Être rentable face à l’évolution accélérée de l’IA
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De l’amélioration de l’apprentissage automatique à la conception de nouveaux systèmes de base de données en passant par le développement d’outils pour des secteurs précis, des progrès considérables ont été réalisés dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA).
Dans le contexte actuel d’incertitude économique, cependant, certaines entreprises pourraient réduire leurs investissements en IA, ce qui serait selon nous une erreur.
Ces entreprises risquent en effet de se retrouver à traîne dans un monde de plus en plus numérique, où l’adoption de l’IA et la modernisation subséquente de l’infrastructure technologique des organisations sont devenues des conditions primordiales pour demeurer concurrentiel. Les arguments en faveur de l’utilisation des outils basés sur l’IA et les avantages liés à leur adoption sont nombreux et ne font qu’augmenter : économies de temps et de coûts, augmentation de la productivité et des revenus, amélioration de l’expérience, fidélisation et agilité organisationnelle en sont quelques exemples.
En tant que banque d’investissement de premier plan pour le secteur de la technologie, nous nous appliquons à conseiller les entreprises sur la façon de réaliser leurs objectifs stratégiques1. Une grande partie de ce travail consiste à leur proposer des stratégies qui les aident à mobiliser et investir des capitaux dans les segments du secteur technologique offrant le plus fort potentiel de croissance.
Malgré le contexte actuel difficile pour les marchés financiers et les licenciements dans certaines sociétés technologiques, l’IA ne cesse de prendre de l’ampleur. En fait, d’après ce que nous disent nos clients et ce que nous observons dans le secteur – y compris dans les entreprises en démarrage et les sociétés bien établies qui innovent rapidement –, la prochaine décennie devrait être décisive pour ce qui est de l’adoption de masse de l’IA.
Voici certains thèmes et tendances clés qui ont permis aux entreprises de dégager des RCI importants grâce à l’IA.
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Les modèles d’apprentissage profond révolutionnent l’avenir de l’IA
Même si cet article n’a pas pour de but de faire un examen détaillé de l’histoire de l’IA, il est important de souligner que nous ne commençons vraiment qu’à ressentir l’impact de cette technologie dans nos vies. Même si beaucoup de gens n’en ont entendu parler que récemment, la théorie, elle, remonte à plusieurs décennies. Warren McCulloch et Walter Pitts parlaient du concept de réseau neuronal artificiel dès 1943. Bien que les bases de ce champ de recherche aient été posées dans les années 1950 et 1960, ce n’est qu’à la fin des années 1990 que la puissance de l’apprentissage profond a vraiment été reconnue. En 1998, Yann Le Cun a notamment publié un article fondateur sur l’utilisation des réseaux neuronaux artificiels pour la reconnaissance d’images. Aujourd’hui, Le Cun et deux autres sommités du secteur, Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio, sont à juste titre considérés comme les parrains de l’apprentissage profond, honneur qui leur a valu le prix Turing en 2018. Ce champ de recherche continue d’évoluer grâce aux contributions de nombreux autres esprits brillants du milieu universitaire et de celui des affaires, qui travaillent activement à rendre les méthodes d’apprentissage automatique encore plus efficaces.
Avant l’avènement de l’apprentissage profond, le processus d’apprentissage automatique faisait appel à l’entraînement supervisé de l’algorithme au moyen d’une série d’exemples dont il devait s’inspirer, ce qui obligeait à structurer et étiqueter les données. Grâce à l’apprentissage profond, les algorithmes peuvent analyser des volumes incroyables de données non structurées et identifier les caractéristiques, les liens ou les interactions entre certains concepts sans supervision.
À l’heure où les modèles continuent d’évoluer et où la puissance informatique est de moins en moins un obstacle, l’IA devient de plus en plus accessible au commun des mortels. Née dans les laboratoires de recherche universitaire, elle a été adoptée dans un premier temps par les grandes entreprises à l’aise financièrement, puis par les organisations de toutes tailles. À l’heure actuelle, les modèles d’IA, d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond sont utilisés pour analyser de grands volumes de données et résoudre et optimiser de nombreux problèmes opérationnels. Et ce n’est qu’un début!
