Avec l’intelligence artificielle, les acteurs professionnels se préparent à une révolution profonde, quel que soit le secteur dans lequel ils évoluent.

Dans les services financiers, les dirigeants s’interrogent sur les possibilités qu’offre la technologie, notamment pour repenser l’expérience client et améliorer l’efficience opérationnelle de leur organisation. Ce sujet sera au cœur d’une table ronde exclusive organisée le 2 juillet prochain, en collaboration avec Hewlett Packard Enterprise.

L’adoption de l’IA, un enjeu stratégique

Autour d’un lunch proposé à l’Hôtel Place d’Armes, des responsables informatiques actifs dans le monde des services financiers sont conviés à échanger sur leurs enjeux liés à ce sujet. « La technologie IA, devenue accessible à tous ces derniers mois, induit de nouvelles attentes du business, reconnaît Paul Secreti, Enterprise Account Manager chez Hewlett Packard Enterprise. Les équipes IT font face à de nouvelles demandes. Cependant, beaucoup de questions demeurent quant à la manière d’y répondre. »

Dans un marché hautement concurrentiel, où de nouveaux acteurs construisent des offres à partir des possibilités offertes par l’IA, la question de son adoption devient stratégique. Ne pas s’y intéresser, c’est courir le risque d’accumuler un retard important vis-à-vis de ses concurrents.

Des cas d’usage concrets

Dans le secteur financier, les cas d’usage justifiant un déploiement de l’IA sont nombreux. « L’intelligence artificielle générative permet, par exemple, de mettre des agents à disposition des collaborateurs en agence, afin de leur faciliter l’accès à l’information, explique Christophe Courcelle, Enterprise Business Partner chez Hewlett Packard Enterprise. La technologie permet d’obtenir des réponses personnalisées, tenant compte de la situation du client — dans le cadre d’une demande de prêt, par exemple.

Au niveau du back office, ces agents assistent également les équipes, leur faisant gagner un temps précieux dans le suivi des opérations. On peut aussi évoquer l’IA appliquée à la détection des fraudes, avec des modèles bien entraînés qui réduisent significativement les faux positifs. »

L’IA constitue également un levier essentiel d’amélioration de la productivité. Elle soutient la génération de documents, comme l’établissement de contrats, et contribue ainsi à accélérer le cycle de vente.

Lors du lunch du 2 juillet, les experts de Hewlett Packard Enterprise évoqueront d’autres cas d’usage — au-delà de ces exemples aujourd’hui répandus — ainsi que les conditions de leur déploiement dans les institutions financières. « Par exemple, l’intelligence artificielle permet de cerner le sentiment d’un client lors d’un appel, afin de lui apporter les réponses les mieux adaptées, poursuit Paul Secreti. Mais de tels usages doivent être rigoureusement encadrés, notamment au regard de la réglementation. »

Garantir la qualité et la sécurité des données

Les enjeux liés à l’usage de l’IA sont loin d’être anecdotiques. Ces derniers mois, la popularisation de solutions comme ChatGPT a conduit à des usages problématiques de l’intelligence artificielle générative, avec un risque réel d’exposition de données confidentielles. « La gestion de l’information — et, bien sûr, sa sécurité — est fondamentale. Avant toute chose, il faut déterminer ce que l’on souhaite extraire des données disponibles. Cela nécessite un niveau de maturité que beaucoup d’acteurs n’ont pas encore atteint », observe Paul Secreti.

Tirer pleinement parti de l’IA nécessite un véritable cheminement. Il est rare d’obtenir des résultats satisfaisants en se contentant d’une solution « sur étagère ». « Il faut prendre en compte l’ensemble des paramètres — opportunités comme contraintes — notamment les exigences de conformité propres au secteur financier ou encore les règlementations comme DORA ou l’AI Act, ajoute-t-il. Il est crucial de définir un cadre garantissant à la fois la qualité des données traitées et la pertinence des résultats produits par l’IA. »

Une feuille de route à construire

Les organisations doivent prendre le temps de bâtir une gouvernance solide, ainsi qu’une architecture technique adaptée, permettant le déploiement d’outils dans le respect des règles de confidentialité existantes. « Dans le secteur financier, cela passe le plus souvent par la mise en place de solutions locales ou hybrides », précise Christophe Courcelle.

Une modernisation de l’environnement technologique est souvent indispensable.
« Selon le niveau de maturité de l’institution, son appétit pour la technologie et les contraintes identifiées — qu’elles soient budgétaires ou réglementaires — il faut définir une feuille de route claire. Grâce à notre expertise, nous pouvons évaluer la situation existante et les besoins, afin de concevoir une plateforme technologique adaptée et d’identifier les modèles d’IA pertinents, commente Christophe Courcelle. Les options sont nombreuses : certains clients souhaiteront entraîner leurs propres modèles sur une infrastructure dotée de GPU, tandis que d’autres opteront pour des modèles pré-entraînés. À chacun sa stratégie. »