L’intelligence artificielle (IA) générative est devenue incontournable pour les institutions financières. Elle permet notamment d’automatiser certaines tâches administratives, offrant ainsi d’importants gains d’efficacité.
Cependant, cette technologie présente des défis importants, tels que les erreurs potentielles et les « hallucinations » de l’IA, ont souligné des experts lors du 11e Forum Fintech Canada, qui s’est tenu à Montréal les 10 et 11 septembre. De plus, l’adaptation des systèmes hérités constitue un obstacle majeur à surmonter pour en tirer pleinement profit.
Des investissements colossaux
La majorité des institutions financières s’appuient encore sur des systèmes informatiques anciens, souvent peu compatibles avec les technologies modernes comme l’IA générative, capable de générer du texte, des images, des vidéos ou d’autres médias en réponse à des requêtes. Pour pouvoir exploiter tout le potentiel de l’IA générative, les institutions financières doivent donc adapter ces systèmes ou en développer de nouveaux.
Ce processus requiert des investissements massifs, et le retour sur investissement (ROI) n’est pas toujours immédiat, a souligné Dave Henderson, président des Solutions intelligentes et de l’innovation chez CGI. Au sein de l’entreprise montréalaise, l’activité de consultation informatique auprès des entreprises pour les aider à adapter leurs systèmes à l’IA générative a pris une ampleur inégalée.
Les géants mondiaux tels que CGI s’appuient sur l’innovation des fintechs pour aider leurs clients à faire évoluer leurs systèmes. « Les fintechs peuvent aider l’industrie à innover et à transformer ces systèmes hérités. Elles jouent un rôle crucial en créant des technologies qui permettent de rendre les données des entreprises compatibles avec les systèmes d’IA », estime Dave Henderson.
Un engouement soudain pour l’IA
L’introduction de ChatGPT en 2022 a provoqué un véritable bouleversement dans le secteur financier. Les fintechs, comme Arteria AI, ont rapidement été inondées de demandes de la part des institutions financières. Shelby Austin, co-fondatrice et cheffe de la direction de cette fintech basée à Toronto, a rapporté qu’« il y avait tellement de buzz autour de l’IA que les banques ne savaient pas comment gérer leurs systèmes hérités. »
Cependant, malgré la complexité des systèmes existants, l’IA a déjà permis d’améliorer la communication avec les clients. Selon Shelby Austin, l’IA a notamment permis d’accélérer les échanges avec les clients d’au moins 50 %. Ce retour tangible a aidé à justifier les investissements.
Une adoption progressive de l’IA
Pour s’adapter à cette nouvelle réalité technologique, les institutions financières optent souvent pour une approche progressive. Plutôt que de transformer l’ensemble de leurs systèmes en une seule fois, elles procèdent par étapes.
La Banque Scotia privilégie l’utilisation de l’IA pour améliorer la productivité interne avant de déployer des applications destinées aux clients. Elle utilise déjà l’IA pour certaines tâches comme l’analyse de documents complexes, notamment pour faciliter la gestion des audits, l’évaluation des risques et la conformité.
Selon Yannick Lallement, chef de l’intelligence artificielle à la Banque Scotia, « plus on monte en complexité, plus cela devient coûteux à mettre en place. » L’approche par petits pas adoptée par la banque lui permet de gérer l’évolution rapide de l’IA tout en minimisant les risques.
Des applications diversifiées de l’IA
En parallèle, l’IA trouve d’autres applications au sein des institutions financières. Kevin Levitt, responsable mondial du développement du secteur financier chez Nvidia, a indiqué que l’IA est souvent utilisée en premier pour améliorer les interactions des services à la clientèle des institutions financières en réduisant le nombre d’appels.
En outre, l’IA joue un rôle central dans la lutte contre la fraude, en réduisant notamment les faux positifs, qui se produisent lorsqu’un outil de détection de l’IA identifie à tort un texte produit par un humain comme étant généré par l’IA. « La fraude est un domaine dans lequel l’IA peut faire une énorme différence, et c’est un excellent point de départ pour les institutions », mentionne-t-il.
Pour maximiser les résultats de l’IA, l’intégrité des données est cruciale, signale Kevin Levitt. Il recommande de débuter par une gestion rigoureuse des données, en s’assurant de leur fiabilité et de leur disponibilité.
Les petites entreprises aussi tirent parti de l’IA
Ce ne sont pas seulement les grandes institutions financières qui bénéficient des avancées en IA. Mara Reiff, cheffe de la direction chez FreshBooks, une fintech canadienne spécialisée dans les logiciels de comptabilité pour PME, a indiqué que les petites entreprises utilisent de plus en plus l’IA pour améliorer leur efficacité et réduire leurs coûts. FreshBooks, par exemple, est utilisé dans plus de 100 pays et aide plusieurs millions de PME à gérer leurs affaires en automatisant des tâches complexes.
Pour implanter l’IA générative, Mara Reiff conseille aux petites entreprises d’adopter une approche progressive, similaire à celle des grandes banques : « Vous devez commencer par sortir vos données des systèmes hérités, et créer de la valeur progressivement. Si vous êtes une petite entreprise, voyez comment tirer parti de ce qui existe déjà pour maximiser les résultats. »
L’adaptation des systèmes hérités à l’IA représente un défi considérable, mais les progrès réalisés démontrent que cette transformation est possible. Dans cette course, les institutions financières recherchent l’équilibre entre l’investissement nécessaire et les gains tangibles en matière de productivité, de gestion des risques et de satisfaction client. Les fintechs, grâce à leur agilité et leur expertise, jouent un rôle clé dans cette transformation.