Conseil pour optimiser le RCI : Pour régler un problème, on n’a pas forcément besoin du modèle le plus complexe. Comprenez vos besoins et limites opérationnels lorsque vous utilisez des modèles d’IA pour analyser des données ou résoudre des problèmes opérationnels.
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De nouvelles bases de données complexes facilitent les applications commerciales de l’IA
À mesure que les modèles d’IA évoluent et deviennent plus complexes et capables d’apprendre à partir de vastes quantités de données non structurées, les organisations ont de plus en plus besoin de bases de données pour mieux tirer profit de ce changement de paradigme.
En utilisant une base de données sur mesure, les entreprises peuvent accélérer considérablement le processus d’apprentissage automatique et la formation de ces modèles. En outre, en recourant à des bases de données spécifiques, elles peuvent mieux relever les défis associés à l’apprentissage automatique – qu’ils soient liés au volume, à la vélocité ou à la complexité de la gouvernance et de la gestion des données – pour gagner du temps et optimiser les ressources.
L’interaction de l’IA avec la technologie des systèmes de gestion de base de données (SGBD), qui promet de façonner l’avenir de l’informatique, est à l’avant-garde de la technologie des bases de données. Cette intégration est primordiale non seulement pour l’informatique de prochaine génération, mais aussi pour l’évolution continue de la technologie des bases de données. Même si l’IA et les SGBD sont des domaines bien établis, la recherche-développement portant sur leur intégration en est encore à ses débuts. L’intégration de ces deux technologies est notamment motivée par la nécessité d’accéder rapidement à de grandes quantités de données partagées pour assurer la gestion efficiente et le traitement intelligent des données. Ces bases de données autonomes utilisent l’apprentissage automatique pour automatiser l’optimisation, la sécurité, les sauvegardes, les mises à jour et d’autres tâches courantes de gestion de base de données traditionnellement effectuées par les administrateurs. Contrairement à une base de données classique, une base de données autonome accomplit toutes ces tâches, et plus encore, sans intervention humaine.
La valeur ultime d’une base de données faisant appel à l’IA réside dans l’optimisation des ressources informatiques et de l’information contenue dans la base. Cela permet de créer de meilleurs modèles d’apprentissage automatique et profond, de les former plus rapidement et plus efficacement, et de faire preuve de rigueur dans la façon d’appliquer l’IA au sein de l’entreprise.
Conseil pour optimiser le RCI : Comprenez les exigences en matière de bases de données spécifiques au secteur d’activité de votre organisation, puis intégrez la question de l’IA dans votre analyse pour optimiser les besoins et les ressources.
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Les solutions verticalisées prolifèrent
Cet aspect de la révolution de l’IA était tout à fait prévisible. À mesure que les technologies évoluent, deviennent de plus en plus accessibles aux masses et s’adaptent aux besoins divers du marché, il se produit toujours une phase de prolifération de solutions verticalisées et ponctuelles. On a observé le même phénomène dans le domaine des technologies de marketing durant l’avènement des réseaux sociaux et des données massives, et dans celui de la cybersécurité avec l’augmentation des cyberattaques, par exemple. L’histoire se répète, puisque le phénomène touche désormais l’IA et les technologies de base de données. Les modèles d’apprentissage automatique et profond plus accessibles ont permis la prolifération de solutions verticalisées ou ponctuelles adaptées à des besoins spécifiques. Pourquoi? Les solutions verticalisées ou ponctuelles ont un RCI mieux défini et reproductible, permettant la pénétration d’un marché bien précis. De plus, cet effort de vente et de marketing ciblé tend à rendre l’acquisition de clients plus efficace et à raccourcir les cycles de vente. Et ainsi de suite.
