Le regard de ChatGPT sur l’IA dans les services financiers

L’IA transforme progressivement les services financiers, et les membres de la World Alliance tiennent à en explorer l’impact en constante évolution. Des débuts du trading numérique à l’automatisation moderne, la progression a été graduelle, chaque avancée apportant de nouveaux gains d’efficacité et de nouveaux défis. La personnalisation fondée sur l’IA, la conformité, les stratégies d’investissement et les questions éthiques deviennent centrales pour l’avenir du secteur. À mesure que l’IA progresse, le secteur financier doit trouver l’équilibre entre efficacité et supervision humaine, afin que la technologie serve son évolution plutôt que de la dicter.

Les membres de la World Alliance ont demandé que l’on s’intéresse de manière plus approfondie et plus large aux implications de l’intelligence artificielle pour le fonctionnement et l’offre futurs des services financiers.1 Pour lancer une série de tribunes, l’auteur a demandé à l’IA elle-même comment elle voyait la question : « Selon ChatGPT, quel sera l’impact de l’IA sur le secteur des services financiers ? ».

La première moitié de cette tribune présente les impressions de l’auteur sur le sujet, sans recherche préalable, en mars 2025. La seconde partie, rédigée en italique, reproduit la réponse fournie par ChatGPT.

Ce que pensait l’auteur

Il n’existe pas d’interrupteur marche/arrêt pour l’IA, pas plus que pour l’informatisation ou la numérisation. Ces technologies progressent vers nous depuis près d’un siècle, telle une marée montante sur la plage, chaque vague poussant un peu plus loin sur le rivage.

L’auteur est, il faut l’admettre, un suiveur plutôt qu’un pionnier en matière d’
adoption de l’IA. Les premiers signes de l’IA générative fondée sur le langage sont apparus comme des invités indésirables lors de la rédaction de textes sur le téléphone portable et dans des documents Word ou leurs équivalents Google. Je ne me souviens pas exactement quand cela a commencé, mais mon téléphone s’est mis à faire des suggestions susceptibles – ou non – de compléter mes pensées, et à corriger ma grammaire. Les suggestions s’imposaient à l’écran, de manière désagréable, et il était impossible de les ignorer. Pourtant, dans l’ensemble, avec de la pratique et de la détermination, ces assistants d’IA pourraient constituer des leviers utiles de productivité dans la vie de bureau quotidienne.2 Ils obligent en effet à se demander si la suggestion est la bonne voie à suivre, ou non.

Depuis des années, appeler une société de services financiers impose de passer par un
premier filtre vocal automatique, avec des choix et des instructions orales pour orienter la demande. Cela peut aussi être irritant, par exemple lorsque l’accent d’une personne dans une langue n’est pas reconnu et qu’il n’existe aucun moyen de contourner ce blocage. Lorsque l’on se connecte en ligne à un établissement financier, trop souvent un visage artificiel invite à interagir dans un espace virtuel situé à droite de l’écran et pose toutes sortes de questions pour cerner le problème. L’entreprise impose ainsi sa nouvelle façon « ludique » (comprendre « bon marché ») de traiter les demandes. Ce mode de traitement des demandes des clients ne favorise peut-être pas la relation commerciale. Il est difficile de distinguer les effets de telle ou telle étape réellement transformatrice dans ce processus qui a mené d’abord aux ordinateurs, puis au numérique en ligne, puis au numérique doté de fonctionnalités d’IA, évolution vécue dans une grande partie du monde depuis les années 1970.

Dans les services financiers, la gestion algorithmique de portefeuille et la négociation de titres et de contrats à terme font partie des marchés de capitaux et de la gestion de portefeuille depuis des années, d’abord lancées par les plus grandes sociétés, disposant des ressources les plus importantes, afin de prendre une avance technologique sur leurs concurrents plus petits et moins bien financés.3 Là encore, il n’y a pas eu de moment où l’on aurait appuyé sur un interrupteur. La gestion financière et les limites de positions de négociation fixées par des algorithmes ne relèvent pas, au départ, de l’IA générative, car les algorithmes informatiques sont écrits par une personne. Mais lorsque l’algorithme « apprend » et « s’améliore », une étape supplémentaire est franchie.

Pour mesurer le chemin parcouru en remontant plus loin dans le temps,4 la première négociation boursière publique et réglementée fondée sur des ordinateurs est apparue en novembre 1977 au Toronto Stock Exchange, avec le lancement pour les courtiers du logiciel CATS (Computer Assisted Trading System). Reposant sur des ordinateurs de bureau installés chez les courtiers, au lieu des tableaux noirs et des ordres criés sur un parquet, CATS n’avait rien d’intelligent. Ce qu’il apportait, c’était la transparence et une manière organisée de tracer et de respecter la priorité prix-temps des ordres dans une file d’attente électronique. Il s’agissait d’avancées importantes. Partout, les négociateurs de parquet et les gérants de portefeuille ont observé cela avec un intérêt accru – mais aussi avec une vive inquiétude quant à l’avenir de leurs emplois.

Au cours des années suivantes, les gérants de portefeuille et les négociateurs de titres se sont informatisés, massivement, pour finir par travailler avec de puissants postes de travail à écrans multiples et, en déplacement, avec des tablettes. Comme on l’avait prévu dès l’introduction de CATS, il y a eu une rotation des emplois et tout le monde ne s’est pas adapté à l’environnement informatique en constante évolution ; mais dans l’ensemble, davantage de personnes travaillent dans les services financiers qu’avant la première informatisation du secteur. Le bureau est peut-être méconnaissable, mais les personnes sont là et elles accomplissent davantage dans un secteur devenu beaucoup plus vaste.

