À Propos de AIFinInsight Lab
Nous sommes un collectif d'experts, de designers et de pédagogues unis par une mission commune : rendre l'invisible visible.
Notre Philosophie Éducative
Fondé à Berne en 2021, AIFinInsight Lab est né d'un constat simple : la complexité des données croît exponentiellement, mais nos outils cognitifs pour les appréhender restent linéaires.
Notre approche pédagogique repose sur le "Learning by Seeing". Nous ne nous contentons pas d'expliquer des concepts théoriques ; nous créons des environnements où les apprenants peuvent manipuler ces concepts comme des objets physiques. C'est une pédagogie constructiviste augmentée par la technologie.
En combinant la rigueur de l'analyse financière suisse avec l'audace du design spéculatif, nous offrons une perspective unique sur le monde de la data science. Nous formons des "architectes de l'information" capables de bâtir des structures de savoir durables.
Notre Histoire
La Fondation
Création du laboratoire à Berne suite à une subvention de recherche sur l'IA appliquée. La première équipe est constituée de trois physiciens et d'un designer.
Premier Prototype "Oculus Data"
Lancement de notre premier module de formation VR permettant de visualiser les flux de trésorerie d'une multinationale comme un système hydraulique en 3D.
Certification Éducative
Reconnaissance de nos programmes par les instances éducatives suisses (EduQua en cours). Partenariat stratégique avec l'École Polytechnique pour des séminaires d'été.
Expansion de l'Équipe
L'équipe atteint 12 collaborateurs à temps plein, incluant des spécialistes en psychologie cognitive et en éthique de l'IA.
Notre Laboratoire Physique
Basé au cœur de Berne, notre espace de 400m² n'est pas un bureau classique. C'est un terrain d'expérimentation hybride (Phygital) conçu pour stimuler la créativité et la collaboration.
- • Le CAVE (Cave Automatic Virtual Environment) : Une salle cubique de 4x4m avec projection 360° pour l'analyse collective de données sans casque, permettant à une équipe entière de "marcher" dans les graphiques.
- • Banc d'Essai Haptique : Stations équipées de gants à retour de force pour tester la "texture" des données, utile pour les interfaces destinées aux non-voyants ou pour les simulations chirurgicales.
- • Studio de Captation Volumétrique : Pour enregistrer des cours holographiques en temps réel, permettant aux professeurs d'apparaître en 3D dans le salon des étudiants.
Équipement à disposition des étudiants
Notre Équipe d'Experts
Dr. Jean-Luc Dubois
Directeur de Recherche & Fondateur
Ancien chercheur au CERN et expert en visualisation de données multidimensionnelles. Il dirige la stratégie pédagogique du laboratoire. Sa thèse sur la 'Topologie de l'Information' fait référence dans le milieu académique. Il a supervisé plus de 50 projets de transformation digitale pour des banques suisses.
Marie Weber
Lead UX/XR Designer
Spécialiste des interfaces immersives, Marie traduit les algorithmes complexes en expériences visuelles intuitives. Elle a travaillé précédemment pour des studios de design à Londres et Zurich, remportant le Red Dot Award en 2022.
Elias Zürcher
Analyste Senior & Formateur
Avec 15 ans d'expérience bancaire, Elias fait le pont entre la théorie financière stricte et les nouvelles technologies visuelles. Il enseigne la modélisation de risques climatiques et la stress-testing en temps réel.
Dr. Sarah Chen
Ingénieure IA & Éthique
Experte en NLP et en éthique algorithmique. Elle veille à ce que nos modèles de visualisation ne reproduisent pas les biais cognitifs humains. Elle contribue activement aux normes open-source de l'IA responsable.
Notre Processus d'Intervention
Audit des Données
Cartographie complète de vos sources de données actuelles et évaluation de leur qualité pour la visualisation.
Modélisation Cognitive
Définition des métaphores visuelles. Comment représenter une "dette" ? Un poids ? Une couleur sombre ?
Prototypage XR
Création d'un environnement virtuel testable en 2 semaines pour valider les hypothèses avec les utilisateurs.
