Dans le secteur financier, l’adoption de l’intelligence artificielle générative, pour peu qu’elle soit bien appréhendée, ouvre de nombreuses nouvelles perspectives, affirme Thomas Cordonnier, Business Analyst au sein de Devoteam, spécialiste de ces enjeux. Il évoque avec nous les principaux cas d’usage et les défis liés à l’intégration de cette technologie au niveau d’entités régulées.
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L’intelligence artificielle générative, la plupart des dirigeants en sont désormais convaincus, va bouleverser l’organisation du travail. Cette technologie constitue un formidable levier d’amélioration de la productivité. La plupart des acteurs du secteur financier explorent aujourd’hui les possibilités d’en tirer un avantage. « Clairement, on voit que les acteurs nourrissent une réelle volonté d’intégrer l’intelligence artificielle générative, de permettre aux collaborateurs de gagner en efficacité en y ayant recours, commente Thomas Cordonnier, business analyst au sein de Devoteam à Luxemourg. Les entités régulées, cependant, doivent faire face à certaines problématiques, liées à la préservation de la confidentialité des données personnelles ou encore de certaines informations propres au business. Le défi est de pouvoir tirer profit des outils aujourd’hui facilement accessibles, par exemple Copilot de Microsoft, tout en s’assurant de garder le contrôle des données. »
Comprendre les modèles avant de les déployer
Que l’on utilise la solution d’intelligence artificielle de Microsoft, facilement intégrable à l’environnement bureautique des collaborateurs en vue de soutenir leur productivité ou d’autres outils (ChatGPT ou Gemini), l’un des enjeux majeurs, pour les acteurs du secteur financier, est de comprendre comment les modèles sont construits, fonctionnent et utilisent les données. « C’est un élément indispensable si vous souhaitez convaincre les départements risk ou compliance de déployer ces outils », poursuit Thomas Cordonnier.
Mais comment, concrètement, ces outils d’intelligence artificielle générative peuvent-ils soutenir la productivité des employés du secteur financier ? Le spécialiste de la question, au sein de Devoteam Luxembourg, a identifié quelques cas d’usage permettant d’en rendre compte.
Automatiser la production de documents simples
Un premier concerne la production de documents simples, relativement formatés, comme des lettres de nomination, des accords de facilité de crédit. « Pour de nombreux documents, le rôle de l’intelligence artificielle sera de compléter des champs, comme le nom de l’entreprise ou du client, l’adresse, des dates. Elle peut aussi veiller à la clarté et à l’exactitude du contenu. Dans ce cas de figure, qui relève de l’automatisation, le modèle n’est pas amené à interpréter des données ou des informations », assure Thomas Cordonnier.
L’IA permet aussi d’accélérer la révision de documents, pour les mettre au bon format, détecter et corriger les erreurs de grammaire, évaluer la qualité d’un contenu ou encore sa lisibilité.
Soutenir la production des rapports de réunion
La possibilité laissée aux modèles d’interpréter des informations ou des contenus va varier en fonction des cas d’utilisation. « Pour rédiger des documents plus complexes, non standardisés, comme les minutes d’un board ou des accords légaux, l’intelligence artificielle va devoir être entraînée sur des documents existants en vue d’en produire de nouveaux », explique Thomas Cordonnier. Pour établir le résumé d’une réunion par exemple, l’IA fonctionne bien si elle peut identifier les intervenants, dans la mesure où ceux-ci échangent via un canal individuel (comme c’est le cas en visio). « À ce niveau, l’IA peut par exemple résumer un échange entre personnes, mettre en évidence les points clés d’une discussion, relever les décisions prises durant un meeting », poursuit le spécialiste. Le manager, dès lors, perd moins de temps à produire des rapports de réunion et peut directement se concentrer sur le suivi des décisions prises.
L’importance de bien encadrer l’IA
« On voit toutefois que, en ce qui concerne la production de ces documents moins formatés, le recours à l’IA est plus complexe. L’un des défis, en la matière, est de pouvoir bien encadrer l’intelligence artificielle qui, on le constate, n’est souvent pas encore suffisamment mature pour, par exemple, comprendre les restrictions que l’utilisateur peut indiquer dans un prompt. » Si l’utilisation de l’intelligence artificielle, pour la production de ces documents, permet de gagner du temps, il faut être conscient du risque d’erreur et prendre les mesures pour l’éviter.
L’intelligence artificielle générative, par ailleurs, facilite la recherche d’information, notamment par sa capacité à résumer des documents. « Elle permet par exemple de donner à l’utilisateur les éléments recherchés parmi une masse de documents légaux. Il accède ainsi directement à l’information essentielle », ajoute encore Thomas Cordonnier.
Un assistant personnel performant
Considérant ces divers cas d’usage, sa capacité à rédiger, produire des documents, l’intelligence artificielle se profile comme assistant personnel particulièrement efficace. « En la matière, les exemples ne manquent pas. Cet assistant peut faciliter la rédaction d’e-mail, la recherche d’information, prioriser des tâches. Un collaborateur qui doit effectuer une présentation sur un sujet précis peut demander à l’IA de lui proposer sur structure et, si celle-ci lui convient, de lui préparer des slides. Il peut de cette manière gagner un temps précieux et se concentrer sur les éléments qui conféreront à sa présentation une réelle valeur ajoutée », assure l’expert de Devoteam.
Former les utilisateurs
Dans le secteur financier, comme dans d’autres, l’IA doit soutenir la productivité des collaborateurs. Toutefois, l’adoption de ces outils et des pratiques professionnelles liées à leur utilisation ne se fera pas du jour au lendemain. « Au-delà de la configuration des outils, du choix des modèles, de la mise en place d’une architecture et d’une gouvernance garantissant la qualité et la confidentialité des données, il faut aussi et surtout accompagner et former les utilisateurs, afin de leur permettre de tirer un réel avantage du potentiel qu’offre la technologie », conclut Thomas Cordonnier.
Devoteam, avec son équipe, accompagne les acteurs du secteur financier dans l’adoption de ces outils d’intelligence artificielle générative. À travers son centre de formation – et son IA Academy – elle accompagne les dirigeants, les utilisateurs, mais aussi les équipes IT pour leur permettre de bien comprendre et utiliser ces outils.
Rédaction par ITnation.lu – Sébastien Lambotte, Talk2U