Alors que les institutions financières se ruent sur les promesses de l'intelligence artificielle, elle en voient les coûts s'accumuler, parfois jusqu'à paraître hors de contrôle. Face au risque de dérive, la mise en place de règles concrètes d'utilisation devient impérative et Bank of America a créé une couche d'orchestration pour les implémenter.
Dans toutes les entreprises, la vague de fascination pour la nouvelle technologie à la mode a rapidement donné lieu à une dangereuse (mais classique) tendance à vouloir l'appliquer à tous les besoins et autres problèmes rencontrés. Le phénomène a désormais atteint un stade où il n'est plus tenable, ne serait-ce qu'en raison des factures qu'il engendre. Les entreprises les plus mûres commencent donc à définir une gouvernance rigoureuse afin de maîtriser la situation sans rater les opportunités.
Pour Bank of America, le premier principe relève du bon sens : avant de lancer un projet et de foncer sans plus réfléchir vers le recours à l'IA, les équipes doivent s'assurer de la pertinence de l'option envisagée. La démarche débute par une analyse soigneuse de la demande à traiter, qui permettra de trancher. Selon le directeur informatique de l'établissement, une approche traditionnelle – application mobile, logiciel déterministe… – est fréquemment reconnue comme la plus appropriée et sera donc développée.
Ensuite, dans le cas où l'intelligence artificielle est effectivement retenue, le dispositif passe au crible d'une revue extensive, couvrant 16 piliers de risques (à éviter). Sont par exemple abordés, en amont des études, les enjeux de respect de la vie privée, de biais potentiels, d'impacts sur les collaborateurs, de propriété intellectuelle… Il est hors de question d'entamer la moindre exécution sans avoir au préalable vérifié que la solution proposée respectait les exigences communes dans ces différents domaines.
Enfin, au moment de sélectionner la plate-forme technique adéquate pour l'objectif visé, une couche d'orchestration (baptisée Orchestra) détermine le ou les modèles à privilégier en fonction des tâches à prendre en charge. De ce point de vue, la banque se veut agnostique des fournisseurs et des outils. Elle peut ainsi confier des besognes de classification à des modèles ouverts, implémentés sur ses propres infrastructures, et se tourner vers des solutions externes fermées pour des calculs sophistiqués.
Quand Bank of America dépense 400 millions de dollars pour quelques 140 applications d'IA et prévoit de doubler ce budget l'année prochaine, il ne peut plus être question de se cantonner à un mode expérimental dans lequel chacun serait libre de choisir ses méthodes de travail. Elle ne peut s'éviter l'instauration d'une gouvernance formelle… qui doit s'accompagner également, même si l'article en référence ne le détaille pas, d'une réflexion sur la rentabilité des initiatives et les indicateurs de mesure associés.




















