L'intelligence artificielle a peut-être éclipsé les autres grandes tendances technologiques dans les médias, certaines d'entre elles n'en continuent pas moins à susciter l'intérêt de l'industrie financière. Tel est le cas pour l'informatique quantique, plus discrète car lointaine, mais porteuse d'immenses promesses. Lloyds en fournit un nouvel exemple.
À ce stade de maturité, il est ici encore question, bien sûr, d'une expérimentation, menée en collaboration avec IBM. Ayant plus ou moins raté le virage de l'IA, Big Blue espère en effet reprendre des couleurs avec la prochaine rupture attendue dans l'univers informatique et investit donc massivement dans ces machines futuristes et leurs possibles applications dans les métiers de ses clients historiques, banque en tête.
Le cas de mise en œuvre s'inscrit dans les classiques du genre, à savoir la lutte contre la fraude, où la puissance de calcul statistique est déterminante pour la performance et la précision des résultats. En l'occurrence, le test portait sur l'identification d'une « mule » (personne exécutant des transferts de fonds pour le compte d'un tiers à but de blanchiment), réelle, dont les opérations ont été introduites délibérément au sein d'un jeu de données d'essai, basé sur un vaste historique de transactions anonymisées.
La campagne est évidemment qualifiée de succès par le directeur des opérations de Lloyds, permettant à la fois d'accumuler une expérience précieuse sur les capacités et les modalités d'usage des machines quantiques et de commencer à assembler une équipe internes de spécialistes, qui sera amenée, au fil du temps et des inévitables progrès et évolutions de la technologie, à poursuivre explorations et opportunités.
En aucun cas l'initiative ne prétend à préfigurer d'une industrialisation à courte échéance. Les moyens engagés, entre les collaborateurs aux compétences variées (en physique, mathématiques, ingénierie logicielle…) et les experts d'IBM, sur une durée relativement longue (9 mois), pour une solution dont on sent qu'elle est très ciblée, montre combien la courbe d'apprentissage sera longue et devra être anticipée.
En attendant, il faut souligner l'importance pour les acteurs de la finance (et d'autres) de ne pas tout miser sur l'intelligence artificielle. L'avenir peut aussi s'imaginer avec d'autres avancées fulgurantes, susceptibles de faire appel à des disciplines pourtant considérées désuètes. La faculté de l'informatique quantique d'éliminer les limites des modèles statistiques, présentant l'avantage d'un déterminisme qui échappe aujourd'hui à l'IA, pourrait redonner à la science des données classique une place de premier plan…
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