Amine El Afrit

Un parcours en finance à l’intersection des marchés de capitaux, de la finance d’entreprise et de la transformation. Recherche et travaux appliqués autour de la stratégie d’entreprise, de l’IA, des actifs numériques et des nouvelles infrastructures économiques.

Basé à Casablanca · Un parcours international entre le Canada, la France et le Maroc

Mon parcours professionnel combine marchés de capitaux, finance d’entreprise et pilotage de fonctions Finance complexes. J’ai commencé en Relations Investisseurs au siège de Danone à Paris, où j’ai appris comment investisseurs et analystes se forgent une opinion sur les entreprises, comment le management communique sa stratégie et sa performance, et où ces deux lectures peuvent diverger. J’ai ensuite travaillé sur les dérivés et le financement — avec notamment la responsabilité d’un portefeuille de dette de 6 Md€ — ce qui m’a donné une autre lecture du même système : la manière dont les marchés évaluent le risque, la liquidité et les anticipations.

Mes responsabilités en Afrique et en EMEA ont ensuite élargi ce socle au financement, à l’allocation du capital, au leadership et à l’exécution multi-pays. Je suis aujourd’hui pleinement engagé dans la construction d’un modèle de Global Business Services multi-pays au sein d’un leader mondial du CX.

En parallèle de mon activité professionnelle, je mène des travaux de recherche et je construis des systèmes autour de domaines en mutation structurelle : IA et agents autonomes, actifs numériques et infrastructure monétaire, structure de marché et systèmes de décision. Ce qui m’intéresse particulièrement, ce sont les effets de second ordre — pas seulement ce qu’une nouvelle technologie permet de faire, mais ce qui se passe ensuite : comment les incitations évoluent, quels intermédiaires gagnent ou perdent en pertinence, comment les modèles économiques s’adaptent et où se déplace la création de valeur.

Ma méthode est généralement la même : comprendre le mécanisme sous-jacent, le construire ou le modéliser lorsque c’est possible, confronter les hypothèses aux faits, puis traduire le résultat en implications pour les entreprises, les marchés ou l’allocation du capital. Une partie de ce travail est publiée ; une autre reste sous forme de travaux en cours ; certains projets sont devenus des systèmes que j’utilise.

Une partie de ces travaux est également sortie du seul cadre de la recherche. J’ai été étroitement impliqué dans la conception et le lancement de plusieurs produits liés aux actifs numériques ayant généré des revenus commerciaux significatifs. Cette expérience m’a donné une vision très concrète de la façon dont incitations, distribution et structure de marché interagissent lorsqu’un système passe en conditions réelles. Je gère également mon propre portefeuille d’investissement, où j’applique une partie de ces mêmes méthodes de recherche à de véritables décisions d’allocation du capital.

Mes domaines de travail

Finance stratégique

Relier l’analyse financière aux choix de l’entreprise et à la création de valeur à long terme.

Stratégie d’entreprise

Comprendre comment la technologie et la structure des marchés font évoluer l’économie d’une activité.

Transformation d’entreprise

Traduire ces évolutions économiques en une trajectoire de transformation exécutable.

Allocation du capital

Confronter les choix d’investissement aux risques, à l’incertitude et aux rendements attendus.

Modèles opérationnels

Concevoir l’organisation des équipes, des processus et de la gouvernance à l’échelle de plusieurs pays.

IA et systèmes de décision

Construire des systèmes qui préservent les preuves, interrogent les hypothèses et éclairent le jugement.

Travaux sélectionnés

2026

Quand la frontière devient plus difficile à défendre

Une note de recherche en cours sur l’appel d’Anthropic à ralentir la frontière, la fragilisation des avantages technologiques des modèles de pointe et l’endroit où la rareté économique pourrait se déplacer à mesure que l’intelligence devient moins chère. Elle examine l’hypothèse d’une frontière privée distincte du produit public, ainsi que le rôle croissant du calcul, de l’énergie et des infrastructures physiques.

Note de recherche · Travail en cours · 2026
2026

Quand le client arrive avec son agent

Une note en cours sur les agents IA personnels et l’évolution de la relation client. À partir des premières réactions à Muse de Meta, elle examine les parcours qui pourraient se déplacer vers les logiciels choisis par les clients, les effets possibles sur l’inertie des consommateurs et les nouvelles questions pour les entreprises et les opérateurs de CX.

Travail en cours · 2026
2025–26

Quand le client délègue la relation à son agent IA

Recherche sur ce qui change lorsque les agents IA personnels commencent à prendre en charge la relation du côté du client. Des expériences de terrain testent comment les agents recherchent et éliminent des entreprises avant tout contact, comment le contexte et la mémoire du client peuvent être conservés d’une entreprise à l’autre, et où l’entreprise reste la référence pour les engagements et leur exécution. La question plus large est de comprendre ce que devient l’expérience client lorsque des pans importants de la relation commencent en dehors de l’entreprise.

