Polycopié pédagogique du cours IA et Fintech (2024-2025) PDF

Polycopié pédagogique du cours IA et Fintech Licence d’excellence : Ingénierie Economique et Financière (Semestre S5) Pr. Soumaya EL-EMRANI 2024-2025 Sommaire Introduction..............................................

Polycopié pédagogique du cours IA et Fintech Licence d’excellence : Ingénierie Economique et Financière (Semestre S5) Pr. Soumaya EL-EMRANI 2024-2025 Sommaire Introduction........................................................................................................................................... 4 CHAPITRE I : IA et FinTech.............................................................................................................. 6 1. IA : Définition............................................................................................................................ 6 2. IA : Courte histoire................................................................................................................... 6 3. Les sous domaines de l’IA :...................................................................................................... 8 3.1. Apprentissage automatique (Machine Learning ML) :....................................................... 8 3.2. Réseau de Neurones Artificiel (Artificial Neural Network ANN) :.................................... 9 3.3. Traitement du langage naturel (Natural Language Processing NLP) :.............................. 10 3.4. L'apprentissage en profondeur (Deep Learning DL) :....................................................... 11 3.5. Informatique cognitive (Cognitive Computing CC) :........................................................ 11 3.6. Vision par ordinateur (Computer Vision) :....................................................................... 12 CHAPITRE II : Domaines d’application de l’IA............................................................................. 15 1. La santé (Vidéo 1 ; Vidéo 2) :................................................................................................. 15 2. L’industrie (Vidéo 1 ; Vidéo 2) :............................................................................................ 16 3. Les voitures et les véhicules autonomes (Vidéo 1 ; Vidéo 2) :.............................................. 16 4. La cybersécurité (Vidéo) :...................................................................................................... 16 5. Le commerce (Vidéo 1 ; Vidéo 2) :......................................................................................... 17 6. Le marketing (Vidéo 1 ; Vidéo 2) :......................................................................................... 17 7. L’assurance (Vidéo 1 ; Vidéo 2) :........................................................................................... 17 8. Les réseaux sociaux (Vidéo) :................................................................................................. 18 8.1. L’IA pour améliorer les fonctionnalités des médias sociaux :.......................................... 18 8.2. L’IA pour transformer les interactions en ligne :.............................................................. 19 8.3. L’IA pour révolutionner les médias sociaux :................................................................... 19 8.4. L’IA dans les réseaux sociaux et les droits de l’homme (Vidéo 1 ; Vidéo 2) :................. 20 9. La FinTech (Vidéo 1 ; Vidéo 2) :............................................................................................ 21 9.1. Applications de l’IA dans la Fintech :............................................................................... 21 9.2. Bénéfices et Impacts de l'IA dans la Fintech :................................................................... 24 9.3. Défis et limites de l’IA en Fintech :.................................................................................. 25 9.4. Perspectives d’avenir de l’IA en Fintech :......................................................................... 25 CHAPITRE III : IA et E-Banque...................................................................................................... 27 1. Introduction à l’open banking et les néo-banques................................................................ 27 1.1 Open banking.................................................................................................................... 27 1.2 Néo-banques...................................................................................................................... 28 2. L'open banking en relation avec les néo-banques................................................................ 29 2  3. Impact de l’IA en E-banque................................................................................................... 30 4. La sécurité de l'information................................................................................................... 31 Conclusion............................................................................................................................................ 34 3 Introduction La Fintech est une contraction de deux termes anglais: Financial Technology (Technologie Financière). Il représente une révolution majeure dans le secteur financier en fusionnant l'innovation technologique avec les services financiers traditionnels. Il se caractérise par l'utilisation de technologies innovantes pour fournir des services financiers d’une manière plus efficace, plus accessible et plus adaptée aux besoins des consommateurs et souvent à moindre coût. Ces nouvelles technologies prennent plusieurs formes, et répondent à des problématiques existantes ou émergentes dans le secteur de la finance. Les entreprises Fintech développent des solutions technologiques pour des domaines tels que: la gestion des paiements, la gestion de patrimoine, l'assurance, la blockchain, les cryptomonnaies, la gestion financière personnelle, et bien d'autres. Leur but est de proposer de nouveaux modèles de transaction dans leurs domaines. L'émergence de la Fintech a été alimentée par plusieurs facteurs, notamment la demande croissante des consommateurs pour des services financiers plus rapides, plus conviviaux et plus personnalisés. En outre, les startups Fintech ont souvent l'avantage de pouvoir opérer avec des coûts plus bas et de s'adapter plus rapidement aux changements du marché par rapport aux institutions financières établies. En 2008 le marché de la Fintech pesait 930 millions de dollars, ce chiffre a passé à 22 milliards de dollars en 2015, et à plus de 100 milliards en 2021. Voici quelques caractéristiques importantes des entreprises Fintech : ⁃ Innovation technologique : Les entreprises Fintech exploitent des technologies telles que l'intelligence artificielle (IA), la blockchain, l'analyse de données, la cybersécurité, et les applications mobiles pour améliorer et automatiser les services financiers. ⁃ Accessibilité et convivialité : Elles visent à rendre les services financiers plus accessibles pour un large éventail de clients, y compris ceux qui sont sous-bancarisés ou non bancarisés. Elles proposent souvent des applications mobiles conviviales. ⁃ Personnalisation : Les Fintech cherchent à personnaliser les services financiers en utilisant des données et des algorithmes pour répondre aux besoins spécifiques des clients. ⁃ Rapidité et efficacité : Les Fintech sont souvent plus agiles que les institutions financières traditionnelles, ce qui leur permet de développer et de déployer des services plus rapidement. 