Découvrez comment exploiter des agents IA et le serveur Polygon MCP pour automatiser la recherche de trading, analyser les données de marché en temps réel et prendre des décisions de trading basées sur les données, sans appels API manuels.
La recherche de trading est l’un des aspects les plus chronophages de l’investissement et du trading actif. Que vous soyez en quête d’opportunités, en train de lire l’actualité financière, d’analyser des graphiques ou de suivre les mouvements de marché, le volume de données et la vitesse à laquelle les marchés évoluent peuvent vite devenir écrasants — surtout pour les débutants. Suivre manuellement plusieurs actions, surveiller les flux d’actualités et analyser les schémas techniques demande une attention constante et des efforts importants. Pourtant, il existe une solution moderne qui peut considérablement alléger cette charge : l’utilisation d’agents IA combinés à des API de données de marché en temps réel. Dans ce guide, nous allons explorer comment automatiser votre recherche de trading grâce à l’IA et au serveur Polygon MCP, un outil puissant qui relie l’intelligence artificielle directement aux données de marché en direct. À la fin de cet article, vous saurez comment exploiter ces technologies pour déléguer les tâches de recherche répétitives, augmenter vos opportunités de trading et prendre des décisions plus éclairées grâce à une analyse de données complète.
Le Model Context Protocol, généralement abrégé MCP, représente une évolution majeure dans la façon dont les systèmes d’intelligence artificielle interagissent avec des outils et sources de données externes. Plutôt que d’obliger les utilisateurs à naviguer manuellement dans des API complexes, des tableaux de bord ou des flux de données, le MCP crée un pont standardisé qui permet aux assistants IA d’accéder et d’exploiter directement ces ressources. Considérez le MCP comme un traducteur universel qui permet à des modèles IA comme ChatGPT, Claude ou d’autres modèles de langage de comprendre et d’exécuter des commandes sur des systèmes externes sans que l’utilisateur ait besoin de coder ou de récupérer les données manuellement. Dans le contexte du trading et de la recherche financière, cela signifie qu’au lieu d’ouvrir plusieurs onglets, de se connecter à différentes plateformes, de copier des données et de les analyser manuellement, votre assistant IA peut effectuer tout ce travail automatiquement et vous présenter des analyses synthétisées et directement exploitables. Le protocole fonctionne en établissant une connexion entre le modèle IA et un service spécifique — dans ce cas, la plateforme de données de marché de Polygon.io. Une fois connecté, l’IA peut demander des données, les traiter et retourner des résultats dans un format immédiatement utile au trader ou à l’investisseur. Cela élimine les frictions de la collecte manuelle des données et vous permet de vous concentrer sur la prise de décision plutôt que sur la collecte d’informations.
Les marchés financiers génèrent chaque jour une quantité énorme de données. Les prix fluctuent en temps réel, les actualités tombent sans cesse, les rapports de résultats sont publiés, les indicateurs économiques paraissent et le sentiment évolue sur les réseaux sociaux et forums financiers. Pour un trader ou un investisseur qui souhaite rester à jour, la charge cognitive est immense. Les méthodes traditionnelles de recherche consistent à vérifier manuellement plusieurs sources : sites d’actualités financières, screener d’actions, plateformes d’analyse technique, calendriers de résultats, etc. Ce processus manuel est non seulement chronophage mais aussi sujet à l’erreur humaine et aux biais. Vous pouvez manquer une information importante car vous n’étiez pas devant l’écran au bon moment, ou mal interpréter des schémas techniques par fatigue. L’IA répond à ces défis en automatisant la collecte de données et la première phase d’analyse. Un système IA peut surveiller des centaines d’actions simultanément, scanner des flux d’actualités en temps réel, détecter des mouvements de prix ou de volume inhabituels et signaler les opportunités correspondant à vos critères. Vous pouvez ainsi concentrer votre intelligence humaine sur la prise de décisions stratégiques — décider d’entrer ou non sur une position, gérer le risque, ajuster votre stratégie — plutôt que de perdre des heures en recherches. Par ailleurs, les systèmes IA peuvent fonctionner 24/7 sans fatigue, ce qui vous assure de ne jamais manquer une opportunité simplement parce que vous dormiez ou étiez occupé. Pour les débutants, c’est particulièrement précieux car cela leur permet d’accéder à la même qualité d’analyse que les traders professionnels disposant de grandes équipes.
