L’intelligence artificielle et le secteur financier

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Les institutions financières devraient doubler leurs dépenses liées à l’IA d’ici à 2027.
Selon International Data Corp, les ventes de logiciels, de matériel et de services liés à l’IA augmenteront de 29 % pour atteindre 166 milliards de dollars cette année et dépasseront 400 milliards de dollars en 2027.
Les dépenses liées à l’IA dans le secteur financier vont plus que doubler pour atteindre 97 milliards de dollars en 2027 ; cela représente une croissance annuelle composée de 29 %.
JPMorgan Chase & Co. avait 3 600 postes liés à l’IA à combler en juin 2023, selon Evident Insights Ltd.
JPMorgan consacre plus de 15 milliards de dollars par an à la technologie, un domaine auquel est affecté près du cinquième de ses quelque 300 000 salariés.

Les fonds spéculatifs et gestionnaires d’actifs adoptent l’IA générative : enquête de BNP Paribas auprès de fonds ayant des actifs totalisant 250 milliards de dollars indique que près de la moitié des gestionnaires interrogés utilisent ChatGPT à des fins professionnelles, et plus des deux tiers l’utilisent pour rédiger des documents marketing ou résumer divers documents.
Amundi SA utilise l’IA pour les études macroéconomiques, les analyses des marchés, des robots‑conseillers et la personnalisation de portefeuilles en fonction d’un questionnaire sur le risque.
- Amundi gère depuis Paris 2 000 milliards d’euros (2 100 milliards de dollars) d’actifs pour plus de 100 millions de clients.
JPMorgan emploie un groupe de recherche sur l’IA de 200 personnes et a intégré l’IA à des centaines d’utilisations : démarchage, marketing, gestion des risques, prévention des fraudes, systèmes de traitement des paiements et de transfert de fonds.
Le lancement de ChatGPT par OpenAI en novembre 2022 a atteint rapidement les 100 millions d’utilisateurs, stimulant l’adoption d’outils d’IA dans de nombreux secteurs, dont la finance.

Les banques centrales explorent et adoptent des outils d’IA pour la supervision et l’analyse :
- La banque centrale du Brésil a construit un prototype de robot pour télécharger et classer les plaintes des consommateurs grâce à l’apprentissage automatique.
- La Reserve Bank of India a fait appel à McKinsey et Accenture pour intégrer l’IA et des analyses connexes dans ses activités de contrôle.
- La Banque du Canada a élaboré un outil d’apprentissage automatique pour détecter les anomalies dans les rapports prescrits par la loi ; exécutions automatiques quotidiennes pour détecter ce qui échappe à l’humain.
- La Banque centrale européenne utilise l’IA pour le classement automatisé des données de 10 millions d’entités privées et publiques et pour le suivi en temps réel des prix des produits affichés sur le Web.
Le Comité de Bâle sur le contrôle bancaire a constaté que l’IA pouvait accroître l’efficacité des décisions de crédit et de la lutte contre le blanchiment de capitaux, mais a identifié des risques : opacité des modèles, risque de biais, et cyberrisques accrus.
Le projet Aurora du Pôle d’innovation de la BRI a montré que les réseaux neuronaux peuvent faciliter la détection des opérations de blanchiment de capitaux en relevant des schémas et des anomalies non repérés par les méthodes classiques.

Gary Gensler alerte que l’IA pourrait provoquer une crise financière et accroître la fragilité financière en favorisant un comportement moutonnier lorsque les acteurs reçoivent le même signal d’un modèle de base ou d’un agrégateur.
- Marche citée : marché boursier de 46 000 milliards de dollars (les deux cinquièmes du marché mondial) sous surveillance de la SEC.
Anselm Küsters met en garde contre l’exacerbation de crises (« polycrise ») : l’IA, reposant sur des données en décalage face à une situation inédite, peut amplifier rapidement des chaînes de réaction négatives.
Jon Danielsson souligne que la supériorité de l’IA diminue avec la complexité et que, dans des situations inédites, l’humain peut prendre des décisions plus éclairées grâce à ses connaissances multidisciplinaires.
Risques identifiés récurrents : vol, fraude, cybercriminalité, décisions opaques des modèles, risque de biais, amplification systémique des chocs.

Nécessité d’éviter tout abus et d’utiliser l’IA dans un cadre « sûr, éthique et conforme » (amundi / Monica Defend).
Importance du contrôle humain : « L’IA ne peut pas remplacer l’intelligence humaine » ; l’interprétation, la compréhension et la vérification des renseignements fournis par les algorithmes restent essentielles.
Les réglementations existantes pourraient être inadéquates : l’utilisation généralisée de l’apprentissage profond dans le secteur financier exige « une nouvelle réflexion sur les interventions systémiques ou macroprudentielles ».
Appels à l’action institutionnelle :
- Renforcer les cadres de supervision pour tenir compte de l’opacité et du risque de biais des modèles.
- Se concentrer sur le surcroît de risque lié aux prévisions algorithmiques en cas de crise (parlementaires/institutions).
- Poursuivre l’expérimentation encadrée et le développement d’outils d’IA pour alléger les tâches fastidieuses et améliorer la détection d’anomalies, tout en surveillant les risques systémiques.

3 600 postes liés à l’IA à combler chez JPMorgan Chase & Co. en juin 2023.
ChatGPT lancé en novembre 2022; nombre d’utilisateurs ayant rapidement atteint les 100 millions.
Augmentation de 29 % des ventes d’IA pour atteindre 166 milliards de dollars cette année (International Data Corp).
Ventes liées à l’IA dépasseront 400 milliards de dollars en 2027 (International Data Corp).
Dépenses du secteur financier liées à l’IA : 97 milliards de dollars en 2027 ; croissance annuelle composée de 29 %.
JPMorgan consacre plus de 15 milliards de dollars par an à la technologie.
JPMorgan : près du cinquième des quelque 300 000 salariés affectés au domaine technologique.
Groupe de recherche sur l’IA chez JPMorgan : 200 personnes.
Amundi gère 2 000 milliards d’euros (2 100 milliards de dollars) pour plus de 100 millions de clients.
Enquête BNP Paribas : fonds ayant des actifs totalisant 250 milliards de dollars.
Marché boursier surveillé par la SEC : 46 000 milliards de dollars (représentant les deux cinquièmes du marché mondial).
Classement automatisé des données de 10 millions d’entités privées et publiques par la BCE.

F&D — Finances & Développement, article de Jeff Kearns, Décembre 2023.

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