Maxime Viallet, analyste quantitatif, G-research, Londres : De l'astrophysique à la finance quantitative

Maxime Viallet est diplômé ingénieur de Télécom Physique Strasbourg et docteur de l'Observatoire Astronomique de Strasbourg. Après une carrière dans la recherche publique, il recourt désormais à l'intelligence artificielle pour prédire les marchés financiers. Une reconversion réussie pour ce passionné des sciences dures.

Il rêvait d'être chercheur en astrophysique depuis l'adolescence. Dans l'objectif de suivre le DEA proposé par l'Observatoire astronomique, il entre à la Faculté de mathématiques et informatique de Strasbourg et y obtient son DEUG (licence 2) en 2002. Il poursuit à Télécom Physique Strasbourg car en plus du diplôme d'ingénieur, l'école offre la possibilité de suivre le DEA d'astrophysique en cinquième année, puis de poursuivre en thèse. « C'était vraiment l'idéal, le meilleur choix possible. Tout s'est déroulé comme sur des roulettes » dit-il.

Il se souvient : « J'ai vraiment adoré mes années de DEUG, pour la flexibilité et la liberté. Comme je restais sur ma faim après les cours, je profitais de mon temps libre pour apprendre en autodidacte, approfondir. A la fac, j'ai appris à apprendre par moi-même » raconte-t-il. Ce qui est moins le cas en école d'ingénieur, mais les projets étudiants ont été à ses yeux très formateurs et stimulants. « Et en DEA et thèse d'astrophysique, c'était l'accomplissement, le bonheur ». 

Prédire la convection dans les étoiles

En thèse, il réalise des modélisations numériques pour résoudre les équations de mécanique des fluides et prédire l'évolution des systèmes. Docteur en 2008, il entame sa carrière de chercheur en enchaînant trois post-doc, à l'ENS Lyon, à l'Université d'Exeter en Angleterre et à l'Institut Max Planck de Munich. Pendant ces huit années, il développe son projet : une modélisation numérique appliquée à la convection dans les étoiles. C'est son « bébé ». « J'ai pu faire des conférences et des collaborations internationales, j'ai eu une carrière académique assez fabuleuse, j'ai eu beaucoup de chance, j'en garde un excellent souvenir ». 

Le jeune chercheur tente le très sélectif concours d'entrée au CNRS, le graal, mais avec 5 postes pour plus de 100 candidats, il n'est pas retenu, même s'il a « travaillé à 200% ». Prendre des vacances était du temps perdu, pensait-il alors. Tant de travail et d'acharnement a sans doute eu raison de sa passion première, et à 34 ans, il veut découvrir et passer à autre chose. 

Plateforme de trading systématique

Des chasseurs de tête le repèrent sur Linked In, et après une longue et rude sélection, le recrutent en 2016 pour un cabinet de recherche privé londonien, G-research. L'entreprise, qui emploie plusieurs centaines de personnes, propose des outils de prédiction des marchés financiers, à partir des données historiques des marchés, traitées et analysées par l'intelligence artificielle (machine learning). Ce service est vendu à un fonds d'investissement. Il s'agit de finance quantitative, une « plateforme de trading systématique »,  précise Maxime Viallet. 

A la division recherche, il met à profit ses compétences en mathématiques, informatique et sciences des données. Il développe, débogue, teste, traite et analyse les données. Il n'avait jamais envisagé la finance comme une possibilité, mais il retrouve un challenge intellectuel et la satisfaction d'avoir un peu de temps pour soi. Qu'il dédie à sa nouvelle passion : les échecs « Ils ont remplacé l'astrophysique » sourit-il. « Ne pas perdre la passion, tout en prévoyant l'avenir » est son conseil d’aîné aux étudiants.

Propos recueillis par Stéphanie Robert