L’envers de l’intelligence artificielle

Des milliers de postes seront bientôt remplacés par des ordinateurs dans le milieu de la finance. Mais il faudra avant cela que les institutions financières améliorent la performance de leurs systèmes informatiques. L’intelligence artificielle (IA) permettra d’exécuter des tâches aujourd’hui remplies par des hommes et des femmes à un coût d’exploitation moindre, avec un meilleur service à la clientèle, et donc un avantage concurrentiel certain. C’est ce que croient nombre d’employeurs, et le milieu de la finance n’est pas exclu de cette réflexion.

L’ancien PDG de Barclays Bank, Anthony Jenkins, prédit en effet qu’au cours des dix prochaines années, les progrès de la technologie financière, en particulier en intelligence artificielle (IA), pourraient causer la perte de 50 % des emploi dans l’industrie. Selon lui, cela permettra de réaliser d’énormes économies et de créer un environnement beaucoup plus concurrentiel.

Sans amélioration importante des performances des systèmes informatiques existants, ces gains pourraient cependant bien s’avérer illusoires, croit pour sa part James D’Arezzo, PDG de Condusiv Technologies, leader mondial des logiciels de compression de données.

« Il y a la vision, indique-t-il, mais la réalité est plus compliquée. »

Il explique que les institutions financières ont à travailler avec des banques de données ultra-volumineuses et que pour l’instant, l’IA n’est pas très performante à les gérer.

PERTE DE 30 % DE MAIN-D’ŒUVRE D’ICI 5 ANS

En dépit de ces problèmes techniques, l’idée que l’intelligence artificielle permettra de réduire radicalement la main-d’œuvre dans un proche avenir est largement partagée par les cadres supérieurs dans le milieu des services bancaires.

L’ancien PDG de la Deutsche Bank, John Cryan, note que l’augmentation de la puissance de traitement, le stockage dans le nuage et d’autres développements rendent aujourd’hui possibles des tâches jusqu’alors considérées comme trop complexes pour l’automatisation.

Plus récemment, Vikram Pandit, qui a dirigé Citigroup de 2007 à 2012, a déclaré que les progrès de l’intelligence artificielle et de la robotique pourraient réduire de 30 % les besoins de personnel de soutien dans les cinq prochaines années.

Parmi les utilisations potentielles de l’IA dans les services financiers, les observateurs s’attendent à pouvoir rapidement lui confier les décisions de gestion basées sur les données, l’assistance à la clientèle via des assistants financiers virtuels, la détection de fraude et la gestion des réclamations, la gestion des réclamations dans le domaine de l’assurance, l’analyse prédictive dans les services financiers ou encore des services de conseils en gestion de patrimoine. Et ce, à un coût bien inférieur à ce qu’il est aujourd’hui.

LE COÛT DES SUPERORDINATEURS

Selon James D’Arezzo, cependant, fournir la capacité informatique pour soutenir ces besoins en IA ne sera pas chose facile. Les demandes sont de plus en plus complexes et très exigeantes en termes de débit et de qualité, indique-t-il. Il ajoute que l’on cite souvent, comme solution, le fait de mettre à niveau son parc informatique, mais que cela pourrait en réalité ne faire qu’aggraver les choses.

M. D’Arezzo note par exemple que l’Institut de technologie de Tokyo a récemment annoncé avoir commencé à développer un nouveau supercalculateur, le Tsubame 3.0, pour répondre aux exigences de l’intelligence artificielle et des applications de big data. Il ajoute que le ministère japonais de l’économie, du commerce et de l’industrie s’est même engagé à investir 1,9 milliard de dollars dans le projet.

« Cette machine n’est pas encore sur le marché, commente-t-il, et nous n’avons aucune idée de ce qu’elle coûtera quand elle sera disponible. Nous savons cependant que les superordinateurs existants ont tendance à valoir de 50 à plusieurs centaines de millions de dollars, sans compter les coûts de mise en œuvre et de transition des données. »

De quoi réduire d’autant les effets de la réduction des coûts de main-d’œuvre, souligne Le PDG de Condusiv Technologies. Il croit pour sa part que les institutions financières devraient plutôt miser sur l’amélioration des performances de leur infrastructure existante, en particulier les bases de données SQL.

« Cette stratégie pourrait produire les mêmes rendements pour une petite fraction du coût du nouveau matériel », conclut-il.