L'IA générative se spécialise

Au cœur de la déferlante déchaînée par le lancement de ChatGPT, le secteur financier a été prompt à explorer les possibilités d'exploiter ses capacités génériques. Une deuxième phase émerge désormais, qui voit le développement de déclinaisons spécialisées du moteur d'intelligence artificielle générative pour la banque et pour l'assurance.

La première est donc à porter au crédit de Kasisto, acteur historique – avec plus d'une décennie d'expérience – dans l'univers des assistants virtuels interactifs dédiés aux métiers de la banque. Rien de plus naturel pour elle que d'introduire la technologie la plus puissante du moment pour maintenir son avantage concurrentiel, sous la forme d'un socle personnalisé baptisé KAI-GPT, qu'elle intègre dès maintenant dans un produit fini, KAI Answers, destiné à accompagner les employés en contact avec les clients.

En comparaison du célèbre ChatGPT et de son champ de connaissances « universel », l'avantage majeur que défend Kasisto est l'entraînement de son poulain sur des corpus d'information issus exclusivement du domaine financier – capturés notamment au travers de sa longue collaboration avec les 47 institutions ayant adopté son agent intelligent – qui lui permet d'être plus précis et plus fiable pour les tâches qui lui sont confiées, tout en étant capable de s'adapter à de multiples cas d'usage dans les établissements.

D'autres arguments importants pour la clientèle visée et sa prudence caractéristique sont avancés, surtout autour des traitements de données hautement sensibles et de l'explicabilité des résultats délivrés : une promesse de transparence sur les sources de contenus utilisées et la méthodologie de préparation, un très haut niveau d'exigence (reconnu) sur l'accès aux informations confidentielles de l'entreprise, la faculté de configurer le système selon les particularités du client, dont ses propres références.

De son côté, Simplifai, dont le positionnement stratégique s'inscrit plus globalement dans le registre de l'« employé augmenté », reprend les mêmes prémices, mais propose initialement avec InsuranceGPT une implémentation minimale sur le périmètre restreint de la gestion des sinistres, au service des professionnels de l'assurance. À ce stade, son approche consiste essentiellement à analyser les demandes (écrites) entrantes et à suggérer les réponses appropriées aux personnels des centres de services.

En complément des incontournables garanties de protection de la vie privée (le RGPD est explicitement cité, par exemple), la jeune pousse, d'origine norvégienne, met l'accent sur la facilité d'intégration de sa solution, que ce soit par sa pré-connexion avec les plus grandes plates-formes de relation client (Salesforce en tête) et de gestion de sinistres ou par ses facultés de mise en œuvre « sans code » et sans requérir la moindre expertise technique, pour une efficacité et une rapidité de déploiement optimales.

Ces deux acteurs ne changeront probablement pas (tout de suite) la face du monde avec l'ajout du moteur GPT dans leurs outils (comment évaluer son apport objectivement ?) mais, au-delà de l'enjeu marketing de s'afficher comme pionniers en la matière, ils auront la vertu d'accoutumer leurs clients aux immenses opportunités de l'IA générative quand elle est ajustée sur mesure à leurs besoins et à leurs contraintes. En ce sens, nous n'en sommes qu'au début d'une invasion massive qui prendra rapidement de l'ampleur.