Conseil augmenté

Avantages pour les banques et assureurs à maitriser l’IA ? – 2/2

26 avril 2018

Comme évoqué dans la 1ère partie de l’article, 5 bénéfices de la maîtrise de l’intelligence artificielle sont particulièrement à considérer pour les banques et les assureurs :

  • Ouvrir le champ des possibles
  • Commencer dès aujourd’hui à tirer parti de l’IA
  • Prendre des décisions en toute connaissance de cause
  • Accompagner les employés dans la transformation de leur métier
  • Développer une culture du numérique au sein de l’entreprise

Les bénéfices 1 et 2 ont été développés dans la 1ère partie de l’article. Les bénéfices 3, 4 et 5 font l’objet de cette 2ème partie.

Ces bénéfices sont envisagés à partir des 2 approches complémentaires permettant d’appréhender de l’IA :

  • L’approche probabiliste, qui met l’accent sur les capacités d’évaluation propres du système, capable de faire émerger des solutions après avoir analysé un nombre important de données,
  • L’approche symbolique, qui consiste à automatiser le savoir-faire d’ores et déjà existants dans l’entreprise, en reproduisant les raisonnements d’experts métier qui ont été mis sous la forme de « process rules ».

 

Bénéfice n°3 – Prendre des décisions en toute connaissance de cause

Pour pouvoir pleinement tirer parti de l’intelligence artificielle, les banques et les assureurs doivent avoir conscience des limites respectives des différentes approches rappelées plus haut. Plus particulièrement, il est primordial que les décideurs ne fassent pas une confiance aveugle à la technologie. Les résultats issus de l’approche probabiliste ne sont en effet pas certains et peuvent faire l’objet de biais. L’intelligence artificielle peut par exemple établir un lien de causalité entre deux phénomènes (la vente de glaces et la vente de cahiers de vacances) alors qu’il s’agit seulement d’une corrélation (la saisonnalité des ventes avec 2 produits particulièrement plébiscités en été).

Les résultats de l’enquête du site américain Stats News sur l’application d’IBM Watson dans le domaine de la santé (1) (sur l’analyse des données médicales et l’analyse des corpus d’articles de recherche sur le cancer) illustrent parfaitement les limites auxquelles l’approche probabiliste peut être confrontée. Bien que jugé très prometteur, plusieurs imperfections ont été recensées par certains professionnels de santé interrogés dans le cadre de l’enquête :

  • Un manque de fiabilité de l’IA :
    • Non seulement Watson n’aurait pas contribué à créer de nouvelles connaissances sur le cancer, mais plus encore Watson rencontrerait des difficultés à s’adapter aux connaissances nouvelles. En cause, une grille d’analyse des contenus qui conduirait le système à établir des recommandations sur la base de nombreuses données plutôt que sur la base des données les plus récentes
    • Dans le cas des cancers les plus courants, Watson fait des préconisations de soins généralement identiques à celles recommandées par les médecins, mais cela n’est pas toujours le cas. Surtout, la complexité ne porte pas tant sur la première recommandation d’un scénario clinique que sur les suivantes, notamment dans le cas des traitements secondaires suite à l’échec d’une première préconisation. Dans ces cas, Watson a bien plus de difficulté à proposer une préconisation, de même que les médecins dont le consensus est moins marqué. Les oncologues d’un hôpital du Danemark ont ainsi fait le choix d’abandonner le projet après avoir observé qu’ils ne partageaient les préconisations de Watson que dans 33% des cas
    • Si Watson appuie ses recommandations notamment sur des études, il n’explique pas pour quelle raison, ni comment il est amené à proposer un traitement particulier à un patient particulier
  • Un biais résultant du tropisme américain de l’outil : Watson privilégie les études et les recommandations des établissements américains, sans autoriser les établissements étrangers à y apporter des rectifications par exemple sur les doses plus faibles de médicaments recommandées pour minimiser les effets secondaires

Pour ces raisons, la mise en place de Watson demeure très encadrée et surveillée. Il en va de la santé des patients. De même, dans les secteurs de la banque et de l’assurance, certains enjeux liés par exemple au respect de la réglementation ne peuvent pas faire l’objet d’approximations, c’est pourquoi l’intelligence artificielle vient accompagner l’humain pour plus d’efficacité, mais ne peut en aucun cas s’y substituer.

