Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) appliquée à la finance ?

Contrairement aux logiciels traditionnels, les systèmes d’IA imitent l’intelligence et le raisonnement humains et sont capables d’apprendre au fil du temps, s’améliorant continuellement à mesure qu’ils traitent de nouvelles informations. Grâce aux progrès ainsi réalisés dans le domaine de la fintech, les institutions financières peuvent gagner en efficacité, réduire les risques et offrir des services plus personnalisés. Elle alimente des applications telles que la notation de crédit, la détection des fraudes, le trading algorithmique, la gestion de portefeuille, la conformité réglementaire et le service client.

En identifiant des modèles et en faisant des prévisions en temps réel, l’IA aide les institutions à rationaliser leurs opérations et à répondre plus efficacement aux demandes du marché et des clients.

Le secteur financier s’appuie sur des processus à forte intensité de données et sur une prise de décision en temps réel. Les outils d’IA peuvent traiter de grands volumes de données rapidement et avec précision, ce qui permet de relever les défis. L’IA peut notamment apporter son aide dans les domaines clés suivants :

Efficacité opérationnelle : l’automatisation alimentée par l’IA réduit les workloads manuelles, rationalise les processus et minimise les erreurs.

Gestion des risques : les modèles d’IA aident à évaluer plus précisément les risques potentiels et à détecter les activités frauduleuses en temps réel.

Expérience client : l’IA permet des interactions personnalisées, telles que des conseils financiers sur mesure et un service client réactif grâce à des chatbots et des assistants virtuels.

Conformité réglementaire : l’IA simplifie la conformité en automatisant les processus de surveillance et de reporting, ce qui aide les institutions à se conformer à des réglementations complexes.

Avantage concurrentiel : les institutions qui ont recours à l’IA peuvent optimiser leurs coûts, innover plus rapidement et offrir des services améliorés, ce qui peut leur permettre de mieux se positionner sur des marchés concurrentiels.

À mesure que les technologies intelligentes évoluent, l’IA devient un moteur clé de l’innovation et de la croissance dans le secteur financier. Ces progrès en matière d’intelligence artificielle permettent de mettre en place des solutions plus intelligentes, plus rapides et plus évolutives qui redéfinissent les modèles bancaires et d’investissement traditionnels.

L’IA est appliquée dans de nombreux domaines de l’écosystème financier. En voici quelques exemples courants dans le secteur financier :

Les algorithmes pilotés par l’IA font désormais partie intégrante des marchés financiers actuels, permettant le trading à haute fréquence (HFT) et des stratégies d’investissement complexes. Ces systèmes peuvent effectuer des analyses de données plus complexes et analyser de vastes jeux de données, notamment des données historiques sur les marchés, le sentiment des actualités et les mouvements de prix en temps réel, afin d’exécuter des transactions à des vitesses et à des échelles qui dépassent les capacités humaines.

• Exemple : les plateformes de trading exploitent l’apprentissage par renforcement pour simuler des scénarios de marché et s’adapter de manière dynamique à l’évolution des conditions.
• Impact : le trading algorithmique pourrait améliorer la rentabilité et faciliter la gestion des risques pour les traders et les institutions.

De l’automatisation de la gestion des dépenses à la simplification du contrôle de la conformité, les outils alimentés par l’IA permettent aux entreprises de traiter des volumes de transactions croissants tout en maintenant précision et cohérence. Ces avancées améliorent la productivité et favorisent l’évolutivité des opérations financières.  

• Exemple : IBM® watsonx Orchestrate automatise les écritures comptables, réduisant les cycles de plus de 90 % et permettant une économie annuelle de 600 000 $.
• Impact : l’automatisation des workflows pourrait entraîner une réduction des coûts opérationnels et libérer les employés pour des activités à plus forte valeur ajoutée.

Les méthodes traditionnelles de notation de crédit s’appuient souvent sur des jeux de données limités, tels que les revenus et les antécédents de crédit. L’IA élargit le champ des décisions de crédit en intégrant des sources de données alternatives, telles que les paiements de services publics, l’activité sur les réseaux sociaux et les modèles de géolocalisation. Cette approche peut améliorer l’accès au crédit pour les personnes qui ne disposent pas d’antécédents de solvabilité traditionnels.

• Exemple : les coopératives de crédit qui ont mis en œuvre un modèle d’IA auraient enregistré une augmentation de 40 % des approbations de crédit pour les femmes et les personnes de couleur.¹
• Impact : les modèles de notation de crédit pilotés par l’IA pourraient réduire les biais, augmenter les taux d’approbation des prêts et réduire les risques de défaut de paiement.

