Lors de l'événement TechXLR8 qui s’est tenu du 13 au 15 juin au centre ExCel de Londres, Annika Schroeder, directrice de l’IA au sein de l’UBS Group Innovation, a déclaré que la banque « essayait de créer des agents virtuels ayant les mêmes compétences qu’un analyste en investissements ». Des agents capables de « passer au crible les données du marché, les documents de la SEC, d’évaluer une entreprise à partir des mêmes sources que celles qu’utiliserait un analyste et de produire un rapport de qualité correcte écrit dans un langage presque humain ». Ajoutant que UBS Group Innovation était « très proche de ce résultat ». Cependant, le gestionnaire n’est pas encore prêt à déployer ses « agents » en production, et Annika Schroeder n’a aucun calendrier de ce genre à partager même si elle a déclaré : « Nos résultats nous permettent d’avoir une confiance assez forte dans la solution et ce que nous pouvons en espérer, mais il faudra encore du temps pour pousser la machine à un niveau de confiance suffisamment élevé au point de l’introduire dans un flux de production direct ».

La directrice IA de l’UBS Group Innovation a également évoqué les efforts entrepris pour améliorer la prise de décision et pour éviter les erreurs les plus courantes des gestionnaires de portefeuille, déclarant notamment : « Un de nos essais a consisté à identifier les erreurs les plus récurrentes, par exemple l’anticipation d’une vente trop en amont, ou la décision de vendre un vendredi et d’acheter un lundi. Nous avons pu identifier les probabilités les plus fortes, les biais les plus classiques et mettre des alertes », afin d’éviter ces erreurs quand la décision ne répond pas de façon optimale à la situation. « Encore une fois, cette solution n’est pas aboutie, et nous sommes toujours en phase d'expérimentation », a-t-elle répété. Mais selon elle, l’intelligence artificielle permettra d’améliorer les performances d'investissements. « Évidemment, ces résultats ne resteront optimaux que le temps qu’il faut à la concurrence pour reproduire ce que vous avez fait ».

Un impact sur l'emploi assumé

Celle-ci a également reconnu que certains de ces développements pourraient avoir un impact sur les emplois, précisant que UBS considère l’IA comme « un apport collaboratif » à l’activité humaine. « Dans ce cas, le véritable avantage ne consiste pas à remplacer les employés, mais à accroître la pertinence, à les soutenir et éviter qu’ils s'engagent dans des processus à haut risque », a-t-elle précisé. UBS a également « investi massivement dans la culture numérique pour expliquer cette nouvelle technologie aux employés », a-t-elle aussi déclaré. « Nous organisons de nombreuses rencontres autour de l’apprentissage machine afin de répondre aux fortes préoccupations qui existent sur ces sujets ».

L’intérêt d’UBS pour les applications IA a démarré avec le lancement d’un programme d’évaluation, début 2016. Ce programme consistait à « récolter des idées auprès des employés en organisant des hackathons, à discuter avec des startups et des fournisseurs stratégiques et à consacrer des journées d'orientation à des sujets spécifiques », comme l’a déclaré Annika Schroeder. À partir de ces informations, les équipes ont préparé des présentations - calquées sur le jeu Dragons’ Den – l’objectif étant d’obtenir des fonds auprès du conseil de l’innovation d’UBS et de réaliser la preuve de concepts (POC). Selon Annika Schroeder, sur tous les projets d'innovation que la banque a mis en route, plus d'un tiers utilise aujourd’hui de l’intelligence artificielle. Pour le front-office, en face à face avec la clientèle, UBS expérimente déjà des interfaces de conseil et de conversation pilotés par IA, comme les chatbots. Cependant, Annika Schroeder connaît les écueils de ces robots : « l’interface de conversation doit fonctionner parfaitement, et pour l’instant les tests ont uniquement lieu en interne ».

Un niveau d'adoption à améliorer

Cela permet aussi de voir comment les utilisateurs réagissent à ces modalités. Mais celle-ci pense qu’il faudra du temps pour les faire accepter par les clients. L'astuce réside dans la compréhension du langage naturel. « Cette compréhension atteint actuellement 60 à 85 %, ce qui n'est pas suffisant pour la proposer à nos clients », a-t-elle déclaré. Pour ce qui est du back-office, UBS voudrait automatiser le processus de connaissance du client (KYC) pour les régulateurs. « Probablement, la recherche d’informations négatives est facile, mais il y a des aspects très manuels dans le travail d’un responsable de la diligence raisonnable, et certaines analyses nécessitent beaucoup d'expérience, d’intuition et de raisonnement. C’est pourquoi l’automatisation de ces processus restera partielle ».

Le premier projet d'intelligence artificielle d’UBS à devenir opérationnel concernait un système d'apprentissage machine pour traiter les tickets d’intervention. Comme l’a expliqué Annika Schroeder, « le système fonctionne de manière probabiliste pour comprendre les tickets d’intervention, trouver le meilleur moyen de résoudre les demandes en fournissant au système un certain nombre d’informations qu’il pourra utiliser dans sa prise de décision afin de trouver la solution parfaite à un problème ». Forcément, le système s'améliore avec le temps. « Il gère déjà des milliers de tickets et il saura bientôt anticiper les défaillances les plus courantes. Il pourra mettre en œuvre des processus qui éviteront les mêmes défaillances et réduira par la même le nombre de ces demandes d’intervention ».