Une vision complète de l’IA dans les services financiers pour 2025 et au-delà

L’industrie des services financiers (FSI) est un espace où l’IA a longtemps été une réalité, plutôt qu’un rêve de cycle d’hype. Avec l’analyse et la science des données solidement ancrées dans des domaines tels que la détection de la fraude, la lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et la gestion des risques, l’industrie est sur le point de pionnier une autre vague de capacités alimentées par l’IA, alimentées par des technologies basées sur l’IA générative.

L’industrie est à la veille d’une révolution de l’IA comparable à l’adoption d’Internet ou à l’introduction du smartphone. Tout comme les appareils mobiles ont donné naissance à des écosystèmes entiers d’applications et de comportements des consommateurs, l’IA et en particulier les systèmes basés sur l’IA générative sont sur le point de remodeler fondamentalement la façon dont nous travaillons, interagissons avec les clients et gérons les risques.

Ces organisations qui sont prêtes à se lancer sont sur le point de subir des changements transformationnels en matière de sécurité, de productivité, d’efficacité, d’expérience client et de génération de revenus. Avec la plupart des violations de données dues à des informations d’identification d’utilisateur compromises, toute stratégie de sécurité de l’IA qui vaut la peine d’être prise en compte ne se concentre pas seulement sur l’éducation des utilisateurs finals, mais repose également sur l’autonomisation au niveau de l’appareil rendue possible par une nouvelle classe de processeurs d’ordinateurs portables. Examinons d’abord ce qui a rendu les FSI un pionnier probable.

Le secteur de l’IA

Ironiquement, avec sa réputation de conservatisme, les FSI ont toujours été à la pointe de la recherche de nouvelles façons intelligentes de gérer les données, en particulier les grandes quantités de données. C’est en partie par nécessité : la grande quantité de données générées dans les FSI présente un défi permanent de volume, de variété et de vitesse, et l’environnement réglementaire strict fait un plaidoyer convaincant pour l’adoption de l’IA à bras ouverts.

Équilibrer l’innovation et les risques

Chaque industrie comprendra la paralysie frustrante qui survient après les projets de preuve de concept de l’IA : de nombreuses expériences passionnantes, mais où est le ROI ? La mise en œuvre de l’IA apporte un monde de soucis, notamment :

• Savoir par où commencer
• Un manque d’approche stratégique (IA pour le sake de l’IA)
• Les sept V des données (volume, véracité, validité, valeur, vitesse, variabilité, volatilité)
• Des lacunes de compétences et des pénuries de talents
• La gestion des risques de cybersécurité en évolution
• Le respect des lois de conformité en évolution sur l’IA et l’IA générative qui diffèrent selon les pays et les géos
• La difficulté d’intégrer des données simples ou complexes provenant de sources diverses, en particulier avec les systèmes hérités (silot de données) et les hallucinations
• Assurer la transparence, l’explicabilité et l’absence de biais
• La confiance des clients en matière de confidentialité des données et la résistance des employés
• Perte de données client et de stratégies commerciales confidentielles en dehors de l’entreprise (par exemple, ChatGPT est interdit dans certaines grandes institutions)
• Matériel et appareils sous-performants
• La monnaie des données
• La gouvernance
• La peur du déplacement
• Équilibrer les systèmes sur site, hybrides et cloud publics

L’IA ancrée dans la sécurité

Si l’industrie a la volonté d’adopter l’IA, elle a également une préoccupation majeure pour la sécurité, en particulier la cybersécurité et la protection des données qui la retiennent.

En plus de l’exactitude, de l’explicabilité et de la transparence, la sécurité est un élément fondamental de l’intégration de l’IA dans les processus métier. Cela inclut le respect des réglementations de l’IA nécessaires et différentes du monde entier, telles que le EU AI Act, le Digital Operational Resilience Act (DORA) dans l’UE, le modèle décentralisé aux États-Unis, ainsi que le RGPD, ainsi que l’assurance de la confidentialité des données et de la sécurité de l’information. Contrairement aux systèmes informatiques traditionnels, les solutions d’IA doivent être construites sur une base de gouvernance solide et de mesures de sécurité robustes pour être responsables, éthiques et dignes de confiance.

Cependant, avec l’intégration de l’IA dans les FSI, cela présente plusieurs nouveaux vecteurs d’attaque, tels que les attaques de cybersécurité, l’empoisonnement des données (manipulation des données d’entraînement utilisées par les modèles d’IA, conduisant à des sorties inexactes ou malveillantes), l’inversion de modèle (où les attaquants déduisent des informations sensibles des réponses du modèle d’IA), et les entrées malveillantes conçues pour tromper les modèles d’IA, provoquant des prédictions incorrectes.

IA responsable

L’IA responsable est impérative lors du développement et de la mise en œuvre d’un outil d’IA. Lors de l’utilisation de cette technologie, il est essentiel que l’IA soit légale, éthique, juste, préservant la confidentialité, sécurisée et explicative. C’est essentiel pour les FSI, car ils donnent la priorité à la transparence, à l’équité et à la responsabilité.

Les six piliers de l’IA responsable auxquels les organisations devraient adhérer incluent :

1. Diversité et inclusion – assure que l’IA respecte les perspectives diverses et évite les préjugés.
2. Confidentialité et sécurité – protège les données des utilisateurs avec des mesures de sécurité et de confidentialité robustes.
3. Responsabilité et fiabilité – tient les systèmes et les développeurs d’IA responsables des résultats.
4. Explicabilité – rend les décisions de l’IA compréhensibles et accessibles à tous les utilisateurs.
5. Transparence – fournit une vue claire sur les processus et la prise de décision de l’IA.
6. Durabilité – Impact environnemental et social minimise l’empreinte écologique de l’IA et favorise le bien social.