Le serveur Polygon MCP est essentiellement un outil spécialisé qui sert de pont entre les assistants IA et la plateforme de données de marché complète de Polygon.io. Polygon.io est un fournisseur majeur de données financières en temps réel et historiques, offrant un accès aux prix des actions, aux données d’options, au forex, aux cryptos et à de nombreux flux d’actualités. En intégrant les données de Polygon via le protocole MCP, les assistants IA peuvent interroger instantanément ce vaste réservoir d’informations. Si vous demandez à un assistant IA : « Quelles sont les dernières actualités sur SPY ? » ou « Trouve-moi les actions avec des actualités importantes sur les dernières 24h », le serveur Polygon MCP traduit cette demande en langage naturel en appel API vers l’infrastructure de Polygon, récupère les données pertinentes et les transmet à l’IA pour traitement et présentation. L’avantage, c’est que vous n’avez pas besoin de comprendre la documentation API, les tokens d’authentification ou le format des données : il suffit de poser votre question en français, et le système gère toute la complexité technique en arrière-plan. Le serveur Polygon MCP prend en charge une large gamme de requêtes et de cas d’usage. Vous pouvez obtenir les derniers articles d’actualité sur une action, récupérer des historiques de prix pour l’analyse technique, vérifier si le marché est ouvert, recevoir des mises à jour sur les grands indices comme le S&P 500, comparer la performance de plusieurs entreprises sur une période donnée, et bien plus. Toutes ces données sont livrées en temps réel ou quasi réel, vous garantissant une analyse basée sur la situation actuelle des marchés, et non sur des informations obsolètes. Pour les traders, cela signifie que vous pouvez prendre des décisions sur la base des informations les plus à jour, ce qui est essentiel dans des marchés où quelques minutes de retard peuvent entraîner des opportunités manquées ou des entrées/sorties sous-optimales.
Quand on pense à l’IA et au trading, on imagine souvent un chatbot comme ChatGPT répondant à des questions sur les actions. Si cela est possible et utile, il existe une approche plus puissante : les agents IA. La différence entre chatbot et agent IA est essentielle car elle change radicalement ce qu’il est possible d’automatiser et le niveau d’efficacité atteint. Un chatbot traditionnel est réactif : il attend votre question, la traite et répond. Vous devez initier chaque interaction et le chatbot n’agit pas de lui-même. Un agent IA, en revanche, est proactif et autonome. Il peut être programmé pour réaliser des tâches précises à intervalles réguliers, surveiller continuellement des conditions, prendre des décisions selon des règles prédéfinies et agir sans que vous n’ayez à le solliciter à chaque fois. Dans le cadre de la recherche de trading, cette distinction est fondamentale. Avec un chatbot, vous pouvez demander « Quelles sont les dernières nouvelles sur Tesla ? » et recevoir une réponse. Mais avec un agent IA, vous pouvez le configurer pour qu’il vérifie automatiquement les actualités de Tesla toutes les heures, analyse si une information représente une opportunité selon vos critères, et vous envoie une alerte en cas d’événement significatif. L’agent n’attend pas votre demande : il surveille et agit de façon autonome. C’est particulièrement précieux pour les traders qui ne peuvent pas passer leur journée devant les marchés. Un agent IA peut surveiller toute votre liste de valeurs, détecter les pics de volume ou de prix inhabituels, analyser les actualités à l’origine de ces mouvements, et vous livrer un briefing complet dans votre boîte mail avant même votre réveil. Ce niveau d’automatisation transforme la recherche de trading, passant d’une démarche laborieuse à un flux de travail rationalisé où l’IA prend en charge la lourde tâche d’analyse et vous vous concentrez sur la décision.
