Alors que l’industrie financière expérimente l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) générative pour accroître sa productivité, ses dirigeants sont lucides face aux défis liés à l’intégration de cette technologie à leurs activités.
À l’occasion du Top des leaders de l’industrie financière, nous avons demandé aux dirigeants honorés de s’exprimer sur les défis rencontrés sur ce plan et comment ils en tiennent compte.
« En tant que PME de l’assurance, nous aurons une stratégie qui répond à nos besoins et non une stratégie qui suit les tendances. Nous sommes en mode analyse et observation et allons appliquer l’IA dans un contexte qui répond à nos besoins opérationnels et qui bénéficie à notre clientèle de jeune famille ainsi qu’à notre réseau de distribution », soutient Jean-Mathieu Sigouin, premier vice-président, stratégie et innovation, chez UV Assurance.
Selon lui, la fibre mutualiste d’UV reste au cœur de sa stratégie et il entend mettre des choses en place en en tenant compte « sans être les premiers à la ligne de départ ».
L’IA est devenue incontournable dans différents domaines, dont l’analyse des données organisationnelles et leur valorisation, selon Denis Dubois, président et chef de la direction du Mouvement Desjardins. D’après lui, ces données doivent servir notamment à améliorer l’expérience des membres et clients, avec de la personnalisation. Elles peuvent également être un levier de croissance, un outil de gestion des risques et une source de productivité.
« Ce sont vraiment ces quatre thèmes sur lesquels on essaie de voir comment la donnée et l’analytique sont capables de nous amener beaucoup plus loin. Le thème de l’éthique et de la sécurité est très important sur ce sujet-là. C’est-à-dire qu’on veut avancer vite, mais de façon sécuritaire et très éthique », note Denis Dubois.
Desjardins a lancé un outil sur AccèsD qui s’appelle Alvie, une assistante virtuelle, qui produit en moyenne sept conseils personnalisés par mois, par membre. « On avance là-dedans et nécessairement, ça va transformer le visage des organisations parce que les outils sont puissants », précise le dirigeant.
Selon lui, un défi reste la gestion de la qualité de la donnée afin de nourrir les outils d’IA et la gestion de leurs hallucinations.
Chez iA Groupe financier, l’organisation expérimente l’IA dans ses processus. « Nous avons enregistré des succès à certains endroits, même s’ils demeurent modestes. Les gens pensent que l’IA va tout changer, mais nous n’en sommes pas encore là. Pour l’instant, nous testons certains modèles prédictifs avancés », explique Denis Ricard, président et chef de la direction d’iA Groupe financier.
L’un des objectifs est de rendre les employés plus productifs en les formant sur une utilisation saine des ChatGPT et Copilot de ce monde. « Nous avons des projets d’affaires qui intègrent l’IA. Par exemple, dans nos centres d’appels, lorsqu’un agent parle à un client, avant, il écrivait ses notes. Aujourd’hui, c’est produit automatiquement. L’agent n’a qu’à réviser [la prise de note] », illustre Denis Ricard.
« L’intelligence artificielle s’inscrit dans une démarche d’amélioration continue de nos opérations. Une approche que nous appliquons depuis longtemps et que nous allons comptons poursuivre », ajoute-t-il.
À la Banque Scotia, l’IA sert d’abord à rendre les travailleurs plus efficients dans l’accès aux procédures internes. « Nous demandons à l’intelligence artificielle “Sors-moi tel document, quelle opération devrions-nous…” Cela rend nos employés plus efficaces », assure Geneviève Brouillard, première vice-présidente, Québec et Est de l’Ontario, Banque Scotia.
L’IA permet également de mieux conseiller les clients. « Nous sommes encore à l’aube de son utilisation. Parfois, les gens disent “Ah, nous allons perdre des emplois parce qu’il y a l’intelligence artificielle.” Je le vois davantage dans une relation de personne à personne où l’intelligence artificielle va rendre nos employés encore plus brillants. C’est une adoption confiante et enthousiaste », dit-elle.
Les occasions d’améliorations dans l’industrie sont multiples, à condition de bien accompagner ceux qui les utilisent : les humains. « Beaucoup d’employés se sentaient intéressés, intimidés et craintifs de l’intelligence artificielle tout en même temps. Alors, nous avons mis sur pied des formations et des comités », souligne Robert Frances, président et chef de la direction du Groupe financier PEAK.
Chez PEAK, cet accompagnement a permis de susciter également espoir et soulagement, une fois que les humains comprennent comment s’en servir. « Notre défi est de créer un environnement qui est sécuritaire au point de vue psychologique, que les gens se disent “Chez PEAK, ils vont m’appuyer, ils vont me former, ils vont me protéger.” »
Le dirigeant relate une amélioration découlant de l’IA. « Une source de grande frustration était l’exigence de prendre des notes après chaque rencontre avec un client et de placer ces notes dans le dossier client. Ensuite, un employé du département de conformité révisait les notes pour s’assurer qu’elles étaient conformes dans leur contenu et dans leur forme à ce qui est exigé par la réglementation », note-t-il.