4 ⁃ Diversité des services : Elles offrent un large éventail de services, des paiements en ligne aux prêts en ligne, en passant par la gestion de patrimoine automatisée et les plateformes d'échange de cryptomonnaies. ⁃ Blockchain et Cryptomonnaies : Certaines Fintech se concentrent sur la technologie blockchain pour créer des solutions de transfert de valeur sécurisées, tandis que d'autres se spécialisent dans les cryptomonnaies et les actifs numériques. ⁃ Concurrence et perturbation : Les entreprises FinTech perturbent souvent les modèles commerciaux traditionnels, ce qui pousse les banques et les institutions financières à innover pour rester compétitives. 5 CHAPITRE I : IA et FinTech Grâce aux développements récents de l’intelligence artificielle (IA), la FinTech adopte aujourd’hui plus de technologies intelligentes pour optimiser ses services. Le secteur FinTech a connu une croissance rapide au cours des dernières années, et il continue d'évoluer avec l'adoption croissante de technologies émergentes. Cela a entraîné des changements significatifs dans la prestation de services financiers et a ouvert de nouvelles opportunités pour les consommateurs et les entreprises. L’IA offre une toute nouvelle perspective d’évolution en matière d’analyse de données en temps réel, de rapidité et d’efficacité. 1. IA : Définition L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de l'informatique qui se concentre sur le développement de systèmes informatiques capables d'accomplir des tâches qui, lorsqu'elles sont effectuées par des humains, nécessitent généralement une intelligence humaine. Ces tâches comprennent la résolution de problèmes complexes, l'apprentissage, la reconnaissance de modèles, la compréhension du langage naturel, la prise de décision, et bien d'autres. 2. IA : Courte histoire Voici quelques étapes importantes dans l’histoire de l’IA : ⁃ Les premières traces de l’IA (1943-1955) : Pendant cette période furent menés les premiers travaux qui peuvent être considérés comme les débuts de l‘IA (même si le terme n’existait pas encore). On peut citer les travaux de McCulloch et Pitts qui ont introduit en 1943 un modèle de neurones artificiels. Quelques années après, Hebb proposa une règle pour modifier des connections entres neurones, et Minsky et Edmonds construisirent le premier réseau de neurones. Ce fut aussi durant cette période que Turing publia son fameux article dans lequel introduit le test de Turing. ⁃ Naissance de l’IA (1956) : C’est durant cette année qu’un petit groupe d’informaticiens intéressés par l’étude de l’intelligence se réunirent pour une conférence sur ce thème. Cette conférence dura deux mois, et permit de poser les fondements de l’IA (nom qui fut choisi à l’issue de cette conférence). ⁃ Espoirs grandissants (1952-1969) : Ce fut une période très active pour le jeune domaine de l’IA. Un grand nombre de programmes furent développés pour résoudre des problèmes d’une grande diversité. Les 6 programmes Logic Theorist (par Newell et Simon) et Geometry Theorem Prover (Gelernter) furent en mesure de prouver certains théorèmes mathématiques (tous déjà connus, mais en trouvant parfois une preuve plus élégante). Le General Problem Solver de Newell et Simon réussissait quant à lui à résoudre des puzzles simples avec un raisonnement semblable au raisonnement humain. La recherche sur les réseaux de neurones fut également poursuivie. Ce fut aussi l’époque du Shakey, le premier robot à être capable de raisonner sur ses propres actions. ⁃ Premières Déceptions (1966-1973) : Il devint durant ces années de plus en plus évident que les prédictions faites par les chercheurs en IA avaient été beaucoup trop optimistes. Ce fut le cas par exemple pour la traduction automatique. Les chercheurs n’avaient compté que 5 ans pour réaliser un traducteur automatique, mais se sont vite rendu compte que leur approche purement syntaxique n’étaient pas suffisante (pour bien traduire un texte, il faut d’abord le comprendre). Cet échec a provoqué l’annulation en 1966 de tout le financement du gouvernement américain pour les projets de traduction automatique. ⁃ Systèmes Experts (1969-1979) : Le premier système expert, appelé DENDRAL, fut créé en 1969 pour la tâche spécialisée consistant à déterminer la structure moléculaire d’une molécule étant donnés sa formule et les résultats de sa spectrométrie de masse. Après le succès du DENDRAL, d’autres systèmes d’experts furent créés, notamment le système MYCIN, qui réalisait un diagnostic des infections sanguines. Avec 450 règles, MYCIN réussissait à diagnostiquer à un niveau proche des experts humains et considérablement meilleur que celui des jeunes médecins. ⁃ L’IA dans l’Industrie (1980-présent) : Au début des années 80, l'entreprise DEC commença à utiliser un système expert d’aide à la configuration de systèmes informatiques, ce qui leur permit d’économiser des dizaines de millions de dollars chaque année. Beaucoup de grandes entreprises commencèrent alors à s’intéresser à l’IA et à former leurs propres équipes de recherche. Les Etats-Unis et le Japon financèrent de gros projets en IA, et la Grande Bretagne relança son programme de financement. ⁃ Le retour des réseaux de neurones (1986-présent) : Au milieu des années 80, quatre groupes de chercheurs ont découvrirent indépendamment la règle d’apprentissage “back-propagation” qui permit le développement de réseaux de neurones capables d’apprendre des fonctions très complexes (curieusement, cette règle avait 7  déjà été proposée en 1969, mais n’avait eu aucun écho dans la communauté scientifique). Depuis, l’apprentissage automatique (Machine Learning) est devenu l’un des domaines les plus actifs de l’IA, et a été appliqué avec succès à de nombreux problèmes pratiques. ⁃ L’IA Moderne (1987-présent) : L’IA est devenue au fil du temps une matière scientifique de plus en plus rigoureuse et formelle. La plupart des approches étudiées aujourd’hui sont basées sur des théories mathématiques ou des études expérimentales plutôt que sur l’intuition, et sont appliquées plus souvent aux problèmes issus du monde réel. 3. Les sous domaines de l’IA : Créer des agents intelligents n’est pas si simple. Pour cette raison, l’IA s’est divisée en de nombreuses sous-disciplines qui essaient chacune de traiter une partie du problème. Voici les principales : 3.1. Apprentissage automatique (Machine Learning ML) : Dans cette branche de l’IA, on essaie de concevoir des programmes qui peuvent s’auto- modifier en fonction de leur expérience. L'un des domaines les plus dynamiques des technologies de pointe. ML est un sous-domaine de l’IA basé sur le concept selon lequel les systèmes/machines peuvent apprendre à partir de données, reconnaître des modèles et prendre des décisions avec peu ou pas d'interférence humaine. Nous donnons aux machines accès à l’information et leur permettons d’apprendre par elles-mêmes. Figure 1. Processus de traitement de données en cas de ML Il s’agit simplement de demander à un ordinateur d’effectuer une tâche sans le programmer spécifiquement pour le faire. Pour créer un système ML complet, les programmeurs utilisent des compétences mathématiques avancées pour créer des algorithmes d'apprentissage automatique codés dans un langage machine. 8 De cette manière, l'apprentissage automatique nous aide à catégoriser, interpréter et estimer les données d'un ensemble de données. De plus, les professionnels des données choisissent différentes formes d’algorithmes d’apprentissage automatique pour ce qu’ils souhaitent prédire à partir des données, en fonction des types de données disponibles. ML nous a offert des voitures autonomes, une reconnaissance d’image et de parole, une recherche en ligne utile et diverses autres utilisations au cours des dernières années. Cela correspond essentiellement à des applications qui apprennent de leurs erreurs et améliorent leur capacité de prise de décision ou la précision de leurs prédictions au fil du temps. 