Les solutions basées sur l’IA faisant appel à la technologie moderne des bases de données sont là pour de bon et ont déjà un impact important sur nos vies. Le traitement automatique du langage naturel nous permet de dire à nos réfrigérateurs quels aliments commander, tandis que les agents conversationnels sont devenus des représentants du service à la clientèle quasi humains. L’automatisation robotisée de processus prend en charge les tâches banales et répétitives pour donner aux employés davantage de temps pour les responsabilités plus importantes. L’expérience client s’est améliorée considérablement grâce à l’hyperpersonnalisation du parcours du consommateur. De nouveaux outils de cybersécurité sont apparus, qui aident les équipes de la sécurité de l’information à réduire le risque de violation et à améliorer leurs dispositifs de sécurité de façon efficace et efficiente.
Conseil pour optimiser le RCI : Les petites entreprises qui n’ont pas les moyens de se doter de leurs propres outils d’IA et bases de données peuvent recourir à des solutions ponctuelles toutes prêtes qui exigent un investissement bien moindre. Déterminez si des outils basés sur l’IA adaptés à vos besoins existent déjà avant d’essayer de créer vos propres solutions internes.
Investissements croissants : Bien sûr, les progrès de l’IA exigent du capital, et bien que les investissements en technologie aient généralement diminué en 2022 en prévision du ralentissement économique, l’IA suscite toujours beaucoup d’intérêt. D’après les estimations de Research and Markets, le marché de l’IA atteindra 171 milliards de dollars d’ici 20252, soit un montant quatre fois plus élevé qu’en 2020, alors qu’il représentait 40 milliards.
Cependant, bien que les investissements en IA aient atteint un sommet inégalé au premier trimestre de 2022, les valorisations des sociétés fermées ont chuté dans le sillage du repli des marchés publics en 2022. Pour pouvoir continuer de lever des capitaux dans ces marchés plus étroits, une entreprise devra prouver sa viabilité.
Les sociétés les plus prospères seront celles qui démontrent qu’elles peuvent appliquer leurs solutions d’IA de façon répétée, dans une optique de productisation, en créant une valeur supérieure à celle des anciennes méthodes. Qui plus est, les organisations qui intègrent l’« IA explicable » à leurs modèles opérationnels susciteront davantage de confiance et jouiront donc des meilleures perspectives de succès. Les gens veulent voir des résultats concrets, que ce soit sous forme de rendements financiers, d’amélioration de l’expérience client ou de pénétration du marché – autant de paramètres qui, ensemble, contribuent au succès, et au RCI.
Une décennie d’adoption : Nous comptons parmi les banques d’investissement du secteur de la technologie affichant la croissance la plus rapide de Wall Street1. À ce titre, nous sommes des témoins privilégiés des progrès et des résultats de l’IA. La courbe d’adoption de la technologie devenant de plus en plus courte, nous pensons que les sociétés utiliseront des technologies d’IA beaucoup plus avancées au cours de la prochaine décennie.
Compte tenu de l’évolution du secteur de l’IA et des bases de données, notre but est d’aider les sociétés avec lesquelles nous travaillons à accélérer leurs innovations de manière à procurer de la valeur à leurs clients. Comme indiqué plus haut, du point de vue du RCI, les avantages d’investir dans l’IA demeurent nombreux : économies de temps et de coûts, augmentation de la productivité et des revenus, amélioration de l’expérience et de la fidélisation, et agilité organisationnelle en sont quelques exemples. À mesure que la technologie continue de s’améliorer et que le coût d’adoption diminue, la valeur offerte par les outils d’IA et les nouveaux outils de base de données ne fera qu’augmenter. Par conséquent, les organisations doivent continuer de se concentrer sur l’avenir et de parier sur l’IA.
1 Bloomberg
2 GlobeNewswire
Être rentable face à l’évolution accélérée de l’IA
Chef mondial, Technologie et services aux entreprises, Services d’investissement
David compte plus de deux décennies d’expérience en services de banque d’affaires et agit à titre de conseiller de confiance aupr&e…
David compte plus de deux décennies d’expérience en services de banque d’affaires et agit à titre de conseiller de confiance aupr&e…
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De l’amélioration de l’apprentissage automatique à la conception de nouveaux systèmes de base de données en passant par le développement d’outils pour des secteurs précis, des progrès considérables ont été réalisés dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA).
