Subspace Computing pour Gestion de Risque

Quantifiez et analysez les risques avec des simulations Monte Carlo puissantes et des analyses de stress testing.

Beaucoup plus rapide
Gains significatifs à l'échelle
100% reproductible

Exemple en Action

Un exemple concret de SP Model pour la gestion de risque.

Stress Testing Financier
Teste l'impact de chocs de marché sur un portefeuille. Démontre la puissance du stress testing avec 10,000 scénarios.
10,000 scénarios

Ces résultats proviennent du SP Model simple que vous avez vu

Un simple fichier JSON déclaratif a généré 10,000 scénarios, des statistiques complètes, et ce graphique de distribution. C'est la puissance de Subspace Computing.

Scénarios exécutés

10,000

Temps d'exécution

1.22s

Distribution des Résultats (perte)
10,000 scénarios analysés en 1.22s

10,000 scénarios en 1.22s

Tout cela généré par le SP Model simple que vous avez vu dans l'onglet précédent.

Simple JSONRésultats impressionnants

Défis du Secteur

Les défis auxquels font face les gestionnaires de risque dans leurs analyses

Incertitude difficile à quantifier
Difficulté à quantifier précisément les risques avec des méthodes traditionnelles, nécessitant des approximations.
Temps de calcul longs
Analyses de stress testing et simulations Monte Carlo prennent des heures, voire des jours, ralentissant les décisions critiques.
Multiples scénarios extrêmes
Besoin de tester de nombreux scénarios de stress et cas extrêmes pour une couverture complète des risques.
Visualisation complexe
Difficulté à présenter les résultats de risque (VaR, CVaR, percentiles) de manière claire et actionnable pour les décideurs.

Comment Subspace Computing Crée de la Valeur

Des solutions concrètes pour accélérer vos analyses de risque

Simulations Monte Carlo Massives
Exécution de 10,000+ scénarios en quelques minutes. Moteur optimisé avec algorithmes vectorisés et parallélisation intelligente pour les analyses de risque.

Résout le défi : Temps de calcul longs

Réduit les analyses de stress testing de semaines à heures (performance drastiquement supérieure)

Valeur concrète :

Temps massivement réduit par analyse = possibilité de tester beaucoup plus de scénarios dans le même temps = décisions plus éclairées = valeur business transformationnelle

Statistiques Automatiques
Calcul automatique de VaR, CVaR, percentiles (P10, P25, P50, P75, P90, P95, P99), et distributions de probabilité complètes.

Résout le défi : Incertitude difficile à quantifier

Quantification précise des risques avec intervalles de confiance et distributions complètes

Valeur concrète :

Analyses robustes = décisions éclairées = réduction des risques = valeur business transformationnelle

Modélisation Déclarative
Décrivez quoi analyser, pas comment l'implémenter. Format JSON standard, facile à partager et versionner.

Résout le défi : Visualisation complexe

Modèle JSON lisible = beaucoup moins de code qu'une implémentation Python/R

Valeur concrète :

Temps de développement drastiquement réduit (de semaines à jours) = moins de bugs (code simple) = modèles partageables entre équipes = valeur business transformationnelle

Reproductibilité Garantie
Seeds pour reproduire exactement les mêmes résultats. Validation et audit facilités pour conformité réglementaire.

Résout le défi : Multiples scénarios extrêmes

Résultats reproductibles = validation en minutes au lieu de jours

Valeur concrète :

Audit facilité (résultats identiques à chaque exécution) = conformité réglementaire = confiance accrue des régulateurs/stakeholders

Comment les Gains sont Réalisés

Les mécanismes par lesquels Subspace Computing crée de la valeur à grande échelle

Temps Massivement Réduit

De semaines à heures par analyse de stress testing. Chaque jour économisé permet des décisions plus rapides.

Impact : Réactivité accrue face aux changements de marché = meilleure gestion proactive des risques.

Infrastructure Évitée

Plus besoin de serveurs dédiés, de maintenance, ou d'équipes DevOps pour gérer l'infrastructure de calcul.

Impact : Économies significatives en coûts d'infrastructure, maintenance, et temps d'équipe IT.

Capacité Multipliée

Avec la même équipe, vous pouvez analyser beaucoup plus de scénarios dans le même temps.

Impact : Couverture de risque plus complète, meilleure préparation aux crises, avantage concurrentiel.

Réduction de Code

Beaucoup moins de code à maintenir. Format déclaratif simple au lieu de milliers de lignes.

Impact : Moins de bugs, maintenance réduite, onboarding plus rapide, coûts diminués.

Scalabilité Automatique

De 1,000 à 100,000+ scénarios sans changement d'infrastructure. La plateforme s'adapte automatiquement.

Impact : Pas de sur-provisionnement, pas de sous-capacité. Vous payez pour ce que vous utilisez.

Gains Multipliés par Équipe

Chaque clé API peut être utilisée par une personne ou partagée dans une équipe. Les gains s'amplifient avec votre taille.

Impact : Un abonnement Enterprise (10 clés) = capacité multipliée. Plus votre équipe est grande, plus l'impact est significatif.

💡 L'ampleur des gains dépend de votre contexte : Complexité des analyses, nombre de projets, taille d'équipe, et fréquence d'utilisation. Les mécanismes ci-dessus s'appliquent à toutes les échelles, du cabinet de 4 personnes aux grandes entreprises.

Cas d'Usage Concrets

Des exemples réels d'utilisation par des gestionnaires de risque

Cas d'usage 1
Stress Testing Financier

Problème :

Gestionnaire de risque doit tester l'impact de chocs de marché sur un portefeuille

Solution :

Utilise Subspace Computing pour exécuter 10,000 scénarios de stress en parallèle

Résultat :

Analyse complète en heures au lieu de semaines

Valeur Business :

Identification des vulnérabilités en heures au lieu de semaines = décisions préventives

Impact : Réduction drastique des risques non détectés = économies significatives en pertes évitées (multiplié par le nombre de clés API) + conformité réglementaire améliorée

Cas d'usage 2
Analyse de Risque de Portefeuille

Problème :

Analyste doit quantifier les pertes potentielles d'un portefeuille avec incertitude

Solution :

Simulations Monte Carlo avec distributions de rendement et calcul automatique de VaR/CVaR

Résultat :

Distribution complète des pertes avec intervalles de confiance en minutes

Valeur Business :

Quantification précise des risques = décisions éclairées sur allocation de capital

Impact : Capital requis optimisé = meilleure utilisation des ressources + conformité réglementaire (multiplié par le nombre de clés API)

Cas d'usage 3
Modélisation de Risque Opérationnel

Problème :

Gestionnaire modélise l'impact de pannes opérationnelles et événements rares

Solution :

Simulations avec distributions de probabilité d'événements et corrélations

Résultat :

Quantification des risques avec intervalles de confiance en heures

Valeur Business :

Allocation optimale des ressources de mitigation = réduction des coûts de gestion de risque

Impact : Économies significatives en ressources de mitigation mal allouées (multiplié par le nombre de clés API) + amélioration de la résilience opérationnelle

Avantages Clés

Rapidité

Analyses en minutes au lieu de jours

Précision

Milliers de scénarios pour quantification robuste

Reproductibilité

Résultats identiques à chaque exécution

Flexible

Test de n'importe quel scénario de stress

Prêt à mieux comprendre et gérer vos risques ?

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