Intelligence artificielle :
démêler le vrai du faux

L'intelligence artificielle fascine autant qu'elle effraie. Les inquiétudes qu'elle suscite sont souvent alimentées par des idées reçues déconnectées de la réalité technique actuelle. En particulier, dans le domaine de la banque, les applications concrètes de l'intelligence artificielle n'en sont qu'à leur tout début. Celles-ci ont vocation à se développer au service de la relation client, non pas pour remplacer les conseillers mais pour les aider dans leurs différentes tâches.

Publié le 19/12/2017 Temps de lecture 3min

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?


L’intelligence artificielle peut être définie, de manière simplifiée, comme un ensemble de techniques permettant à des machines de simuler le fonctionnement du cerveau humain ou du cerveau animal, notamment en termes de compréhension (représentation) d’un environnement et de prise de décision.

 Loin d’être toute récente, la théorie de l’intelligence artificielle a vu le jour dans les années 50. Les tentatives de l’appliquer à différents domaines se sont multipliées jusqu’en dans les années 2010 sans réel succès (période connue sous l’expression « hiver de l’IA »). C’est la réunion de deux phénomènes liés au Big Data qui a permis une forme d’opérationnalité de l’IA : l’explosion du volume de données disponibles et les capacités de calcul accrues, à moindre coût, rendant possible la mise en œuvre des techniques dites d’apprentissage. C’est grâce à l’apprentissage qu’un système dit « intelligent » peut améliorer ses performances en apprenant à comprendre et simuler de plus en plus de schémas de raisonnement.

 Ainsi, le terme « intelligence artificielle » fait aujourd’hui référence aux systèmes et algorithmes spéciaux qui changent de comportementen fonction des données collectées, de l’analyse des modes d’utilisation et d’autres observations. Bien sûr, dans la Banque Assurance, on pratique l’IA en mettant sous contrôle ces changements de comportement.

 

Intelligence artificielle : une intelligence « réelle » ?

 

Malgré les performances de l’intelligence artificielle, nous sommes loin de la mise au point d’une intelligence « réelle » du même type que celle de l’Homme. Les actions engagées jusqu’à présent dans ce domaine restent majoritairement à l’échelle de l’expérimentation et les possibilités de l’intelligence artificielle sont parfois surévaluées. Le développement de cette technologie vise surtout à repousser les limites de l’humain en matière de capacité de calcul dans des tâches précises : systèmes de prévision, d’analyses de données, analyse des images, compréhension d'un texte etc.

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Intelligence artificielle : une notion souvent utilisée à tort

Du fait de la couverture médiatique importante autour de certains programmes d’expérimentation liés à l’intelligence artificielle, le terme d’intelligence artificielle est devenu un label marketing qui incite certains fournisseurs de logiciels et de technologies à utiliser, de manière abusive au plan technique, l’étiquette « intelligence artificielle » pour désigner des pratiques déjà bien intégrées comme le datamining (scoring crédit, scoring d'appétence, ...) alors que l'IA concerne des programmes informatiques sophistiqués (synthèse vocale, reconnaissance d’images, prédiction des fraudes et des pannes…).

Idées reçues sur l’intelligence artificielle : démêler le vrai du faux


Même si l’opinion générale a tendance à considérer l’intelligence artificielle comme une « super-intelligence » potentiellement dangereuse pour l’humanité, la réalité actuelle de l’IA ne va pas dans ce sens.

 

L’intelligence artificielle est bâtie pour l'humain pour l'humain


L’intelligence artificielle repose sur trois piliers fondamentaux pilotés par l’humain : des données, des algorithmes alimentés par ces données et qui apprennent de celles-ci, et des schémas itératifs. L’intelligence artificielle nécessite un très grand nombre de données (big data) pour être performante et a besoin de l’expertise humaine pour cadrer son apprentissage et livrer des résultats pertinents.

C’est l’humain qui définit l’objectif à atteindre par le logiciel et les algorithmes qui le permettent. Si l’algorithme surpasse l’humain dans le traitement continu et l’analyse de volumes de données considérables, il ne fait qu’exécuter les tâches qui lui sont attitrées par l’humain et suivre les instructions qui lui ont été données. L’intelligence artificielle a donc vocation à être un amplificateur d'une partie du raisonnement humain et non à se substituer à celui-ci.

