IA = Intelligence Augmentée pour tous

Par Hervé Varillon, Directeur Général Adjoint du Crédit Agricole d’Ile-de-France.

Que signifie l’acronyme « I.A. » si commenté ? A « Intelligence Artificielle », je préfère « Intelligence Augmentée » car l’intelligence est une affaire d’humain, et non de robot. Elle ne peut pas être artificielle. Chatbots, traitements de la Big Data, automatisation des process… ces avancées algorithmiques sont une formidable opportunité pour les entreprises qui vont pouvoir se reconcentrer sur l’essentiel : leurs clients. Alors, comment augmenter l’intelligence des humains ?

La banque, un terreau fertile au développement de l’IA

Je constate que le secteur de la banque se prête parfaitement à l’évolution de l’intelligence augmentée, et ce pour trois raisons. Tout d’abord, pour une question de volume d’informations. Chaque jour transite un nombre colossal de données à traiter (mouvements bancaires, paiements, prélèvements, etc.), qui nécessitent le recours à des mécanismes d’automatisation et de robotisation des tâches. Chaque nouvel outil permettant de gagner du temps est bon à prendre, pour nous recentrer sur notre cœur de métier : la relation de confiance avec nos clients. Par ailleurs, nous devons intégrer ces technologies pour des raisons économiques : notre modèle étant dépendant des taux d’intérêts, aujourd’hui à un niveau très bas, la recherche de gains de productivité est devenue incontournable. Cela passe notamment par l’optimisation de nos coûts de traitements, qui doivent rester compétitifs. D’où cette logique d’automatisation. Enfin, pour des raisons sociétales, je parle notamment de la jeune génération et de ses nouveaux usages. Pas question pour un jeune de ne pas avoir accès à sa banque depuis son smartphone, à tout moment et depuis n’importe où !

Booster l’assistance augmentée pour resserrer les liens client-conseiller

Messagerie instantanée, réseaux sociaux, SMS, emails… nous évoluons aujourd’hui dans une logique de contact multicanal, qui impacte fortement notre rapport au temps, et par extension le time-to-market. Nous devons désormais nous montrer aptes à réagir aux sollicitations clients le plus rapidement et efficacement possible. Joignables de jour comme de nuit, les Chatbots font partie des grands chantiers informatiques en cours. Ils sont un outil précieux pour les conseillers, puisque ces robots sont à présent capables de gérer les sollicitations simples des clients, répondre à un premier niveau de demandes ou effectuer un aiguillage vers un expert.

Toutes ces nouveautés technologiques et les possibilités quasi-illimitées de traitement des données qu’elles induisent élargissent le champ des possibles, notamment dans le domaine de la connaissance des clients (Know your customer – KYC). Nous étudions la création de solutions automatisables capables de capter les informations rendues disponibles grâce à l’open data. Je pense par exemple à l’enrichissement du profil de nos clients Entreprises via des API publics comme Data Infogreffe. Le premier bénéficiaire de cette démarche doit être le client. Le but ? Permettre à son conseiller de mieux le connaître, d’anticiper ses besoins et de lui proposer des solutions personnalisées.
Resserrer les liens entre le client et le conseiller, oui, mais sans pour autant dépasser une certaine limite. Avec l’adoption de ce type de technologie, les banques vont devoir s’assurer de l’intégrité des informations utilisées. Et, bien sûr, prendre en compte leur confidentialité, sous peine de lourdes sanctions des organismes en charge de la protection des données personnelles. Toute la question va être, à mon sens, de trouver le palier de connaissances personnelles à ne pas franchir : avoir la meilleure connaissance possible de nos clients tout en restant le tiers de confiance que doit être leur banquier.

Le machine learning ne remplacera jamais la chaleur humaine

Face aux grandes transformations induites par le développement de l’intelligence augmentée, se pose la question de la place de l’expertise du conseiller, versus le machine learning du robot. Je constate deux choses. Premièrement, que le machine learning demande du temps et de la pratique sur une grande diversité de cas avant d’être pleinement efficace, ce qui va permettre de progressivement intégrer l’intelligence augmentée et les robots dans les usages des clients et des conseillers. Deuxièmement, que rien ne remplace la chaleur humaine, même dans le cas où la machine tiendrait une place prépondérante dans le modèle de la banque. Nous nous sentons toujours rassurés lorsque nous sommes confortés dans nos choix par une personne experte. Tout comme nous comprenons mieux un refus lorsque ses raisons nous sont expliquées.

 

Au Crédit Agricole d’Ile-de-France, nous avons fait le pari d’un modèle de distribution bancaire 100% digital et 100% humain. Ce qui signifie bénéficier de technologies de pointe, tout en pouvant compter sur l’expertise et les qualités humaines d’un conseiller, d’une conseillère. C’est pourquoi nous devons recruter des collaborateurs qui ont avant tout le sens du contact avec le client. À nous ensuite de leur proposer des formations adaptées, destinées à affûter leurs compétences, et de les assister par des algorithmes pour en faire de vrais professionnels de la relation client.

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