La combinaison des agents IA et du serveur Polygon MCP ouvre de nombreux cas d’usage concrets pour les traders et investisseurs. Comprendre ces exemples permet de mesurer la valeur réelle de cette technologie. L’une des applications les plus simples est la veille automatisée des actualités. Vous pouvez configurer un agent IA pour qu’il scrute en continu les flux d’actualités sur des actions ou secteurs spécifiques, filtre les nouvelles importantes (résultats, changements réglementaires, partenariats majeurs…), et vous alerte immédiatement en cas d’événement pertinent. L’agent peut même ajouter du contexte sur l’importance de la nouvelle et son possible impact sur le prix. Un autre cas d’usage fort est la détection d’activité inhabituelle. Les marchés envoient souvent des signaux à travers des volumes ou des mouvements de prix anormaux avant que le reste du marché ne réagisse. Un agent IA peut surveiller votre liste, détecter ces signaux — pics de volume, variations de prix inhabituelles, activité inhabituelle sur les options — et vous alerter avec le contexte de ce qui les motive. Cela constitue un système d’alerte précoce pour repérer les opportunités avant qu’elles ne deviennent évidentes pour tous. L’analyse de la performance de portefeuille est un autre cas d’usage. Avant la clôture, un agent IA peut analyser la performance de votre portefeuille, calculer les retours par secteur, identifier les positions qui ont le plus contribué aux gains ou pertes, et chercher les catalyseurs nocturnes susceptibles d’avoir un impact à l’ouverture. Ce compte-rendu quotidien peut vous être envoyé automatiquement, sans que vous n’ayez à compiler les données vous-même. L’automatisation de l’analyse technique est aussi possible. Un agent IA peut extraire les historiques de prix des actions de votre liste, analyser les schémas techniques (supports/résistances, moyennes mobiles, indicateurs de momentum…) et générer des signaux de trading sur cette base. C’est précieux pour ceux qui n’ont pas le temps de faire ces analyses manuellement. Enfin, la recherche sur le trading d’options est un cas d’usage avancé. Un agent IA peut surveiller les annonces de résultats, analyser l’historique des mouvements de prix autour des résultats, évaluer la volatilité implicite et générer des recommandations d’options précises : strikes à acheter/vendre, échéances, plans d’entrée/sortie et règles de gestion du risque. Ce travail, qui prendrait des heures à un humain, est généré en quelques minutes par l’IA.
Pour ceux qui débutent dans la recherche de trading assistée par IA, commencer avec Claude et le serveur Polygon MCP est une excellente porte d’entrée. Claude est un assistant IA avancé développé par Anthropic et, une fois relié au serveur Polygon MCP, il peut interroger directement les données de marché en temps réel. Le processus est simple : il suffit de poser à Claude une question sur une action, les conditions de marché ou l’actualité, et Claude utilise le serveur Polygon MCP pour récupérer les données et vous fournir une réponse complète. Par exemple, vous pouvez demander : « Quelles sont les six dernières actualités sur SPY ? » ; Claude se connecte à Polygon, récupère les articles et vous les présente de façon claire. Ou demander : « Trouve-moi les actions ayant eu des nouvelles importantes sur les 24 dernières heures et montre-moi l’évolution de leur prix ». Claude va scanner le marché, identifier les actions concernées, extraire leur historique de prix et vous proposer un résumé des hausses ou baisses. D’autres requêtes possibles : « Compare Apple et Microsoft sur le dernier mois, incluant actualités et performances », « Vérifie si le marché est ouvert et donne-moi les mises à jour sur les grands indices », ou « Récupère les prix historiques de Tesla sur les trois derniers mois pour analyse technique ». Chaque requête montre comment Claude est un assistant de recherche intelligent, prenant en charge la collecte et la première analyse, tandis que vous vous concentrez sur l’interprétation et la prise de décision. L’avantage : aucune compétence en code n’est requise — il suffit de taper vos questions en langage naturel, Claude fait le reste. C’est accessible à tous les traders, quel que soit leur niveau technique. Claude a cependant ses limites : il ne répond qu’aux demandes explicites et n’agit pas de façon autonome. Pour aller plus loin dans l’automatisation, il faut passer des chatbots interactifs aux agents IA autonomes.
