L'intelligence artificielle, grand mythe de notre temps, fait l'objet de toutes les attentions, en particulier de celle des juristes. Indépendamment des questions éthiques qu'elle soulève, l'intelligence artificielle (IA) est aujourd'hui appréhendée comme une chose dotée d'une valeur économique. Dans le secteur financier, les fintechs connaissent un développement exponentiel. Ces entreprises utilisent les nouvelles technologies, en particulier l'IA, afin d'automatiser un certain nombre de tâches et de procédures, de supprimer des intermédiaires et donc de réduire les coûts des services associés. À ce jour, en dépit des bouleversements économiques et sociaux majeurs qu'elle induirait, l'exploitation de l'IA ne fait pas l'objet d'une réglementation spéciale, et l'opportunité d'une telle réglementation continue même de diviser. Intelligence artificielle et finance pdf. La question se pose avec une acuité toute particulière s'agissant des fintechs, compte-tenu notamment des risques opérationnels et/ou de détournement liés à l'utilisation croissante de nouveaux outils digitaux.
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L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans le secteur financier n'est pas nouvelle. Apparu dès les années 1950, à partir d'un article d'Alan Turing, ce domaine de recherche n'en est pas à son premier engouement. La première « bulle », qui ne portait pas encore ce nom, a pris la forme des systèmes experts, apparus dès les années 1980 dans les banques et les compagnies d'assurance. Le désenchantement qui a suivi a duré jusqu'à l'émergence de deux technologies: le traitement automatique du langage naturel (NLP, d'après l'acronyme anglais) et la reconnaissance d'image. Intelligence artificielle et finance definition. Couplées à l'augmentation incessante de la puissance de calcul, elles promettent une infinité d'applications. Leur influence commence déjà à s'exercer dans de nombreux domaines, de la santé publique à l'interface homme-machine. De l'intelligence augmentée du conseiller à la décision autonome Pour la banque et l'assurance, c'est la relation-client qui se trouve la première concernée. Ainsi en va-t-il du déploiement par le Crédit Mutuel d'IBM Watson sur 20 000 postes de conseillers clients.
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Les anglo-saxons utilisent eux un terme beaucoup plus explicite puisqu'ils parlent de « Account Payable Automation ». En somme, ces solutions apprennent aussi vite et aussi bien qu'un apprenti passionné: elles identifient les entreprises avec lesquelles vous faites affaire, elles « saisissent automatiquement » leurs factures, analysent les informations qu'elles contiennent, connaissent leurs échéances de paiement, les circuits de validation à emprunter et les donneurs d'ordre ou managers à associer aux circuits de validation. Appliqué à la finance, le deep learning modifie-t-il le cours de l'économie ? - Sciences et Avenir. Elles sont même capables d'interagir avec les fournisseurs! L'intervention humaine n'est sollicitée que là où elle est nécessaire. Des bénéfices immédiats
On constate une réduction des temps de collecte et de recherche des documents, ainsi que de saisie des données. Ce gain de temps est en général évalué à 30 à 70% de gains de productivité, il permet de développer un panel de compétences métier plus large, de se concentrer davantage sur d'autres activités telles que le conseil, ou encore affiner ses prises de décisions et anticiper d'éventuelles opportunités d'investissement grâce aux données générées en temps réel.
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Par la reconnaissance qu'il a acquise au niveau international, il contribue à des événements centrés sur le rôle de l'humain dans cette nouvelle révolution industrielle, tels que le colloque « Humanising Globalisation », à Zermatt, sur un plan académique, à l'effort de transfert de compétences et à l'émergence de talents en France en participant à des programmes au sein d'écoles et d'universités, à la fois en tant que conférencier et en tant que membre de comités pédagogiques (Institut Léonard de Vinci, Université Paris Dauphine, Mines de Paris). Jean-Philippe Desbiolles est également l'auteur de nombreux articles. L’Intelligence Artificielle dans le secteur financier : 13 enjeux pour demain - FINANCE INNOVATION. Il intervient régulièrement dans le cadre de conférences internationales et de débats télévisés portant sur l'AI, la transformation digitale, l'éthique et la technologie. Ses expertises couvrent les domaines de l'expérience client, de la transformation du front office et de la transformation digitale des acteurs. Tout au long de sa carrière, Jean-Philippe Desbiolles a travaillé en étroite collaboration avec ses clients pour redéfinir leurs parcours client en transformant les modèles opérationnels et en proposant des stratégies de marché entièrement numériques et disruptives.
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Schématiquement, les questionnements soulevés par l'IA en matière de risques relèvent de cinq ordres, ainsi que l'a relevé la Commission finance au sein de France IA (lire Encadré): automatisation et responsabilité: au fur et à mesure que de plus en plus de tâches et de décisions seront déléguées aux algorithmes, la notion de responsabilité se brouillera; auditabilité: le processus de décision des IA est opaque par construction, rendant la compréhension d'une décision algorithmique parfois impossible. Intelligence artificielle et finance magazine. Cela pourrait rendre plus complexes à détecter par exemple les abus de marché; prédictibilité et fiabilité: comme tout programme informatique, une IA est sujette aux bogues, au piratage et aux erreurs de mise en œuvre. Une IA peut aussi être mal conçue et comporter des erreurs intrinsèques, ou des « angles morts » face à des situations inédites. Il est déjà parfois attribué aux programmes de trading automatique la capacité de perturber les marchés, sans que cela ne soit nécessairement la seule cause; assurabilité et risque systémique: la diffusion de l'IA fait naître de nouveaux risques et modifie les grands domaines d'expertise de l'assurance (e-santé, véhicules autonomes…).
La Commission Informatique et Libertés (CNIL) suggère dès 2017 de définir deux principes pour que l'IA soit au service de l'humain:
la loyauté: l'intérêt des utilisateurs doit primer;
la vigilance: du fait de l'imprévisibilité des résultats des algorithmes et de la confiance excessive qui leur est portée. Comment les établissements financiers respectent-ils l'éthique dans leurs usages de l'IA? En l'attente de réglementation et pour se conformer aux recommandations des autorités de tutelle, la plupart des établissements financiers systémiques se dotent d'une charte data, qui décrit le cadre dans lequel ils utilisent l'IA. L'Intelligence Artificielle dans le secteur financier. Ils mettent en place une gouvernance pour s'assurer de la prise en compte de leurs principes éthiques, pour diffuser les bonnes pratiques, pour contrôler la mise en œuvre opérationnelle.
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