Le secteur de la banque (et de l’assurance) est le premier en termes d’investissements sur l’Intelligence Artificielle (IA) avec des perspectives impressionnantes en matière de croissance de revenus et de rentabilité. Mais les résultats ne sont pas encore au rendez-vous ! Car au-delà des expérimentations réalisées dans le secteur ces 3 dernières années, l’enjeu est de passer à l’échelle, avec une approche plus globale afin de tirer parti des nombreuses applications de l’IA. Ce qui nécessite une véritable transformation culturelle.
La vie des grandes institutions financières n’est pas un long fleuve tranquille: la conjoncture des taux bas s’installe durablement rognant les marges, de nouveaux acteurs montent en puissance qu’il s’agisse des Fintechs ou des géant du web et de la technologie (Apple, Amazon, Orange…), à tel point que certaines études prédisent que les acteurs traditionnels pourraient perdre 25% de part de marché d’ici 5 ans.
Par ailleurs, les promesses de l’IA pour le secteur peinent à se matérialiser. Il y a deux ans, une étude Cap Gémini promettait: « Jusqu’à 30% de gains de productivité dans le traitement des demandes clients, 60% d’amélioration de la satisfaction client et 512 milliards de dollars de revenus additionnels des services financiers [dans le monde] à horizon 2020 ». Sans pouvoir vérifier ces chiffres, il semble que l’on en soit encore loin !
Des projets… qui ont du mal à passer à l’échelle
Pour autant, les grandes institutions financières ont beaucoup progressé sur le sujet ces dernières années, ayant toutes investi dans des équipes de datascientists, des datalab… et lancé des projets basés sur de l’IA (au sens apprentissage automatique, ces algorithmes qui « apprennent » des données pour permettre de prévoir, explorer, améliorer) dans 3 grands domaines:
- L’amélioration de l’efficacité opérationnelle : lutte contre le blanchiment et la fraude, automatisation des rapports financiers, conformité, octroi de crédits, gestion des risques,
- Le développement commercial : aide à la prise/préparation de RDV en agence, analyse des tendances du marché ou encore scoring client intégrant des infos externes
- La relation Client : accompagnement à la souscription, réalisation de diagnostics personnalisés, coaching d’épargne, agents conversationnels
Mais ces projets sont en majorité restés au stade de l’expérimentation, ne délivrant pas la valeur attendue.
Pourquoi cet écart entre les promesses et les réalisations ?
La première raison est sans doute que ces entreprises lancent beaucoup d’initiatives en parallèle au lieu de se consacrer à quelques projets prioritaires qui permettraient de fédérer investissements, ressources et attention. La seconde, qui est indirectement liée, est que le management (top et opérationnel) n’est pas assez investi sur le sujet. Ils délèguent bien souvent aux Chief Data Officers, par manque de culture ou de vision stratégique sur le sujet.
Or les projets d’IA, par la nature-même de l’apprentissage automatique, nécessitent une approche « agile », beaucoup de « test and learn » et une forte association des équipes métiers aux data scientists. Au-delà de l’algorithmie (qui est un vrai savoir-faire), il y a un enjeu particulier autour des processus métiers et de la data … et il faut souvent combiner les techniques d’analyse avec une approche holistique et empirique que maîtrisent les responsables métier pour être capable de sortir une interprétation significative. Autrement dit, vous avez peu de chance de réussir un projet d’IA sans embarquer votre management et vos collaborateurs !
Favoriser l’acceptabilité de l’IA en entreprise
Il est temps que les dirigeants, et leurs managers se saisissent de l’IA car ce n’est pas seulement un sujet de technologies mais de culture d’entreprise, dans lequel les RH aussi ont un rôle à jouer. D’autant plus que nombre de fantasmes circulent concernant l’impact de l’IA sur les emplois, et que les craintes des employés à ce sujet peuvent être des freins importants au passage à l’échelle des projets. Citons Guillaume Pépy (ex Président de la SNCF) lors d’un événement du G9+ du 28 octobre dernier au cours duquel il s’est livré à un bilan concernant la transformation digitale de la SNCF, et à un constat surprenant sur l’IA: “Il faut réconcilier les gens avec l’IA qui est apparue pour les salariés comme une menace horrible” ! A l’aube d’une époque où la transformation des métiers va s’accélérer, sensibiliser et former à ces sujets est nécessaire pour combler ce large déficit de compréhension et tordre le cou à nombre d’idées reçues.
Catalix organise le 3 mars prochain une journée de formation sur l’IA destinée aux professionnels de la banque et l’assurance : https://catalix.net/programmes-courts/ia-pour-la-finance/