3.2. Réseau de Neurones Artificiel (Artificial Neural Network ANN) : Le réseau de neurones est un domaine de l’IA qui fait appel à la neurologie (une partie de la biologie qui concerne le nerf et le système nerveux du cerveau humain). Il intègre les sciences cognitives dans les machines pour exécuter des tâches. L’ANN imite le cerveau humain, qui possède un nombre infini de neurones, et son objectif est de coder les neurones du cerveau dans un système ou un ordinateur. En termes simples, un réseau neuronal est un ensemble d’algorithmes utilisés pour identifier des corrélations élémentaires entre de grandes quantités de données. Figure 2. Exemple d’un réseau de neurones artificiel (ANN) Dans un réseau de neurones, un neurone est une fonction mathématique (telle que les fonctions d'activation) dont le rôle est de collecter et de catégoriser les données selon une certaine structure. Pour effectuer des tâches, le réseau s'appuie fortement sur des techniques statistiques telles que l'analyse de régression. 9 Les réseaux de neurones sont largement utilisés pour la détection des fraudes, l’analyse des risques, la prévision boursière, la prévision des ventes et bien pour d’autres objectifs. 3.3. Traitement du langage naturel (Natural Language Processing NLP) : Une branche de l'informatique et de l’IA qui permet aux ordinateurs et aux humains de communiquer en utilisant le langage naturel. Ce sous-domaine vise à la compréhension, la traduction, ou la production du langage (écrit ou parlé). Figure 3. Schéma simplifié de l’utilisation des algorithmes NLP C’est une méthode d’analyse informatique des langages humains. En imitant le langage naturel humain, il permet à une machine de comprendre et d’interpréter des données. La NLP est une méthode permettant de chercher, d'analyser, de comprendre et d'extraire des informations à partir d'une entrée textuelle. Les bibliothèques NLP sont utilisées par les programmeurs pour indiquer aux ordinateurs comment extraire des informations significatives à partir de la saisie de texte. Les algorithmes informatiques de la NLP peuvent vérifier si un e-mail est poubelle ou non en examinant le sujet d'une ligne ou le contenu d'un e-mail, ce qui est un exemple typique de la NLP. L'utilisation de la NLP présente de nombreux avantages, notamment : elle améliore la précision et l’efficacité des documents, comme elle peut aussi générer automatiquement un texte de résumé lisible. La traduction de texte, l'analyse des sentiments et la reconnaissance vocale sont des exemples d'applications NLP. Twitter, par exemple, utilise la NLP pour filtrer les propos interdits/terroristes de divers tweets, tandis qu'Amazon utilise la NLP pour interpréter les commentaires des clients et améliorer leur expérience. 10 3.4. L'apprentissage en profondeur (Deep Learning DL) : Il s'agit d'un processus d'apprentissage dans lequel la machine traite et analyse les données d'entrée de plusieurs manières jusqu'à ce qu'elle identifie une seule sortie acceptable. Pour mapper la séquence brute des données d’entrée vers la sortie, la machine utilise une variété de programmes et d’algorithmes aléatoires. Le DL observerait tous les traits humains et bases de données comportementales possibles, et ferait l’objet d’un apprentissage supervisé. Cette procédure comprend : Détection de diverses émotions et expressions humaines. Figure 4. Illustration simplifiée des algorithmes DL Le DL permet d’identifier les humains et les animaux à l'aide d'images, telles que des signes, des marques ou des traits spécifiques. Il permet aussi de reconnaître et mémoriser la voix de différents locuteurs, en plus des conversions de données vidéo et audio en données texte, identification des bons et des mauvais gestes, et classification du spam et des activités frauduleuses (comme les réclamations pour fraude). Après avoir collecté et analysé de grands ensembles de données, le regroupement des ensembles de données associés est réalisé en comparant des ensembles audio, des images ou des documents similaires à l'aide des ensembles de modèles disponibles. 3.5. Informatique cognitive (Cognitive Computing CC) : Elle vise d'initier et d'améliorer l'interaction homme-machine pour accomplir des tâches complexes et aider à la résolution de problèmes. Tout en travaillant avec des humains sur une variété de tâches, les machines apprennent et comprennent le comportement et les sentiments humains dans diverses situations, puis recréent le processus de pensée humaine dans un modèle informatique. 11 Grâce à cette pratique, la machine apprend à interpréter le langage humain et les reflets des images. Par conséquent, la pensée cognitive combinée à l’IA peut créer un produit doté d’actions et de compétences en traitement de données semblables à celles des humains. Dans une situation de problèmes complexes, l’informatique cognitive est capable de prendre des décisions précises. Figure 5. Applications des algorithmes CC De ce fait, il est utilisé dans des domaines où les solutions doivent être améliorées au moindre coût possible, et il s’acquiert par l’analyse du langage naturel et l’apprentissage fondé sur des preuves. Google Assistant, par exemple, est un exemple parfait d’informatique cognitive. 3.6. Vision par ordinateur (Computer Vision) : Un sous domaine important de l’IA car elle permet à l'ordinateur d'identifier, d'analyser et d'interpréter les entrées visuelles à partir d'images et de visuels du monde réel en les capturant et en les interceptant. Il utilise le DL et la reconnaissance de formes pour extraire des informations visuelles de n'importe quelle donnée, y compris des images ou des fichiers vidéo dans des documents PDF, des documents Word, des présentations PowerPoint, des graphiques et des photographies. Si nous avons une image complexe d’une collection d’objets, il est alors difficile pour la plupart des gens de simplement voir l’image et de la mémoriser. Une séquence de transformations de l'image peut être incorporée par vision par ordinateur pour extraire des détails de bits et d'octets tels que des bords nets d'objets, une conception ou une couleur 12  inhabituelle utilisée, etc. Ceci est accompli en utilisant une variété d’algorithmes basés sur des expressions mathématiques et des statistiques. Figure 6. Applications des algorithmes Computer Vision Pour voir le monde qui les entoure et réagir en temps réel, les robots utilisent des technologies de vision par ordinateur. Ce composant est largement utilisé dans le secteur de la santé pour évaluer l’état de santé d’un patient à l’aide d’IRM, de rayons X et d’autres techniques d’imagerie. Les véhicules et drones contrôlés par ordinateur sont également utilisés dans l’industrie automobile en utilisant des algorithmes de computer vision. En résumé : Machine Learning (ML) Artificial Computer Neural Vision Network (ANN) Intelligence Artificielle (IA) Cognitive Deep Computing Learning (CC) (DL) Natural Language Processing (NLP) ⁃ Remarques : ⁃ Les humains sont considérés comme l’espèce la plus intelligente de la planète car ils possèdent une pensée analytique, un raisonnement logique, une compréhension 13  statistique et une intelligence mathématique ou informatique, qui leur permettent de résoudre n’importe quel problème et d’analyser de grandes quantités de données. ⁃ Des capacités cognitives similaires sont incorporées dans différents sous-domaines de l’IA. Bien qu’il existe plusieurs applications et sous-domaines de l’IA, nous avons décrit les six branches principales qui sont les plus courantes et les plus largement utilisées dans diverses applications qui nous entourent. ⁃ L’IA est conçue pour les machines et les robots en tenant compte de toutes ces combinaisons de compétences, et elle renforce la capacité de résoudre des problèmes complexes sur des machines similaires à ceux qui peuvent être résolus par les humains. 