Dans le contexte actuel d’incertitude économique, cependant, certaines entreprises pourraient réduire leurs investissements en IA, ce qui serait selon nous une erreur.
Ces entreprises risquent en effet de se retrouver à traîne dans un monde de plus en plus numérique, où l’adoption de l’IA et la modernisation subséquente de l’infrastructure technologique des organisations sont devenues des conditions primordiales pour demeurer concurrentiel. Les arguments en faveur de l’utilisation des outils basés sur l’IA et les avantages liés à leur adoption sont nombreux et ne font qu’augmenter : économies de temps et de coûts, augmentation de la productivité et des revenus, amélioration de l’expérience, fidélisation et agilité organisationnelle en sont quelques exemples.
En tant que banque d’investissement de premier plan pour le secteur de la technologie, nous nous appliquons à conseiller les entreprises sur la façon de réaliser leurs objectifs stratégiques1. Une grande partie de ce travail consiste à leur proposer des stratégies qui les aident à mobiliser et investir des capitaux dans les segments du secteur technologique offrant le plus fort potentiel de croissance.
Malgré le contexte actuel difficile pour les marchés financiers et les licenciements dans certaines sociétés technologiques, l’IA ne cesse de prendre de l’ampleur. En fait, d’après ce que nous disent nos clients et ce que nous observons dans le secteur – y compris dans les entreprises en démarrage et les sociétés bien établies qui innovent rapidement –, la prochaine décennie devrait être décisive pour ce qui est de l’adoption de masse de l’IA.
Voici certains thèmes et tendances clés qui ont permis aux entreprises de dégager des RCI importants grâce à l’IA.
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Les modèles d’apprentissage profond révolutionnent l’avenir de l’IA
Même si cet article n’a pas pour de but de faire un examen détaillé de l’histoire de l’IA, il est important de souligner que nous ne commençons vraiment qu’à ressentir l’impact de cette technologie dans nos vies. Même si beaucoup de gens n’en ont entendu parler que récemment, la théorie, elle, remonte à plusieurs décennies. Warren McCulloch et Walter Pitts parlaient du concept de réseau neuronal artificiel dès 1943. Bien que les bases de ce champ de recherche aient été posées dans les années 1950 et 1960, ce n’est qu’à la fin des années 1990 que la puissance de l’apprentissage profond a vraiment été reconnue. En 1998, Yann Le Cun a notamment publié un article fondateur sur l’utilisation des réseaux neuronaux artificiels pour la reconnaissance d’images. Aujourd’hui, Le Cun et deux autres sommités du secteur, Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio, sont à juste titre considérés comme les parrains de l’apprentissage profond, honneur qui leur a valu le prix Turing en 2018. Ce champ de recherche continue d’évoluer grâce aux contributions de nombreux autres esprits brillants du milieu universitaire et de celui des affaires, qui travaillent activement à rendre les méthodes d’apprentissage automatique encore plus efficaces.
Avant l’avènement de l’apprentissage profond, le processus d’apprentissage automatique faisait appel à l’entraînement supervisé de l’algorithme au moyen d’une série d’exemples dont il devait s’inspirer, ce qui obligeait à structurer et étiqueter les données. Grâce à l’apprentissage profond, les algorithmes peuvent analyser des volumes incroyables de données non structurées et identifier les caractéristiques, les liens ou les interactions entre certains concepts sans supervision.
À l’heure où les modèles continuent d’évoluer et où la puissance informatique est de moins en moins un obstacle, l’IA devient de plus en plus accessible au commun des mortels. Née dans les laboratoires de recherche universitaire, elle a été adoptée dans un premier temps par les grandes entreprises à l’aise financièrement, puis par les organisations de toutes tailles. À l’heure actuelle, les modèles d’IA, d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond sont utilisés pour analyser de grands volumes de données et résoudre et optimiser de nombreux problèmes opérationnels. Et ce n’est qu’un début!
