L’intelligence artificielle générative est en train de transformer radicalement les secteurs de la banque et de l’assurance. Ce type d’IA, capable de créer des contenus inédits en réponse à des instructions en langage naturel, ouvre des perspectives inédites en permettant la production de textes, d’images, de sons et même de codes informatiques. Dans cet article, nous explorerons comment l’IA générative s’intègre dans ses secteurs, les cas d’usages spécifiques ainsi que deux exemples concrets.
Définition et Compréhension de l’IA Générative
L’IA générative est un type de système d'intelligence artificielle capable de créer des contenus inédits en réponse à des instructions en langage naturel. Contrairement aux modèles d’IA traditionnels qui se contentent de reconnaître des motifs et de faire des prédictions basées sur des données existantes, l’IA générative peut produire des textes, des images, des sons, et même des codes informatiques, ouvrant ainsi des perspectives inédites dans divers domaines.
Famille de cas d’usages l’IA Générative
L’IA générative est de plus en plus reconnue pour son potentiel à transformer divers secteurs grâce à ses capacités uniques. Son adoption rapide est facilitée par un temps de test très court, permettant aux entreprises de valider rapidement des concepts et de les déployer à grande échelle. On distingue principalement trois familles de cas d’usages :
Synthèse : Création de résumés ou de synthèses de documents volumineux.
Contenu : Génération de contenus écrits, visuels ou audio pour le marketing, la communication ou l’éducation.
Code et modèle de données : Production de codes informatiques et modélisation de données pour l’analyse et le développement de logiciels.
Objectifs de l’IA Générative
L’IA générative vise à atteindre trois objectifs principaux :
L’efficacité interne : Amélioration des processus opérationnels et gestion des risques.
L’expérience client : Personnalisation et amélioration des interactions clients.
Le développement commercial : Innovation de produits et services, et expansion des marchés.
Marché et Cas d’Usages
En juin 2024, l'IA générative est devenue une priorité stratégique pour les secteurs de la banque et de l'assurance. Toutes les grandes banques ont mis en place des groupes de travail stratégiques et opérationnels sur l’IA générative, tandis que 7 assureurs sur 10 ont lancé des initiatives similaires. Voici quelques exemples concrets :
Société Générale : 80 cas d’usages
La majorité des cas d’usage mis en œuvre par la société générale sont axés sur l’amélioration des processus, la gestion des risques et l’interaction client.
Exemples de cas d’usages :
Synthèse de document juridiques
Détection de fraudes
Assistant Virtuels
BNP Paribas : 100 cas d’usages
BNP Paribas a mis en œuvre environ 100 cas d’usages de l'IA générative, principalement centrés sur l'innovation de produits et l'expansion des marchés.
Exemples de cas d’usages :
Génération de contenus marketing
Prédiction des comportements clients
Services bancaires personnalisés
AXA : 300 cas d’usages
Axa utilise l’IA générative dans environ 300 cas d’usages, se concentrant sur l’efficacité interne et l’expérience client.
Exemples de cas d’usages :
Automatisation des processus de réclamations
Programmes de fidélité personnalisés
Prévention des fraudes
Exemples chez les Fintechs et Insurtechs
Alan, une entreprise d’assurance santé, utilise l’IA Générative pour créer des contenus personnalisés pour ses clients, ce qui améliore leur engagement et leur satisfaction. Par exemple, l’IA peut générer des recommandations de santé personnalisées basées sur les données des utilisateurs, aidant ainsi les clients à mieux gérer leur bien-être.
Klarna, une entreprise de paiement, utilise l’IA Générative pour développer des solutions innovantes qui améliorent l’expérience utilisateur et facilitent les transactions. Klarna va utiliser l’IA pour générer des offres personnalisées et des recommandations de produits en temps réel, augmentant ainsi la satisfaction client et les taux de conversion.
Sécurité et Risques Associés
Si l’IA générative offre de nombreux bénéfices, elle présente également des risques qui doivent être pris en compte :
Impact énergétique : La consommation d’énergie des modèles d’IA est élevée, ce qui a un coût environnemental.
Coût social : La substitution de certains emplois par des solutions d’IA peut entraîner un impact social négatif.
Risques éthiques : La génération de contenus peut soulever des questions de biais et d’équité.
L’IA Générative est en train de redéfinir les secteurs de la banque et de l’assurance en offrant des opportunités pour améliorer l’efficacité interne, enrichir l’expérience client et stimuler le développement commercial. Cependant, il est crucial de gérer les risques associés pour assurer une adoption responsable et durable. Les exemples d’Alan et Klarna montrent comment cette technologie peut être utilisée de manière innovante et efficace, ouvrant la voie à de nombreuses autres applications potentielles dans le futur.
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