14 CHAPITRE II : Domaines d’application de l’IA Aujourd’hui, tous les domaines ou presque sont concernés par les applications de l’IA. Voici certains principaux exemples: Figure 7. Exemples de domaines d’application de l’IA 1. La santé (Vidéo 1 ; Vidéo 2) : L’IA est au cœur de la médecine du futur, avec les opérations assistées, les prothèses intelligentes, le suivi des patients à distance, les traitements personnalisés grâce au recoupement d’un nombre croissant de données (Big Data), etc. Les principaux champs d’application de l’IA dans le domaine de santé sont : ⁃ La médecine prédictive pour prédiction d’une maladie et/ou de son évolution; ⁃ La médecine de prédiction pour recommandation de traitement personnalisé; ⁃ L’aide à la décision pour le diagnostic et la thérapeutique; ⁃ La chirurgie assistée par ordinateur; ⁃ Les robots compagnons notamment utilisés pour les personnes âgées et fragiles; ⁃ La prévention permettant l’anticipation d’une épidémie, etc. 15 2. L’industrie (Vidéo 1 ; Vidéo 2) : Grâce à l’IA, l’ensemble des secteurs de l’industrie sont en cours de mutation vers une industrie 4.0 basée sur l’Internet des Objets (IoT) et ML. Les applications industrielles de l’IA sont nombreuses, elles permettent d’optimiser les performances industrielles, de réduire les défaillances et de simplifier les simulations, à travers: ⁃ L’optimisation de la supplychain ou chaîne logistique (processus qui est généré lorsqu’un client passe une commande jusqu'à ce que le produit ou le service soit livré et payé); ⁃ La prédiction des maintenances pour détecter les anomalies sur des machines avant qu’elles ne deviennent graves; ⁃ La traçabilité pour le suivi de production industrielle (tracer toutes les informations liées à un produit en déplacement, de sa fabrication jusqu’à sa consommation ou même sa destruction); ⁃ La gestion et la prévision des stocks; ⁃ L’automatisation du contrôle qualité, etc. 3. Les voitures et les véhicules autonomes (Vidéo 1 ; Vidéo 2) : Il existe de nombreuses applications de l’IA dans la voiture autonome. Elles concernent principalement: ⁃ L’apprentissage de la conduite par le ML pour apprendre à la voiture comment se comporter en cas d’accident. ⁃ La vérification de la qualité des organes de la voiture en maintenance prédictive ; ⁃ La connaissance de l’environnement grâce aux données remontées de capteurs ; ⁃ L’analyse du comportement du conducteur; ⁃ La cybersécurité pour surveiller l’état de la connectivité et éviter tout piratage. 4. La cybersécurité (Vidéo) : La sécurité basée sur les applications de l’IA est en pleine croissance, à travers les outils de reconnaissance faciale, la protection des données sur le web, la cybersécurité, etc. Pendant le confinement les cyberattaques enregistrées ont été plus intenses. Parmi les menaces détectées l’IA, on peut citer: ⁃ Fichiers malveillants; ⁃ Adresses IP suspectes; ⁃ Menaces internes, etc. ⁃ Cette analyse ne prend que quelques secondes, et permet aux analystes de la sécurité de répondre jusqu’à 60 fois plus rapidement aux menaces. 16 5. Le commerce (Vidéo 1 ; Vidéo 2) : En magasin comme en ligne, de nombreux clients exigent une expérience d’achat personnalisée en fonction de leur profil, de leurs envies et leurs habitudes de consommation. L’IA peut aujourd’hui répondre à ces défis, notamment en : ⁃ Fluidifiant le parcours client en magasin; ⁃ Analysant des vidéos filmées en magasin ou à la mise en place de liens store to web; ⁃ Proposant une expérience interactive avec le client (cabines intelligente via la réalité mixte); ⁃ Améliorant les services e-commerce et en boostant ses ventes ainsi que sa visibilité; ⁃ Optimisant la performance web en intégrant des agents conversationnels en ligne (chatbots), etc. 6. Le marketing (Vidéo 1 ; Vidéo 2) : L’IA augmente la capacité de collecter, analyser, prendre des décisions et fournir aux entreprises des informations précieuses sur les clients. Elle est devenue indispensable dans les futurs produits numériques, notamment dans le domaine du marketing digital. A travers: ⁃ L’analyse prédictive comme une technique analytique et statistique permettant de créer des prédictions sur des événements futurs via l’exploitation de données actuelles et historiques (marketing prédictif); ⁃ L’amélioration du service client en répondant aux questions des clients 24/7 et en temps réel, via des chatbots grâce aux technologies de traitement du langage et de conversion vocale; ⁃ La personnalisation de l’email marketing en fonction des comportements des utilisateurs; ⁃ La création du contenu marketing le plus efficace, en fonction du comportement des clients ciblés ; ⁃ L’optimisation de la publicité numérique utilisée sur certaines plateformes telles que Facebook et Google afin de fournir la meilleure expérience possible. 7. L’assurance (Vidéo 1 ; Vidéo 2) : Grâce au traitement des données, l’IA va permettre de prédire et maitriser les risques. Alors, l’IA fera diminuer le seuil à partir duquel un risque est assurable, par: ⁃ L’analyse et l’interprétation de toutes les données client; ⁃ Le calcul de primes automatiques; ⁃ L’amélioration de la productivité des professionnels de l’assurance et offrant ainsi une meilleure qualité de service aux clients; 17  ⁃ La détection de la fraude, par le développement d’algorithmes basés sur l’observation de modèles comportementaux frauduleux. 8. Les réseaux sociaux (Vidéo) : Les réseaux sociaux utilisent l’IA pour traiter plus efficacement les masses de données considérables qu’ils ont à manipuler. Ils formulent des suggestions supposées aider leurs utilisateurs dans les choix de contenus ou de contacts à suivre. Cela peut faire gagner du temps dans les recherches d’information ou exposer des publicités non sollicitées. Aujourd’hui, les gouvernements ainsi que les entreprises utilisent les réseaux sociaux pour influencer nos comportements politiques et économiques. L’intégration de l’IA dans le fonctionnement des réseaux sociaux offre aux marques de nouvelles opportunités pour optimiser leur stratégie social media. Grâce à l’IA, les spécialistes du marketing peuvent en effet déjà analyser et comprendre plus efficacement les comportements des utilisateurs, ce qui leur permet de créer des contenus encore plus ciblés et donc plus pertinents. Voici quelques exemples d’application de l’IA dans les réseaux sociaux: 8.1. L’IA pour améliorer les fonctionnalités des médias sociaux : L’IA offre de nombreuses opportunités pour améliorer les fonctionnalités des plateformes et rendre l’expérience des utilisateurs encore plus personnalisée et plus pertinente. Voici quelques exemples d’optimisation du fonctionnement des médias sociaux grâce à l’IA: ⁃ Analyse des données : Bien mieux que n’importe quel CRM (Customer Relationship Management) traditionnel, l’IA permet de collecter et d’analyser d’incroyables quantités de données pour mieux comprendre les préférences des utilisateurs sur les médias sociaux et leur fournir des contenus adaptés à leurs centres d’intérêts. Les spécialistes du marketing peuvent ainsi suivre au plus près les taux de clics, les taux de conversion mais aussi bien d’autres métriques clés (KPI: Key Performance Indicator) ce qui leur permet d’adapter et d’optimiser leurs campagnes en temps réel. ⁃ Recommandations personnalisées : En utilisant des algorithmes ML, l’IA peut également analyser les préférences et le comportement des utilisateurs pour leur recommander du contenu pertinent, des amis potentiels ou des groupes d’intérêt. Cela permet de rendre l’expérience des utilisateurs plus agréable et ouvre de nouvelles opportunités de connexion entre les consommateurs et les marques. 