Repenser le rôle de l’informatique

Dans le monde traditionnel, vous réagiriez à ces défis en augmentant la puissance de vos systèmes informatiques : traitement des transactions, gestion des données, support back-office, capacité de stockage, etc. Mais à mesure que l’IA s’infiltre davantage dans votre pile technologique, le jeu change. À mesure qu’elle devient plus qu’un logiciel, l’IA crée une nouvelle façon de fonctionner.

Ainsi, vos équipes informatiques deviennent non seulement « les gardiens des données » mais également des conseillers numériques pour votre main-d’œuvre, en automatisant les tâches routinières, en intégrant des solutions alimentées par l’IA et en faisant fonctionner les données pour eux, en les aidant à améliorer leur productivité et leur efficacité, et en leur fournissant la puissance de traitement personnelle dont ils ont besoin. Les solutions alimentées par l’IA sur des appareils intelligents tels que les ordinateurs portables alimentés par les derniers processeurs à grande vitesse, tels que les processeurs Intel Xeon évolutifs, prévoient les besoins des utilisateurs en fonction de leur comportement, tout en gardant les données privées à moins qu’elles ne soient partagées avec le cloud. De plus, les ordinateurs portables alimentés par l’IA d’aujourd’hui offrent des fonctionnalités de traitement émergentes telles que les unités de traitement neuronales (NPUs) qui accélèrent encore les tâches d’IA et renforcent la protection de la sécurité.

L’IA en utilisation aujourd’hui

Aujourd’hui, nous voyons des cas d’utilisation d’IA passionnants qui auront des implications à l’échelle de l’industrie. Mais d’abord, les entreprises doivent construire une architecture d’IA scalable, sécurisée et durable, et cela est très différent de la construction d’un patrimoine informatique traditionnel. Cela nécessite une approche holistique et basée sur l’équipe, impliquant des parties prenantes de la direction, de l’architecture, des opérations, du développement logiciel, de la science des données et des lignes métier. Les cas d’utilisation incluent :

• Simulation et modélisation : simulations prédictives, apprentissage profond et apprentissage par renforcement pour personnaliser les recommandations, améliorer les chaînes d’approvisionnement et optimiser la prise de décision, la prévision et la gestion des risques.
• Détection de la fraude et sécurité : algorithmes de reconnaissance de modèles alimentés par l’IA pour détecter les anomalies, automatiser la détection de la fraude, renforcer la conformité KYC et renforcer la sécurité.
• Transformation des succursales intelligentes et des bâtiments : kiosques alimentés par l’IA et analyse de pointe pour créer des expériences client personnalisées (telles que des traductions simultanées de langues multiples) ; traitement LLM local pour assurer une confidentialité totale, et des caméras intelligentes améliorent la sécurité des succursales.
• Automatisation des processus : l’IA rationalise les tâches et les flux de travail répétitifs tels que la déclaration financière, la conciliation des dossiers, le traitement des prêts et l’amélioration des services client, tout en assurant la conformité et la sécurité.
• Processus réinventés : l’IA offre l’opportunité de repenser fondamentalement les processus métier, en allant au-delà de la simple numérisation pour créer des flux de travail véritablement intelligents.
• AI Ops : les technologies d’IA peuvent automatiser les flux de travail d’infrastructure pour accélérer la mise en service et la résolution des problèmes.
• Services client : l’IA permet aux organisations de fournir un support 24/7, des réponses instantanées, des expériences personnalisées et une résolution plus efficace des problèmes, y compris les assistants virtuels.
• Accélérer la diligence raisonnable : expédier considérablement votre processus de diligence raisonnable, qu’il s’agisse d’analyse de contrats ou de fusions et acquisitions, et identifier les synergies potentielles ainsi que les risques.
• Conformité : automatiser les vérifications réglementaires, assurer l’exactitude, réduire les risques et conserver des dossiers à jour de manière efficace.
• Gestion de patrimoine et conseillers financiers personnels : faire correspondre les clients avec des produits financiers appropriés et fournir des conseils d’investissement personnalisés pour améliorer la satisfaction client et l’efficacité opérationnelle.
• Économies d’énergie : l’optimisation de l’IA dans les centres de données et l’IA sur appareil avec des processeurs à haute efficacité améliore la gestion de l’alimentation et réduit la consommation d’énergie.
• Employés numériques : l’IA peut permettre l’automatisation des processus et des tâches avec des agents supervisés par des employés.

Tracer un chemin vers l’avant

En 2025, le pouvoir de transformation de l’IA ne réside pas seulement dans ce qu’elle peut faire, mais dans la façon dont nous architectons son déploiement. La construction d’un écosystème d’IA scalable, sécurisé et durable exige une collaboration entre les équipes de direction, d’infrastructure, d’exploitation et de développement. À mesure que les industries adoptent l’IA – des simulations prédictives à la détection de la fraude, à l’automatisation des processus et aux expériences client personnalisées – elles réinventent les flux de travail, améliorent la conformité et favorisent l’efficacité énergétique. L’IA n’est plus un outil – c’est la pierre angulaire de l’innovation intelligente et de la croissance durable.