La conférence « Fintech comme vecteurs d’innovation » était organisée par Active Asset Allocation.
Voici un zoom sur le sujet « Comment les fintechs peuvent-elles accélérer l’adoption de l’IA ? ».
Cette table ronde a rassemblé des experts de l’industrie pour débattre de la manière dont les fintechs peuvent jouer un rôle central dans la démocratisation de l’IA au sein du secteur financier. Parmi les intervenants se trouvaient Julien Van Quackebeke de All4test, Hala Najmeddine, docteur en IA chez Active Asset Allocation, Nicolas Bentolila de Ipepper, Nadia Khedrougui de Kheops, et Daniel Collignon Senior advisor chez Selencia. Ensemble, ils ont exploré les opportunités et les défis associés à l’Intelligence Artificielle dans un contexte de digitalisation accrue.
Les fintechs sont des startups qui se sont distinguées en exploitant deux facteurs essentiels : tout d’abord une ouverture réglementaire qui leur a permis d’exercer des métiers autrefois réservés à des acteurs traditionnels. Elles ont su également mettre à profit les progrès technologiques, notamment le Big Data, la robotisation des processus (RPA), la blockchain, les API, la biométrie et, bien sûr, l’intelligence artificielle. Ces entreprises ont pour vocation de simplifier les services financiers, en les rendant plus efficaces, plus sécurisés et moins chers.
Pourquoi l’IA est-elle cruciale pour le secteur financier ?
Comme l’ont souligné les intervenants, elle s’impose naturellement dans la finance en raison des besoins en matière de productivité, de réduction des coûts, et de service à la clientèle. Elle permet de traiter de grandes quantités de données, d’améliorer la prise de décision en temps réel et d’automatiser des processus, ce qui offre plus d’agilité. De plus, les fintechs peuvent contribuer à sa démocratisation à l’échelle de toute l’industrie.
Les obstacles à l’adoption de l’Intelligence Artificielle.
Le panel a débuté par la présentation des différents intervenants. Julien Van Quackebeke, fondateur de All4test, a expliqué comment son entreprise se spécialise dans la qualité des logiciels, en utilisant l’IA pour automatiser la création de tests. Pour lui, l’un des principaux défis réside dans la fiabilité des systèmes IA eux-mêmes, et notamment comment tester l’IA pour garantir qu’elle fonctionne de manière fiable.
Hala Najmeddine, docteur en IA chez Active Asset Allocation, a partagé son expertise en gestion de portefeuilles d’actifs en temps réel, en tenant compte des évolutions marché assisté par IA. Elle a souligné la rareté des profils spécialistes de l’IA, un frein majeur à une adoption plus rapide de cette technologie.
Nicolas Bentolila de Ipepper a évoqué les obstacles techniques liés à l’intégration de l’IA dans les systèmes financiers, tels que la nécessité de bases de données structurées pour que l’IA puisse générer des résultats pertinents. De son côté, Nadia Khedrougui de Kheops a mis en avant l’importance de l’inclusion participative dans les modèles d’IA et leur application dans des processus automatisés.
Daniel Collignon a partagé des exemples concrets de l’impact potentiel de l’IA dans l’assurance vie et la gestion de la relation client. Il a notamment évoqué la difficulté des dirigeants à comprendre et à faire confiance à l’IA, souvent perçue comme une technologie opaque.
Les obstacles à surmonter pour une adoption plus large
L’un des principaux obstacles à l’adoption de l’IA mentionné par Hala Najmeddine est la pénurie de talents. Les profils capables de maîtriser l’IA, le machine learning et la modélisation des données, sont rares, ce qui ralentit l’intégration de cette technologie dans les processus financiers. Julien Van Quackebeke a ajouté que l’un des autres freins est la compréhension même de ce qu’est l’IA. Pour beaucoup de dirigeants, l’IA reste un concept abstrait, associé à des risques comme la perte de données ou des failles de sécurité.
