celoranthiq
On a lancé celoranthiq en 2018 parce qu'on en avait marre de voir des formations financières qui promettent la lune sans vraiment expliquer ce qui se passe sous le capot. Depuis sept ans, on forme des professionnels qui veulent comprendre l'analyse quantitative et le machine learning pour de vrai.
En 2017, j'ai quitté mon poste d'analyste quantitatif dans une banque parisienne. Pas par frustration, mais parce que je voyais un vrai décalage. D'un côté, des modèles mathématiques de plus en plus sophistiqués. De l'autre, des équipes qui galéraient à comprendre ce que ces modèles faisaient réellement.
L'année suivante, j'ai rencontré Léa Montclair à une conférence sur le risk management à Francfort. Elle sortait d'un doctorat en statistiques appliquées et partageait exactement la même vision : il fallait arrêter de traiter l'analyse quantitative comme une boîte noire réservée aux matheux purs.
On s'est installés à Strasbourg parce que c'était logique géographiquement et qu'on voulait être loin de l'agitation parisienne. Notre premier programme a démarré en novembre 2018 avec huit participants. Aujourd'hui, on accueille environ quatre-vingts professionnels par an dans nos différentes formations.
On ne fait pas de grandes déclarations sur nos valeurs. Voici simplement comment on travaille depuis le début et ce qui n'a jamais changé dans notre façon d'enseigner l'analyse quantitative.
Chaque modèle qu'on enseigne vient avec ses hypothèses, ses faiblesses et ses conditions d'application. On passe autant de temps à expliquer quand ne pas utiliser une technique que comment l'appliquer. Parce qu'en finance, savoir ce qui ne marche pas peut vous éviter des erreurs coûteuses.
On construit chaque programme en partant des fondamentaux mathématiques jusqu'aux applications pratiques. Pas de raccourcis qui laissent des zones d'ombre. Si vous comprenez pourquoi un algorithme fonctionne d'une certaine manière, vous saurez l'adapter quand les conditions de marché changent.
Tous nos exercices s'appuient sur des scénarios qu'on a rencontrés nous-mêmes ou que nos partenaires en institutions financières nous ont partagés. On travaille avec des données imparfaites, des contraintes de temps réalistes et des objectifs qui ressemblent à ce que vous trouverez au bureau le lundi matin.
Notre équipe pédagogique combine expérience académique et parcours en institutions financières. On enseigne ce qu'on a pratiqué et on reste actifs dans la recherche appliquée pour garder nos contenus à jour.
Directrice pédagogique
Docteure en statistiques appliquées de l'Université de Strasbourg, Léa a travaillé quatre ans comme quantitative analyst chez BNP Paribas avant de cofonder celoranthiq. Elle dirige nos programmes d'apprentissage automatique et supervise le développement des contenus pédagogiques.
Responsable formation continue
Ancienne responsable du desk quantitatif chez Société Générale, Soline a rejoint celoranthiq en 2021 pour développer nos formations en modélisation des risques. Elle coordonne également nos partenariats avec les institutions financières européennes.
Formateur senior en Python
Ingénieur logiciel spécialisé en finance computationnelle, Yael enseigne chez celoranthiq depuis 2020. Il gère nos modules de programmation et d'implémentation d'algorithmes, avec une attention particulière sur l'optimisation du code et les bonnes pratiques de développement.
L'analyse quantitative évolue vite. Trop vite pour que les formations traditionnelles suivent le rythme. On veut rester ce lieu où les professionnels de la finance viennent non pas pour apprendre des recettes toutes faites, mais pour comprendre comment construire leurs propres outils d'analyse.
D'ici 2026, on prévoit d'élargir nos programmes de formation continue pour inclure davantage de contenus sur l'intelligence artificielle appliquée aux marchés financiers. Pas pour surfer sur une tendance, mais parce que ces techniques commencent à avoir des applications concrètes en gestion de portefeuille et en analyse de crédit.
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