Formation & Déploiement
Transfert de compétences. Nous formons vos équipes à maintenir et faire évoluer le système.
Nos Publications de Recherche
Cognitive Load Reduction in VR Financial Dashboards (2024)
Publié dans le Journal of Spatial Computing.
Étude démontrant une réduction de 30% du stress cognitif chez les traders utilisant des interfaces spatiales.
The Haptic Feedback of Volatility (2023)
Présenté à la conférence IEEE VR.
Comment le retour de force peut aider à "sentir" les turbulences du marché avant qu'elles ne soient visibles.
Ethics of Immersive Persuasion (2022)
Whitepaper interne AIFinInsight.
Lignes directrices pour éviter la manipulation dans la présentation de données politiques ou économiques.
Questions Fréquentes (FAQ)
Faut-il savoir coder pour suivre vos formations ?
Non. Nous avons des parcours distincts pour les développeurs et pour les analystes métiers. Le parcours "Analyste" se concentre sur l'utilisation d'outils No-Code.
Quel matériel est nécessaire ?
Pour les cours en présentiel à Berne, tout est fourni. Pour les cours à distance, un ordinateur standard suffit pour la plupart des modules WebGL, bien qu'un casque VR soit recommandé pour l'immersion totale.
Vos certifications sont-elles reconnues ?
Oui, nous sommes en cours d'accréditation EduQua et nos modules comptent comme crédits de formation continue pour certaines associations professionnelles (CFA Institute).
Travaillez-vous avec des données confidentielles ?
Absolument. Nous signons des NDA stricts. Notre infrastructure permet de travailler sur des serveurs "Air-Gapped" (déconnectés d'Internet) pour les données sensibles.
Quelle est la différence entre VR et AR pour l'analyse ?
La VR (Réalité Virtuelle) vous isole pour une concentration totale sur les données. L'AR (Réalité Augmentée) superpose les données sur votre environnement réel, idéal pour les réunions collaboratives.
Gestion des Risques du Projet
| Risque Identifié | Impact Potentiel | Stratégie d'Atténuation AIFinInsight |
|---|---|---|
| Mal de la simulation (Motion Sickness) | Rejet de la technologie par les utilisateurs. | Limitation des mouvements de caméra artificiels. Taux de rafraîchissement > 90Hz garanti. |
| Surcharge d'information | Confusion, prise de décision ralentie. | Application stricte des principes de "Data Chunking" et révélation progressive des détails. |
| Biais algorithmique caché | Décisions stratégiques erronées. | Audit systématique des sources de données et visualisation explicite des marges d'erreur. |
Collaborations Académiques & Techniques
L'Importance de la Transdisciplinarité
Dans nos laboratoires, nous refusons les silos. Un data scientist doit comprendre les principes de la couleur. Un artiste numérique doit saisir les bases de la statistique bayésienne. C'est dans cette friction entre disciplines que l'innovation surgit.
La spécialisation excessive a conduit à une fragmentation du savoir. Notre rôle est de recoller les morceaux. Nous organisons chaque vendredi des sessions "Crash Test" où un expert d'un domaine doit expliquer son travail à un expert d'un domaine totalement opposé (par exemple, un actuaire expliquant le risque à un sculpteur 3D). Ces échanges génèrent souvent des métaphores visuelles puissantes que nous intégrons ensuite dans nos logiciels.
Approche Technique
- Utilisation de WebGL et WebXR pour le rendu cross-platform.
- Python et R pour le traitement des données brutes en backend.
- D3.js pour les prototypes rapides et la validation de concepts.
- TensorFlow pour l'analyse prédictive.
Approche Artistique
- Théorie des couleurs de Itten pour la sémantique émotionnelle.
- Composition dynamique et nombre d'or pour l'équilibre visuel.
- Minimalisme suisse (Style Typographique International) pour la clarté.
- Principes de la Gestalt pour le regroupement d'informations.
Conclusion de l'expert
"La technologie n'est que le pinceau. La donnée est la peinture. L'analyste est l'artiste qui doit donner du sens à la toile. Sans vision artistique, la donnée reste du bruit." — Dr. Jean-Luc Dubois
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