Les chatbots et assistants virtuels alimentés par l’IA traitent les demandes courantes des clients, fournissent des réponses instantanées et libèrent les agents humains qui peuvent ainsi se consacrer à des questions plus complexes. Le traitement automatique du langage naturel (NLP) permet à ces systèmes d’IA conversationnelle de comprendre et de répondre efficacement aux besoins des clients.

• Exemple : dans une étude de cas, le chatbot Erica de Bank of America a traité plus de 2 milliards d’interactions avec des clients, les aidant notamment à consulter leur solde et à payer leurs factures.²
• Impact : les chatbots pourraient faciliter la mise en place d’une assistance 24 h/24, 7 j/7 et accélérer les réponses aux demandes courantes.

Les efforts de détection des fraudes par l’IA s’appuient sur des algorithmes d’apprentissage profond et des analyses prédictives pour suivre les modèles de transaction en temps réel afin d’identifier les anomalies susceptibles d’indiquer une activité suspecte. Les modèles de machine learning peuvent s’adapter aux nouvelles tactiques de fraude, améliorant ainsi la précision de la détection tout en réduisant les faux positifs.

• Exemple : une société de cartes de crédit peut utiliser l’IA pour repérer des comportements inhabituels, tels qu’un achat important et soudain dans un pays étranger, et prendre des mesures pour empêcher les transactions non autorisées.
• Impact : 90 % des institutions financières emploient l’IA pour accélérer les enquêtes sur les fraudes et détecter de nouvelles tactiques en temps réel.³

L’IA transforme les opérations d’assurance en automatisant les processus de souscription et de traitement des sinistres à l’aide d’outils tels que le traitement du langage naturel et la reconnaissance d’images pour analyser des documents, des photos et des données non structurées. Elle permet une évaluation plus rapide des risques, une tarification personnalisée des polices et un règlement plus rapide des sinistres.

• Exemple : les systèmes alimentés par l’IA peuvent traiter en quelques secondes des photos de dommages et des formulaires de réclamation textuels, ce qui accélère les approbations pour les problèmes courants tels que les réparations de pare-brise.
• Impact : les assureurs constatent des gains d’efficacité, des règlements plus rapides et une meilleure détection des fraudes grâce à l’automatisation alimentée par l’IA. 

Les outils d’IA sont employés pour l’analyse avancée des données, qui permet d’identifier les tendances du marché et d’optimiser les portefeuilles financiers et d’investissement. Ces systèmes peuvent fournir des informations exploitables tant pour les investisseurs individuels que pour les gestionnaires d’actifs institutionnels.

• Exemple : d’ici 2025, 91 % des gestionnaires d’actifs utilisent ou prévoient d’utiliser l’IA pour l’élaboration et la recherche de portefeuilles, contre 55 % en 2023.⁴
• Impact : l’IA ouvre l’accès à des stratégies d’investissement sophistiquées à un plus large éventail d’investisseurs.

L’analyse prédictive s’appuie sur des modèles d’IA pour identifier des tendances dans les données historiques et prédire les résultats futurs. Cette capacité s’avère précieuse pour les institutions financières qui cherchent à anticiper les risques et à repérer de nouvelles opportunités. Elle facilite également des tâches telles que la gestion des flux de trésorerie, où l’IA prévoit les besoins de liquidités.

• Exemple : les systèmes d’IA analysent les indicateurs économiques mondiaux afin de prévoir les tendances du marché, ce qui permet aux entreprises de prendre des décisions proactives en matière d’investissements ou d’allocation des ressources.
• Impact : les institutions financières qui ont recours à des modèles prédictifs pourraient améliorer leur planification stratégique et leur efficacité opérationnelle en tirant parti des informations sur les tendances des flux de trésorerie, les mouvements de prix et la dynamique du marché.

Le secteur des services financiers est soumis à des exigences réglementaires strictes. Les systèmes d’IA facilitent la conformité en automatisant la surveillance des transactions et la détection des activités suspectes. Ils aident également les institutions à se tenir informées de l’évolution de la réglementation.

• Exemple : les outils d’IA analysent les textes juridiques et ajustent les politiques internes afin de garantir le respect des nouvelles réglementations.
• Impact : les institutions financières qui exploitent l’IA dans le cadre de leurs efforts de lutte contre le blanchiment d’argent pourraient être en mesure de réagir plus rapidement aux problèmes et d’améliorer la précision de leurs systèmes de surveillance au fil du temps.

L’IA offre plusieurs avantages aux institutions financières, notamment :

Amélioration de la gestion des risques : les systèmes d’IA offrent une meilleure compréhension du risque de crédit, de la détection des fraudes et de la volatilité des marchés.

