La validation des avatars d’IA générative, un enjeu crucial pour la confiance dans le secteur bancaire
PARIS – L’adoption croissante de l’intelligence artificielle générative (IA générative) dans le secteur bancaire soulève des questions cruciales en matière de confiance et de gestion des risques. Une nouvelle étude publiée dans le Journal of Operational Risk met en lumière la nécessité d’une approche rigoureuse de validation des avatars basés sur l’IA générative, conçus pour interagir avec les clients.
L’IA générative offre un potentiel considérable pour automatiser les tâches, améliorer le service client et détecter les fraudes, comme le souligne IBM. Cependant, la nature même de ces modèles – souvent décrits comme des « boîtes noires » – pose des défis uniques en matière de validation. Les approches traditionnelles de validation des modèles s’avèrent insuffisantes face à la complexité et à l’opacité de l’IA générative.
L’étude, menée par Jochen Gerhard, Martin Gombert et Björn Henrich, propose un cadre de validation systématique axé sur quatre piliers : la surveillance humaine, l’équité, la transparence et la fiabilité. Ce cadre vise à garantir que les avatars d’IA, comme Ava développé par Commerzbank et utilisé comme étude de cas, respectent des normes éthiques et opérationnelles élevées.
« La gestion des risques liés aux modèles est essentielle pour instaurer la confiance dans les assistants virtuels basés sur l’IA », expliquent les auteurs. Leur approche met l’accent sur des tests rigoureux, une surveillance en temps réel, une évaluation des scénarios de risques et une gouvernance efficace.
L’étude souligne également que les systèmes d’IA générative fournis par des fournisseurs tiers présentent des risques résiduels plus élevés en raison de leur opacité et de la nature probabiliste de leurs résultats. Une validation indépendante et continue est donc indispensable pour atténuer ces risques.
Barclays US Consumer Bank a déjà commencé à exploiter l’IA générative pour améliorer le service client, en créant des résumés complets des interactions avec les clients. Cette tendance souligne l’importance d’une validation robuste pour garantir que ces technologies sont utilisées de manière responsable et fiable.
Alors que l’IA générative continue de transformer le paysage financier, la validation des modèles devient un élément clé pour garantir la confiance des clients et la stabilité du secteur. L’étude publiée dans le Journal of Operational Risk offre un cadre précieux pour relever ces défis et exploiter pleinement le potentiel de l’IA générative tout en minimisant les risques.