Conseil pour optimiser le RCI : Pour régler un problème, on n’a pas forcément besoin du modèle le plus complexe. Comprenez vos besoins et limites opérationnels lorsque vous utilisez des modèles d’IA pour analyser des données ou résoudre des problèmes opérationnels.
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De nouvelles bases de données complexes facilitent les applications commerciales de l’IA
À mesure que les modèles d’IA évoluent et deviennent plus complexes et capables d’apprendre à partir de vastes quantités de données non structurées, les organisations ont de plus en plus besoin de bases de données pour mieux tirer profit de ce changement de paradigme.
En utilisant une base de données sur mesure, les entreprises peuvent accélérer considérablement le processus d’apprentissage automatique et la formation de ces modèles. En outre, en recourant à des bases de données spécifiques, elles peuvent mieux relever les défis associés à l’apprentissage automatique – qu’ils soient liés au volume, à la vélocité ou à la complexité de la gouvernance et de la gestion des données – pour gagner du temps et optimiser les ressources.
L’interaction de l’IA avec la technologie des systèmes de gestion de base de données (SGBD), qui promet de façonner l’avenir de l’informatique, est à l’avant-garde de la technologie des bases de données. Cette intégration est primordiale non seulement pour l’informatique de prochaine génération, mais aussi pour l’évolution continue de la technologie des bases de données. Même si l’IA et les SGBD sont des domaines bien établis, la recherche-développement portant sur leur intégration en est encore à ses débuts. L’intégration de ces deux technologies est notamment motivée par la nécessité d’accéder rapidement à de grandes quantités de données partagées pour assurer la gestion efficiente et le traitement intelligent des données. Ces bases de données autonomes utilisent l’apprentissage automatique pour automatiser l’optimisation, la sécurité, les sauvegardes, les mises à jour et d’autres tâches courantes de gestion de base de données traditionnellement effectuées par les administrateurs. Contrairement à une base de données classique, une base de données autonome accomplit toutes ces tâches, et plus encore, sans intervention humaine.
La valeur ultime d’une base de données faisant appel à l’IA réside dans l’optimisation des ressources informatiques et de l’information contenue dans la base. Cela permet de créer de meilleurs modèles d’apprentissage automatique et profond, de les former plus rapidement et plus efficacement, et de faire preuve de rigueur dans la façon d’appliquer l’IA au sein de l’entreprise.
Conseil pour optimiser le RCI : Comprenez les exigences en matière de bases de données spécifiques au secteur d’activité de votre organisation, puis intégrez la question de l’IA dans votre analyse pour optimiser les besoins et les ressources.
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Les solutions verticalisées prolifèrent
Cet aspect de la révolution de l’IA était tout à fait prévisible. À mesure que les technologies évoluent, deviennent de plus en plus accessibles aux masses et s’adaptent aux besoins divers du marché, il se produit toujours une phase de prolifération de solutions verticalisées et ponctuelles. On a observé le même phénomène dans le domaine des technologies de marketing durant l’avènement des réseaux sociaux et des données massives, et dans celui de la cybersécurité avec l’augmentation des cyberattaques, par exemple. L’histoire se répète, puisque le phénomène touche désormais l’IA et les technologies de base de données. Les modèles d’apprentissage automatique et profond plus accessibles ont permis la prolifération de solutions verticalisées ou ponctuelles adaptées à des besoins spécifiques. Pourquoi? Les solutions verticalisées ou ponctuelles ont un RCI mieux défini et reproductible, permettant la pénétration d’un marché bien précis. De plus, cet effort de vente et de marketing ciblé tend à rendre l’acquisition de clients plus efficace et à raccourcir les cycles de vente. Et ainsi de suite.