Si Claude avec Polygon MCP est utile pour les requêtes interactives, FlowHunt va plus loin en permettant de créer des agents IA autonomes qui s’exécutent selon un planning et réalisent des tâches complexes, sans intervention ni sollicitation. FlowHunt est une plateforme spécialement conçue pour la création et le déploiement de workflows et d’agents IA, et elle s’intègre parfaitement au serveur Polygon MCP pour une automatisation puissante de la recherche de trading. Avec FlowHunt, vous pouvez créer des agents IA qui réalisent des tâches sophistiquées de recherche de trading de façon automatique. Par exemple, un agent qui s’exécute toutes les heures pendant les horaires de marché : il surveille votre liste de valeurs pour détecter des pics de volume ou de prix inhabituels, récupère les dernières actualités sur les actions concernées, analyse si une nouvelle représente une opportunité, vérifie les annonces de résultats, et vous envoie une alerte avec le contexte et une indication d’achat, de vente à découvert ou de conservation. Autre exemple : un agent pré-market qui tourne avant l’ouverture. Il analyse les actualités nocturnes et les mouvements globaux, identifie les actions susceptibles de « gaper » à l’ouverture, évalue l’impact potentiel sur votre portefeuille et vous envoie un briefing avec les catalyseurs clés à surveiller. Ou encore, un agent post-market qui tourne après la clôture, résume la performance du portefeuille, calcule les retours par secteur, identifie les meilleures et pires positions, analyse les actualités qui ont affecté le marché, et cherche les catalyseurs pour le lendemain. L’avantage clé de FlowHunt sur les chatbots interactifs est que ces agents fonctionnent de manière autonome, selon le planning que vous définissez. Plus besoin de les solliciter manuellement : ils surveillent et livrent les analyses automatiquement. C’est un atout précieux pour les traders qui ne peuvent pas passer leur journée devant les marchés.
Pour illustrer le fonctionnement de FlowHunt, prenons un exemple concret de flux de recherche conçu pour analyser une action donnée et générer une recommandation de trading sur options. Ce flux montre la puissance de la combinaison agents IA + données de marché en temps réel. Tout commence lorsque vous indiquez un ticker — par exemple NVIDIA. L’agent IA se connecte alors au serveur Polygon MCP et récupère les derniers titres et contenus d’articles des 24 dernières heures. Comme le plan gratuit de Polygon ne comprend pas le texte complet, le flux utilise un récupérateur d’URL qui va chercher l’article complet à la source, permettant à l’IA d’avoir toutes les données nécessaires. Ensuite, le flux transmet ces informations à un modèle IA — ici GPT-4 Turbo — avec des instructions précises pour analyser les données comme un trader d’options professionnel. L’IA doit rechercher des signaux spécifiques : annonces de résultats et dépassement/échec des attentes, changements de guidance, mouvements de prix significatifs, ou toute nouvelle pouvant impacter la direction à court terme de l’action. Sur la base de cette analyse, l’IA applique des règles prédéfinies pour décider s’il s’agit d’un signal d’achat, de vente à découvert ou d’une absence de signal. Si un signal est généré, le flux demande alors à l’IA de produire une recommandation d’options détaillée : strikes à acheter/vendre, échéances visées, niveaux d’entrée et de sortie, conseils de taille de position, règles de gestion du risque (stop-loss…), et avertissements sur les risques ou conditions de marché. Enfin, le flux formate le tout en un briefing professionnel envoyé par email, incluant l’analyse, le signal, la recommandation d’options et tous les détails associés. Ce processus complet — de la collecte des actualités à la génération d’une recommandation détaillée, jusqu’à l’envoi automatique par email — s’effectue dès que vous entrez un ticker ou selon le planning défini. Ce qui prendrait des heures à un humain est produit par l’agent IA en quelques minutes.
Créez des agents IA autonomes qui surveillent les marchés 24/7, analysent les actualités et les mouvements de prix, et livrent des analyses de trading exploitables directement dans votre boîte mail. Sans aucun code.
La vraie puissance des agents IA en recherche de trading se révèle lorsque l’on combine plusieurs sources et étapes d’analyse dans des workflows sophistiqués. Plutôt que de simplement récupérer et afficher des données, les agents IA avancés peuvent réaliser des analyses complexes qui reproduisent la réflexion d’un trader professionnel. Imaginez un flux d’analyse multi-étapes combinant analyse des actualités, analyse technique et analyse de sentiment. Il commence par récupérer les dernières actualités sur une action, puis extrait ses historiques de prix pour détecter des schémas techniques, analyse le sentiment sur les réseaux sociaux, et synthétise le tout en une recommandation de trading complète. L’agent IA peut pondérer les signaux selon leur pouvoir prédictif historique, repérer les conflits (par exemple, actualité positive mais schémas techniques négatifs) et fournir des recommandations nuancées tenant compte de ces complexités. Autre capacité avancée : l’analyse comparative entre actions ou secteurs. Un agent IA peut surveiller tout un secteur, analyser la performance relative des entreprises qui le composent, identifier les sur- ou sous-performances, et chercher les causes de ces écarts. Cela permet de repérer des opportunités de valeur relative — situations où une action est sous-évaluée par rapport à ses pairs sur la base de critères fondamentaux ou techniques. La gestion du risque est une autre valeur ajoutée des agents avancés : au lieu de simplement générer des signaux, les agents peuvent analyser tout votre portefeuille, évaluer l’impact potentiel de chaque nouveau trade sur l’exposition globale, vérifier que les règles de gestion du risque sont respectées, et proposer une taille de position adaptée à votre tolérance au risque. Cela évite les erreurs classiques de sur-exposition et garantit que le portefeuille reste équilibré. Les capacités de machine learning peuvent encore renforcer l’efficacité des agents IA : en analysant les historiques de trades et leurs issues, ils peuvent apprendre quels signaux sont les plus prédictifs, quelles catégories d’actualités génèrent les plus forts mouvements, ou quels schémas techniques sont les plus performants. Ce potentiel d’apprentissage rend les agents IA de plus en plus efficaces et adaptés à votre style et à la conjoncture.