Daniel Collignon a quant à lui expliqué que certains assureurs disposent toujours de systèmes informatiques obsolètes, ce qui complique l’adoption de technologies modernes. Cela freine la transition vers des solutions d’IA, et les chefs d’entreprise ne savent souvent pas par où commencer pour intégrer cette technologie à leurs processus.
Nicolas Bentolila a souligné que les compagnies doivent encore surmonter le défi de la fiabilité des données. Pour que l’IA soit efficace, elle doit pouvoir se connecter à des bases de données fiables et structurées. Or, dans le secteur financier, les données sont fréquemment hétérogènes, rendant l’interconnexion difficile et limitant l’efficacité des IA.
Les opportunités offertes par l’IA dans le secteur financier
L’automatisation des tâches répétitives est l’un des domaines où l’IA peut apporter des gains significatifs. Cela permettrait aux employés de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, augmentant par conséquent leur productivité. Par exemple, dans le cas de la gestion des contrats d’assurance, une IA pourrait analyser systématiquement les documents soumis par les clients, réduisant ainsi les délais de traitement.
Julien Van Quackebeke a également mis l’accent sur la manière dont l’IA peut améliorer la fiabilité des logiciels utilisés dans les fintechs. En générant des tests automatiques, les fintechs peuvent s’assurer que leurs logiciels fonctionnent correctement et que les données qu’ils traitent sont exactes.
Hala Najmeddine a, de son côté, évoqué l’efficacité des algorithmes IA dans la gestion de portefeuilles d’actifs, permettant aux conseillers financiers d’optimiser leurs décisions en temps réel. Cela représente un avantage concurrentiel considérable pour les entreprises capables d’intégrer ces technologies à leurs services.
Daniel Collignon a mentionné l’énorme potentiel de l’IA dans la lutte contre la fraude, un domaine où la rapidité et la précision des algorithmes peuvent faire la différence. Grâce à l’IA, les assureurs peuvent détecter en amont des comportements suspects et prendre des mesures préventives.
Les fintechs : des pionniers de l’adoption de l’IA
Les fintechs ont toujours été des pionniers dans l’adoption des nouvelles technologies, et l’IA ne fait pas exception. Elles sont en mesure de tester et d’intégrer avec agilité des solutions d’IA dans leurs processus, ce qui leur permet de tirer parti de cette technologie plus rapidement que les institutions financières traditionnelles. Les intervenants ont convenu que les fintechs peuvent ouvrir la voie à une adoption plus large de l’IA dans le secteur, en montrant comment ces technologies peuvent être mises en œuvre de manière efficace et rentable.
Nicolas Bentolila a expliqué que chez Ipepper, ils utilisent l’IA pour analyser de vastes ensembles de données afin d’aider les entreprises à prendre des décisions basées sur des informations en temps réel. Cela représente un levier important pour les entreprises cherchant à améliorer leur réactivité sur les marchés financiers.
L’avenir de l’adoption de l’IA dans les fintechs semble prometteur, mais il reste encore beaucoup de défis à surmonter. L’un des points soulevés par Khedrougui de Kheops est la nécessité d’améliorer la transparence des modèles d’IA. Aujourd’hui, beaucoup d’algorithmes sont perçus comme des boîtes noires, ce qui pose des problèmes de confiance pour les utilisateurs. Il est essentiel de rendre ces modèles plus explicables pour permettre une adoption plus large.
Julien Van Quackebeke a mentionné que l’un des défis importants est la gestion des événements imprévisibles, comme les crises économiques ou sanitaires, qui peuvent perturber les modèles prédictifs. Les fintechs doivent développer des algorithmes capables de s’adapter rapidement à des situations inédites.
L’IA représente donc une opportunité majeure pour les fintechs, mais elle nécessite une approche réfléchie et stratégique pour surmonter les obstacles techniques et humains. Grâce à leur agilité et leur aptitude à l’innovation, les fintechs peuvent jouer un rôle central dans l’adoption de l’IA à grande échelle, tout en façonnant l’avenir des services financiers.
Propos recueillis par Pascale Caron