 

L’intelligence artificielle ne remplacera pas l'humain


La destruction d’emplois par l’intelligence artificielle est un phénomène difficile à évaluer. Certes, l’automatisation des tâches avec l'IA a pour conséquence une réduction de la charge de travail humain liée à des tâches pouvant bénéficier des apports de l’IA: ce sont aujourd’hui des tâches pour lesquelles des règles systématiques, même complexes, peuvent être édictées, s’appliquant à des données de toutes natures (chiffres, images, textes, sons, .. ), par exemple l’analyse de radiographies médicales ou, dans notre domaine, l’analyse de photos d’identités. Ainsi les technologies de l’IA pourront au fur et à mesure prendre en charge, sous le contrôle de l'Homme des tâches chronophages, répétitives et à faible valeur ajoutée afin de dégager du temps humain au profit de tâches à plus forte valeur ajoutée, par exemple la prise en compte des informations produites par l’IA pour un diagnostic médical ou un conseil bancaire.

Les technologies d’intelligence artificielle mises en application aujourd’hui par les entreprises sont tournées vers l’expérimentation et l’apprentissage concernant des besoins professionnels précis plutôt que vers la transformation rapide de leur structure ou de leur secteur. L’intelligence artificielle est bâtie de sorte à prolonger le rôle de l’humain et ainsi lui permettre d'augmenter ses performances.

 

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Intelligence artificielle et création d'emplois

L’émergence de l’intelligence artificielle nécessitera de réallouer les compétences professionnelles. L’enjeu pour les pouvoirs publics est de former les professionnels aux nouveaux métiers créés par l’intelligence artificielle. Cette question n’est toutefois pas nouvelle : l’effet du progrès technologique sur le marché du travail existe depuis la révolution industrielle.

Quelles applications concrètes de l’intelligence artificielle dans le domaine de la banque ?

 

Dans le domaine de la banque, basé sur des technologies Bi Data, l’usage de l’intelligence artificielle devrait essentiellement, à moyen terme, permettre d’améliorer l’expérience client grâce à deux types de cas d'usage :

  • mise en place d’assistants virtuels auprès des conseillers : ces logiciels devraient permettre aux conseillers de mieux identifier les besoins des clients et ainsi de les orienter vers des produits mieux adaptés à ces besoins spécifiques. L’objectif est de permettre au conseiller de se concentrer sur son rôle de conseil expert ;
  • mise en place de « chatbots » : un chatbot (ou « agent conversationnel ») désigne un programme informatique basé sur l’intelligence artificielle et capable de comprendre le langage utilisé au quotidien (langage naturel) afin de dialoguer avec des individus, de répondre à leurs questions de manière instantanée et de réaliser des actions pour eux via une interface conversationnelle (messagerie type WhatsApp ou Facebook Messenger, mails, SMS…). Ce type d’outil se perfectionne grâce aux échanges qu'il a avec les clients ou les collaborateurs. L’objectif est d’aboutir au service le plus pertinent possible.

    Le domaine de la conformité va aussi bénéficier rapidement des avancées de l’IA, et ainsi sécuriser la relation client bancaire tout en en soulageant l’ensemble des acteurs opérationnels.


    En France, ces pratiques commencent seulement à dépasser le stade de l’expérimentation : la langue française a historiquement été moins travaillée que la langue anglo-saxonne, du fait de sa complexité, de plus il a fallu comprendre que seule  la limitation des cas d’usages à des thématiques précises rend la pratique de l’IA efficace aujourd’hui. Par ailleurs, nous sommes soumis dans la banque assurance à des contraintes réglementaires nous imposant des protocoles plus rigoureux que dans d’autres secteurs, par exemple comme la grande distribution.

 

En conclusion, ces nouveaux outils ne remplaceront par les conseillers mais leur permettront d’augmenter leurs performances.

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Chatbots et conseillers financiers

49 % des internautes se disent prêts à utiliser les chatbots mais souhaiteraient garder la possibilité de contacter un conseiller.

56 % des internautes préfèreraient conserver leur conseiller attitré. (source : Etude CCM Benchmark – mars 2017)

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