Les start-up blockchain se multiplient en Suisse

La Suisse romande et surtout Genève ont vu éclore en deux ans une douzaine de jeunes pousses technologiques. La multiplication des ICO (Initial Coin Offering) augure un vrai boom.

«Entre les start-up qui se fondent sur une application basée sur la blockchain et celles qui emploient cette technologie, elles sont sans doute plusieurs dizaines.» C’est à Genève que se concentre cet essor grâce à l’activisme du conseiller d’Etat Pierre Maudet et de Nicholas Niggli, nouveau directeur de l’innovation et à l’ouverture de Fintech Fusion. Vaud, qui s’interroge sur la stratégie à adopter, semble en retard en la matière.

La perspective d’une ICO justifie aussi la présence de Robert Zaremba en région lémanique. «La Suisse romande reste très en retard par rapport à Zurich en matière de développement des affaires. Mais elle est idéale pour une entrée en bourse. Si l’on nomme la région de Zoug la Crypto-Valley, Genève devrait mériter le surnom de Crypto-Wall Street», prétend le jeune ingénieur polonais.

La Suisse est très majoritairement saluée pour son ouverture envers les ICO, notamment depuis qu’elle en a précisé le cadre le 29  septembre dernier. Au point qu’elle occupe le 2e rang mondial, juste derrière les Etats-Unis, avec 550 millions de dollars émis durant les seuls neuf premiers mois de 2017.

Et les demandes de cotation se bousculent, au point que le régulateur, «sous-équipé en personnel, n’arrive pas à suivre la demande», comme le souligne Vincent Pignon. C’est bien une nouvelle vallée de l’innovation qui se crée, en direct sous nos yeux.

Source : Bilan

La fintech suisse poursuit sa croissance mais donne des signes de maturité

Genève se classe au troisième rang mondial dans la technologie appliquée à l’innovation financière, selon le rapport fintech 2017 de l’institut IFZ, à Zoug. Le secteur a vu 32 créations d’entreprises en 2017 et une multiplication par six des fonds levés à travers le capital-risque.

La scène fintech donne de plus des signes de maturité. En dehors de la blockchain et de la gestion de placement, le nombre de start-up se stabilise dans les autres catégories, par exemple dans l’analytique (Big Data, intelligence artificielle), les paiements ou les infrastructures bancaires. Thomas Ankenbrand estime aussi que les modèles sont plus complémentaires aux offres actuelles des banques que réellement disruptives.

Quant à la principale préoccupation des fintechs, selon un sondage de l’IFZ, elle ne se situe pas dans une concurrence exacerbée, le coût du travail élevé ou l’excès de réglementation mais dans la difficulté à trouver des clients.

La Suisse est un centre mondial de la fintech, selon une comparaison en vertu de 72 indicateurs réalisée par l’IFZ. Plus exactement, Zurich est deuxième derrière Singapour et devant Genève, comme l’an dernier.

Source : Le Temps

La Suisse, leader en intelligence artificielle

C’est un robot capable d’attraper en vol une raquette de tennis. C’est un service qui répond automatiquement aux e-mails reçus sur son smartphone. C’est un système qui surveille avec précision, depuis le ciel, des milliers d’hectares de plantation de canne à sucre. Ces trois innovations ont en commun d’intégrer des systèmes d’intelligence artificielle. Mais aussi d’être développées en Suisse, notamment à l’EPFL.

De samedi à mardi 30 janvier, la haute école accueillait la deuxième édition des Applied Machine Learning Days. Un nom technique pour une conférence destinée à des jeunes spécialistes en code informatique? Oui, à voir comment les 1200 participants étaient captivés par des sessions de haut vol. Mais aussi l’occasion de découvrir comment la Suisse est aujourd’hui à la pointe en intelligence artificielle, via les robots développés à l’EPFL, les services créés par Google à Zurich et les systèmes d’analyse d’images de plantations programmés par la start-up Gamaya, basée à Lausanne.

Cette intelligence artificielle est basée sur le «machine learning». Un terme technique pour une réalité résumée en une phrase: l’idée est de faire ingérer à des algorithmes de gigantesques masses de données pour que les machines puissent prendre par elles-mêmes des décisions. Mais aussi apprendre de leurs erreurs pour progresser. Et ensuite réaliser des tâches de manière nettement plus efficace que les humains.

Source : Le Temps