L'intelligence artificielle concerne la technologie et les considérations éthiques
L'intelligence artificielle est particulièrement bien adaptée à l'analyse et à la compréhension des données. Une technologie idéale, donc, pour le secteur financier. Mais comment l'appliquer de manière responsable et centrée sur l'humain ? Jim Stolze, spécialiste en IA, a un avis tranché sur la question : « Il est nécessaire d'accorder une attention particulière à la dimension éthique de l'IA. »
« Il y a cinq ans, j'ai donné une conférence TEDx à Amsterdam sur l'intelligence artificielle », raconte Stolze. « À l'époque, j'expliquais qu'il ne fallait pas craindre que les robots prennent nos emplois, mais plutôt se méfier du "robot qui sommeille en nous". Car nous effectuons encore chaque jour de nombreuses tâches répétitives et ennuyeuses qui ne nous apportent aucune satisfaction. Prenons l'exemple de la saisie de chiffres dans un tableur. Les tableurs représentent un progrès par rapport à la comptabilité papier, mais l'IA finira par nous en libérer également. »
Moins de temps pour les tâches répétitives
Bien que son public ait réagi positivement à l'époque, il n'était pas encore totalement convaincu. « Avec le recul, on me traitait de techno-optimiste », dit-il en riant. « Mais regardez aujourd'hui, cinq ans plus tard. La perception de l'IA a radicalement changé. Et cela s'explique en partie par la pénurie de personnel dans de nombreux secteurs. Moins les gens passent de temps sur des tâches inutiles, mieux c'est. L'IA a aujourd'hui un fort potentiel commercial. »
Plus d'attention à l'éthique
D'après Stolze, nous avons dépassé la phase d'expérimentation. De plus en plus d'entreprises intègrent l'IA à leurs processus. Mais cela soulève aussi de nouvelles questions. C'est pourquoi il a vendu son agence d'IA, Aigency, en début d'année et a cofondé le Keuringsdienst van Data.
Nous sommes, en quelque sorte, les « blouses blanches » qui vérifient les données pour détecter les « biais » au sein des organisations. Nous soumettons également leurs algorithmes à des tests de résistance afin d'examiner leur explicabilité, leur reproductibilité et leur équité. Il existe actuellement un grand besoin de cette attention particulière portée à la dimension éthique de l'IA. Ainsi, outre des ingénieurs de données et un juriste, notre équipe comprend également deux éthiciens et un philosophe
méthode socratique
Cette approche s'avère également utile dans le secteur financier. Par exemple, l'Autorité néerlandaise des marchés financiers (AFM) les a sollicités pour obtenir un plan directeur d'utilisation de l'IA dans les services financiers.
Nous ne leur disons pas quoi faire, mais nous posons des questions. Quels algorithmes utilisent-ils ? Sur quels jeux de données sont-ils entraînés ? Quelles données utilisent-ils et lesquelles n’utilisent-ils pas ? Qui a fourni ces données ? Et quelles étiquettes ont été utilisées pour les identifier et les marquer ? Question après question, nous approfondissons progressivement le sujet. La méthode socratique, en somme. Et cela fonctionne bien, car les entreprises repèrent ainsi rapidement les points qui nécessitent encore leur attention
En tant que service d'inspection des données, nous ne disons pas aux entreprises ce qu'elles doivent faire, mais nous posons des questions. Quels algorithmes utilisent-elles ? Et quelles données ? C'est ainsi que nous procédons.
– Jim Stolze, co-fondateur de Keuringsdienst van Data.
Terminé en quelques secondes
« Des choses intéressantes se produisent déjà dans le monde de la finance, notamment dans le domaine de l'intelligence artificielle », poursuit-il. « Par exemple, il est déjà possible de souscrire une assurance habitation via une application sur son téléphone portable. L'entreprise qui gère cette application peut alors déterminer le montant de votre prime en un temps record, en fonction de votre localisation et des données provenant, par exemple, du marché immobilier et de la zone environnante. Ainsi, la souscription de l'assurance se fait en quelques secondes. »
Cet exemple relève de l'apprentissage supervisé : l'algorithme sait précisément quelles données sont importantes et comment les traiter. Avec l'apprentissage non supervisé, les choses deviennent souvent encore plus intéressantes. Dans ce cas, un algorithme peut identifier les transactions similaires en fonction de divers paramètres et ainsi créer des groupes. Existe-t-il des transactions qui ne correspondent à aucun groupe et que l'algorithme ne sait pas vraiment comment traiter ? Alors, selon Stolze, c'est précisément ce « conteneur » qu'il faut examiner. « Il y a de fortes chances que vous y trouviez des informations qui mènent à de nouvelles perspectives. Je considère donc l'IA comme une collaboration entre l'humain et la machine. L'intelligence artificielle n'est pas quelque chose de magique, ni quelque chose qui deviendra autonome. Je la vois avant tout comme un outil puissant qui peut aider les gens dans de nombreux domaines. À cet égard, je reste techno-optimiste. »
Je perçois l'IA comme une collaboration entre l'homme et la machine. C'est un outil puissant qui peut contribuer au progrès de l'humanité.
– Jim Stolze, co-fondateur de Keuringsdienst van Data.
Prédire le paiement des factures : la solution d'IA de Payt
Les algorithmes sont de plus en plus sophistiqués, tout comme la qualité des données. S'il est extrêmement difficile pour un humain d'analyser des milliers de transactions financières à la recherche d'anomalies, les applications d'IA excellent précisément dans ce domaine. C'est pourquoi Payt a décidé de développer sa propre application d'IA. Des choix socialement responsables. « Nous avons commencé modestement et simplement avec notre application d'IA », souligne Laura Baakman, ingénieure logiciel chez Payt. « Et nous la développons progressivement. Nous cherchons d'abord à entraîner l'algorithme à prédire avec la plus grande précision possible les délais de paiement des débiteurs de nos clients. De nombreux facteurs entrent en jeu : le secteur d'activité, le client particulier ou professionnel. Nous ajoutons sans cesse de nouveaux paramètres. Certains aspects posent également problème, comme l'intégration du code postal. Est-il vraiment pertinent de prendre en compte le quartier de résidence ? Nous considérons cela comme un cas limite. Il ne s'agit pas seulement de ce qui est techniquement possible, mais aussi de la manière dont nous pouvons le faire de façon socialement responsable. »
La pratique
Le module d'IA de Payt est en version bêta auprès d'un nombre restreint de clients depuis début 2022. Pour chaque facture, les équipes de recouvrement visualisent la probabilité de retard de paiement et la date d'échéance prévue. Ces informations leur permettent d'adapter leur stratégie. Par exemple, informer un débiteur d'un risque de retard de paiement peut garantir l'envoi d'un rappel de paiement légèrement plus tôt que d'habitude. À terme, Payt proposera la possibilité de mettre en œuvre des actions de suivi automatisées basées sur le calcul de la probabilité de paiement. « Nous procédons toutefois avec la plus grande prudence, en accordant une attention particulière à tous les aspects de l'IA, y compris les aspects éthiques. Les bases sont posées et nous sommes impatients de rendre ce module d'IA accessible à tous nos clients prochainement. Une chose est sûre : les possibilités sont immenses. »
Publication FD.nl : 03-04-2022
