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Les services bancaires ne seront plus jamais les mêmes avec l’intelligence artificielle

Les banques misent gros sur l'IA, mais les clients peuvent-ils compter sur un algorithme pour protéger leurs économies?

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Mastercard n’est qu’une des nombreuses institutions financières du monde qui se tournent vers l’IA pour lutter contre la fraude (Terminal bancaire par Deposit Photo; cordon spiralé par Alamy)

Seconde après seconde, elles se multiplient. Au bas mot, on en dénombre 9 000 à la minute, rien qu’au Canada. De quoi s’agit-il? Des opérations sur carte de crédit. Au café du coin, dans la boutique d’à côté, l’achat s’effectue en un clin d’œil : le temps de passer sa carte, et l’affaire est réglée.

Vite, hors de vue, inlassables, les machines s’activent. En un éclair, les données des comptes sont extraites, vérifiées, analysées par des algorithmes. Où se trouve le consommateur? Qu’a-t-il acheté? La dépense cadre-t-elle avec ses habitudes, et celles de millions d’autres clients au profil comparable? Chez Mastercard, l’intelligence artificielle (IA) traite plus de 400 points de données, de l’adresse IP à la luminosité de l’écran, pour une opération en ligne. Le client n’a pas rangé son portefeuille que déjà s’affiche le verdict : opération autorisée ou (oh, non!) refusée.

Selon une étude de CPA Canada, deux répondants sur cinq refusent d’utiliser leur carte de crédit chez certains commerçants, par crainte de piratage.

Mastercard a mis en place son outil intelligent de détection des fraudes en novembre 2016. Résultat : hausse de 30 % des cas de fraude dépistés, et baisse de près de 50 % des opérations légitimes déclinées par erreur. Des refus injustifiés qui posent un problème de taille aux commerçants, puisque, paiement accepté ou non, les frais leur sont imputés. (Le cabinet-conseil Aite Group évalue à 331 G$ US le total des refus erronés aux États-Unis en 2018.) « Les opérations rejetées à tort complexifient un processus censé être simple », explique Ajay Bhalla, de Mastercard, président à la cybersécurité et à l’intelligence artificielle. « Une seule erreur peut pousser un consommateur irrité à changer de banque. » Soit. Mais si les mesures défensives ne sont pas à la hauteur des attentes, le chiffre d’affaires en pâtit. Selon l’Enquête de CPA Canada sur la fraude 2019, deux répondants sur cinq refusent d’utiliser leur carte de crédit chez certains commerçants, par crainte de piratage.

Mastercard n’est qu’une des nombreuses institutions financières du monde qui se tournent vers l’IA pour lutter contre la fraude, réduire les refus infondés, assurer le service à la clientèle et automatiser les tâches administratives de routine. Dans une enquête de la société financière suisse UBS, les trois quarts des répondants qui travaillaient pour une banque détenant plus de 100 G$ en actifs déclaraient que leur institution faisait déjà appel à l’IA.

« Il y a là une concordance naturelle », affirme Paige Dickie, directrice principale au Vector Institute, pôle torontois de recherche en IA. Elle est à la barre d’un projet national mené auprès d’acteurs variés (grandes banques, autorités de réglementation, chercheurs, services de police, entreprises technologiques), projet qui vise à aider les institutions financières à exploiter le potentiel de l’IA. 

Dans cette mécanique, les banques sont le moteur premier. L’IA décisionnelle carbure aux données; elles en ont à foison. Toutes stockent de l’information détaillée sur leurs clients. Et elles sont tenues de signaler les opérations suspectes, les virements d’envergure et l’ouverture de nouveaux comptes.

Voulant mettre à profit leurs volumineuses données, certaines grandes banques se dotent d’un laboratoire d’IA, ou s’associent à l’un d’eux. En 2016, RBC fondait le centre de recherche Borealis AI, et en janvier, la TD annonçait l’acquisition de Layer 6, jeune pousse lancée par deux fondateurs du Vector Institute. Un partenariat logique : les banques ont les données, et les entreprises en démarrage, les experts.

Déjà, la collaboration rapporte. À preuve, les robots conversationnels, comme Erica, l’assistant virtuel de Bank of America. Fidèle au poste 24 heures sur 24, il rappelle au titulaire de la carte les dates d’échéance de ses factures et l’avertit si une dépense récurrente sort de l’ordinaire. Pour connaitre son solde ou prendre un rendez-vous, le client n’a qu’à envoyer un texto à Erica.

Wells Fargo, elle aussi, a créé un assistant virtuel intégré à Facebook Messenger, couplé à une panoplie d’outils prédictifs. L’activité antérieure (retraits et dépôts) est décortiquée afin de repérer les risques (le client approche du découvert), d’en déterminer les causes (toutes ces livraisons Uber Eats!), et de proposer des solutions (conseils pour tenir son budget).

Les banques emploient également l’IA pour sécuriser les données personnelles. « Code d’utilisateur, mot de passe, questions de sécurité, le tout pourrait disparaître », estime Mme Dickie. À la place, des attributs biométriques entreront en piste, de la reconnaissance faciale à l’identification vocale. 

Intrusif? Certes. Les banques devront jouer cartes sur table : à elles d’expliquer comment les données sont interprétées, et de laisser les clients refuser les services qui en découlent, à leur guise, note Mme Dickie. Le consommateur tranchera sans doute selon la pertinence des prestations, sans égard à la quantité de données à divulguer. « Prenez Google ou Uber, ces plateformes où l’on n’hésite pas une seconde à livrer ses données personnelles. Je pense qu’il en ira de même pour les services bancaires. » 

Dans une banque, l’analyse d’innombrables documents par l’IA ne prend plus que quelques secondes, au lieu de 360 000 heures de travail.

De surcroît, grâce à l’IA, les banques allègent leur fardeau administratif. Chez JPMorgan Chase, le système COIN analyse en quelques secondes d’innombrables dispositions juridiques pour en extraire les points saillants. L’équivalent de 360 000 heures de travail pour des avocats et agents de crédit, dit-on. 

D’où une sourde inquiétude : les salariés seront-ils remplacés par les systèmes? Aux États-Unis, d’ici 2030, 2,5 millions d’emplois en services financiers seront dans la mire de l’IA, selon Autonomous, cabinet-conseil de Londres. Certains n’y survivront pas, mais, dans un rapport de 2018 qui étudie les retombées de l’IA sur le secteur bancaire, Accenture évoque plutôt une mutation : grâce aux algorithmes, on se consacrera aux activités hors routine, à valeur ajoutée, c’est-à-dire la tranche de 20 % des tâches qui dégagent 80 % de la valeur.

L’avènement des robots n’est donc pas pour demain. Les humains font encore confiance aux humains. « Dans toute organisation, le raisonnement, l’esprit critique, le doute resteront essentiels », souligne Tashia Batstone, vice-présidente, Relations externes et expansion des activités, à CPA Canada. Les CPA, qui veillent à la pertinence, à l’exactitude et à la neutralité des données, avant et après le passage en algorithme, sont aux premières loges. « Raisonnons en finesse pour comprendre les données et maîtriser les systèmes. »

Selon Mme Dickie, dans le secteur bancaire, étroitement réglementé, les conseillers en chair et en os sont loin d’être menacés d’extinction. « Impossible de se passer de l’être humain, surtout en situation à risque. Redoutons le jour où l’on se fiera aveuglément à l’IA. »