Les solutions basées sur l’IA faisant appel à la technologie moderne des bases de données sont là pour de bon et ont déjà un impact important sur nos vies. Le traitement automatique du langage naturel nous permet de dire à nos réfrigérateurs quels aliments commander, tandis que les agents conversationnels sont devenus des représentants du service à la clientèle quasi humains. L’automatisation robotisée de processus prend en charge les tâches banales et répétitives pour donner aux employés davantage de temps pour les responsabilités plus importantes. L’expérience client s’est améliorée considérablement grâce à l’hyperpersonnalisation du parcours du consommateur. De nouveaux outils de cybersécurité sont apparus, qui aident les équipes de la sécurité de l’information à réduire le risque de violation et à améliorer leurs dispositifs de sécurité de façon efficace et efficiente.
Conseil pour optimiser le RCI : Les petites entreprises qui n’ont pas les moyens de se doter de leurs propres outils d’IA et bases de données peuvent recourir à des solutions ponctuelles toutes prêtes qui exigent un investissement bien moindre. Déterminez si des outils basés sur l’IA adaptés à vos besoins existent déjà avant d’essayer de créer vos propres solutions internes.
Investissements croissants : Bien sûr, les progrès de l’IA exigent du capital, et bien que les investissements en technologie aient généralement diminué en 2022 en prévision du ralentissement économique, l’IA suscite toujours beaucoup d’intérêt. D’après les estimations de Research and Markets, le marché de l’IA atteindra 171 milliards de dollars d’ici 20252, soit un montant quatre fois plus élevé qu’en 2020, alors qu’il représentait 40 milliards.
Cependant, bien que les investissements en IA aient atteint un sommet inégalé au premier trimestre de 2022, les valorisations des sociétés fermées ont chuté dans le sillage du repli des marchés publics en 2022. Pour pouvoir continuer de lever des capitaux dans ces marchés plus étroits, une entreprise devra prouver sa viabilité.
Les sociétés les plus prospères seront celles qui démontrent qu’elles peuvent appliquer leurs solutions d’IA de façon répétée, dans une optique de productisation, en créant une valeur supérieure à celle des anciennes méthodes. Qui plus est, les organisations qui intègrent l’« IA explicable » à leurs modèles opérationnels susciteront davantage de confiance et jouiront donc des meilleures perspectives de succès. Les gens veulent voir des résultats concrets, que ce soit sous forme de rendements financiers, d’amélioration de l’expérience client ou de pénétration du marché – autant de paramètres qui, ensemble, contribuent au succès, et au RCI.
Une décennie d’adoption : Nous comptons parmi les banques d’investissement du secteur de la technologie affichant la croissance la plus rapide de Wall Street1. À ce titre, nous sommes des témoins privilégiés des progrès et des résultats de l’IA. La courbe d’adoption de la technologie devenant de plus en plus courte, nous pensons que les sociétés utiliseront des technologies d’IA beaucoup plus avancées au cours de la prochaine décennie.
Compte tenu de l’évolution du secteur de l’IA et des bases de données, notre but est d’aider les sociétés avec lesquelles nous travaillons à accélérer leurs innovations de manière à procurer de la valeur à leurs clients. Comme indiqué plus haut, du point de vue du RCI, les avantages d’investir dans l’IA demeurent nombreux : économies de temps et de coûts, augmentation de la productivité et des revenus, amélioration de l’expérience et de la fidélisation, et agilité organisationnelle en sont quelques exemples. À mesure que la technologie continue de s’améliorer et que le coût d’adoption diminue, la valeur offerte par les outils d’IA et les nouveaux outils de base de données ne fera qu’augmenter. Par conséquent, les organisations doivent continuer de se concentrer sur l’avenir et de parier sur l’IA.
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Gérer et monétiser votre transition vers un monde carboneutre avec BMO et Radicle
BMO est l'institution financière la mieux classée selon le Global Sustainability Benchmark, le nouvel indice de référence mondial du développement durable annoncé lors de la COP 27
COP27 : Les problèmes de sécurité énergétique et l’incertitude économique ralentiront-t-ils la transition climatique?