Au tournant du millénaire, on nous disait que les sociétés « dot.com » représentaient un changement de paradigme, que l’on créait des entreprises comme le monde n’en avait jamais vu. Le krach qui a suivi a laissé des dégâts qui, en réalité, n’étaient que trop familiers. L’IA va-t-elle constituer un changement comme le monde n’en a jamais connu ? Ou bien l’utilisation plus généralisée de l’IA dans notre secteur arrivera-t-elle sur nos bureaux sous la forme d’outils plus faciles à assimiler, pouvant être maîtrisés par des humains travaillant de manière plus efficace, plus « intelligente » ?

Ce qui semble évident début 2025, c’est la facilité avec laquelle il est désormais possible de rechercher des informations, d’obtenir des comparaisons ou de vérifier rapidement des faits lorsqu’une question vient à l’esprit. (Ces recherches rapides doivent absolument être vérifiées.) D’où pourraient venir les prochains changements, à mesure que l’IA générative de langage s’étend à tous les domaines ? Cela devrait faciliter la comparaison des offres de services financiers de toutes sortes, l’obstacle étant que les informations des entreprises ne sont pas présentées de manière à pouvoir être comparées facilement côte
à côte. Nous verrons comment l’IA générative traitera cette question de la faible comparabilité, et si les entreprises refondront leur présence numérique pour être plus ou moins visibles dans les recherches. L’inverse sera encore plus vrai que ce que nous avons observé jusqu’ici : la prospection par les entreprises de clients dont les données ont été vendues et qui deviennent alors des cibles de nouveaux clients préfiltrées et imprécises.

Il semble préférable de garder la tête froide – et non de la perdre – face à l’IA, et de se rappeler que, quelque part dans tout cela, il y a des personnes.

Ce qu’a répondu ChatGPT

L’IA dans les services financiers évolue rapidement, et d’ici fin 2025, on peut s’attendre à des évolutions significatives dans plusieurs domaines clés :

1. Personnalisation et expérience client fondées sur l’IA
Les banques, les assureurs et les gestionnaires d’actifs affineront la personnalisation fondée sur l’IA, en proposant des produits financiers et des services de conseil hyper-personnalisés reposant sur le comportement des clients en temps réel et sur l’analyse prédictive.

2. Technologie réglementaire (RegTech) et conformité
L’IA jouera un rôle encore plus important dans la surveillance des transactions pour détecter la fraude, l’automatisation des contrôles de conformité et la détection des infractions financières grâce à des évaluations des risques en temps réel. Attendez-vous à une collaboration accrue entre les développeurs d’IA et les régulateurs afin de garantir un usage éthique et transparent de l’IA.

3. Stratégies d’investissement fondées sur l’IA
Le trading quantitatif et les robots-conseillers intégreront des capacités d’IA plus poussées, en utilisant des sources de données alternatives (par exemple, imagerie satellitaire, signaux ESG, sentiment exprimé sur les réseaux sociaux) pour affiner les stratégies d’investissement.

4. IA générative dans la banque et l’assurance
L’IA générative sera largement utilisée pour l’automatisation documentaire, l’analyse des contrats, la détection de la fraude et le reporting financier personnalisé. Les grandes institutions pourraient déployer des modèles d’IA propriétaires affinés pour des tâches financières spécifiques.

5. Finance décentralisée (DeFi) et IA
L’IA renforcera la DeFi en optimisant les protocoles de prêt, l’évaluation des risques et la prévention de la fraude dans les systèmes financiers fondés sur la blockchain. Attendez-vous à une multiplication des outils d’audit de contrats intelligents fondés sur l’IA.

6. IA et finance liée au développement durable
Face aux préoccupations croissantes en matière d’ESG (environnement, social, gouvernance), l’IA aidera les institutions financières à mesurer et à déclarer les risques de durabilité, à analyser les investissements verts et à garantir le respect des réglementations relatives au carbone.

7. IA éthique et réduction des biais
D’ici fin 2025, l’IA dans la finance fera l’objet d’un examen plus attentif en matière d’équité et de réduction des biais. Les entreprises devront démontrer la transparence des décisions prises par l’IA, notamment en matière de notation de crédit et d’octroi de prêts.

Souhaitez-vous des éclairages sur des applications spécifiques de l’IA dans la finance ?

1-Les tribunes de la World Alliance commencent par une image illustrant le sujet, afin de planter le décor. ChatGPT n’a en réalité aucune image visuelle de lui-même – l’auteur lui a demandé à quoi il ressemblait. Aucune réponse. L’image de cette tribune est donc un simple point d’interrogation trouvé lors d’une rapide recherche en ligne.

2-Il est troublant de penser que le logiciel cherche à en apprendre davantage sur moi et sur mes centres d’intérêt afin de mieux me « servir ».

3-ChatGPT n’a pas de réponse quant à la date à laquelle cette pratique a commencé ; l’auteur a bien posé la question.

4-L’ARPANet mis en place par le Pentagone a relié les premiers ordinateurs en 1970, mais il ne s’agissait pas encore d’Internet. Le World Wide Web a été créé par Tim Berners-Lee et lancé au CERN, en Suisse, en 1989.