Un banquier nommé Watson

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L’intelligence artificielle laisse envisager de nouveaux gains de productivité dans les banques et l’assurance, ce qui n’est pas sans provoquer des craintes de la part des salariés – Jean Claude MOSCHETTI/REA

Pour gagner du temps et réduire les coûts, l’intelligence artificielle a fait son entrée dans les banques françaises. Le Crédit Mutuel et Orange ont adopté la célèbre plate-forme d’IBM. Mais la courbe d’apprentissage risque d’être longue.

Elle ne paie pas de mine cette agence du Crédit Mutuel, aux portes de Paris, coincée entre une épicerie italienne et un salon de beauté. Ni son sas de sécurité ni son guichet couleur crème ne le laissent deviner, et pourtant, dans ses murs, les banquiers sont en train de vivre ce qui pourrait être la nouvelle révolution industrielle du secteur.

Pour s’en rendre compte, il faut s’inviter jusque dans le bureau vitré du chargé de clientèle, puis dans son ordinateur et aller inspecter sa boîte e-mail. A priori, rien ne la distingue d’une messagerie Outlook classique, à l’exception peut-être d’une barre de lecture supplémentaire, au bas de l’écran. « Elle indique l’intention des clients qui nous écrivent et le degré d’urgence de leur message », explique François-Xavier Maille, directeur de la Caisse du Crédit Mutuel de Montreuil.

La manoeuvre prend deux clics contre une dizaine si on s’y prend manuellement. 

Un menu service qui lui fait gagner un temps précieux. « Si le client souhaite ouvrir un compte, un lien apparaît en bas de l’e-mail pour ouvrir mon agenda et une réponse préformatée m’est proposée pour lui répondre avec une date de rendez-vous. La manoeuvre prend deux clics contre une dizaine si on s’y prend manuellement », poursuit le banquier, qui dit ainsi écluser chaque matin de 30 à 40 demandes client.

Spectacle assuré

Derrière ce système informatique à l’aspect si banal se cache la machine d’intelligence artificielle (IA) conçue par IBM, Watson, l’un des rares programmes informatiques à avoir été promus au rang de célébrité, grâce à ses  prouesses au jeu télévisé américain « Jeopardy », un « quiz show » basé sur la culture générale. Dans l’univers de la finance, où IBM espère faire de son superordinateur un business rentable, Watson est désormais sous le feu des projecteurs.

A tel point que, en avril 2017, lors du show destiné à présenter sa future banque mobile, Stéphane Richard s’est mis en scène avec un robot. Le patron d’Orange s’est volontiers prêté au jeu des questions-réponses avec ce conseiller bancaire 2.0 censé épauler les clients. « J’ai perdu ma carte bancaire que dois-je faire ? » récite alors le patron d’Orange. La question est en réalité posée par écrit, et le robot affiche sa réponse sur un écran, mais le spectacle est assuré.

Vidéo sur le Show Hello d’Orange

Si Watson attire tant les regards, c’est que ses promesses sont nombreuses. En particulier pour les banquiers et les assureurs, l’intelligence artificielle laisse envisager de nouveaux gains de productivité dans leurs centres de traitement (back-office), comme sur leurs plates-formes téléphoniques. « Beaucoup de demandes sont simples et pourraient trouver une réponse grâce à un tchat de quelques minutes avec un agent conversationnel intelligent », fait valoir Françoise Mercadal-Delasalles, directrice générale déléguée du groupe Crédit du Nord et membre du Conseil national du numérique, qui s’attend à un développement rapide de ces technologies.

Sentiment d’urgence

Sur la place de Paris, en tout cas, tout est fait pour ne pas rater le train : un nombre incalculable de colloques et de start-up s’emparent du sujet et le marketing efficace d’IBM, qui a affublé son ordinateur du nom de son mythique fondateur, concourt au sentiment d’urgence. « Certains clients, sans aucun projet particulier, m’appellent pour comprendre ce qu’ils pourraient faire avec de l’intelligence artificielle, raconte, amusée, Tiphaine Coupel, la directrice du marketing de l’éditeur de logiciel Yseop. Mais c’est prendre le problème à l’envers. » En effet, l’IA peut répondre à des besoins spécifiques, mais elle n’est pas une fin en soi.

Pour s’essayer à cette technologie émergente, les directions générales multiplient les POC (« proof of concept », terme à la mode pour parler de prototype), d’autres ont une approche plus radicale comme le Crédit Mutuel, qui a équipé 20.000 chargés de clientèle d’un outil qui – pour l’instant – se contente d’analyser leurs e-mails et de trouver les réponses aux questions des conseillers concernant les assurances-dommages et habitation.

