Lors du 11e Forum Fintech Canada, des entreprises de technologie et des institutions financières se sont penchées sur les défis et les opportunités liés à l’adoption de l’IA générative dans le secteur financier. Si la technologie révolutionne les services financiers, elle suscite également des inquiétudes, notamment quant à son impact sur l’emploi et la sécurité.
Antoine Amend, directeur technique principal pour les services financiers chez Databricks, une plateforme qui aide les entreprises à construire, mettre à l’échelle et gouverner les données, souligne que l’IA générative change la façon dont les utilisateurs interagissent avec les technologies financières. Grâce à l’IA, les employés gagnent en efficacité et en temps, ce qui leur permet de se concentrer davantage sur des tâches stratégiques plutôt que sur des processus administratifs.
« L’IA se démocratise. Les utilisateurs peuvent désormais comprendre et intégrer ces technologies dans leur quotidien, sans avoir à solliciter constamment des technologues », affirme Antoine Amend.
L’interaction humaine : indispensable
Bien qu’elle améliore de nombreux aspects des services financiers, notamment l’automatisation des tâches administratives et le traitement des données, l’IA générative ne remplacera pas totalement les interactions humaines, estiment les experts.
Yannick Lallement, chef de l’intelligence artificielle à la Banque Scotia, estime que le rôle des employés dans les agences bancaires et les centres de contact demeure pertinent : « Les clients veulent toujours parler à un être humain pour certaines questions complexes. L’IA ne remplace pas cette relation, elle l’enrichit. » Selon lui, l’IA générative permet d’améliorer le parcours client grâce à des outils comme les chatbots.
La Banque Scotia utilise l’IA pour gérer des interactions basiques avec les clients et résumer les conversations pour les agents humains, qui peuvent ensuite reprendre la discussion en temps réel. Cela offre un gain de temps aux clients tout en améliorant la qualité du service.
Auparavant, l’agent au service à la clientèle de la Banque Scotia avait accès à une simple transcription de l’échange entre le chatbot et le client, explique Yannick Lallement. L’IA générative fournit désormais en quelques secondes un résumé de l’échange et produit un sommaire structuré qui permet à l’agent de prendre ensuite le relai.
Détection de la fraude
Dans le secteur financier, l’IA générative sert également à améliorer certains processus, tels que la conformité réglementaire, le traitement des plaintes et la lutte contre la fraude. Par exemple, « L’IA permet de résumer de longs documents et d’extraire des informations pertinentes pour identifier les risques opérationnels ou détecter des fraudes », précise Parinaz Sobhani, associée directrice et cheffe de l’intelligence artificielle chez Sagard.
L’IA générative est également utilisée pour analyser des incidents financiers en parcourant des bases de données complexes, et pour repérer des risques en se basant sur des descriptions textuelles détaillées. Cela renforce la capacité des institutions financières à prévenir les crimes financiers, comme le blanchiment d’argent, en offrant un contexte plus riche que les recherches ponctuelles traditionnelles.
Les défis de l’adoption
Cependant, l’IA générative n’est pas sans défi. Les « hallucinations » ou les erreurs générées par les modèles d’IA peuvent être problématiques, surtout si elles ne sont pas détectées rapidement. Pour contrer ces risques, les experts insistent sur la nécessité d’une supervision humaine constante et d’une formation adéquate des employés. « Il faut comprendre ce que l’IA peut et ne peut pas faire, et former les employés à identifier ces limites », souligne Yannick Lallement.
Le scepticisme autour des « modèles boîtes noires » est également un frein à l’adoption massive de l’IA dans le secteur financier. Ces modèles, souvent opaques, soulèvent des questions sur la transparence et l’équité des décisions prises par l’IA. De plus, les impacts environnementaux de l’IA, notamment en termes de durabilité et d’empreinte carbone, sont une autre source de préoccupations.
L’humain au cœur du modèle
Une autre crainte fréquemment soulevée est que l’IA puisse remplacer les emplois humains. Toutefois, les intervenants du Forum Fintech ont souligné que l’IA générative devrait être perçue comme un outil d’amélioration des performances des employés, et non comme une menace pour leurs postes. « L’IA ne remplace pas l’humain, elle l’aide à être plus performant », assure Antoine Amend.
Pour réussir l’adoption de l’IA générative, les entreprises doivent identifier les domaines où cette technologie peut vraiment faire la différence, sans pour autant ignorer l’importance des compétences humaines. Il s’agit de trouver le « sweet spot » entre technologie et interaction humaine, comme l’ont noté plusieurs experts.