L’intelligence artificielle dans le secteur financier : une révolution en marche

information fournie par Mingzi •28/11/2024 à 08:20

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Lors d'un discours à Singapour, le Premier sous-gouverneur de la Banque de France a mis en lumière l'impact croissant de l'intelligence artificielle sur le secteur financier. Opportunités, risques et régulation : découvrez comment cette révolution est en train de redéfinir les règles du jeu.

L'intelligence artificielle (IA) redessine les contours de nombreuses industries, et le secteur financier n'échappe pas à cette transformation. Lors de son discours à Singapour le 8 novembre 2024, Denis Beau, Premier sous-gouverneur de la Banque de France, a exploré les opportunités et défis qu'apporte cette révolution technologique. Il a également souligné comment les institutions financières et les régulateurs doivent s'adapter pour maîtriser cette évolution.

Une opportunité sans précédent pour les institutions financières

L'IA s'impose comme un outil incontournable pour moderniser les services financiers. Elle est utilisée pour optimiser les processus internes, améliorer l'expérience client et renforcer la gestion des risques. Par exemple, les technologies d'IA générative, comme les grands modèles de langage (LLM), facilitent l'interaction en langage naturel avec les systèmes numériques. Ces innovations ont permis une démocratisation de l'IA et accéléré son adoption.

Des cas concrets témoignent déjà des gains d'efficacité : des chatbots personnalisent les interactions client, tandis que des algorithmes analysent des images satellites pour évaluer les dommages dans le secteur de l'assurance. En France, la Commission de l'IA estime que l'utilisation croissante de ces technologies pourrait augmenter la croissance économique annuelle de 1 % au cours des dix prochaines années.

Cependant, cette avancée s'accompagne d'un impératif : exploiter ces outils de manière responsable pour garantir leur efficacité tout en respectant les utilisateurs.

Des risques majeurs à ne pas négliger

Malgré son potentiel, l'IA présente des risques importants. Deux défis principaux ont été identifiés par Denis Beau.

Tout d'abord la mauvaise utilisation et l'opacité des systèmes d'IA : la complexité des modèles peut entraîner des erreurs, tant dans leur conception que dans leur application. Certains systèmes fonctionnent comme des « boîtes noires », rendant leurs décisions difficiles à expliquer. Cela pose des problèmes de gouvernance et de protection des consommateurs, qui doivent comprendre les décisions prises par les systèmes d'IA.

Ensuite le risque cyber : avec l'IA, les cyberattaques deviennent plus sophistiquées. Des outils basés sur l'IA peuvent être détournés pour développer des logiciels malveillants ou usurper des identités. Dans le même temps, cette technologie peut aussi jouer un rôle clé dans la lutte contre ces menaces, notamment en détectant rapidement les schémas de fraude.

Réguler pour une IA de confiance

L'Union européenne a pris les devants en introduisant le premier cadre législatif mondial pour l'IA avec l'AI Act, entré en vigueur en 2024. Ce règlement classe les applications de l'IA selon leur niveau de risque. Pour le secteur financier, deux domaines sont particulièrement visés : l'évaluation de la solvabilité dans le crédit et la tarification en assurance.

En France, l'Autorité de Contrôle Prudentiel et de Résolution (ACPR) sera chargée de superviser l'application de ces règles. Cette régulation a pour but d'instaurer une « IA de confiance », garantissant que les technologies déployées respectent des critères de transparence et de responsabilité.

L'IA, un outil pour les régulateurs eux-mêmes

Au-delà de la supervision, les régulateurs financiers se tournent aussi vers l'IA pour améliorer leur propre efficacité. Denis Beau a détaillé plusieurs initiatives de la Banque de France et de l'ACPR, comme l'introduction d'assistants IA pour détecter les opérations financières atypiques ou analyser des produits financiers complexes. Ces projets illustrent comment l'IA peut transformer les pratiques des institutions publiques, en complétant le travail humain et en augmentant les capacités d'analyse.

En conclusion, si l'IA promet des gains d'efficacité et une meilleure gestion des risques, elle exige aussi une vigilance accrue et un cadre robuste pour en garantir une utilisation éthique et responsable.