celle-ci ne disposera pas des intégrations nécessaires aux CRM, aux fournisseurs de données de marché ou aux fichiers internes pour alimenter la note du CI. Les solutions horizontales ne pourront pas non plus intégrer le contenu dans une présentation PowerPoint modèle.

Pouvez-vous nous expliquer comment BlueFlame AI améliore la productivité des fonds spéculatifs, des sociétés de capital-investissement et d’autres investisseurs alternatifs ?

Nous mettons en œuvre des cas d'utilisation basés sur l'IA pour nos clients, qui commencent souvent par des tâches de front-office, mais peuvent concerner l'ensemble de l'entreprise. Ces cas d'utilisation, bien que courants, varient d'une entreprise à l'autre. Certaines entreprises accordent une grande importance aux résumés de transcriptions de réseaux d'experts, tandis que d'autres n'en accordent aucune. Certaines entreprises accordent une grande importance aux accords de crédit de requête, tandis que d'autres non.

Nous travaillons avec nos clients pour identifier les opportunités de cas d'utilisation les plus rentables et en traiter 3 à 5 au cours de leur première année.

Compte tenu de votre vaste expérience en matière de cybersécurité, quels sont les principaux risques de sécurité dont les sociétés d’investissement alternatives doivent être conscientes lorsqu’elles adoptent des solutions GenAI ?

La sécurité et la confidentialité des données sont une préoccupation majeure dans l'utilisation de GenAI. Tout d'abord, il est primordial de comprendre où vos données sont stockées et comment elles sont protégées, car les prestataires de LLM utilisent des solutions hébergées. Ensuite, il est crucial de comprendre les mesures de protection mises en place pour garantir la sécurité de vos données et éviter qu'elles ne soient utilisées pour entraîner des modèles ou exposées par inadvertance à d'autres clients. En effet, les sociétés d'investissement alternatif gèrent des stratégies de trading propriétaires et des informations investisseurs hautement sensibles, dont la compromission pourrait avoir des conséquences catastrophiques. Enfin, les sociétés doivent mettre en place des cadres de gouvernance robustes, incluant des politiques claires de traitement des données, des audits de sécurité réguliers et des programmes de formation complets, afin de limiter les risques et les menaces émergentes susceptibles d'extraire des informations confidentielles lors des interactions avec ces puissants systèmes d'IA.

Vous avez souligné l'approche agnostique de BlueFlame AI en matière de LLM. Pourquoi est-ce une fonctionnalité importante et quels avantages présente-t-elle pour vos clients ?

Nous sommes convaincus que la puissance de tous les LLM réunis est supérieure à celle d'un seul. Nous le constatons quotidiennement lorsque nous collaborons avec nos clients pour développer des automatisations où nous savons qu'un LLM peut être plus performant qu'un autre pour une tâche donnée. DeepSeek a été un moment fort, démontrant que les modèles open source deviennent également très intéressants et compétitifs. Notre indépendance vis-à-vis des LLM signifie que nous pouvons les utiliser tous, directement pour nos clients, sans avoir besoin de licences individuelles pour chacun, et que nous pouvons automatiquement orienter vers le meilleur choix pour une tâche donnée à un moment donné. Cela reste utile à mesure que les modèles évoluent.

De nombreuses entreprises sont confrontées à une surcharge d'informations. Comment BlueFlame AI aide-t-elle les gestionnaires d'investissement à rationaliser leurs recherches et leurs diligences ?

BlueFlame facilite la gestion des connaissances de l'entreprise grâce à la recherche et à la réponse sur tous les systèmes. Nous résolvons à la fois la surcharge d'informations et la prolifération des données. Une réponse simple peut être présente dans n'importe lequel des 5 à 10 systèmes d'une entreprise. Nous les analysons tous afin de trouver des réponses potentielles à toute question dans leurs systèmes et bases de données clés.

Les régulateurs commencent à s'intéresser de près à l'utilisation de l'IA sur les marchés financiers. Comment voyez-vous l'évolution de la conformité dans le paysage de l'investissement axé sur l'IA ?

Aujourd'hui, les régulateurs attendent des politiques et des procédures ainsi qu'une protection réfléchie des données des investisseurs, en particulier une protection contre 3^rd (Formation des modèles tiers sur des données sensibles). Bientôt, nous verrons apparaître une couche de conformité contre les agents : ces agents seront des « personnes ayant accès » et devront se conformer aux règles de conformité de l'entreprise comme tout autre membre de l'équipe.

Quelles priorités les fonds spéculatifs et les sociétés de capital-investissement devraient-ils privilégier lorsqu’ils intègrent l’IA dans leurs flux de travail tout en maintenant de solides mesures de cybersécurité ?

Je pense que, pour démarrer, chaque entreprise devrait suivre deux étapes. Premièrement, identifier les cas d'usage les plus adaptés. Les tâches de front-office offrent généralement le retour sur investissement le plus élevé et le plus immédiat. Comparez ces cas d'usage aux fonctionnalités disponibles sur le marché pour identifier les 3 à 5 sur lesquelles vous souhaitez vous appuyer. Deuxièmement, identifiez le produit et le partenaire adéquats. Trouvez une entreprise qui, selon vous, sera réactive et capable d'itérer avec vous, une entreprise ayant fait ses preuves et disposant d'une stratégie adaptée en matière de cybersécurité, de confidentialité et de conformité.

Quel est l'avenir de l'IA dans les investissements alternatifs ? Pensez-vous que l'IA jouera un rôle dans la prise de décisions d'investissement ?

L'IA est déjà présente dans les décisions d'investissement, mais son utilisation ne fait que se généraliser. De nombreuses fonctions de capital-investissement disposeront d'agents IA, comme un agent de sourcing, pour faciliter la prospection et la planification des cibles. À terme, certaines sociétés de capital-investissement quantitatives fonctionneront entièrement avec des modèles IA, à l'instar des fonds spéculatifs quantitatifs. Ces sociétés disposeront d'agents IA interagissant avec des banquiers, des avocats, etc., pour conclure des transactions.

Merci pour cette excellente interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus devraient visiter IA BlueFlame.