18  ⁃ Détection des contenus inappropriés : L’IA peut également être utilisée pour détecter automatiquement les contenus inappropriés, tels que les discours de haine, les images violentes ou le harcèlement en ligne. Ce progrès réalisé grâce à l’IA permet de maintenir des environnements en ligne sécurisés et respectueux et, au final, maintenir le lien de confiance entre les utilisateurs et les marques. ⁃ Planification et publication : L’IA peut aussi être utilisée pour automatiser certaines tâches comme la planification et la publication de contenu. Cela permet aux spécialistes du marketing de gagner du temps et de se concentrer davantage sur la création de stratégies de contenu créatives et innovantes. 8.2. L’IA pour transformer les interactions en ligne : En plus des fonctionnalités des plateformes, l’IA offre également un potentiel énorme pour transformer la manière dont nous interagissons en ligne et, par extension, sur la façon dont les marques utilisent les médias sociaux pour gagner en notoriété et en visibilité. Voici trois exemples de l’impact actuel de cette technologie dans ce domaine : ⁃ Traduction automatique : Grâce à l’IA, la barrière linguistique n’est plus un obstacle. Elle permet aux utilisateurs de communiquer et de partager du contenu dans différentes langues. Cette évolution favorise la diversité et l’inclusion en ligne. Pour les marques, c’est donc un outil extrêmement utile dans la conquête de nouveaux marchés à l’international. ⁃ Filtrage et vérification de l’information : L’IA peut aussi aider à filtrer et à trier les informations qui circulent sur les réseaux sociaux en fonction de leur fiabilité. Cela permet aux utilisateurs d’accéder à des informations de qualité et de lutter contre les fake news. Là-encore, les marques se prémunissent ainsi du risque de désinformation susceptible de briser le lien de confiance avec les utilisateurs. 8.3. L’IA pour révolutionner les médias sociaux : Grâce à des algorithmes de plus en plus sophistiqués et des puissances de calcul de plus en plus grandes, l’IA est aussi capable de construire des modèles prédictifs de plus en précis concernant leurs comportements. Voici quelques exemples : ⁃ Analyser les sentiments des utilisateurs : Si l’IA est capable de faire du ciblage personnalisé pour proposer du contenu pertinent à chaque utilisateur, on pourrait très bien imaginer qu’elle soit également capable de déterminer les sentiments généraux de ces mêmes utilisateurs par rapport à un sujet donné. Cela permettrait aux entreprises de comprendre encore plus rapidement et 19  efficacement la perception de leur marque, de leurs produits ou de leurs services auprès des consommateurs. ⁃ Détecter les tendances émergentes : En utilisant l’IA pour analyser les sentiments, les entreprises peuvent également identifier encore plus en amont les tendances émergentes et réagir rapidement aux changements dans les attitudes et les opinions des consommateurs. Par exemple, si une marque détecte une augmentation des commentaires négatifs sur les réseaux sociaux à propos d’une thématique sur laquelle elle souhaite se positionner, elle peut prendre des mesures pour anticiper un bad buzz potentiel et améliorer son image de marque. ⁃ Améliorer l’accessibilité : L’IA pourrait aussi être utilisée pour améliorer l’accessibilité sur les médias sociaux de certains types de publics. Par exemple, des technologies telles que la reconnaissance vocale peuvent rendre les plateformes plus adaptées aux personnes souffrant d’une déficience visuelle. ⁃ Création de nouveaux médias : Les outils d’intelligence artificielle tels que ChatGPT et Midjourney sont capables de générer des textes, des images et même de la musique de qualité. Tout le monde s’accorde à dire que cela va révolutionner l’industrie du marketing et de la publicité en créant du contenu attrayant et personnalisé à grande échelle. 8.4. L’IA dans les réseaux sociaux et les droits de l’homme (Vidéo 1 ; Vidéo 2) : La tension entre les avantages de l’IA et les risques pour nos droits de l’homme est particulièrement évidente en matière de vie privée. Le respect de la vie privée, qui compte parmi les droits de l'homme les plus importants, est indispensable pour vivre dans la dignité et la sécurité. Pourtant, dans l’environnement numérique, notamment lorsque nous utilisons des applications ou des plateformes de réseaux sociaux, de grandes quantités de données à caractère personnel sont collectées, et peuvent servir à établir notre profil et à prédire nos comportements. Nous fournissons des informations sur notre santé, nos opinions politiques et notre vie de famille sans savoir qui va les utiliser, à quelles fins et de quelles manières. Si un système est alimenté par des préjugés humains (conscients ou inconscients), il donnera des résultats biaisés. Le manque de diversité et d’inclusion qui caractérise la conception des systèmes d’IA est une préoccupation majeure : au lieu de rendre nos décisions plus objectives, ces systèmes risquent de renforcer les discriminations et les préjugés en leur donnant une apparence d’objectivité. De plus en plus d’éléments tendent à montrer que les 20 femmes, les membres de minorités ethniques, les personnes handicapées souffrent tout particulièrement des discriminations causées par des algorithmes biaisés. En matière judiciaire aussi, l’IA peut avoir une influence positive ou négative. Des pays du monde entier s’intéressent de plus en plus à la manière dont l’IA pourrait aider leur système de justice pénale à prévenir la criminalité, en lui permettant d’améliorer la surveillance policière et de prévoir les infractions et la récidive. Cependant, nombre de spécialistes émettent des doutes sur l’objectivité de tels modèles. Pour traiter cette question, la Commission européenne pour l'efficacité de la justice (CEPEJ) du Conseil de l'Europe a créé une équipe pluridisciplinaire d’experts, qui « dirigera la rédaction de lignes directrices pour une utilisation éthique des algorithmes au sein des systèmes judiciaires, notamment en matière de justice prédictive ». 9. La FinTech (Vidéo 1 ; Vidéo 2) : 9.1. Applications de l’IA dans la Fintech : L'intégration de l’IA dans le domaine financier a considérablement évolué au fil des années, offrant des avantages significatifs en termes d'efficacité, de précision et de prise de décision. Voici quelques domaines spécifiques où l'IA est appliquée à la finance : ⁃ Analyse des données pour des prévisions financière et analyse de marché : L'IA peut analyser d'énormes ensembles de données en temps réel pour identifier des tendances, repérer des modèles et générer des prévisions financières. Cela est particulièrement utile pour la gestion des risques, la planification financière et la prise de décision stratégique. L'IA est également utilisée pour prévoir les mouvements du marché, les taux de change et les rendements d'investissement, afin d’aider les investisseurs à prendre de bonnes décisions. ⁃ Gestion de la clientèle et personnalisation : Les entreprises FinTech utilisent l'IA pour analyser les données des clients, y compris leurs habitudes de dépenses, leurs préférences et leur historique financier, afin de personnaliser les recommandations et les offres : ‣ Service client automatisé : Les chatbots basés sur l’IA utilisent des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour interagir avec les clients. Les chatbots alimentés par l'IA sont également utilisés pour fournir une assistance aux clients de manière automatisée. ‣ Conseillers financiers virtuels : Fournissent des recommandations sur la gestion budgétaire et les investissements. ‣ Exemple : Erica de Bank of America. 