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Intelligence artificielle et éthique: deux éléments indissociables Dès lors que l'on parle d'intelligence artificielle, il faut aussi parler d'éthique et de confiance dans les applications qui seront créées. Car pour Jean Philippe Desbiolles, vice président, cognitive solution team chez IBM Watson group, « l'IA sera ce qu'on en fera ». Et c'est aussi le titre de son livre. Pour lui, l'intelligence artificielle « ne passera pas si des experts-comptables ne s'y mettent pas avec leurs compétences pour permettre à la machine d'apprendre ». Mais la machine ne peut apprendre sans l'homme. Elle « aura donc des biais qui sont ceux de l'être humain » estime Charlotte Fillol, experte à l'Institut Sapiens. L'éthique est « à la fois un enjeu géopolitique et un enjeu global ». C'est aussi « un questionnement moral ». Dans une voiture autonome, comment programmer l'intelligence artificielle en cas d'accident, qui doit-elle choisir de sauver? La réponse est une question morale à laquelle il est difficile de répondre.
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Dans une société de plus en plus numérisée, les algorithmes et l'intelligence artificielle sont partout. Dans le secteur bancaire et financier, ils sont utilisés par exemple dans les processus d'octroi de crédit, de lutte contre le blanchiment d'argent et le financement du terrorisme, la gestion de portefeuilles financiers, etc. Comment en assurer un développement maîtrisé sans freiner l'innovation? C'est le rôle d'une gouvernance adéquate et d'un renforcement de l'éthique. Le Larousse définit ainsi l'intelligence artificielle (IA): « ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine ». Marvin Lee Minsky, l'un de ses créateurs la définit, quant à lui, comme « la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que: l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique ».
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Contrairement à un conseiller bancaire, qui aura intérêt à vendre les produits d'épargne de son propre établissement, ou à un conseiller en gestion de patrimoine, qui mêlera à ses conseils sa propre sensibilité au risque, le robo-advisor présente l'avantage de proposer des recommandations sans biais, qu'ils soient émotionnels ou financiers. Le but: diriger l'humain vers des tâches à forte valeur ajoutée L'intelligence artificielle permet en somme d'automatiser un ensemble de tâches parfois complexes, comme l'analyse de grandes quantités de données, tout en sachant délivrer des solutions propres à chacun. La gestion systématisée d'une allocation d'actifs diversifiée ou du passage d'ordres permet un gain de temps précieux aux professionnels de la finance qui peuvent ainsi se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Dans le domaine du conseil, ceux-ci peuvent notamment être davantage disponibles auprès de leurs clients pour les aider à se projeter, imaginer leurs projets et ainsi mieux définir leurs objectifs financiers.
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L'hypothèse d'un nouveau risque systémique semble lointaine: le risque principal que pose l'IA est celui d'un manque de maîtrise et d'une mauvaise utilisation, ou d'un jeu de données test truqué, plutôt que d'algorithmes qui décideraient par eux-mêmes de prendre leurs libertés. Mais les marchés financiers pourraient en revanche faire l'objet d'une cyberattaque spécifique, voire généralisée: dans la finance comme ailleurs, le déploiement de l'IA posera des questions nouvelles en termes de cybersécurité; discrimination et vie privée: la disponibilité et l'utilisation des données, notamment des données personnelles, sont au cœur du développement de l'IA. L'utilisation de signaux faibles couplée à l'opacité des décisions algorithmiques pourrait mener à de nouvelles formes de discrimination, compliquées à identifier et donc à combattre. En matière financière, les réglementations LAB-FT se croisent donc avec les réglementations CNIL et la directive GDPR ( General Data Protection Regulation).
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Elle passe souvent par des audits internes ou externes, spécialisés dans les codes algorithmiques mais utilisant aussi des méthodes spécifiques à l'IA (ex: échantillons tests). Enfin et surtout, les établissements financiers introduisent, sauf dans des cas largement éprouvés, un contrôle humain, qui peut corriger les résultats de l'IA (ex: accorder un prêt). Certains organisent également une médiation avec les utilisateurs finaux, si ceux-ci ne sont pas satisfaits des conséquences de la mise en œuvre de l'IA. Impact de l'intelligence artificielle sur l'emploi Il est certain que l'IA va avoir un impact sur l'emploi dans le secteur financier au sens large. Quel pourrait-il être? Peu ont émis des prévisions. D'après l'OCDE, 15% des collaborateurs verront 50% de leurs tâches fortement modifiées par l'automatisation due à la robotisation et à l'intelligence artificielle. En France, le Conseil d'Orientation pour l'Emploi (COE) constate que l'introduction d'innovations a été globalement favorable à l'emploi par le passé et anticipe que moins de 10% des emplois sont très exposés au vu des mutations technologiques, mais qu'environ la moitié est susceptible d'être profondément transformée.
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31, n o 3, 2010, p. 59 ( DOI 10. 1609/aimag. v31i3. 2303, lire en ligne) ↑ (en) « Watson: A Challenge for the Ages, IBM ↑ a b et c (en) « How Watson works: a conversation with Eric Brown, IBM Research Manager », sur. ↑ (en) « A System Designed for Answers », ↑ (en) « See what Yahoo! and Jeopardy! have in common. », Owen OMalley,, 24 février 2011. ↑ « IBM réfléchit aux utilisations du superordinateur Watson », Romain Gueugneau, Les Échos, 25 mai 2011. ↑ Jean Elyan avec IDG NS, « L'IBM Watson assiste des médecins dans la recherche sur le cancer », sur Le Monde informatique, 20 mars 2014. ↑ (en) « Teaching IBM's Watson the meaning of 'OMG' », Michal Lev-Ram, Fortune, 7 janvier 2013. ↑ « Watson: le supercalculateur d'IBM qui dit des gros mots », David Civera, Tom's Hardware, 14 janvier 2013. ↑ Hugo Leroux, « Supercalculateur médical: Watson plus fort que Dr House », sur Science et Vie, 26 octobre 2016. ↑ (en) « IBM big data used for rapid diagnosis of rare leukemia case in Japan », sur The Japan Times, 11 août 2016.
De nos jours, l'exploitation des données chiffrées « classiques » (données comptables, tendances boursières) est néanmoins arrivée au maximum de ses capacités. En conséquence, l'« IA » s'attaque à un nouveau domaine: l'exploitation de données non chiffrées et non structurées. Ainsi, les algorithmes les plus poussés peuvent désormais analyser automatiquement des blogs spécialisés sur un marché donné, par exemple sur le marché pétrolier. Le but: en extraire des informations de première main n'ayant pas été reprises dans les grands médias et n'étant pas encore intégrées dans les cours. De même, certains algorithmes d'investissement quantitatif peuvent analyser les pages d'offres d'emplois de chaque entreprise pour identifier, avant l'annonce des résultats trimestriels, une éventuelle accélération ou décélération de l'activité de ces entreprises. Sans parler, bien sûr, des algorithmes permettant de déterminer l'e-réputation d'une entreprise à travers les messages véhiculés sur les réseaux sociaux, pouvant donner de précieuses indications sur la capacité d'une entreprise à séduire ses clients.
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