Efficacité accrue : l’automatisation réduit les tâches manuelles et rationalise les workflows.

Expériences personnalisées : l’IA permet aux institutions financières d’adapter leurs produits et services aux besoins individuels de leurs clients.

Évolutivité : les systèmes d’IA peuvent traiter des volumes de transactions croissants sans compromettre la rapidité ou la précision.

Inclusion financière élargie : l’IA permet d’évaluer la solvabilité à l’aide de sources de données non traditionnelles, ce qui améliore l’accès aux services financiers et rend les décisions de crédit plus équitables.

Si l’IA présente un potentiel considérable, elle pose également des défis auxquels les institutions financières doivent faire face. Voici quelques-uns de ces défis :

• Biais dans les algorithmes : les modèles d’IA entraînés à partir de jeux de données biaisés peuvent inclure des biais algorithmiques susceptibles de produire des résultats discriminatoires, en particulier dans des domaines tels que la notation de crédit.
• Manque d’explicabilité : les systèmes d’IA complexes fonctionnent souvent comme des « boîtes noires », ce qui complique l’explication de leurs décisions aux organismes de réglementation et aux parties prenantes.
• Risques liés à la cybersécurité : les systèmes d’IA sont vulnérables aux cyberattaques, notamment aux attaques adverses et aux violations de données.
• Préoccupations relatives à la confidentialité des données : la gestion des données financières sensibles soulève des questions en matière de sécurité et de conformité.
• Incertitude réglementaire : l’absence de réglementations mondiales standardisées complexifie la mise en œuvre des systèmes d’IA.

Pour atténuer ces risques, les institutions adoptent des cadres de gouvernance, privilégient des pratiques éthiques en matière d’IA et garantissent la transparence des processus pilotés par l’IA.

De nombreuses parties prenantes implantent, exploitent, régulent et utilisent les technologies d’IA dans le secteur financier. On trouve notamment :

Institutions financières : les banques, les assureurs et les sociétés d’investissement qui adoptent l’IA pour améliorer leurs opérations et l’expérience client.

Leadership technologique : les responsables des technologies de l’information (DSI) et les directeurs techniques prennent des décisions clés concernant la mise en œuvre, l’utilisation et la sécurité de l’IA.

Direction générale : les cadres supérieurs et le conseil d’administration prennent les décisions stratégiques concernant la mise en œuvre et l’utilisation des initiatives d’IA et leur bonne gestion.

Fournisseurs de technologies : les entreprises qui développent des outils, des plateformes et des infrastructures d’IA.

Organismes de réglementation : les autorités qui veillent à ce que les systèmes d’IA respectent les lois et ne présentent pas de risques systémiques.

Clients : les utilisateurs finaux qui bénéficient de services personnalisés et d’une accessibilité améliorée.

Dans le cadre de la finance, l’IA nécessite une surveillance pour garantir une utilisation appropriée et minimiser les risques potentiels. Une gouvernance proactive peut favoriser une utilisation responsable, éthique et transparente de l’IA, ce qui est essentiel lorsque les institutions financières traitent de grandes quantités de données sensibles. Voici les principaux éléments d’une gouvernance efficace de l’IA :

Directives éthiques : établir des principes d’équité, de transparence et de responsabilité.

Cadres réglementaires : les gouvernements et les organisations telles que l’UE et l’OCDE élaborent des normes pour la gouvernance de l’IA.

Gestion des risques : les institutions financières doivent mettre en place des contrôles rigoureux pour atténuer les risques liés à l’adoption de l’IA.

IA explicable (XAI) : garantir que les systèmes d’IA sont interprétables et que leurs décisions peuvent être justifiées.

De nombreuses applications de l’IA sont déjà bien implantées dans le domaine des services financiers. Cependant, les progrès et les technologies émergentes sont sur le point de façonner l’avenir de la finance et la transformation numérique du secteur financier de manière inédite.

L’IA générative a attiré l’attention pour sa capacité à créer des contenus réalistes. À l’avenir, ses applications dans le domaine financier pourraient inclure des cas d’utilisation plus sophistiqués, tels que la modélisation de scénarios pour la gestion des risques, la génération de données synthétiques pour l’entraînement de modèles de machine learning et les simulations avancées de fraude. Ces capacités d’IA générative pourraient améliorer la prise de décision en fournissant aux institutions financières davantage d’informations sur les défis et les opportunités potentiels.