Travail en cours
2025

Quand le marché continue de valoriser l’ancien modèle économique

Note de stratégie et de valorisation coécrite sur ce qui se produit lorsque l’économie d’une entreprise évolue plus vite que les modèles utilisés pour la valoriser. Le travail analysait pourquoi des modèles sell-side traditionnels, construits autour de revenus liés à la main-d’œuvre, pouvaient ne pas refléter l’optionalité créée par l’IA et la propriété intellectuelle. Nous avons proposé un cadre de valorisation à deux composantes ainsi que des indicateurs mesurables permettant de rendre cette optionalité lisible et modélisable par les investisseurs.

Note de stratégie et de valorisation coécrite · 2025
2025–26

Construire des systèmes de décision multi-actifs capables de raisonner au-delà du premier mouvement

Un système conçu pour rendre la recherche plus traçable et plus rigoureuse : préserver les éléments de preuve, enregistrer les convictions et leur degré d’incertitude, définir à l’avance ce qui invaliderait une thèse et mesurer ensuite ce qui s’est réellement produit. L’objectif n’est pas d’automatiser le jugement, mais de rendre le raisonnement qui y conduit plus explicite et testable.

Système · en usage
2024

Repenser un modèle intensif en main-d’œuvre à l’ère de l’IA

Projet stratégique sur la façon dont un groupe mondial de services pourrait passer d’un usage de la technologie principalement centré sur la réduction des coûts à un modèle où l’IA et la technologie deviennent de nouvelles sources de revenus. Le travail a exploré de nouveaux produits, de nouveaux modèles opérationnels et une trajectoire de transformation pluriannuelle, tout en identifiant les domaines dans lesquels les capacités humaines peuvent conserver une véritable différenciation économique.

Recherche publiée · septembre 2024
2025–26

Les stablecoins au-delà de la crypto

Recherche sur les stablecoins en tant qu’infrastructure financière plutôt qu’en tant que classe d’actifs : liquidité transfrontalière, règlement, structure de contrepartie, gestion de trésorerie d’entreprise et demande de dette souveraine. La question centrale est de savoir quelles fonctions de l’intermédiation financière actuelle deviennent économiquement inutiles si la couche de règlement elle-même change.

Travail en cours
2026

Quand l’inférence IA commence à se comporter comme un marché

Recherche et construction d’outils autour d’OpenRouter afin d’étudier l’inférence IA comme un marché émergent : un même modèle peut être fourni par différents acteurs avec des prix, des latences, des niveaux de fiabilité et une économie du cache différents. J’ai construit des outils pour observer ces écarts et étudier si, à mesure que l’inférence se banalise, apparaissent des inefficiences de prix et d’exécution comparables à celles que l’on rencontre sur les marchés financiers.

Recherche en cours · Travail en cours
2026

Une société synthétique peut-elle prévoir un comportement collectif ?

Expérience consistant à utiliser des populations d’agents IA pour modéliser des comportements collectifs plutôt que de demander une prédiction à un modèle unique. Des individus synthétiques reçoivent des caractéristiques, des environnements informationnels et des contextes de décision différents, puis prennent leurs décisions de manière indépendante. Le signal agrégé peut ensuite être confronté à des résultats réels. La question de fond : une société d’agents peut-elle faire émerger une information prédictive que des méthodes de prévision plus simples ne captent pas ?

Système de recherche · validation historique en cours
2024–26

Actifs numériques : de la prévision à l’allocation du capital

Programme de recherche pluriannuel couvrant structure de marché des actifs numériques, liquidité, dérivés, prévision et construction de portefeuille. Ce qui avait commencé comme un problème de prévision s’est progressivement transformé en une question plus large : comment l’incertitude, les coûts de transaction, les contraintes de risque et les changements de régime transforment — ou ne parviennent pas à transformer — l’information en décisions d’investissement reproductibles.

Système · en usage

Travaux en cours

Systèmes de décision

Des systèmes qui préservent les éléments de preuve, suivent l’évolution d’une thèse dans le temps et rendent l’incertitude explicite — plutôt que des systèmes qui répondent puis oublient.

L’entreprise face aux agents autonomes

Comment évoluent l’identité, l’autorisation, la responsabilité et l’accès aux systèmes de l’entreprise lorsque des agents IA commencent à agir directement pour le compte des clients.

Nouvelles infrastructures financières

Stablecoins, nouveaux rails de règlement et structure de marché des actifs numériques — et les effets de second ordre qu’ils peuvent produire sur les entreprises, les intermédiaires et les flux de capitaux.

Autres travaux