21 ⁃ Évaluation du crédit : L'IA peut analyser diverses données, y compris les habitudes de dépenses et les antécédents de remboursement, pour évaluer le risque de crédit de manière plus précise que les méthodes traditionnelles. Les plateformes de prêt FinTech utilisent l'IA pour évaluer le risque de crédit des emprunteurs en se basant sur une variété de données, allant des rapports de crédit traditionnels aux données non structurées telles que les médias sociaux et l'historique de paiement des factures, etc. Les systèmes analysent les données comportementales et transactionnelles pour attribuer des scores de crédit. ‣ Exemples : Plateformes comme ZestFinance et Upstart utilisent l'IA pour évaluer la solvabilité des emprunteurs. ⁃ Algorithmes de trading et investissement : Il s’agit de séries d'instructions informatiques spécifiques conçues pour analyser des données de marché, identifier des opportunités de trading, et exécuter automatiquement des ordres d'achat ou de vente. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour prendre des décisions sur l'achat ou la vente d'instruments financiers tels que des actions, des devises, des obligations, ou des produits dérivés. Les algorithmes de trading basés sur l'IA peuvent exécuter des transactions à des vitesses bien supérieures à celles des traders humains. Ils peuvent analyser les données du marché en temps réel, identifier des opportunités de trading et exécuter des transactions automatiquement. Les algorithmes Deep Learning exploitent des modèles complexes pour décider rapidement des opportunités d'achat et de vente. ‣ Exemples : QuantConnect et AlgoTrader. ⁃ Sécurité financière et prévention de la fraude : Les systèmes d'IA sont utilisés pour surveiller, et analyser les activités financières et les modèles de comportement des transactions financières pour détecter rapidement les activités suspectes. Les entreprises FinTech utilisent des modèles d'IA pour détecter les activités frauduleuses en temps réel en surveillant les transactions, les schémas de dépenses et les comportements inhabituels des utilisateurs, afin de renforcer la sécurité des transactions. ‣ Exemples : Kount, Feedzai. ⁃ Automatisation des processus financiers : L'IA est utilisée pour automatiser des tâches telles que la comptabilité, la vérification des dépenses, le reporting financier et d'autres processus financiers. L'automatisation des 22 processus financiers présente de nombreux avantages, notamment l'amélioration de l'efficacité opérationnelle, la réduction des erreurs humaines, la conformité réglementaire accrue et la libération des ressources humaines pour des tâches plus analytiques et stratégiques, en réduisant ainsi les coûts opérationnels. Cependant, une mise en œuvre réussie nécessite une planification appropriée, une intégration avec les systèmes existants et une gestion continue pour s'assurer que les processus automatisés restent alignés sur les objectifs organisationnels. ‣ Exemples : Outils comme UiPath et Automation Anywhere. ⁃ Robo-Advisors (Conseillers Financiers Automatisés) pour la Gestion de portefeuille : Dans le domaine de la finance, un portefeuille fait référence à la collection d'investissements détenus par un individu, une institution financière, ou une entité. Ces investissements peuvent inclure divers types d'actifs financiers, tels que des actions, des obligations, des fonds communs de placement, des produits dérivés, de l'immobilier, des liquidités, etc. L'idée fondamentale derrière la constitution d'un portefeuille est de diversifier les investissements afin de réduire les risques associés à la fluctuation de la valeur d'un actif particulier. L'IA peut être utilisée pour optimiser la gestion de portefeuille en suggérant des allocations d'actifs, en tenant compte des risques et des objectifs financiers. Les robo-conseillers, qui utilisent souvent des algorithmes d'IA, sont de plus en plus populaires pour la gestion de portefeuille automatisée. Ils utilisent l'IA pour créer et gérer des portefeuilles d'investissement diversifiés en fonction des objectifs des clients. ‣ Exemples : Betterment et Wealthfront. ⁃ Analyse des sentiments du marché : Les algorithmes ML et NLP peuvent analyser les médias sociaux et d'autres sources pour évaluer le sentiment du marché et prédire ses mouvements. L'IA commence par collecter des données provenant de diverses sources, telles que les réseaux sociaux, les articles et les communiqués de presse, les discours publics de personnalités influentes du secteur financier, etc. Prenant exemple des techniques NLP, ces techniques sont utilisées pour comprendre le langage humain dans le contexte financier. Cela inclut la détection des sentiments, des opinions et des émotions exprimées dans le texte. Les algorithmes NLP peuvent également prendre en compte le contexte et l'ironie pour interpréter correctement les opinions exprimées. 23 Cela permet aux investisseurs, aux traders et aux analystes financiers de suivre les tendances du sentiment du marché au fil du temps, afin de comprendre comment les opinions du marché évoluent et comment cela pourrait influencer les décisions d'investissement. ⁃ IA dans l'analyse des cryptomonnaies : L’IA et les cryptomonnaies peuvent interagir de diverses manières, apportant des avantages significatifs à l'industrie des cryptomonnaies et à ses utilisateurs, tel que: l’analyse d'énormes ensembles de données provenant des marchés de cryptomonnaies, surveillance dess transactions de cryptomonnaies afin de détecter des activités suspectes, prédiction de prix de cryptomonnaies, etc. Cependant, l'utilisation de l'IA dans le domaine des cryptomonnaies n'est pas sans défis. La volatilité des marchés, la complexité des facteurs influençant les prix, ainsi que les questions de sécurité et de confidentialité sont autant de défis auxquels l'industrie doit faire face. Néanmoins, l'IA offre des possibilités d'amélioration significative de l'efficacité, de la sécurité et de la prise de décision dans le domaine des cryptomonnaies. 9.2. Bénéfices et Impacts de l'IA dans la Fintech : ⁃ Amélioration de l'Efficacité Opérationnelle : ‣ Réduction des coûts par l'automatisation et l'élimination des tâches manuelles. ‣ Optimisation des processus financiers, réduisant les délais et augmentant la précision des opérations. ‣ Rationalisation des flux de travail pour maximiser l'efficacité. ⁃ Personnalisation des Services : ‣ Adaptation des offres financières en fonction des comportements et préférences des utilisateurs grâce à des systèmes d'analyse avancés. ‣ Expériences client sur mesure améliorant la fidélisation et la satisfaction. ‣ Services proactifs capables d'anticiper les besoins des clients. ⁃ Inclusion Financière : ‣ Extension des services financiers aux populations non bancarisées via des solutions mobiles et des applications peer-to-peer. ‣ Simplification des paiements et transferts de fonds pour une meilleure accessibilité. ‣ Accès aux microcrédits et aux solutions de financement participatif (crowdfunding). ⁃ Gestion Améliorée des Risques : ‣ Surveillance en temps réel et détection proactive des anomalies, réduisant les pertes liées à la fraude. 24  ‣ Analyse prédictive pour anticiper les crises économiques et ajuster rapidement les stratégies financières. ‣ Utilisation d'IA adaptative pour améliorer les modèles de gestion des risques au fil du temps. 