Cet article est le premier d’une série de 9 articles consacrés au rôle des leviers technologiques dans la stratégie opérationnelle.
Beaucoup parlent d’intelligence artificielle, mais peu savent de quoi il en retourne réellement. En cause, une double confusion :
- Une vision du réel influencée par un imaginaire fortement imprégné par les films de science-fiction. Cette vision fantasmée d’un avenir plus ou moins proche, où le statut de l’humanité basculerait suite à une prise de conscience des machines devenues autonomes, génère des appréhensions pour certaines infondées
- Une vision partielle de l’IA trop souvent réduite au seul deep learning / machine learning excluant ainsi tout un champ de l’IA. Bien que moins glamour, il existe tout un pan de l’IA qui a d’ores et déjà fait ses preuves et répond de manière précise à un certain nombre de problématiques rencontrées par les banques et les assureurs
Les représentations influençant nécessairement l’action, il est essentiel pour les banques et les assureurs de maîtriser la notion d’intelligence artificielle dans sa complexité.
Ils pourront en tirer 5 principaux bénéfices :
- 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
Derrière les nombreuses applications de l’IA, 2 approches complémentaires
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 (ex. analyse prédictive, reconnaissance vocale et faciale, recherche intelligente, etc.
- L’approche symbolique qui consiste à automatiser le savoir-faire d’ores et déjà existant dans l’entreprise, en reproduisant les raisonnements d’experts métier qui ont été mis sous la forme de « process rules » (ex. automatisation des processus métier, génération de texte en langage naturel, etc.). Cette approche est fondée sur le déterminisme et non sur le probabilisme
Bénéfice n°1 – Ouvrir le champ des possibles
Les progrès historiques observés ces dernières années dans les domaines du deep learning (approche probabiliste) ont largement contribué au regain d’intérêt pour l’IA sur le plan académique et industriel. L’approche symbolique (systèmes experts, systèmes de règles) n’a en revanche pas connu de progrès significatifs. Cela explique probablement pourquoi elle est moins mise sous le feu des projecteurs, alors même qu’elle peut s’avérer utile dans un certain nombre de contextes, à l’instar des contextes réglementaires.
D’où l’importance pour les banques et les assureurs d’avoir pleinement conscience que les approches probabiliste et symbolique sont 2 approches complémentaires de l’IA qui sont chacune adaptées à différents types de problèmes.
- Problèmes pour lesquels l’approche probabiliste est adaptée : l’approche probabiliste permet de faire des prédictions dans des contextes par nature incertains. La qualité de la prédiction dépend pour partie du volume et de la qualité des données disponibles afin d’entraîner le système.
- Problèmes pour lesquels l’approche symbolique est adaptée : l’approche symbolique est particulièrement adaptée pour les domaines de précision ne tolérant pas d’incertitude quant au résultat tels que la règlementation ou la médecine. Cette approche requiert de disposer d’experts avec une connaissance solide leur permettant de déterminer et de tester régulièrement les règles ainsi que de les mettre à jour.
Bénéfice n°2 – Commencer dès aujourd’hui à tirer parti de l’IA
L’IA est souvent associée à des projets d’envergure avec un ROI à long terme ou bien un ROI difficilement estimable, ce qui peut conduire certains acteurs à reporter leurs projets relatifs à l’intelligence artificielle.
Cet a priori est démenti par un certain nombre de solutions d’ores et déjà opérationnelles permettant d’atteindre un ROI à court terme. Il s’agit de l’un des messages clés qu’a tenu à partager Alain Kaeser, le Président d’YSEOP (éditeur en Intelligence Artificielle), lors de la conférence de Mines Paris Tech du 19.10.2017 intitulée « Intelligence Artificielle : c’est déjà bien réel ! ».
Dernier exemple en date, la presse évoquait récemment la mise à disposition par Natixis assurance d’un chatbot auprès de ses chargés de relation client afin de faciliter leurs recherches documentaires (1) (solution relevant de l’approche symbolique).
L’objectif poursuivi est d’apporter une réponse rapide aux problématiques juridiques pointues rencontrées par les clients, par exemple dans le domaine de la succession. Après seulement 2 mois d’apprentissage, les résultats sont probants : le bot a permis de réduire de 40% en moyenne le temps de réponse lors des 2 jours d’observation tout en sécurisant la qualité de la réponse apportée comme le ferait un expert. Confortée par ces résultats, Natixis assurance a décidé de déployer la solution auprès de ses Centres d’Expertise et de Relation Client. Depuis, les fonctionnalités de l’outil ont été enrichies avec par exemple la capacité du système à proposer automatiquement des mails préfigurés à destination du client, mentionnant par exemple les pièces justificatives nécessaires dans un cas donné.
Les 3 autres bénéfices à bien maîtriser la notion d’IA sont présentés dans la 2ème partie de l’article
Pour mieux appréhender la notion d’IA, n’hésitez pas à télécharger notre livre blanc 2018 « Au-delà des clichés, l’intelligence artificielle. Comprendre pour décider. » .
Pierre-Adrien Roy
Suurce
(1) Natixis Assurances épaule ses chargés de relation client avec un bot documentaire