Vision synthétique de l’histoire d’IBM Watson

Vision synthétique de l’histoire d’IBM Watson

A noter, les performances de Watson dans le domaine de la santé qui est donné en exemple ne sont pas nécessairement représentatives de la performance globale de Watson pour d’autres utilisations. Certains assureurs qui l’expérimentent jugent les premiers résultats probants, à l’instar de Generali qui est satisfaite de la contribution de Watson au traitement de ses contrats non réglés en assurance vie (2). Watson vient alors accompagner l’humain dans le cadre d’un processus de gestion (la recherche de bénéficiaires), l’humain gardant toujours la main sur le versement des règlements (après avoir vérifié que la personne retrouvée correspond bien au client). Comme le rappelle, Delphine Bigot, responsable de la gestion des contrats d’assurance vie non réglés, « Watson ne fait pas le travail à la place du collaborateur, il l’assiste dans ses choix, l’aide à s’orienter dans son enquête. »

 

Bénéfice n°4 – Accompagner les employés dans la transformation de leur métier

L’influence des films de science-fiction sur notre conception de l’intelligence artificielle peut générer des craintes pour certaines infondées, qui constituent autant de freins au changement. Au-delà de cette confusion des genres entre science-fiction et réalité, certaines craintes sont légitimes et font l’objet d’études prospectives sérieuses. L’OCDE estime par exemple à 9% la part des emplois en France qui pourraient être automatisés. Ce chiffre pourrait même atteindre 40% pour les personnes n’ayant pas fait d’études supérieures. (3)

Dans ce contexte, tout l’enjeu est d’anticiper l’impact de ces évolutions sur les compétences et d’accompagner les employés dans une transformation de leur métier vers des tâches à plus forte valeur ajoutée, avec une montée en compétence à organiser. Au-delà, pour lever ces craintes, les banques et les assureurs devront également réussir à faire prendre conscience à leurs collaborateurs que l’intelligence artificielle ne vient pas se substituer à l’humain, mais vient l’assister.

L’humain a en effet un rôle important à jouer dans l’approche symbolique, dans la mesure où il permet au système d’acquérir les savoir-faire métier existant dans l’entreprise. Si la machine est capable de progresser en autonomie sur le jeu de go, la machine ne peut pas acquérir seule les fondamentaux métier permettant de faire des recommandations pertinentes.

En ce sens, certains chercheurs préfèrent parler d’informatique avancée plutôt que d’intelligence artificielle. Pour reprendre l’exemple du bot documentaire utilisé par les chargés de relation client de Natixis assurance, l’équipe projet a constitué lors de la phase d’apprentissage un corpus regroupant les questions client les plus posées par mail et par téléphone. Lorsque le bot rencontre un sujet sur lequel il ne sait pas répondre, il s’améliore grâce aux retours des collaborateurs.

L’humain a également un rôle à jouer dans l’approche probabiliste. Pour reprendre l’exemple de l’application de Watson dans le domaine de la santé, Pascal Gené, directeur des ventes d’IBM Watson Health en France, rappelle dans une interview donnée au site ticpharma (4) que « « L’IA peut se tromper » et [que] le « sens clinique » du médecin devra toujours « rester au-dessus de tous ces systèmes » afin d’en « assumer la synthèse » et de veiller au respect de l’éthique ». Dans un tout autre domaine, celui de la comptabilité, l’analyse prédictive peut faciliter grandement la réalisation d’analyses financières et la rédaction des rapports associés dans des temps records. Cependant, là encore, la place de l’humain n’est pas effacée.

La valeur ajoutée du contrôleur de gestion réside dès lors dans sa capacité à faire preuve d’esprit critique et à donner du sens aux chiffres avec des éléments explicatifs dont la machine n’a pas connaissance (en faisant par exemple le lien entre l’évolution des ventes et une campagne marketing conduite récemment).

 

Bénéfice n°5 – Développer une culture du numérique au sein de l’entreprise

L’acquisition d’une bonne maîtrise de la notion d’intelligence artificielle contribue au développement d’une culture du numérique, et plus largement d’une culture de l’innovation, au sein des banques et des assureurs. Le développement d’une culture numérique repose davantage sur les hommes et sur l’acquisition d’un vocabulaire commun et partagé que sur la mise en place de nouveaux outils. En ce sens, il est important pour les banques et pour les assureurs de diffuser au sein de leur entreprise quelques grandes idées permettant de bien comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle, ce qu’elle n’est pas et surtout le rôle que l’humain peut y jouer. Sans transformation profonde de leur culture, les banques et les assureurs ne pourront pas pleinement tirer parti des opportunité offertes par l’IA.

 

Pour faire le point sur la notion d’intelligence artificielle :
Pour mieux appréhender la notion d’IA, n’hésitez pas à télécharger notre livre blanc dédié à l’intelligence artificielle

 

Sources :

(1) Watson : l’Intelligence artificielle en ses limites

(2) L’I.A. aide à trouver les bénéficiaires des assurances-vie en déshérence

(3) Pour l’OCDE, la robotisation ne menace « que » 9 % des emplois

(4) Pascal Gené (IBM) démonte les fantasmes autour de l’intelligence artificielle

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