Malgré tous ses avantages, la recherche de trading par IA présente quelques défis à connaître. Le premier concerne la qualité et la fiabilité des données : toutes les sources ne se valent pas, et certaines actualités peuvent être trompeuses ou inexactes. Il est essentiel de configurer les agents IA pour privilégier les sources fiables et signaler toute information douteuse nécessitant vérification. Un autre défi est le risque de dépendance excessive vis-à-vis des recommandations IA. Les agents peuvent traiter d’énormes volumes de données et repérer des schémas que l’humain ne voit pas, mais ils peuvent aussi se tromper ou manquer un contexte que seul un trader expérimenté pourrait détecter. La meilleure approche consiste à utiliser l’IA comme un outil d’aide à la décision, pas comme substitut total. Vérifiez toujours les recommandations, validez les données sous-jacentes et appliquez votre propre jugement avant d’agir. La latence et le timing sont également cruciaux : dans des marchés rapides, même de petits retards dans la livraison des données peuvent coûter cher. Il faut veiller à ce que les flux de trading IA fonctionnent en temps réel ou quasi réel, et que les alertes soient transmises immédiatement en cas d’événement majeur. Autre point : le coût des données et des appels API. Polygon propose des forfaits gratuits et payants, mais des workflows sophistiqués peuvent générer de nombreux appels API. Il est important de bien connaître les coûts et d’optimiser ses workflows pour limiter les appels inutiles tout en ayant les données nécessaires. Enfin, la personnalisation et la configuration sont des aspects clés : chaque trader a des stratégies, une tolérance au risque et des préférences différentes. Les agents IA doivent être paramétrés pour coller à votre approche, ce qui nécessite parfois des ajustements ou des tests pour garantir que les recommandations générées correspondent à votre stratégie et à vos règles de gestion du risque.
Pour tirer le meilleur parti de la recherche de trading par IA, voici quelques bonnes pratiques. Commencez petit et élargissez progressivement. N’essayez pas d’automatiser tout votre processus d’un coup : ciblez d’abord une ou deux tâches — par exemple la veille automatisée des actualités ou la détection d’activité inhabituelle — puis élargissez au fur et à mesure. Définissez clairement vos règles et critères de trading : les agents IA sont les plus efficaces avec des instructions précises sur ce qui constitue une opportunité. Avant de créer un agent, formalisez votre stratégie, vos critères d’entrée/sortie, vos règles de gestion du risque et tout autre paramètre important. Passez en revue et validez régulièrement les recommandations IA : ne suivez pas aveuglément les signaux générés. Analysez-les, comparez-les aux résultats réels, et ajustez la configuration de l’agent en cas d’erreurs ou de décalages systématiques. Diversifiez vos sources de données. Bien que le serveur Polygon MCP soit excellent, intégrez d’autres sources pour une analyse plus large : plateformes techniques, outils de sentiment, ou données alternatives. Mettez en place une gestion du risque robuste : vos agents IA doivent respecter vos règles de taille de position, de limites globales et de stop-loss, pour éviter toute recommandation risquée. Enfin, restez informé des évolutions du marché et de l’IA : ces deux domaines évoluent rapidement. Adaptez régulièrement vos méthodes à mesure que de nouveaux outils et capacités apparaissent.