BMO investira dans les crédits compensatoires de carbone novateurs de CarbonCure pour stocker du CO₂ de façon permanente
Financement commercial : vers le développement durable, une entreprise à la fois
RoadMap Project: An Indigenous-led Paradigm Shift for Economic Reconciliation
Une première canadienne : BMO et l'Université Concordia s'unissent pour un avenir durable grâce à un prêt innovant lié à la durabilité
Intégration des facteurs ESG dans les petites et moyennes entreprises : Conférence de Montréal
BMO entend racheter Radicle Group Inc., un chef de file des services environnementaux situé à Calgary
Investment Opportunities for a Net-Zero Economy: A Conversation at the Milken Institute Global Conference
S’ajuster face aux changements climatiques : l’Institut pour le climat de BMO
How Hope, Grit, and a Hospital Network Saved Maverix Private Capital Founder John Ruffolo
Hydrogen’s Role in the Energy Transition: Matt Fairley in Conversation
Key Takeaways on Ag, Food, Fertilizer & ESG from BMO’s Farm to Market Conference
Les risques physiques et liés à la transition auxquels font face l’alimentation et l’agriculture
Agriculture de pointe : réduire les impacts environnementaux en même temps que les coûts
Building an ESG Business Case in the Food Sector: The Food Institute
J’attends avec impatience notre 17e Conférence annuelle sur les marchés agricoles
Les prix des métaux encore loin d’une nouvelle normalité : Table ronde de BMO sur les mines
Aller de l’avant en matière de transition énergétique : Darryl White s’adresse aux gestionnaires de réserves et d’actifs mondiaux
BMO et EDC annoncent une collaboration pour présenter des solutions de financement durable aux entreprises canadiennes
Refonte au Canada pour un monde carboneutre : Conversation avec Corey Diamond d’Efficacité énergétique Canada
The Role of Hydrogen in the Energy Transition: FuelCell Energy CEO Jason Few in Conversation
BMO est fier de soutenir la première transaction d'obligations vertes du gouvernement du Canada en tant que cochef de file
Article d’opinion: Le Canada peut être un leader en matière de sécurité énergétique
Les mesures prises par le gouvernement peuvent contribuer à stimuler la construction domiciliaire afin de remédier à la pénurie de logements au Canada
Tackling Climate Change in Metals and Mining: ICMM CEO Rohitesh Dhawan in Conversation
La circulaire de sollicitation de procurations et les rapports sur la durabilité 2021 de BMO sont maintenant disponibles
Why Changing Behaviour is Key to a Low Carbon Future – Dan Barclay
BMO lance le programme Services aux entreprises à portée de main - BMO pour les entrepreneurs noirs et annonce un engagement de 100 millions de dollars en prêts pour aider les entrepreneurs noirs à dé
The Post 2020 Biodiversity Framework – A Discussion with Basile Van Havre
BMO annonce son intention de se joindre au programme Catalyst de Breakthrough Energy pour accélérer l'innovation climatique
BMO Groupe financier nommé banque la plus durable en Amérique du Nord pour la troisième année d'affilée
Using Geospatial Big Data for Climate, Finance and Sustainability
Atténuer les répercussions des changements climatiques sur les actifs physiques par la finance spatiale
BMO aide Boralex à aller Au-delà des énergies renouvelables en transformant sa facilité de crédit en un prêt lié au développement durable
Première mondiale : BMO soutient Bruce Power avec le premier cadre de financement vert du secteur nucléaire au monde
BMO se classe parmi les entreprises les plus durables au monde, selon les indices de durabilité Dow Jones
COP26 : Pourquoi les entreprises doivent assumer leur responsabilité sociale
The Future of Remote Work and Diversity in the Asset Management Industry
Changer les comportements est essentiel pour assurer un avenir à faible émission de carbone – Table ronde Milken
BMO aide Teck Resources à progresser vers ses objectifs ESG avec un prêt lié à la durabilité
Première dans le secteur des métaux et des mines en Amérique du Nord : BMO aide Sandstorm Gold Royalties à atteindre ses objectifs ESG grâce à un prêt lié à la durabilité
Éducation, emploi et autonomie économique : BMO publie Wîcihitowin ᐑᒋᐦᐃᑐᐏᐣ, son premier Rapport sur les partenariats et les progrès en matière autochtone annuel
BMO annonce un engagement de financement de 12 milliards de dollars pour le logement abordable au Canada
In support of Canada’s bid to host the headquarters of the International Sustainability Standards Board
Investing in Real Estate Sustainability with Bright Power Inc.
