Moshi : un outil IA pour transformer les données de marché en insights pour traders

Anekha Sokhal, ancienne trader d'énergie chez JPMorgan, lance Moshi, un moteur de recommandations conçu pour aider les traders à exploiter des volumes massifs de données de marché. Selon l'interview donnée lors de l'événement AI Engineer New York, son outil s'inspire de Bloomberg, de modèles d'IA comme Claude et de plateformes de recommandation comme Netflix, en combinant données structurées, flux d'actualités et analyses techniques.

Moshi traite en temps réel des données variées : séries temporelles de marchés à terme, indicateurs techniques, flux d'actualités, données alternatives (réseaux sociaux, podcasts) et données privées des utilisateurs (analystes suivis, abonnements). L'entreprise se concentre d'abord sur les marchés des matières premières et de l'énergie, avec une capacité de traitement équivalente à l'acquisition de 300 nouvelles informations en quatre secondes. La fondatrice souligne l'importance de s'adapter aux workflows des traders, plutôt que d'imposer des outils génériques.

Ce projet s'inscrit dans un contexte où les traders doivent gérer une surcharge d'informations, souvent ingérable manuellement. Moshi vise à automatiser l'extraction et la synthèse de données pertinentes, tout en restant flexible pour intégrer les préférences individuelles des utilisateurs. La solution soulève aussi des questions sur l'équilibre entre développement interne et achat de modèles existants, ainsi que sur la pression exercée sur les équipes techniques pour livrer des systèmes complets seules.