L’intégration de l’IA dans la recherche de trading n’en est qu’à ses débuts, et ce que l’on peut faire aujourd’hui n’est qu’un avant-goût du potentiel futur. À mesure que la technologie progresse, on peut anticiper plusieurs évolutions majeures. D’abord, les agents IA seront de plus en plus performants pour comprendre le contexte et les subtilités. Les modèles actuels sont déjà puissants, mais les futurs modèles auront une compréhension encore meilleure des concepts financiers complexes, de la dynamique des marchés et des facteurs subtils qui influencent les prix. Ensuite, l’intégration entre sources et plateformes s’intensifiera : au lieu de connecter séparément chaque API, les plateformes de recherche de trading proposeront des intégrations multi-sources transparentes, permettant aux agents IA de synthétiser automatiquement des informations variées. L’adoption massive de l’IA générera aussi de nouveaux signaux et stratégies de trading spécifiquement adaptés à l’analyse par IA. Cela ouvrira la voie à de nouvelles approches, inédites pour la recherche traditionnelle. Par ailleurs, les cadres réglementaires évolueront : avec la généralisation de l’IA dans le trading, les autorités mettront en place de nouvelles règles pour garantir une utilisation responsable et éviter les risques systémiques. Les traders devront suivre ces évolutions. Enfin, la démocratisation des outils avancés s’accélérera : des plateformes comme FlowHunt rendent possible la création d’agents IA sans coder, offrant ainsi aux traders individuels les mêmes outils d’analyse que les professionnels dotés de grandes équipes. Cette évolution pourrait profondément transformer la concurrence dans le monde du trading.
Automatiser la recherche de trading avec l’IA et le serveur Polygon MCP représente une avancée majeure dans la façon d’analyser les marchés et de repérer les opportunités. En s’appuyant sur des agents IA qui surveillent en continu, analysent l’actualité, détectent les mouvements inhabituels et génèrent des recommandations, les traders peuvent considérablement réduire le temps consacré à la recherche tout en améliorant la qualité et la profondeur de leur analyse. Que vous commenciez par des requêtes interactives avec Claude ou que vous passiez directement à la création d’agents autonomes avec FlowHunt, la combinaison IA + données de marché en temps réel offre un puissant atout au trader moderne. L’essentiel est d’aborder cette technologie avec méthode, de bien définir vos règles et critères, de valider régulièrement les recommandations générées et de garder un contrôle humain sur le processus. À mesure que l’IA progresse et devient plus accessible, les traders qui adopteront ces outils bénéficieront d’un avantage significatif pour repérer les opportunités et prendre des décisions de trading éclairées.
Le serveur Polygon MCP est un pont qui relie des assistants IA comme Claude aux données de marché en temps réel de Polygon.io. Il utilise le Model Context Protocol (MCP) pour permettre à l’IA d’accéder aux prix des actions, actualités, conditions de marché et données historiques sans appels API manuels.
Le MCP est un protocole standardisé qui permet aux modèles IA de se connecter à des outils et sources de données externes. Au lieu de naviguer manuellement dans des API ou des tableaux de bord, votre assistant IA peut directement récupérer et analyser des données de services connectés comme Polygon, rendant l’automatisation fluide et efficace.
Claude avec Polygon MCP est idéal pour les requêtes interactives, mais FlowHunt propose des agents IA autonomes qui s’exécutent selon un planning sans sollicitation. Les agents FlowHunt peuvent surveiller des listes de valeurs toutes les heures, analyser les tendances, générer des recommandations de trading et envoyer des rapports automatisés — le tout sans intervention manuelle.
Oui. Avec FlowHunt, vous pouvez créer des agents IA qui s’exécutent à intervalles réguliers pour surveiller votre liste de surveillance, détecter des pics de volume ou de prix inhabituels, analyser les actualités, vérifier les annonces de résultats et vous envoyer des alertes avec contexte et recommandations de trading.
Les agents IA peuvent analyser les actualités, mouvements de prix, dépassements ou manques de résultats, changements de prévisions et schémas techniques pour générer des signaux d’achat, de vente à découvert ou de non-action. Ils peuvent aussi suggérer des spreads d’options spécifiques avec prix d’exercice, dates d’expiration, plans d’entrée/sortie et avertissements sur les risques.
Arshia est ingénieure en workflows d'IA chez FlowHunt. Avec une formation en informatique et une passion pour l’IA, elle se spécialise dans la création de workflows efficaces intégrant des outils d'IA aux tâches quotidiennes, afin d’accroître la productivité et la créativité.
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