LMi-MAG26 Juillet - Flipbook - Page 39
conversation un client veut avoir directement avec nous,
parce qu’il n’a pas envie de passer son temps à explorer un
menu qui contient au moins 50 options différentes. Nous
essayons de traduire par exemple ce que le client veut
réellement lorsqu’il dit : ‘‘Je veux payer une facture’’. »
Un modèle interne à plus de 90% de précision
« Nous avons entraîné notre modèle à cette fin, poursuit
Hari Gopalkrishnan. Au fil du temps, il est passé d’un
modèle dont la précision était de 80 % à 85 %, à bien plus
de 90 %. Nous prédisons également de mieux en mieux
les actions qu’il va entreprendre. » Bank of America a pu
ainsi adapter Erica pendant la pandémie aux nombreuses
demandes des consommateurs ou des entreprises,
comme les prêts PPP (prêts d’aide au paiement des
salaires pour les TPE). Elle compte néanmoins adopter
des offres de GenAI et d’IA agentique au fur et à mesure
de leur évolution, mais estime que la plupart des besoins
de ses clients de la banque sont satisfaits en interne.
Aujourd’hui, plus de 20 millions de clients de Bofa utilisent Erica. Et plus de 90 % des plus de 200 000 employés
de la société utilisent Erica for employees, l’adaptation de
l’agent qui leur est destinée. Cela a permis de réduire de
plus de 50 % le nombre d’appels au service d’assistance
informatique. Et en 2025, Bank of America veut utiliser
une partie de ses 4 milliards de dollars d’investissements
dans l’IA pour un moteur de recherche et une assistance
améliorés aux employés, aux clients et à son agent destiné
à Merrill Lynch, Ask Merrill.
Une orchestration à l’ancienne,
plutôt que de l’agentique
La banque dispose déjà d’applications de GenAI et de projets pilotes. Pour ses développeurs, par exemple, ce qui
aurait augmenté leur efficacité de plus de 20 %. Pour ses
conseillers, qui s’en servent pour préparer les réunions
avec les clients, économisant des dizaines de milliers
d’heures chaque année, selon la banque. Pour les équipes
de vente et de négociation des marchés mondiaux qui utilisent la GenAI pour chercher, résumer et synthétiser des
études de marché et des commentaires associés.
Pour l’instant, Hari Gopalkrishnan privilégie une exploitation des agents via des technologies d’orchestration
existantes pour répondre aux besoins de ses clients,
plutôt que les technologies d’IA agentique encore à
l’épreuve. Il rappelle que de nombreuses technologies
comme le métavers ou la réalité augmentée ont déjà été
surestimées. En revanche, il considère la computervision
et les capacités multimodales des modèles de fondation
comme prometteuses et envisage de les utiliser pour augmenter la satisfaction des clients. Pour toutes ces raisons,
Erica continuera d’être le visage de l’expérience client et
employé, même si elle sera enrichie avec des capacités
d’inférence et de raisonnement plus avancées en backend au fur et à mesure de l’apparition des besoins.
Une stratégie data modernisée
L’agrégation et le nettoyage des données font aussi partie
du cahier des charges de Bank of America alors qu’elle
poursuit son incursion dans l’analytique et l’IA, avec des
plateformes comme Hadoop et Snowflake. « Nous avons
modernisé notre stratégie data, explique Hari Gopalkrishnan. Nous avons un terrain de jeu assez important en
matière d’analyse des données. Nous nous approvisionnons en data auprès de la bonne source avec la garantie
qu’il s’agit de données propres, avec le bon niveau de
gouvernance et une gestion responsable. » Tout ce que
Bofa réalise avec de l’IA passe d’ailleurs par un processus de certification. « Tout est soumis à un processus de
gouvernance qui repose sur 16 piliers différents, dont
l’impartialité et la transparence. »
« En ce qui concerne les technologies de GenAI, nous
voulons rester agnostiques en matière de modèles, car
les choses changent considérablement et en permanence, insiste Hari Gopalkrishnan. Le raisonnement
évolue, la tarification des jetons change, des innovations apparaissent. Nous ne voulons pas être prisonniers d’un modèle donné. [Lire l’intégralité de l’article
sur lemondeinformatique.fr]
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