Les grands modèles de langage (LLM) sont utiles pour des tâches telles que le service client et l’analyse de documents, mais la prochaine génération de systèmes d’IA (les grands modèles de raisonnement (LRM)) pourrait encore accroître ce potentiel. Les LRM sont conçus pour effectuer des raisonnements analytiques complexes, ce qui leur permet de simuler des scénarios financiers complexes, d’optimiser les portefeuilles et d’évaluer le risque de crédit avec plus de précision. Ils pourraient aider les institutions financières à relever des défis qui nécessitent une compréhension contextuelle plus approfondie et une planification stratégique.

Les agents d’IA capables de gérer de manière autonome l’ensemble des workflows devraient se perfectionner. Ces agents pourraient prendre en charge des processus complexes tels que la gestion des dépenses, le contrôle de la conformité et la prévision des flux de trésorerie sans intervention humaine. En intégrant le traitement automatique du langage naturel, des algorithmes de prise de décision et la reconnaissance contextuelle, les agents d’IA autonomes peuvent réduire considérablement les goulets d’étranglement opérationnels et améliorer l’efficacité des institutions financières.

Les systèmes d’IA décentralisés pourraient constituer une solution potentielle aux préoccupations liées à la confidentialité des données et à la cybersécurité. Ces systèmes traitent les données localement plutôt que de s’appuyer sur des serveurs centralisés, ce qui réduit le risque de violations et garantit le respect des réglementations plus strictes en matière de protection des données. À l’avenir, l’IA décentralisée pourrait permettre aux institutions financières de mettre en œuvre des solutions sécurisées et respectueuses de la confidentialité pour des tâches telles que la détection des fraudes et la vérification d’identité.

Si la détection des fraudes en temps réel est déjà une application essentielle de l’IA, les efforts futurs porteront sur la mise à l’échelle de ces systèmes afin de gérer des environnements transactionnels de plus en plus complexes et volumineux.

La croissance des architectures d’IA distribuées et de l’edge computing pourrait permettre aux systèmes de détection des fraudes de traiter les données plus près de leur source, réduisant ainsi la latence et améliorant les temps de réponse. En outre, ces systèmes sont susceptibles d’intégrer des sources de données plus diversifiées, telles que l’authentification biométrique et l’analyse comportementale, afin d’améliorer la précision.

La finance intégrée, ou l’intégration de services financiers dans des plateformes non financières, se généralise. L’IA devrait contribuer à personnaliser davantage ces expériences. Les futurs systèmes d’IA pourraient exploiter les données utilisateur en temps réel pour proposer des produits financiers sur mesure, tels que des options de prêt ou des recommandations d’investissement personnalisées, directement sur les plateformes de commerce électronique, les applications de réseaux sociaux ou d’autres écosystèmes numériques. Cette tendance pourrait bouleverser la manière dont les consommateurs interagissent avec les services financiers.

À mesure qu’ils mûriront, l’informatique quantique et les technologies quantiques pourraient révolutionner des domaines tels que l’optimisation des portefeuilles, la modélisation des risques et la sécurité cryptographique. Les institutions financières pourraient, par exemple, avoir recours à des algorithmes quantiques pour résoudre des problèmes d’optimisation qui sont actuellement impossibles à calculer, ce qui permettrait une allocation plus efficace des ressources et une meilleure précision des prévisions.

Les architectures de cloud hybride deviennent essentielles à la mise à l’échelle des solutions d’IA. En intégrant des systèmes sur site et dans le cloud, les institutions financières peuvent gagner en flexibilité et en évolutivité. À l’avenir, les environnements de cloud hybride pourraient prendre en charge le déploiement de modèles d’IA dans diverses fonctions commerciales, de la conformité au service client.

Les considérations environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) prennent de plus en plus d’importance dans le secteur financier, et l’IA devrait jouer un rôle plus important dans la promotion des initiatives en matière de durabilité. Les futurs systèmes d’IA pourraient fournir des analyses plus granulaires des indicateurs ESG, aidant ainsi les institutions à aligner leurs investissements sur leurs objectifs environnementaux. L’IA pourrait également aider à suivre l’empreinte carbone, à évaluer les risques liés au climat et à identifier les opportunités de financement écologique.

L’IA est déjà utilisée pour élargir l’accès aux services financiers dans les marchés mal desservis. À l’avenir, les plateformes alimentées par l’IA pourraient inclure d’autres sources de données (telles que les habitudes d’utilisation des téléphones portables ou les rendements agricoles) afin de créer des profils financiers pour les populations non bancarisées. Cela pourrait permettre à davantage de personnes d’accéder au crédit, à des comptes d’épargne et à des produits d’assurance, contribuant ainsi à une plus grande inclusion économique dans le monde entier.