Pas facile de définir et de délimiter l’intelligence artificielle… Néanmoins, si l’on devait se risquer à cet exercice périlleux, on pourrait dire que l’IA capitalise sur des données massives, le big data, et débute par la mise en place de process pour acquérir, stocker et analyser ces données. Elle se poursuit avec l’implémentation d’algorithmes d’apprentissage automatique, le machine learning, et d’apprentissage profond, le deep learning.



C’est clair ? Non, et c’est normal ! Alors, optons pour une autre définition : l’intelligence artificielle est une technologie qui fait mieux et plus vite tout ce qu’un être humain fait habituellement !

Les enjeux de l’intelligence artificielle pour le secteur bancaire

Les établissements bancaires ont très rapidement cerné l’intérêt de l’intelligence artificielle.



L’IA permet d’abord d’optimiser l’expérience client. En traitant en temps réel d’immenses bases de données et en automatisant les tâches, elle réduit considérablement le délai de traitement de certaines demandes. Les « chatbots » se sont multipliés. Ces petits personnages qui apparaissent sur un site lorsqu’on s’y connecte sont utilisés pour répondre aux questions les plus fréquentes des clients et les mettre en relation avec les conseillers. Par ailleurs, il existe des « voicebots » qui peuvent envoyer et traiter des messages vocaux. Certains « chatbots » font même office de conseillers financiers et proposent aux clients des services adaptés à leurs situations, ou assistent les conseillers dans la gestion des portefeuilles. Au Crédit Mutuel, WATSON est devenu l’assistant des conseillers. À la fois analyseur d’e-mails et assistant virtuel, il est au service des conseillers qui demeurent les interlocuteurs de référence pour les clients. Cette nouvelle solution « cognitive » génère plus de réactivité et de pertinence dans les réponses apportées aux courriels des clients. Les conseillers peuvent alors se recentrer sur une relation plus personnalisée avec eux, basée sur l’écoute, le conseil et l’efficacité.



L’intelligence artificielle est également devenue indispensable dans l’analyse des risques de financement, ce qu’on appelle le ciblage et le scoring. En étudiant précisément la situation d’un client qui sollicite une demande de financement et en évaluant ses capacités de remboursement, elle aide le conseiller à répondre très rapidement à la demande tout en limitant la prise de risque.L’IA est également l’outil phare des spécialistes du big data.



Ces derniers s’en servent pour analyser les millions de données que nous générons tous chaque jour sur internet et en tirent des conclusions stratégiques.Enfin, l’intelligence artificielle permet d’analyser en direct les transactions financières et donc de détecter des fraudes. Elle est aussi utilisée pour sécuriser les paiements bancaires.

Les métiers de l’IA en banque

Plusieurs postes sont directement liés à l’intelligence artificielle, parmi eux, on trouve le directeur de l’innovation, l’ingénieur IA, le « chatbot » master, le CRM manager, le data scientist et les spécialistes en cybercriminalité.

Directeur de l’innovation

Le directeur de l’innovation est un pont entre les équipes d’ingénieurs et les équipes commerciales. Il détermine les grandes orientations en matière d’innovation et met de l’huile dans les rouages en encadrant et en facilitant la réalisation de nouveaux projets techniques.

Ingénieur IA

Mi-laborantin, mi-informaticien, l’ingénieur IA invente et développe des outils informatiques d’intelligence artificielle.

Chatbot master

À la fois spécialiste IA et manager, le « chatbot » master encadre une équipe de développeurs chargés de programmer le « chatbot » de manière pertinente.

CRM manager

Responsable de la gestion de la relation client, le CRM manager est pleinement impacté par l’intelligence artificielle. En lien avec le directeur marketing, le directeur commercial et le directeur informatique, il met en place des outils CRM adaptés.

Data scientist

Le data scientist s’occupe de la gestion, de l’analyse et de l’exploitation des données massives du big data. Un poste à forte valeur ajoutée puisqu’il contribue à orienter la politique commerciale de la banque.

Spécialiste cybercriminalité

Le spécialiste en cybercriminalité est également un expert du big data. Mais son rôle est d’assurer la confidentialité des données de l’établissement bancaire, où les informations sensibles sont monnaie courante.

Quelle formation pour exercer dans le domaine de l’intelligence artificielle ?

Pour travailler dans l’IA, un bac +5 scientifique est un minimum. L’idéal est d’atteindre un niveau d’ingénieur ou de data scientist. Rien d’étonnant, puisque l’intelligence artificielle touche à la fois aux mathématiques, aux statistiques, à l’informatique, aux sciences de l’ingénieur, aux neuro-sciences et aux sciences cognitives.

Le mieux est de s’orienter vers les domaines des mathématiques et de l’informatique via une licence à l’université ou en rejoignant une école d’ingénieurs. La spécialisation se fait en master ou à la fin des études d’ingénieur. Il est aussi possible d’enchaîner sur un Mastère spécialisé ou un doctorat.

Les formations portent sur les différents domaines de l’IA : machine learning, deep learning, vision par ordinateur, data science, traitement du langage naturel, système expert, big data, sciences cognitives, interface homme-machine, etc.

À l’université

Le master Informatique, parcours Bases de données, intelligence artificielle de l’université de Dijon. Le master Informatique, parcours Intelligence artificielle et reconnaissance des formes de l’université Toulouse 3. Le master Informatique, parcours Intelligence artificielle et apprentissage automatique de Centrale Marseille. Le master Informatique, spécialité Intelligence artificielle, parcours intelligence artificielle distribuée de Paris 5. Les masters informatique, parcours Intelligence artificielle des universités d’Artois et de Lyon 1.

En école d’ingénieurs

Le master spécialisé big data : gestion et analyse des données massives de Telecom Paris Tech. Le master MSc Data science et business analytics, commun à l’Essec et à CentraleSupélec. Le Graduate degree artificial intelligence and advanced visual computing de Polytechnique Paris-Sarclay. Le master spécialisé big data, commun à Grenoble INP et Grenoble EM.

L’importance de l’alternance

Quel que soit le cursus, il est préférable d’effectuer sa formation en alternance. Les banques misent très largement sur ce dispositif pour recruter. En 2019, ce ne sont pas moins de 6 900[1] contrats d’alternance qui ont été signés dans le secteur bancaire. Le Crédit Mutuel, à lui seul, recrute 1 300[2] alternants chaque année !

[1]. Association Française des Banques (AFB), chiffre 2019

[2]. Crédit Mutuel, chiffre 2020

Article réalisé dans le cadre d'un partenariat avec letudiant.fr