Bloomberg a présenté BQuant Assistant, un assistant de codage par IA conversationnelle ancré dans le domaine, intégré à BQuant Desktop et BQuant Enterprise. Intégré à l'environnement de développement BQuant, l'outil permet aux professionnels de la finance abonnés au Bloomberg Terminal d'utiliser des invites en langage naturel pour écrire du code, créer des applications dynamiques et accélérer les flux de travail d'analyse de données financières.

BQuant Assistant apporte l'IA conversationnelle directement dans le même environnement Python dans lequel les utilisateurs construisent des stratégies d'investissement, des tableaux de bord et des analyses financières quantitatives. Il peut répondre aux questions sur BQuant, générer du code Python, faciliter l'interrogation des vastes jeux de données de Bloomberg via Bloomberg Query Language (BQL), aider les utilisateurs à déboguer et à itérer sur leur travail, et créer du code pour les visualisations de données. L'assistant peut également effectuer des recherches dans le centre d'aide BQuant et s'appuyer sur des exemples de notebooks, des bibliothèques et des guides pratiques pertinents pour répondre aux questions.

Cet ancrage dans l'environnement BQuant permet à l'assistant de produire des réponses contextuelles sur les projets, les flux de travail et le code de l'utilisateur, offrant un soutien plus pertinent pour l'analyse de données financières qu'un assistant de codage à usage général. Pour les flux de travail qui dépendent d'outils propres à Bloomberg tels que BQL et PyBQL, cet ancrage est également ce qui distingue l'assistant, reflétant une tendance plus large de la technologie financière à intégrer l'IA directement dans les plateformes où résident les données propriétaires et les flux de travail spécifiques au domaine.

BQuant Assistant peut également répondre avec des suggestions de code et, sous réserve de l'approbation de l'utilisateur, insérer et exécuter du code directement dans un projet actif au sein du bac à sable sécurisé de BQuant, permettant aux utilisateurs de passer rapidement de la question au résultat sans changer de contexte. Les utilisateurs gardent le contrôle total de ces actions, car l'assistant identifie l'action qu'il propose et demande une approbation avant de lire ou d'écrire dans un notebook.

« Les professionnels de la finance travaillent avec des jeux de données de plus en plus vastes et complexes, mais transformer une idée d'investissement en une analyse reproductible peut encore nécessiter un temps considérable et des connaissances spécialisées en codage », a déclaré Shawn Edwards, directeur technique de Bloomberg. « BQuant Assistant apporte un codage piloté par l'IA, éclairé par la compréhension qu'a Bloomberg des données financières et des flux de travail quantitatifs, directement dans les flux de travail que nos clients utilisent déjà pour construire des stratégies d'investissement. En aidant chaque utilisateur de BQuant — du gestionnaire de portefeuille esquissant une première requête au quant concevant un signal multi-actifs — à passer facilement d'une question en langage naturel à du code fonctionnel, à la récupération de données et à la visualisation, nous facilitons le test d'idées, l'affinement des analyses et la construction de stratégies d'investissement au sein de BQuant. »

Avec BQuant Assistant, les utilisateurs peuvent :

• Générer des requêtes BQL et PyBQL pour récupérer et analyser les données financières de Bloomberg couvrant les actions, les fonds, les titres à revenu fixe, le change, les matières premières, les indices, les produits dérivés et d'autres classes d'actifs, sur plus de 22 000 champs comprenant, entre autres, les données de référence, les prix, les rendements, les analyses dérivées, les fondamentaux, les valorisations, les données de finance durable, les indicateurs de risque, les estimations et les données économiques.
• Créer du code pour des screenings et des univers d'investissement couvrant les actions, les titres à revenu fixe, le change, les matières premières, les indices, les ETF et d'autres classes d'actifs.
• Insérer, exécuter, déboguer et itérer sur du code PyBQL ou Python dans un notebook actif, sous réserve de l'approbation de l'utilisateur.
• Poser des questions sur les bibliothèques Bloomberg, les flux de travail BQuant et la documentation produits destinée aux clients.
• Discuter de concepts financiers et générer du code pour aider à mettre en œuvre les modèles ou techniques appropriés à un flux de travail donné.
• Recevoir des recommandations de visualisations de données et générer du code à l'aide de bibliothèques open source telles que Plotly et Jupyter Widgets.
• Sélectionner du code existant et demander à BQuant Assistant de l'expliquer, aidant ainsi les utilisateurs à développer leurs connaissances en Python tout en travaillant.

BQuant Assistant sera généralement disponible dans BQuant Enterprise et proposé en bêta limitée dans BQuant Desktop fin octobre 2026. Ce calendrier signifie que les abonnés du Terminal pourront bientôt évaluer eux-mêmes la capacité de l'assistant à combler l'écart décrit par Edwards entre une idée d'investissement et une analyse codée reproductible — le bac à sable soumis à approbation gardant les utilisateurs maîtres du code réellement exécuté dans leurs projets.

L'introduction de BQuant Assistant fait suite à une série d'annonces récentes de Bloomberg concernant d'autres solutions dotées d'IA destinées à aider les investisseurs et leurs entreprises à tirer davantage de valeur des données financières de haute qualité de la société. Il s'agit notamment d'ASKB, l'interface IA conversationnelle du Bloomberg Terminal, et d'Enterprise Model Context Protocol (MCP), une couche d'accès IA pour Data License Plus (DL+), l'offre de licence de données de nouvelle génération de Bloomberg. Prises ensemble, ces annonces dessinent une stratégie d'intégration de l'IA à des couches successives de la plateforme de Bloomberg — l'interface du Terminal, l'accès aux données d'entreprise et, désormais, l'environnement de développement Python où le travail quantitatif est construit.