Ces dernières semaines, nous avons vu fleurir nombre d’opinions sur le potentiel incroyable voire révolutionnaire de l’intelligence artificielle. Les offres de service et les sociétés vantant leur utilisation de l’intelligence artificielle pour toutes sortes d’usages poussent également comme des villes champignons du temps de la ruée vers l’or. Sommes-nous tous en passe de devenir des prospecteurs accourant vers la Californie en 1849? Allons-nous tous profiter de ce nouvel or technologique?

L’engouement de l’IA est sans doute plus comparable à la découverte du pétrole ou de toute nouvelle source d’énergie permettant d’améliorer la productivité humaine. Elle représente clairement une source d’efficacité opérationnelle et de transformation, mais son exploitation vient au prix d’investissements importants et d’une démarche organisée. Comme pour toute énergie, il faut en maîtriser l’extraction, le stockage, les flux pour la convertir en un usage métier bénéfique à son activité.

Alors comment une société de gestion peut-elle se préparer à cette nouvelle dynamique?

Il faut prendre en compte plusieurs facteurs pour en tirer le meilleur:

Chez BNP Paribas Asset Management, nous sommes convaincus de l’importance de la donnée depuis des années, car elle constitue la matière première permettant de développer de l’intelligence artificielle. Et pour l’exploiter, nous développons notre écosystème de façon progressive. Tout d’abord, nous disposons d’un data hub permettant de combiner des capacités de stockage importantes (pour des données structurées et non structurées), mais aussi différents niveaux de services pour que la donnée soit au plus près des enjeux métiers (dataviz, apis, plateforme de data science). En parallèle, nous avons mis en place un dictionnaire des données, une gouvernance avec des objectifs data pour de nombreux collaborateurs ainsi que des plans de contrôles qualité. Enfin, en capitalisant sur ces travaux, nous restons ouverts en intégrant des données ou des savoir-faire externes sur notre plateforme. Avec cet écosystème, nous serons en mesure de travailler plus facilement de nouveaux éléments technologiques: données synthétiques, intégration de grands modèles de langage (LLM)…

Sans surprise, nous évaluons constamment les risques associés à l’intelligence artificielle et aux données. Dans un monde ultra connecté, les fuites de données sont une préoccupation permanente. Nos équipes cybersécurité travaillent en permanence pour que nous puissions développer des modèles et travailler sur les données dans un environnement sain. Nous sommes aussi vigilants aux sujets d’éthique: comment garantir la traçabilité de résultats produits par un modèle d’IA? Il en va de même pour la fiabilité: une IA a des biais, comme chacun d’entre nous, il est donc nécessaire d’évaluer les modèles et leurs réponses avant de les proposer à nos clients.

Par ailleurs, les coûts de fonctionnement des IA les plus performantes sont importants. Chaque requête génère des calculs complexes et est gourmande en énergie. Il est donc critique de bien évaluer l’impact énergétique et environnemental de l’utilisation de l’IA, quand nous mettons la durabilité au cœur de notre stratégie.

La science et la technologie derrière l’IA sont complexes et en perpétuelle évolution. Il est donc nécessaire de se former pour en tirer le meilleur. Dans cette perspective, le groupe BNP Paribas s’appuie sur des parcours de formation spécifique pour ses data scientists et pour ses équipes IT (data science, AI, cloud). Ces efforts sont appuyés chez BNPP AM par du support spécifique «upskilling» auprès de nos populations expertes.

Enfin, et le plus important, nous utilisons les facteurs de succès ci-dessus pour exploiter la donnée au bénéfice de notre métier. Nous avons déjà créé des commentaires en langage naturel (NLG) pour 300 de nos produits, un chatbot (NLU) développé en interne pour nos employés, conçu des solutions de gestion de portefeuille automatisées Multi Factor Allocation (MFA) pour nos gestions et nos parcours clients digitalisés en collaboration avec notre filiale Gambit. Car utiliser l’IA sans but précis lié à notre métier ne fait pas de sens.

En prenant en compte ces facteurs et en appliquant cette démarche similaire, les sociétés de gestion pourront bénéficier du développement de l’intelligence artificielle et le mettre à profit dans leurs processus de gestion et dans leurs relations clients. Certains diront, comme l’adage populaire le veut, que lors de la ruée vers l’or ce sont surtout les marchands de pioche et de tamis qui ont fait fortune, c’est vrai. La vente d’infrastructure cloud ou de carte graphiques/GPUs ont de beaux jours devant eux, mais ceux qui auront réunis les conditions d’une utilisation efficace de l’IA (comme tous ceux qui n’avaient pas raté un virage technologique avant eux) seront aussi en position de transformer leur métier et d’acquérir des avantages compétitifs, l’asset management ne faisant pas exception.