Origines et équipe IA liquidité obligataire

Notre histoire et notre vision

Une équipe issue de la recherche quantitative, du trading obligataire et de la gestion des risques marchés

Les modèles de liquidité ne devraient pas se résumer à quelques règles heuristiques figées, surtout sur un marché obligataire fragmenté et parfois opaque. Saddoaplualliesmeape est né de cette conviction, portée par des chercheurs quantitatifs et d’anciens traders qui avaient besoin d’estimations plus fines pour préparer leurs décisions. Après plusieurs années de recherche appliquée sur les données de transactions et de cotations, nous avons formalisé un cadre de modélisation de la liquidité des obligations d’entreprise fondé sur l’IA, mais piloté par les contraintes opérationnelles réelles des desks et des équipes risques. Notre mission est simple : rendre mesurable, explicable et exploitable un phénomène souvent perçu comme diffus. Nous construisons des indicateurs de liquidité, de coût de transaction et d’impact de marché, pensés pour s’intégrer dans vos outils existants, vos comités de gouvernance et vos échanges avec la conformité. À long terme, nous voulons contribuer à une utilisation responsable de l’IA sur les marchés de capitaux, où chaque modèle est documenté, monitoré et aligné sur les cadres réglementaires en évolution, plutôt qu’un boîtier noir difficile à défendre.

Nos principes clés

Nous savons que, pour vous, un modèle utile est d’abord un modèle gouverné, explicable et aligné sur vos responsabilités réglementaires, pas un simple score opaque.

Rigueur méthodologique

Chaque indicateur de liquidité, de coût de transaction ou d’impact de marché est construit à partir d’hypothèses explicitement documentées. Nous privilégions des modèles dont on peut expliquer les mouvements à un comité de risques, même si cela implique de renoncer à quelques points de performance purement statistique.

Transparence assumée

Vous devez pouvoir défendre vos décisions, nous détaillons donc les limites de nos modèles, les jeux de données utilisés et les scénarios où les signaux deviennent moins fiables. Cette transparence permet d’éviter les malentendus et d’intégrer l’IA dans un cadre de gouvernance déjà existant.

Partenariat durable

Nous considérons chaque projet comme une collaboration avec vos équipes marchés, risques, conformité et IT. Plutôt que d’imposer un cadre unique, nous adaptons la mise en œuvre aux contraintes locales, en gardant un langage commun basé sur des métriques claires et partagées.

Sens réglementaire

Les modèles de liquidité interagissent avec des exigences réglementaires en évolution. Nous suivons ces évolutions, intégrons les attentes en matière de documentation, de backtesting et de suivi, et restons prudents dans la manière dont les résultats sont présentés et interprétés.

Impact mesurable

L’IA n’a de valeur que si elle améliore vos décisions concrètes. Nous mesurons donc l’apport des modèles sur des cas d’usage précis, en confrontant les résultats à l’expérience des équipes et aux contraintes opérationnelles, plutôt qu’à des benchmarks théoriques isolés.

Une équipe ancrée dans les marchés

Nous ne promettons pas des modèles magiques, nous réunissons des profils complémentaires capables de confronter l’IA à la réalité des desks, des risques et de la conformité.

Claire Martin, responsable recherche quantitative

Head of Quant Research

Responsable de la conception des cadres de modélisation, elle a passé plus de dix ans à travailler sur des signaux de microstructure et la prévision des volumes sur les marchés obligataires. Chez Saddoaplualliesmeape, elle coordonne la recherche, définit les méthodologies de backtesting et arbitre les compromis entre performance prédictive, stabilité et interprétabilité des modèles de liquidité.

Julien Lefèvre, expert trading crédit

Lead Marchés Crédit

Ancien trader obligations d’entreprise, il a vécu au quotidien la difficulté de quantifier la profondeur de marché avant d’engager des tailles significatives. Il traduit les contraintes opérationnelles des desks en spécifications produit et challenge systématiquement les modèles sur leur utilité réelle pour la préparation et l’exécution des ordres.

