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Le 30 novembre 2022, l’ouverture au grand public de ChatGPT 3 a constitué une révolution en matière d’intelligence artificielle (IA). En seulement un mois, 100 millions d’utilisateurs de la solution développée par Open AI avaient été recensés.
ChatGPT a de quoi séduire. Cette solution basée sur l’IA générative crée du texte, des images, de la musique, du code en réponse à des demandes formulées par les utilisateurs. Elle s’appuie sur des bases de données très conséquentes et sur un processus d’apprentissage qui lui permet de créer des produits originaux. Le grand public s’est très rapidement emparé de cette solution pour rédiger des comptes rendus, mener des recherches...
Du côté des entreprises, l’engouement a aussi été phénoménal. Il s’est traduit par la mise en œuvre de très nombreux projets dont certains sont entrés très rapidement, en moins d’un an, en phase d’industrialisation. Selon US Bureau of Labor Statistics, seulement trois ans après les premiers lancements de l’IA générative, 55 % des métiers devraient être transformés. Le monde bancaire et financier n’a pas échappé à la règle. L’IA générative sert notamment à faciliter la tâche des salariés du secteur bancaire. « Un conseiller doit gérer des centaines voire des milliers de clients selon les agences, il doit répondre à de très nombreuses sollicitations quotidiennes et proposer des conseils en fonction des besoins de chaque client et des produits proposés par la banque. L’IA générative permet de traiter de façon automatisée un grand nombre de demandes et laisse du temps au conseiller pour affiner la relation client », précise Benjamin Fallot, associé de EY Fabernovel. Les cas d’usage vont d’ailleurs bien au-delà des conseillers dédiés à la clientèle. « Plusieurs grandes banques américaines s’appuient déjà sur l’IA afin d’estimer le risque crédit de leurs clients. Elle est également utilisée afin de tracer les transactions et de repérer des cas de blanchiment. L’IA permet aussi de transformer les métiers du back-office, elle réduit le nombre de tâches répétitives confiées aux salariés, diminue les coûts opérationnels et libère du temps pour les salariés afin de réaliser des missions à plus forte valeur ajoutée », détaille Diego Ferri, directeur de la stratégie de EY Fabernovel.
Pour l’industrie financière, cette révolution devrait aussi lui permettre d’attirer des talents. « Les banques rencontrent depuis plusieurs années des difficultés à recruter, en déchargeant les salariés des tâches répétitives pour leur permettre de se concentrer sur des missions plus valorisantes, les nouvelles technologies constituent un moyen de recruter et fidéliser des professionnels. Il n’est pas question a contrario pour elles de réduire les emplois », avance Benjamin Fallot.
Améliorer le service au client
Les clients des banques ne sont pas en reste puisque ces technologies ont aussi pour objectif d’améliorer les services offerts. « En 2024, cette technologie devrait se développer largement dans l’interface client », prévient Benjamin Fallot.
De nombreuses initiatives sont en train d’être développées. Ainsi, fin 2023, la néobanque Bunq a annoncé le lancement d’une plateforme IA générative, Finn, disponible pour tous ses utilisateurs. Il s’agit d’un assistant personnel de gestion, qui accompagne aussi les utilisateurs dans l’accès aux services et permet la détection de fraude. « Dans le support utilisateur, notre chatbot alimenté par l’IA gère plus de 60 % de tous les tickets utilisateurs. Ce n’est pas seulement un générateur de réponses automatiques. Il utilise l’IA générative pour comprendre le contexte, résoudre les requêtes et même offrir des conseils supplémentaires, non sollicités, mais utiles », indique un porte-parole de Bunq.
Malgré cette adoption très rapide, des progrès restent à accomplir. Les données d’entraînement de ChatGPT et de nombreuses IA ne sont pas toujours fraîches. Si Open AI a annoncé récemment la possibilité pour sa version payante d’aller puiser des données directement sur le Net en temps réel, le système n’est pas fiable à 100 %. Le modèle économique reste aussi à inventer, l’IA nécessite des coûts de développement très conséquents qui devront, d’une façon ou d’une autre, être supportés par les utilisateurs finaux. Si Chat GPT a dans un premier temps été rendu accessible partiellement en Open Source, ce modèle n’est pas forcément adapté à l’industrie financière. Des points qui devront être éclaircis en 2024.