BMO appuie la candidature du Canada pour accueillir le siège du Conseil des normes internationales d'information sur la durabilité
BMO nommé au classement des 50 meilleures entreprises citoyennes au Canada de Corporate Knights
ESG From Farm to Fork: Doing Well by Doing Good
Banques centrales, changements climatiques et leadership : Forum annuel destiné aux femmes œuvrant dans le secteur des titres à revenu fixe, devises et produits de base
BMO met sur pied une nouvelle équipe innovatrice pour la transition énergétique
L’appétit croissant pour l’investissement dans un but précis dans les valeurs à revenu fixe par Magali Gable
BMO organise le congrès annuel mondial sur les marchés agricoles pour une 16e année consécutive
Première nord-américaine : BMO aide Gibson Energy à transformer entièrement une facilité de crédit en un prêt lié à la durabilité
Le programme Des transactions qui font pousser des arbres permettra d’en planter 100 000
Les arbres issus des métiers bénéficient d'un marché obligataire ESG solide
Understanding Biodiversity Management: Best Practices and Innovation
The Changing Face of Sustainability: tentree for a Greener Planet
La 30e conférence mondiale annuelle sur le secteur des mines et des métaux de BMO est en cours
Favoriser des résultats durables : le premier prêt vert offert au Canada
Episode 29: What 20 Years of ESG Engagement Can Teach Us About the Future
Rapport sur les perspectives de 2021 de BMO Gestion mondiale d'actifs : des jours meilleurs à venir
Episode 28: Bloomberg: Enhancing ESG Disclosure through Data-Driven Solutions
Comment Repérer L’écoblanchiment Et Trouver Un Partenaire Qui Vous Convient
BMO se classe parmi les entreprises les plus durables selon l'indice de durabilité Dow Jones - Amérique du Nord
Episode 27: Preventing The Antimicrobial Resistance Health Crisis
BMO investit dans un avenir durable grâce à un don d’un million de dollars à l’Institute for Sustainable Finance
BMO Groupe financier franchit une étape clé en faisant correspondre 100 pour cent de sa consommation d'électricité avec des énergies renouvelables
BMO Groupe financier reconnu comme l'une des sociétés les mieux gérées de manière durable au monde dans le nouveau classement du Wall Street Journal
Episode 23: TC Transcontinental – A Market Leader in Sustainable Packaging
Les possibilités de placement durables dans le monde d’après la pandémie
BMO Capital Markets to host 2020 Prescriptions for Success Healthcare Virtual Conference
Les sociétés axées sur l’efficacité énergétique peuvent maintenant réduire leurs coûts d’emprunt
BMO Groupe financier s'approvisionnera à 100 pour cent en électricité à partir d'énergies renouvelables
Episode 13: Faire face à la COVID-19 en optant pour des solutions financières durables
Épisode 09 : Le pouvoir de la collaboration en matière d'investissement ESG
Épisode 08 : La tarification des risques climatiques, avec Bob Litterman
Épisode 07 : Mobiliser les marchés des capitaux en faveur d’une finance durable
Épisode 06 : L’investissement responsable – Tendances et pratiques exemplaires canadiennes
Épisode 04 : Divulgation de renseignements relatifs à la durabilité : Utiliser le modèle de SASB
Épisode 03 : Taxonomie verte: le plan d'action pour un financement durable de l'UE
Épisode 02 : Analyser les risques climatiques pour les marchés financiers