Sophie Bernard, spécialiste risques marchés

Risk Governance Lead

Spécialiste du risque de marché, elle a accompagné plusieurs établissements dans la mise en place de cadres de limites intégrant la liquidité. Chez Saddoaplualliesmeape, elle veille à l’alignement des indicateurs sur les pratiques de gestion du risque, contribue aux analyses de sensibilité et structure la documentation à destination des comités de risques.
Amine Khellaf, architecte données marché

Head of Data Engineering

Responsable de l’architecture des données, il conçoit les pipelines d’ingestion, de contrôle qualité et d’enrichissement des flux de transactions et de cotations. Son objectif est de garantir que chaque modèle de liquidité repose sur des données traçables, historisées et auditables, en cohérence avec les standards des institutions clientes.
Thomas Dubois, responsable sécurité systèmes

Security and Infrastructure Lead

Chargé de la sécurité et de la conformité technique, il encadre les déploiements sur site ou en environnement cloud, avec une attention particulière portée à la segmentation des données, aux journaux d’accès et aux contrôles d’audit. Il travaille étroitement avec les équipes IT et sécurité des clients institutionnels.

Nadia Morel, directrice de projet clients

Client Delivery Director

Elle coordonne les projets avec les clients, depuis la phase de cadrage jusqu’au passage en production des indicateurs de liquidité. Avec un passé en conseil auprès de banques et sociétés de gestion, elle structure les ateliers, suit les jalons de validation et s’assure que les parties prenantes, métiers comme risques, disposent des livrables attendus.

Reconnaissance et crédibilité institutionnelle

Programme européen d’innovation fintech

Sélectionné dans un programme européen dédié aux technologies financières axées sur la transparence des marchés, Saddoaplualliesmeape y a présenté son approche de modélisation de la liquidité obligataire fondée sur des signaux de transactions et de cotations enrichis.

Références dans des travaux de recherche

Les travaux de l’équipe ont été cités dans plusieurs études académiques et professionnelles sur la microstructure du marché obligataire, soulignant la rigueur des méthodes de backtesting et de validation utilisées.

Shortlist initiative data marchés

Saddoaplualliesmeape a été finaliste d’une shortlist d’initiatives data dans la finance de marché, pour sa capacité à combiner IA, gouvernance des modèles et contraintes concrètes des équipes de trading et de risque.

Reconnaissance par des comités internes

Plusieurs institutions partenaires ont intégré les indicateurs de liquidité Saddoaplualliesmeape dans leurs rapports internes, citant explicitement la contribution des modèles aux échanges avec les comités de risques.

Ce que disent nos partenaires

Vous n’avez pas besoin de promesses spectaculaires, mais de partenaires capables de documenter chaque hypothèse et de soutenir vos échanges avec les comités de risques.

"Nous sommes arrivés chez Saddoaplualliesmeape avec une vision très fragmentée de la liquidité, issue d’outils maison et de feuilles de calcul. L’équipe n’a pas cherché à imposer un modèle standard, elle a d’abord cartographié nos données, nos contraintes réglementaires et nos processus de décision. Les indicateurs proposés sont restés modestes dans leurs promesses, mais suffisamment robustes pour que nous les intégrions progressivement dans nos rapports internes. La documentation fournie a facilité les discussions avec le risque, même si nous avons encore des chantiers d’intégration à poursuivre."

Responsable trading crédit institutionnel

Marc

Responsable trading crédit, Banque paneuropéenne

"Nous cherchions un partenaire capable d’expliquer comment un modèle de liquidité se comporte en période de tension, sans se cacher derrière des termes techniques. Saddoaplualliesmeape a accepté de revoir plusieurs hypothèses après nos premiers tests et a partagé des analyses détaillées sur les limites des approches retenues. Les échanges sont restés transparents, y compris sur ce que les modèles ne couvrent pas encore, ce qui a renforcé la confiance du comité de risques. J’apprécie particulièrement la disponibilité de l’équipe pour préparer nos supports de gouvernance interne."

Anne

Responsable risques marchés, Gestion institutionnelle

Parlons de vos modèles

Si vous remettez en question la pertinence de vos indicateurs de liquidité actuels, nous pouvons décortiquer ensemble vos contraintes de données, vos exigences de validation et vos attentes en matière de gouvernance. Proposons un échange structuré, orienté sur vos cas d’usage concrets et sur la manière dont un moteur d’IA peut s’y insérer sans bouleverser vos processus internes.

Planifier échange