Avec ses équipes du service de conformité, PEAK a créé un outil qui s’en assure. « Si [les notes] ne sont pas [conformes aux exigences réglementaires], l’outil va le dire tout de suite au conseiller. Au lieu d’attendre que [les notes soient] envoyées au département de conformité, que ça revienne et que ça crée une chaîne de va-et-vient entre les gens de conformité. Les conseillers en sont ravis », note-t-il.
Selon Robert Frances, le plus grand défi de l’IA reste la sécurité des données et la sécurité des outils utilisés, toutes des préoccupations de son organisation.
Pour Gino-Sébastian Savard, président de MICA cabinet de services financiers, le principal enjeu n’est pas technologique, mais sécuritaire. L’essor du travail à distance et l’utilisation accrue d’outils intégrés à des environnements comme Microsoft 365 — notamment Copilot ou des solutions de type ChatGPT — multiplient les points d’accès aux données sensibles. « Plus on ouvre les systèmes, plus il faut renforcer les mécanismes de protection », résume-t-il.
Chez MICA, l’IA est déjà utilisée à l’interne, notamment dans ServiceNow, pour automatiser certaines tâches, réduire la saisie manuelle et limiter les risques d’erreur dans le traitement des transactions. Pour le dirigeant, il est illusoire de vouloir freiner cette évolution. « L’IA va s’imposer partout, pas seulement en services financiers. La question n’est pas de savoir si nous l’adoptons, mais comment l’encadrer », explique-t-il.
David Lemieux, vice-président et directeur général de Valeurs mobilières Desjardins, est sur la même longueur d’onde. « Le principal défi, qui touche la prestation de services, c’est la gestion des données confidentielles du client. C’est le petit nœud à bien attacher avant de déployer des outils d’intelligence artificielle », s’exprime-t-il.
Si tous conviennent que l’IA facilite la prise de note lors des rencontres avec les clients, il faut garder confidentielles ces informations, ajoute-t-il : « Il faut encore bien baliser le cadre d’utilisation, notamment en matière de gouvernance des données et de sécurité de l’information. »
De plus, David Lemieux évalue actuellement comment l’IA permettra d’améliorer la gestion de portefeuille ou la gestion des risques.
Chez Nymbus Capital, la gestion de portefeuille s’appuie depuis un bon moment sur l’IA et l’analyse d’importantes quantités de données. La firme utilisait déjà ces approches bien avant que des outils comme ChatGPT ne se démocratisent, confirme Gabriel Cefaloni, chef des placements de Nymbus. Leur popularisation a suscité de la curiosité dans l’industrie et surtout, « cela a apporté une forme de validation externe par rapport à ce que nous faisons depuis des années ».
« Il y avait toujours une crainte liée à l’effet “boîte noire” et à l’idée d’une automatisation complète, y compris de l’exécution. De notre côté, nous avons toujours maintenu un contrôle humain sur cette étape. [L’IA aide à construire] le portefeuille, puis quand c’est le temps d’exécuter, c’est l’équipe d’investissement qui le fait. Quand nous rentrons dans les marchés, c’est nous qui décidons d’un titre ou même de faire un rééquilibrage », explique Gabriel Cefaloni.
Nymbus s’appuie sur deux grands systèmes complémentaires. Le premier agit au niveau macro et oriente le positionnement global et l’allocation sectorielle en revenu fixe, en reproduisant le travail d’un gestionnaire de portefeuille senior. Le second se concentre sur la sélection de titres individuels à l’intérieur des secteurs, à la manière d’un analyste fondamental qui plonge dans les états financiers et les caractéristiques propres à chaque émetteur. L’IA permet également de gérer des exigences de clients par exemple, les paramètres de sa politique d’investissement.
Avec la multiplication des outils d’IA, les conseillers devront continuer d’exercer leur jugement professionnel et apprendre à développer une distance critique par rapport aux évaluations faites par ces outils, d’après Annabelle Dumais, copropriétaire du cabinet en planification financière Dumais Sauvageau Garon : « Le défi est de demeurer l’expert, de ne pas tomber dans le panneau de prendre une réponse [d’une IA] comme étant forcément correcte. »
« L’intelligence artificielle peut nous aider à avancer nos réflexions, peut nous donner des bases sur plein de choses, mais il faut être capable de rester critique et faire les validations nécessaires parce qu’il faut demeurer professionnel dans notre approche. Nous avons une responsabilité importante, donc il ne faut pas déléguer trop l’expertise. Il faut rester en contrôle, en étant imputable de nos conseils », soutient-elle.
Avec la collaboration de Yan Barcelo, Alizée Calza, Richard Cloutier, Carole Le Hirez, Sylvie Lemieux.