Angoisse sans précédent des salariés

Ces projets requièrent une communication millimétrée, car cette vague technologique suscite une angoisse sans précédent des salariés, qui craignent de se faire supplanter par la machine. Pour certains, l’irruption de l’IA préfigure une grave crise sociale comme en témoigne un document publié par FO. « L’intelligence artificielle : attention danger ! FO-banques BNPP est très inquiet face à la mise en place de tels projets, où l’humain ne devra plus réfléchir. Nous deviendrions juste des exécutants. L’intelligence artificielle va détruire, dans un premier temps, les emplois et, par la suite, notre intelligence, bien réelle celle-là ! »

L’intelligence artificielle va détruire, dans un premier temps, les emplois et par la suite, notre intelligence, bien réelle celle-là !

« Le système adopté par le Crédit Mutuel permet de soulager les conseillers de tâches rébarbatives, mais ces outils sont tellement performants qu’on peut imaginer qu’ils gèrent demain une partie de la clientèle des banques seuls ! » avertit encore Régis Dos Santos, président du SNB.

Approche pragmatique

Les banquiers ne se situent généralement ni dans le camp des enthousiastes ni dans celui des sceptiques. Leur approche ? Trouver la martingale pour réussir à répondre aux désirs d’instantanéité des clients, tout en réalisant de nouvelles économies de coût. Leur vision de l’IA se résume en un mot : « rationnelle ».

« Si je commence à me mettre des limites technologiques, je suis mort : je risque de priver mon groupe de technologies qui seront largement accessibles et distribuées demain. Il est de ma responsabilité sociale de bien gérer cette évolution », martèle le directeur général d’une grande banque française.

 Il est de ma responsabilité sociale de bien gérer cette évolution. 

Cette approche pragmatique – ni béate, ni défiante – se justifie d’autant plus que la machine n’est techniquement pas prête à prendre le relais des humains.

Double « effet Kiss Cool »

« Il y a un double « effet Kiss Cool » : au début, ce sont les inquiétudes des collaborateurs, puis, lorsque les outils sont livrés, il y a une certaine déception qui prend le dessus, car on est encore très loin du monde fantasmé. On parle d’intelligence artificielle, mais, en réalité, il n’y a pas de magie : c’est l’humain qui doit apprendre beaucoup de choses à la machine. Pour l’instant, celle-ci ressemble davantage à un perroquet », indique Sébastien Bertrand, chef de projet métier chez Euro Information, la filiale informatique du Crédit Mutuel.

EDUQUER LA MACHINE

« Pour que le programme reconnaisse l’objet d’un e-mail, il faut le former en continu au vocabulaire utilisé par les clients, c’est-à-dire lui faire ingérer plus de 200.000 e-mails par jour pour qu’il se crée un dictionnaire qui correspond à chaque intention formulée par les clients ! », explique Sébastien Bertrand. urtout, chaque réponse suggérée par la machine doit être annotée par les chargés de clientèle : du plus pertinent au plus hors-sujet pour « éduquer » le programme informatique. Et, malgré ces précautions, ça ne marche pas à tous les coups : « La façon dont les gens s’expriment est déterminante, combien d’e-mails sont écrits en phonétique… », souligne le chef de projet métier chez Euro Information.

 

Chez Orange, ce sont les salariés qui jouent au professeur pour entraîner l’agent conversationnel avant le lancement grandeur nature par la banque. Et, là aussi, les essais peuvent être laborieux. « Watson, c’est bien pour les choses très simples, pour le reste, heureusement qu’on a la hot line. A de nombreuses reprises, le « chatbot », qui doit répondre aux demandes client, a été incapable d’identifier mon compte ; en fait, il avait interverti deux identifiants… », atteste un salarié de l’opérateur qui teste le service.

« Il y a un océan immense entre le robot capable de parler de manière très fluide conçu dans les laboratoires et ce qui est en déploiement actuellement dans les entreprises », concède Françoise Mercadal-Delasalles.

