L’apport de l’intelligence artificielle à la finance

Depuis toujours, les entreprises disposent d’un grand volume de données. Mais que fait-on de cette masse d’informations? La réponse est étonnante: pratiquement rien. 90% des données, une fois recensées, ne sont pas analysées ni évaluées, comme l’a révélé une étude du fabricant d’ordinateurs Dell Mais cette situation va changer: avec la numérisation du secteur financier et le boom du «FinTech», l’intelligence artificielle va jouer un nouveau rôle moteur.

Le moment est venu

Le concept d’«intelligence artificielle» (IA) fête cette année son 60e anniversaire. Les attentes envers cette technologie ont toujours été très élevées, mais les résultats obtenus se sont révélés plutôt modestes jusqu’à présent. Néanmoins, même les observateurs les plus prudents des marchés estiment cette fois que l’intelligence artificielle s’impose à large échelle. Les conditions-cadres fondamentales ont en effet changé.

D’une part, le «Big Data» a créé un cadre favorable aux analyses de l’IA et grandement amélioré la qualité des algorithmes. En outre, la puissance de calcul des ordinateurs, indispensable aux applications de l’IA, a augmenté de manière exponentielle.

D’autre part, nous sommes de plus en plus conscients que les données comptent parmi les principaux éléments qui déterminent la valeur des entreprises. En effet, elles permettent à celles-ci d’obtenir un avantage compétitif déterminant. L’actuel boom de l’IA se manifeste un peu partout: en 2014, Google a déboursé 600 millions USD pour acquérir la société d’IA DeepMind, dont l’objectif officiel est de «comprendre l’intelligence». Apple, Amazon, Facebook, IBM, Intel, Twitter et Yahoo eux aussi achètent régulièrement des entreprises de ce genre. Selon une étude, le marché mondial de l’intelligence artificielle devrait atteindre 23,4 milliards USD en 2025, soit un taux de croissance de 44,3% par an.

Responsabilisation par des agents «intelligents»

L’intelligence artificielle n’est pas quelque chose de nouveau pour le secteur bancaire: depuis les années 1980, elle est par exemple utilisée pour identifier et prévenir les abus dans le négoce. Mais désormais, son application est beaucoup plus vaste: en dehors de l’analyse des données, elle impacte en profondeur l’activité de conseil. Avec un seul clic, le conseiller se voit proposer en temps réel toutes les informations concernant ses clients, alors qu’il devait jusqu’à présent les réunir lui-même à partir de différentes applications totalement indépendantes les unes des autres.

En outre, il dispose d’agents intelligents (similaires à Siri chez Apple par exemple) qui lui indiquent automatiquement les tâches importantes ou analysent en temps réel les entretiens avec les clients et affichent des contenus complémentaires. Ces algorithmes apprenants sont capables de tirer des conclusions par eux-mêmes. Ils peuvent prévoir quelles informations doivent être affichées à quel moment pour un utilisateur, et également évaluer comme celui-ci y réagit. En outre, ils exploitent mieux les connaissances au sein de l’entreprise car, grâce à leurs systèmes apprenants, ils peuvent localiser de manière de plus en plus précise l’endroit où se trouve l’expertise et répondre par eux-mêmes aux questions fréquentes.

Cette évolution va permettre aux banques, à l’avenir, de proposer à leurs clients des services très personnalisés et des systèmes d’accès mobiles 24h/24 et 7j/7. Les segments de clients plus complexes pourront, eux aussi, en bénéficier dans une large mesure. Enfin, les nouvelles applications d’IA offrent également une assistance sur le plan des dépenses. Selon une enquête, l’intelligence artificielle et l’automatisation ont permis à un quart des établissements financiers interrogés de réaliser 15% et plus de réductions de coûts l’année dernière.

Une formule adaptée à nos compétences

La Suisse est très bien positionnée pour développer et exploiter l’intelligence artificielle. En effet, elle est un leader dans le domaine de la recherche depuis des décennies, avec des instituts au sein de l’Université de Zurich, de l’EPF à Lausanne et de l’Université de la Suisse italienne. En outre, les dirigeants des entreprises helvétiques, comparés à leurs collègues de l’étranger, voient plutôt les avantages que l’on peut tirer de l’analyse des données et moins les risques ou les problèmes.

Néanmoins, comme toute nouvelle technologie, l’intelligence artificielle présente aussi des dangers. Il convient en particulier d’assurer en permanence la protection des données et de prémunir les clients de la cybercriminalité. Or cette protection de la sphère privée est un domaine dans lequel les banques suisses se distinguent depuis des siècles, et constitue un grand avantage compétitif.