Intelligence Artificielle Et Finance
Intelligence artificielle et éthique: deux éléments indissociables Dès lors que l'on parle d'intelligence artificielle, il faut aussi parler d'éthique et de confiance dans les applications qui seront créées. Car pour Jean Philippe Desbiolles, vice président, cognitive solution team chez IBM Watson group, « l'IA sera ce qu'on en fera ». Et c'est aussi le titre de son livre. Pour lui, l'intelligence artificielle « ne passera pas si des experts-comptables ne s'y mettent pas avec leurs compétences pour permettre à la machine d'apprendre ». Mais la machine ne peut apprendre sans l'homme. Elle « aura donc des biais qui sont ceux de l'être humain » estime Charlotte Fillol, experte à l'Institut Sapiens. L'éthique est « à la fois un enjeu géopolitique et un enjeu global ». C'est aussi « un questionnement moral ». Dans une voiture autonome, comment programmer l'intelligence artificielle en cas d'accident, qui doit-elle choisir de sauver? La réponse est une question morale à laquelle il est difficile de répondre.
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Principaux risques induits par l'IA dans le secteur bancaire et financier En 2020, la Commission européenne mettait en avant, dans un livre blanc, les principaux risques que l'IA fait courir pour les personnes. Ils trouvent leur déclinaison dans le secteur bancaire et financier: Risques de l'intelligence artificielle pour les droits fondamentaux Risques pour les droits fondamentaux, notamment la protection des données à caractère personnel, le respect de la vie privée, et la non-discrimination.
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Pour les articles homonymes, voir Watson. Un prototype initial de Watson en 2011. Watson est un programme informatique d' intelligence artificielle conçu par la société IBM dans le but de répondre à des questions formulées en langage naturel [ 1]. Il s'intègre dans un programme de développement plus vaste, le DeepQA research project. Le nom « Watson » fait référence à Thomas J. Watson, dirigeant d'IBM de 1914 à 1956 [ 2], avant même que cette société ne s'appelle ainsi. En 2011, Watson connaît une notoriété au niveau mondial quand il devient le champion du jeu télévisé américain Jeopardy!, en battant les meilleurs concurrents humains de l'histoire de ce jeu [ 3]. Participation à Jeopardy! [ modifier | modifier le code] Quatorze ans après la confrontation entre Deep Blue et le champion d'échecs Garry Kasparov, qui avait vu la défaite de ce dernier [ 4], les équipes d'IBM font participer Watson au célèbre jeu télévisé américain Jeopardy!, un jeu où les candidats doivent trouver les questions correspondant à des réponses posées.
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Les secteurs financiers sont en train de vivre une véritable révolution. L'analyse prédictive, la détection de fraudes et la personnalisation des offres permises par l'intelligence artificielle sont en train de changer la donne. Sans parler de la solution IBM Watson qui bouscule actuellement le paysage bancaire français. Les métiers, comme ceux de la comptabilité, qui sont au moins partiellement automatisables, sont directement touchés par l'évolution de l'intelligence artificielle. La bourse et les marchés des Forex sont bien sûr évidemment touchés par l'intelligence artificielle, avec les trading bots permettant d'analyser des séries temporelles et de réagir plus rapidement que les humains sur ces marchés. Articles décrivant l'impact de l'intelligence artificielle dans le secteur finances. Watson bientôt chez Orange Bank Johanna Diaz - 24 avril 2017 Le système d'intelligence artificielle Watson conçu par IBM s'installe dans de nombreuses entreprises et est désormais présent dans plus de 40 pays.
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Schématiquement, les questionnements soulevés par l'IA en matière de risques relèvent de cinq ordres, ainsi que l'a relevé la Commission finance au sein de France IA (lire Encadré): automatisation et responsabilité: au fur et à mesure que de plus en plus de tâches et de décisions seront déléguées aux algorithmes, la notion de responsabilité se brouillera; auditabilité: le processus de décision des IA est opaque par construction, rendant la compréhension d'une décision algorithmique parfois impossible. Cela pourrait rendre plus complexes à détecter par exemple les abus de marché; prédictibilité et fiabilité: comme tout programme informatique, une IA est sujette aux bogues, au piratage et aux erreurs de mise en œuvre. Une IA peut aussi être mal conçue et comporter des erreurs intrinsèques, ou des « angles morts » face à des situations inédites. Il est déjà parfois attribué aux programmes de trading automatique la capacité de perturber les marchés, sans que cela ne soit nécessairement la seule cause; assurabilité et risque systémique: la diffusion de l'IA fait naître de nouveaux risques et modifie les grands domaines d'expertise de l'assurance (e-santé, véhicules autonomes…).
La Commission Informatique et Libertés (CNIL) suggère dès 2017 de définir deux principes pour que l'IA soit au service de l'humain: la loyauté: l'intérêt des utilisateurs doit primer; la vigilance: du fait de l'imprévisibilité des résultats des algorithmes et de la confiance excessive qui leur est portée. Comment les établissements financiers respectent-ils l'éthique dans leurs usages de l'IA? En l'attente de réglementation et pour se conformer aux recommandations des autorités de tutelle, la plupart des établissements financiers systémiques se dotent d'une charte data, qui décrit le cadre dans lequel ils utilisent l'IA. Ils mettent en place une gouvernance pour s'assurer de la prise en compte de leurs principes éthiques, pour diffuser les bonnes pratiques, pour contrôler la mise en œuvre opérationnelle.