« Test and learn » géant

Mais la promesse du logiciel incite à multiplier les essais : « Plus on utilise la solution, plus ça fonctionne, et moins on l’utilise, plus elle se déprécie, car, avec l’intelligence cognitive, on passe d’un monde de programmation à un monde d’apprentissage : on revient sur le paradigme d’un siècle d’informatique ! » s’enthousiasme Jean-Philippe Desbiolles, vice-président Watson chez IBM France, qui compare le robot avec le salarié en chair et en os : « C’est comme un être humain, si vous ne le stimulez pas, son intelligence décroît, mais, à la différence de l’humain, Watson ne connaît pas de zone de confort… »

Pour espérer profiter des promesses de l’IA, le secteur doit donc en essuyer les plâtres. L’ensemble de la profession s’est donc mis au rythme d’un « test and learn » géant. Le secteur n’a pas dans ses cartons de grand projet révolutionnaire, mais travaille projet par projet, et voit jusqu’où l’intelligence artificielle peut l’emmener.

Essais tous azimuts

Les dispositifs d’aide au chargé de clientèle sont aujourd’hui les plus symboliques dans le domaine de la banque de tous les jours, mais les essais vont tous azimuts. La fintech Younited, spécialisée dans le crédit à la consommation, réfléchit notamment à des algorithmes de score apprennant à évoluer, ou encore à des systèmes capables d’anticiper les risques de fraude.

« A la fin, la vérification des dossiers reste humaine : l’intelligence artificielle permet seulement d’écarter plus vite les mauvais dossiers et de concentrer l’analyse sur les requêtes cohérentes. In fine, l’objectif est d’abaisser le temps de réponse d’un crédit de vingt-quatre heures aujourd’hui à six heures demain », explique Charles Egly, l’un des fondateurs de la start-up française.

 L’objectif est d’abaisser le temps de réponse d’un crédit de vingt-quatre heures aujourd’hui à six heures demain 

Des chantiers sont aussi lancés dans les banques de financement et d’investissement (BFI). Yseop a, par exemple, développé une solution d’aide au « reporting ». Sur la base de données financières, notamment, le système est capable de rédiger un rapport de pilotage argumenté d’une qualité suffisante pour être transmis directement au dirigeant de la banque.

Gagner du temps

« 70 % des rapports se basent sur l’analyse de données. Mais les équipes sont souvent débordées, en souffrance. L’apport de l’IA sera de leur faire gagner du temps et de les laisser prendre de la hauteur en termes d’analyse », argumente Alain Kaeser, fondateur et président d’Yseop. Toujours dans la BFI, le Lab de BNP Paribas CIB a produit un outil d’analyse de contrats financiers, permettant de dire très rapidement si ces derniers respectent toutes les règles de conformité, ou encore un outil de traduction automatique.

« Nos travaux se structurent autour de trois objectifs : gagner en efficacité et automatiser les tâches les plus pénibles ; améliorer l’expérience client et la rendre plus digitale ; et, enfin, développer de nouveaux services, souvent en faisant participer les clients à leur conception », détaille Edouard d’Archimbaud, en charge du Lab IA chez BNP Paribas CIB. Les différents prototypes développés – chez BNP Paribas ou ailleurs – peuvent d’ailleurs très bien remplir simultanément plusieurs de ces objectifs.

Problèmes de plus en plus complexes

Des projets germent un peu partout… mais jusqu’où iront-ils ? Si elle veut passer la rampe, cette nouvelle technologie devra paradoxalement se faire oublier, s’introduisant davantage dans les coulisses de la banque qu’en pleine lumière. Mais, surtout, en se banalisant. « C’est ce que l’on appelle « l’effet IA », lorsque la technologie intègre totalement notre vie quotidienne. Le fonctionnement d’un moteur de recherche comme Google repose aussi sur de l’intelligence artificielle, mais plus aucun utilisateur n’y pense vraiment », souligne Edouard d’Archimbaud.

Dans l’esprit des financiers les plus « visionnaires », cette technologie pourrait même aller encore plus loin : ne pas seulement mesurer ou comprendre les comportements des consommateurs mais également les induire… « Construire un modèle prédisant que vous risquez de vous retrouver à découvert dans les trente jours, c’est assez simple. Ce qui est plus complexe, c’est d’inciter de nouvelles logiques de consommation », explique Bruno Van Haetsdaele, cofondateur de Linxo. Comme d’épargner pour un petit voyage en fin d’année plutôt que de dépenser quatre euros chaque jour pour un café. C’est encore de la finance-fiction.

Seule certitude : en ces temps de restructuration, s’adapter est devenu une priorité absolue pour le secteur bancaire. « On a tellement réduit les effectifs ces six dernières années qu’il nous faut trouver des outils pour être capables d’absorber une reprise d’activité », concède la directrice d’un réseau bancaire français. Pour cette raison au moins, les directions générales pousseront le curseur de l’intelligence artificielle aussi loin que possible.

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Edouard LedererSharon Wajsbrot Le 03/10 à 18:53

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