9.3. Défis et limites de l’IA en Fintech : ⁃ Protection des Données et Vie Privée : ‣ Défis liés à la sécurité et à la confidentialité des données dans un environnement numérique. ‣ Risques de cyberattaques ciblant les infrastructures critiques. ‣ Nécessité de cadres juridiques et de conformités strictes pour protéger les informations sensibles. ⁃ Biais Algorithmiques : ‣ Risques de discrimination dus aux biais présents dans les données d'entraînement, entraînant des décisions injustes. ‣ Besoin de modèles d'apprentissage transparents et éthiques pour minimiser ces biais. ‣ Exigences accrues en matière d'équité et de responsabilité. ⁃ Régulation et Conformité : ‣ Difficultés pour les régulateurs à suivre le rythme des innovations technologiques rapides. ‣ Besoin de normes claires et harmonisées au niveau international pour encadrer l'usage de l'IA. ‣ Complexité d'intégrer des systèmes IA tout en respectant les réglementations existantes. ⁃ Vulnérabilités aux Cyberattaques : ‣ Protection insuffisante contre les piratages et manipulations malveillantes. ‣ Nécessité de renforcer les systèmes de cybersécurité avec des solutions d'IA avancées. ‣ Risque accru d'attaques sophistiquées visant les algorithmes d'IA. 9.4. Perspectives d’avenir de l’IA en Fintech : ⁃ Blockchain et IA : ‣ Intégration de la blockchain pour une transparence et une sécurité accrues. ‣ Application dans les paiements décentralisés et les contrats intelligents. ⁃ IA Explicable (XAI) : 25  ‣ Développement de modèles d'IA explicables pour renforcer la confiance et faciliter les audits réglementaires. ⁃ Finance Durable : ‣ Promotion de pratiques financières écoresponsables. ‣ Utilisation de l'IA pour évaluer l'impact environnemental des investissements. 26 CHAPITRE III : IA et E-Banque 1. Introduction à l’open banking et les néo-banques L'open banking et les néo-banques sont deux tendances majeures qui ont considérablement transformé le secteur financier au cours des dernières années. Elles sont souvent interconnectées, car l'open banking fournit la base technologique qui permet aux néo-banques d'innover et de fournir des services financiers plus agiles. Voici un aperçu de ces concepts : 1.1 Open banking ⁃ Définition : L'Open Banking est un système dans lequel les institutions financières partagent de manière sécurisée les données des clients avec des tiers, grâce à des interfaces de programmation d'applications (API). Cette pratique permet aux clients d'accéder à une gamme de services financiers innovants proposés par des banques et des Fintechs. Figure 8. Comparaison simple entre la banque traditionnelle et l’open banking ⁃ Origine et Réglementation : L'Open Banking a été largement promu par la Directive sur les Services de Paiement 2 (PSD2), mise en place par l'Union Européenne en 2018. Cette directive oblige les banques à ouvrir l'accès aux données bancaires des clients (avec leur consentement) à des prestataires tiers (Third Party Providers - TPP). ⁃ Fonctionnement : ‣ Consentement du client : Les clients autorisent explicitement l'accès à leurs informations. ‣ Partage sécurisé des données : Les données sont échangées via des API normalisées. 27  ‣ Services personnalisés : Les Fintechs et autres prestataires développent des applications et services comme la gestion de budget, la comparaison de produits financiers ou encore les paiements instantanés. ⁃ Avantages : ‣ Personnalisation : Services financiers adaptés aux besoins des utilisateurs. ‣ Innovation : Développement rapide de nouveaux produits financiers. ‣ Concurrence : Plus de compétitivité entre les banques et les Fintechs. ‣ Transparence : Meilleure gestion des finances grâce aux outils d'analyse.  Impact sur le secteur : ‣ Innovation des services : L'open banking a ouvert la voie à de nouveaux services financiers, tels que l'agrégation de comptes, les paiements instantanés, et les conseils financiers personnalisés. ‣ Compétition accrue : En permettant à de nouveaux acteurs d'accéder aux données financières, l'open banking a stimulé la concurrence, incitant les banques traditionnelles à innover pour rester compétitives. ‣ Collaboration avec des Fintech : Les banques traditionnelles collaborent avec des start-ups Fintech pour développer des solutions innovantes, créant ainsi un écosystème financier plus ouvert. 1.2 Néo-banques ⁃ Définition : Les néobanques banques 100% digitales, sont des banques numériques qui fonctionnent exclusivement en ligne ou via des applications mobiles, sans agences physiques. Elles ciblent principalement les utilisateurs recherchant des solutions simples, rapides et souvent à moindre coût pour gérer leur argent. Elles mettent l'accent sur la facilité d'utilisation, la transparence et l'innovation technologique pour attirer les clients. Figure 9. Comparaison simple entre la banque traditionnelle et les néo-banques 28  ⁃ Caractéristiques : ‣ Digitalisation complète : Les néo-banques offrent des services bancaires entièrement numériques, permettant aux clients de gérer leurs comptes via des applications mobiles conviviales. ‣ Interface utilisateur intuitive : Applications ergonomiques et faciles à utiliser. ‣ Frais réduits : Moins de coûts d'infrastructure physique signifie des frais bancaires plus bas. ‣ Tarification transparente : Les frais sont souvent plus transparents et réduits par rapport aux banques traditionnelles. ‣ Expérience utilisateur centrée sur le client : Les néo-banques mettent l'accent sur une expérience utilisateur fluide et personnalisée, avec des fonctionnalités telles que la catégorisation automatique des dépenses et des alertes en temps réel. ‣ Intégration de l'IA et de l'automatisation : Les néo-banques utilisent souvent l'intelligence artificielle pour fournir des conseils financiers, automatiser les processus et personnaliser les offres. ‣ Ouverture de compte rapide : Processus simplifié, souvent réalisable en quelques minutes. ⁃ Avantages : ‣ Accessibilité : Ouverture de comptes sans déplacement et gestion en temps réel. ‣ Coût compétitif : Frais réduits par rapport aux banques traditionnelles. ‣ Flexibilité : Fonctionnalités modernes comme les cartes virtuelles et les notifications instantanées. ‣ Support client réactif : Chatbots et assistance en ligne 24/7. ⁃ Limites : ‣ Services restreints : Certaines néobanques n’offrent pas encore de services complexes comme les prêts immobiliers. ‣ Absence d’agences physiques : Pas d’interaction en face-à-face, ce qui peut poser problème pour certains utilisateurs. ‣ Réglementation et sécurité : Bien que réglementées, certaines néobanques peuvent poser des défis de cybersécurité. 2. L'open banking en relation avec les néo-banques Les néo-banques tirent parti de l'open banking pour améliorer leurs services. En accédant aux données financières via des API, elles peuvent fournir une vue consolidée des finances des clients, permettant une gestion plus intelligente et des conseils personnalisés. 29 L’interconnexion entre l'open banking et les néo-banques est comme le suivant : ⁃ API pour l'innovation : Les néo-banques utilisent les API open banking pour accéder aux données financières et développer des fonctionnalités innovantes, telles que l'agrégation de comptes et les services de paiement. ⁃ Collaboration avec des tiers : Les néo-banques peuvent collaborer avec des fournisseurs de services tiers grâce à l'open banking, élargissant ainsi leur gamme de produits sans avoir besoin de développer toutes les fonctionnalités en interne. ⁃ Concurrence accrue : L'open banking permet aux néo-banques d'entrer sur le marché en utilisant des données financières standardisées, favorisant la concurrence et l'innovation dans le secteur. En effet, l'open banking a ouvert la voie à l'émergence des néo-banques en favorisant l'accès aux données financières et en encourageant l'innovation. Ces deux tendances continuent de remodeler le paysage financier, offrant aux consommateurs des options plus flexibles et aux entreprises des opportunités d'innovation. 