Quand la finance se met à l'IA

Ce que l’on appelle aujourd'hui l'intelligence artificielle est d’ores et déjà implémentée dans la fonction finance et cette tendance va se renforcer dans les prochaines années.

L’IA est le nouvel acronyme à la mode, notamment grâce à l’explosion du cloud et du big data ces derniers mois. De nombreux investissements sont prévus, et la France souhaite d’ailleurs être un acteur incontournable dans ce domaine. Bruno Le Maire, Ministre de L'Economie et des Finances, a présenté, début juillet, la stratégie nationale pour l’IA qui prévoit 1,5 milliard d’investissements publics consacrés à l’IA jusqu’en 2022. Preuve qu’il existe une vraie euphorie autour de cette technologie.

Plusieurs entreprises ont d’ailleurs choisi d’intégrer de l’intelligence artificielle dans leurs produits, solutions et services. Qu’il s’agisse d’améliorer la relation client grâce aux chatbots, de traiter rapidement les demandes clients, d’automatiser certains traitements ou détecter la fraude, l’IA est partout ! Néanmoins, si elle fascine, celle-ci inquiète également. Existe-t-il de vraies technologies derrière ou s’agit-il uniquement d’effet d’annonce ? Quel sera son véritable rôle au sein du département finance ? Enfin, quid de l’humain et de sa responsabilité ? 

Le cerveau humain se caractérise par son aptitude à apprendre très rapidement avec peu d’information. Une seule mauvaise expérience suffit à ancrer un comportement d’évitement indispensable à la survie de l’individu et de l’espèce. Le cerveau humain est également capable d’analyser une situation nouvelle ou exceptionnelle dans des contextes très variés grâce à un raisonnement construit. Tout le contraire de ce que l’on appelle l’IA qui désigne une technologie permettant d’automatiser une tâche répétitive hyper spécialisée à la suite d’une analyse statistique sur un volume important de données de qualité. Si un enfant est capable de reconnaitre tous les chats du monde après en avoir vu un, une intelligence artificielle doit être alimentée avec des millions d’images avant de distinguer avec certitude une tête de chat d’un cookie sur une image.

L’utilisation de l'expression "intelligence artificielle" est donc souvent exagérée. Dans la grande majorité des cas, il serait plus juste de parler de machine learning ou du deep learning. Ces technologies permettent d’apprendre à exécuter des tâches très spécialisées à partir d’exemples fournis à la machine. Le deep learning est beaucoup utilisé par les GAFAM pour faire de la reconnaissance faciale, conduire une voiture autonome ou jouer au GO. On est souvent impressionné parce que la machine arrive à battre l’homme sur certaines tâches. La vraie question à se poser est de savoir si les humains ne sont pas simplement pas mauvais au jeu de GO ou pour reconnaitre des millions de visages. Ces compétences sont-elles essentielles à la survie de l’espèce ? 

Ce que l’on appelle aujourd'hui IA est d’ores et déjà implémentée dans la fonction finance et cette tendance va se renforcer dans les prochaines années. On constate d’ailleurs que de nombreux éditeurs introduisent de l’IA un peu partout dans leurs offres, que les clients s’en aperçoivent ou pas. Prenons deux cas d’usage.

Dans le domaine de la dématérialisation des factures tout d’abord avec le machine learning qui permet d’automatiser certaines tâches sur la base de l’image des factures : identifier des fournisseurs, distinguer une facture d’une pièce jointe, effectuer de la reconnaissance de caractères pour intégrer les données dans le SI comptable ou encore suggérer aux comptables une imputation comptable ou analytique. Le machine learning est d’autant plus efficace quand cette dématérialisation est réalisée dans le cloud et que la base fournisseurs est mutualisée car la technologie est ainsi plus entraînée, autonome et efficace en raison, notamment, de l’important volume de données qu’elle traite. 

Autre application, la détection des risques. L’IA peut par exemple être utilisée efficacement pour alerter au plus tôt sur d’éventuels cas de fraude. En exploitant toute la masse de données disponibles, l’IA peut déduire de son apprentissage des cas suspects (faux RIB, montants inhabituels…). Dans ce cas l’apport de l’IA pour les directions financières est celui de la sécurisation des processus grâce à une systématisation des contrôles réalisés au plus tôt. 

On le voit, pour les départements financiers les bénéfices de l’IA existent d'ores et déjà. Le principal enjeu résidera donc bien dans leur capacité à prendre des décisions en utilisant des données financières fiables grâce à leur collecte et analyse. Néanmoins, l’implémentation de l’IA pose aussi des questions, à savoir quel sera le rôle de l’humain dans ces systèmes automatisés ? Quid de la responsabilité humaine en cas d’erreur ?

Les hommes seront-ils bientôt remplacés par des machines plus rapides, performantes et économiques ? Telle est la principale crainte que suscite l’IA. En effet, nombreux sont ceux qui craignent qu’avec l’émergence de l’IA et des robots leurs métiers disparaissent. 

Dans les faits, on constate qu’au contraire l’IA va surtout aider les collaborateurs dans leurs missions respectives. Comment ?  En les déchargeant des tâches répétitives, chronophages et sans valeur ajoutée telles que la saisie ou le contrôle de données par exemple. Ils pourront ainsi se focaliser sur le conseil, l’analyse, la relation fournisseurs… et être, in fine, plus performants. Mais ce n’est pas tout, l’IA va aussi permettre de réaliser certaines tâches jusqu’alors impossibles à réaliser efficacement par un humain telles que la recherche de quelques transactions frauduleuses parmi des millions réalisées. 

L’IA est donc complémentaire à l’intelligence humaine, notamment pour optimiser les processus métier, afin qu’ils soient plus rapides, efficaces et sécurisés. Loin d’être une menace, elle doit être vue comme un allié pour améliorer la productivité et l’intérêt des missions des collaborateurs.