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L’intelligence artificielle (IA), désormais omniprésente, est devenue un moteur de transformation dans tous les secteurs. En exploitant la puissance de la Data et des algorithmes avancés, elle redéfinit la manière dont les entreprises opèrent et interagissent avec leurs clients. Notamment dans le secteur financier, son impact est particulièrement frappant. L’IA constitue une véritable source d’opportunités. Cependant, cette adoption rapide s’accompagne de défis, notamment en matière de gouvernance, de conformité réglementaire et d’éthique.
Afin de saisir les opportunités offertes par l’IA et d’en comprendre les enjeux, Accompany consulting et TNP consultants ont co-organisé avec le Conseil bancaire et financier (CBF), le 5 décembre 2024, une conférence dédiée à l’intelligence artificielle dans le secteur financier.
Cet événement, animé et piloté par M. Mohamed Ali Trabelsi, Partner chez Accompany Consulting et expert en métiers et technologies bancaires, a réuni des professionnels de l’écosystème bancaire ainsi que des directeurs et experts du secteur. Tous partageant un intérêt commun pour les applications et l’impact de l’IA dans leurs domaines.
Au programme, deux panels ont structuré l’échange. Un premier portant sur « L’Intelligence Artificielle : De la théorie à la pratique – Cadre réglementaire, défis et gouvernance » et un deuxième panel était consacré à « la mise en œuvre des cas d’usage de l’IA dans le secteur financier »
Les associés de TNP Consultants, Florence Bonnet, experte en protection des données, conformité réglementaire et IA et Aquil Pierali, spécialiste de la distribution digitale des produits bancaires, ont apporté des éclairages sur ces thématiques.
La session a été ouverte par une présentation des bases de l’IA, de ses différents types et de son lien étroit avec la Data, en mettant l’accent sur son développement responsable, un sujet particulièrement pertinent pour le secteur financier.
IA faible, IA forte : Quelle influence ?
L’intelligence artificielle n’est pas une technologie uniforme. Elle se décline en IA faible et IA forte. Il est important de distinguer les différents types d’IA pour mieux appréhender leur impact. L’IA faible désigne des systèmes d’information qui ne possèdent aucune forme de conscience ni de compréhension globale et ils sont seulement capables d’effectuer des tâches simples et spécifiques. Cependant, l’IA forte représente un concept plus avancé visant à créer des systèmes capables de comprendre n’importe quelle tâche intellectuelle humaine. Cette forme d’IA n’est pas encore concrétisée et demeure un objectif à long terme dans le domaine de la recherche.
L’impact de l’IA est évidemment multiforme, affectant aussi bien l’individu, la société que l’organisation. Pour en tirer profit, il est important de mettre en place un cadre éthique et responsable qui garantisse une adoption bénéfique et équitable. D’où l’importance de la notion de l’IA responsable et de l’IA de confiance.
Accessibilité, équité, sécurité, fiabilité et responsabilité sont les axes clés de l’IA responsable et de l’IA de confiance, qui visent à garantir que les systèmes de l’IA servent les intérêts des utilisateurs et de la société dans son ensemble. Ainsi, ces principes sont essentiels pour minimiser les risques associés à leur utilisation.
IA et régulation
La régulation à l’échelle internationale était au cœur des débats, reflétant les enjeux liés à son développement rapide et son adoption croissante. De ce fait, une coopération mondiale se montre nécessaire pour définir des standards capables de concilier l’innovation et la sécurité. En matière de réglementation, l’Union européenne se distingue comme un modèle grâce à son approche rigoureuse qui vise à concilier innovation et sécurité.
Avec le nouveau cadre réglementaire de l’IA, plusieurs initiatives ont été mises en place. Entre autres, le règlement européen sur l’intelligence artificielle (IA) du 13 juin 2024, publié au Journal officiel de l’Union européenne et qui vise à rendre les systèmes IA dignes de confiance, centrés sur l’humain, éthiques, durables et inclusifs, ainsi que la Convention-cadre du Conseil de l’Europe sur l’IA et les droits de l’homme, également entrée en vigueur en 2024, renforçant ainsi la protection des droits humains dans le domaine de l’IA.
Cependant, la régulation de l’IA ne s’arrête pas aux frontières européennes. Les approches internationales sont divergentes notamment aux États-Unis et en Chine, où les visions diffèrent en termes d’innovation et de responsabilité. Les régulateurs internationaux cherchent à assurer un certain équilibre entre la nécessité d’établir des garde-fous pour prévenir les abus et favoriser l’innovation.
Risques et Réalités :
La sécurité des données figure parmi les préoccupations majeures, surtout dans un contexte où les cyberattaques se multiplient. Les algorithmes de l’IA, bien qu’efficaces, peuvent également être exposés à des biais influençant les décisions de crédit ou d’investissement de manière injuste. Pour mitiger ces risques, les institutions financières doivent instaurer des dispositifs de gouvernance robustes, garantissant une utilisation responsable de l’IA.
Autres risques, tout aussi critiques, entre autres des risques liés à l’externalisation, le manque de robustesse et de fiabilité des modèles, Shadow IA, l’atteinte à la vie privée et aux libertés ainsi qu’à l’environnement, méritent ainsi une attention particulière.
Une gouvernance : un impératif ?
À ce stade, une bonne gouvernance s’avère indispensable, avec la mise en place de politiques claires qui devraient couvrir non seulement la sécurité des données, mais aussi garantir la transparence et la conformité réglementaire.
Une gouvernance réussie se manifeste par l’engagement des parties prenantes, la collaboration entre les équipes métiers et techniques et une approche agile pour le déploiement des projets IA au sein des entreprises.
Pour réussir l’intégration de l’IA dans son entreprise, il est crucial de suivre une démarche structurée.
Identifier les besoins métiers et évaluer l’éligibilité des cas potentiels, en étudiant les problèmes à résoudre et les opportunités à exploiter. Une analyse approfondie des données disponibles est ensuite nécessaire pour garantir leur qualité, quantité et pertinence, car elles constituent le socle des modèles d’IA. Une fois cette étape franchie, une cartographie des différents use-cases permet de mieux visualiser les options envisageables.
Prioriser les cas d’usage, repose sur le classement des projets en fonction de leur faisabilité technique et de leur impact sur les performances de l’entreprise. Afin d’intégrer enfin la meilleure solution par use case à la feuille de route.
Exemples de cas d’usages
L’intelligence artificielle comme levier incontournable de transformation.
Lorsqu’elle est déployée de manière responsable et structurée, peut non seulement répondre aux besoins croissants des entreprises, mais aussi leur offrir un avantage compétitif sur le marché.
Accompany membre du groupe TNP, et grâce à son expertise, se positionne comme un partenaire de choix pour accompagner les entreprises à exploiter le potentiel de l’IA et à relever les défis qui y sont associés. L’IA n’est pas une fin mais un outil puissant au service de l’individu, de l’organisation et de la société.
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