L'américaine Fifth Third Bank est fière de clamer que, grâce à l'intelligence artificielle, elle est désormais capable d'améliorer ses évaluations de la capacité de remboursement de ses clients et, par conséquent, d'élargir sa base de clientèle éligible au crédit. Et rattrape ainsi plus d'une décennie de retard… avec une approche discutable.
Concrètement, selon la relation que fait l'article de FinAI d'une intervention en conférence, un responsable de l'établissement se réjouit de débloquer quelques 2 à 3 milliards de dollars de prêts potentiels supplémentaires avec un système d'analyse de la fiabilité financière des demandeurs portant sur des données jusqu'alors difficiles à exploiter. Et, à l'en croire, voilà encore un succès retentissant pour l'IA, en complément des gains d'efficacité qu'elle génère déjà dans les processus de décision.
Dans un pays où le critère principal et presque exclusif qui détermine l'accord ou le refus est le score de crédit, tel qu'il est fourni par les agences spécialisés, il n'est guère surprenant que le recours à d'autres facteurs soit susceptible de changer significativement le périmètre d'audience adressable, ne serait-ce qu'en raison du nombre toujours plus important de personnes qui, faute d'entrer dans le système bancaire traditionnel, sont aujourd'hui plus ou moins invisibles ou a minima dévaluées.
En fait, l'idée est tellement évidente, depuis que les technologies ont permis la capture et l'enregistrement électronique d'information à une échelle industrielle, qu'elle n'a pas attendu l'avènement de l'intelligence artificielle pour se développer. Je peux prendre l'exemple pionnier, parmi d'autres, de Lenddo et son score social, dès 2011, mais les illustrations les plus flagrantes sont les services à valeur ajoutée proposés par presque tous les acteurs de l'agrégation de comptes et dont l'usage est généralisé.
Certes, il n'est jamais trop tard pour corriger ses lacunes. Encore faut-il procéder rationnellement, sans se laisser divertir par les paillettes de la nouveauté. Car il semble non seulement regrettable que Fifth Third explore les opportunités de l'IA pour redécouvrir une possibilité qu'elle avait sous les yeux depuis belle lurette mais, en outre, elle ne constitue pas nécessairement une réponse appropriée à une problématique dont les antécédents démontrent qu'elle supporte des solutions relativement simples.
En effet, les modèles déterministes de science des données des années 2010 suffisent vraisemblablement à comprendre les comportements des consommateurs à partir d'informations telles que leur historique d'opérations et, de la sorte, à estimer leur risque de crédit. A contrario, l'intelligence artificielle impose ses contraintes spécifiques – de contrôle des dérives, voire des hallucinations, d'explicabilité, de coûts de mise en œuvre et d'exploitation… – pour des bénéfices additionnels qui resteraient à quantifier.
La leçon à tirer de cette initiative n'est plus originale mais l'actualité prouve qu'elle est encore mal ancrée dans les organisations : évitez impérativement de lancer des projets IA – c'est-à-dire dont elle est la justification – mais partez d'un besoin – celui qui définit le projet – et recherchez ensuite les technologies les plus adaptées afin d'y répondre.




