3. Impact de l’IA en E-banque L’IA joue un rôle crucial dans le contexte de l'open banking, en amplifiant les possibilités d'innovation et d'amélioration des services financiers. Voici comment l'IA et l'open banking interagissent et se renforcent mutuellement : ⁃ Analyse des Données : L'open banking permet aux institutions financières de partager des données avec des tiers via des interfaces de programmation d'application (API). L'IA peut analyser ces données massives de manière rapide et précise pour identifier des tendances, déceler des modèles de comportement et générer des informations exploitables. ⁃ Personnalisation des Services : L'IA peut utiliser les données fournies par l'open banking pour personnaliser les services financiers. Par exemple, en analysant les habitudes de dépenses d'un utilisateur, l'IA peut recommander des produits financiers adaptés à ses besoins spécifiques. ⁃ Gestion de Risque et Fraude : Les systèmes d'IA peuvent être intégrés dans l'open banking pour renforcer la sécurité en identifiant les comportements suspects, en détectant les fraudes potentielles et en protégeant les données sensibles des utilisateurs. ⁃ Assistance Virtuelle et Chatbots : Les chatbots alimentés par l'IA peuvent utiliser les données provenant de l'open banking pour répondre aux questions des clients, fournir des informations sur leurs comptes et 30  faciliter des transactions simples. Cela améliore l'expérience client et permet un service plus rapide. ⁃ Gestion de Portefeuille Automatisée : Les données accessibles via l'open banking peuvent être utilisées par des algorithmes d'IA pour la gestion automatisée de portefeuille. Cela permet aux clients de bénéficier de conseils d'investissement plus personnalisés basés sur des données financières en temps réel. ⁃ Prévention des Décrochages Financiers : L'IA peut anticiper les difficultés financières en analysant les habitudes de dépenses et en identifiant les signaux précurseurs de décrochage financier. Les institutions financières peuvent utiliser ces informations pour offrir un soutien proactif aux clients. ⁃ Développement de Nouveaux Produits et Services : L'open banking fournit une base de données plus riche et diversifiée pour l'entraînement des modèles d'IA. Cela favorise le développement de nouveaux produits et services financiers innovants, tels que des applications d'épargne automatisée, des solutions de paiement intelligentes, etc. ⁃ Systèmes de Crédit Améliorés : En combinant les données de crédit traditionnelles avec celles provenant de l'open banking, les systèmes d'IA peuvent offrir une évaluation plus précise du risque de crédit, permettant des décisions de prêt plus rapides et plus informées. ⁃ Analyse Prédictive : L'IA peut utiliser les données de l'open banking pour une analyse prédictive, permettant aux institutions financières d'anticiper les besoins des clients, de prévoir les tendances du marché et de prendre des décisions éclairées. L'association de l'IA et de l'open banking offre des opportunités considérables pour repenser la prestation des services financiers. Cela permet une personnalisation accrue, une efficacité opérationnelle améliorée, une gestion des risques plus précise, et une expérience clientèle plus enrichissante dans le secteur financier. 4. La sécurité de l'information La sécurité de l'information est une préoccupation majeure dans le contexte de l'open banking et de l'intelligence artificielle (IA). La combinaison de ces deux domaines offre des avantages significatifs, mais elle présente également des défis en matière de confidentialité et de protection des données. Voici comment la sécurité de l'information est abordée dans ce contexte: 31 ⁃ Protection des Données Sensibles : Avec l'open banking, les données financières sont partagées entre les institutions financières et des tiers de confiance via des API. Il est crucial de mettre en place des mesures de sécurité robustes pour protéger ces données sensibles contre tout accès non autorisé. Les protocoles de sécurité, tels que le chiffrement des données en transit et au repos, sont essentiels. ⁃ Gestion des Accès et des Identités (IAM) : Les systèmes IAM sont essentiels pour s'assurer que seules les personnes autorisées ont accès aux données financières. L'utilisation de l'IA dans la détection des comportements d'authentification inhabituels peut renforcer cette couche de sécurité. ⁃ Détection des Menaces et Prévention des Fraudes : L'IA joue un rôle crucial dans la détection des menaces et la prévention des fraudes. Les modèles d'IA peuvent analyser les schémas de comportement des utilisateurs pour repérer les activités suspectes, réduisant ainsi les risques liés à la fraude et aux cyberattaques. ⁃ Analyse des Vulnérabilités et Tests de Pénétration : Les organisations doivent régulièrement effectuer des analyses de vulnérabilités et des tests de pénétration pour identifier et corriger les faiblesses potentielles dans leurs systèmes. L'IA peut également être utilisée pour automatiser ces processus de manière proactive. ⁃ Intégration de la Blockchain : La blockchain, souvent associée à l'open banking, offre des avantages en matière de sécurité grâce à son architecture décentralisée et à la nature immuable des transactions. Elle peut être utilisée pour sécuriser les transactions financières et assurer la traçabilité des données. ⁃ Formation et Sensibilisation : La sensibilisation à la sécurité demeure essentielle. Les utilisateurs, qu'il s'agisse de clients, d'employés ou de développeurs, doivent être conscients des risques et des meilleures pratiques en matière de sécurité de l'information. Des programmes de formation réguliers peuvent contribuer à renforcer la culture de la sécurité au sein des organisations. ⁃ Conformité Réglementaire : Les entreprises opérant dans le secteur de l'open banking doivent se conformer à des réglementations strictes en matière de protection des données et de sécurité de l'information. L'utilisation de l'IA peut faciliter la conformité en automatisant les processus de suivi et de rapport. ⁃ Sécurité des Modèles d'IA : Les modèles d'IA eux-mêmes doivent être sécurisés. Cela inclut la protection contre les attaques adverses visant à manipuler les résultats des modèles. L'utilisation de techniques 32 telles que le chiffrement homomorphe peut être envisagée pour sécuriser davantage les données lors de l'entraînement des modèles. ⁃ Gouvernance des Données : La mise en place d'une gouvernance des données solide est cruciale. Cela inclut la définition de politiques de confidentialité, de contrôles d'accès et de mécanismes de surveillance pour garantir que les données sont utilisées de manière responsable et conforme aux réglementations. 33 Conclusion Le secteur Fintech englobe des entreprises qui développent des technologies numériques innovantes pour optimiser un service financier. Les Fintech cherchent à proposer des services financiers plus efficaces et à moindre coût. Grâce à l’émergence de l’IA, ce secteur est en train de vivre une véritable révolution à travers l’analyse prédictive, la détection de fraudes, la personnalisation des offres, etc. Les processus financiers traditionnels tels que la saisie de données, la vérification et la consolidation des données ainsi que la création de rapports étaient largement manuels. Toutes ces tâches rendent le fonctionnement des équipes financières coûteux, chronophage et peu agile. Cependant, l'automatisation accrue par l’IA signifie une plus grande précision dans les processus financiers. Les processus volumineux et ingrats, tels que la saisie des factures, peuvent lasser le personnel, provoquer de l'épuisement professionnel et être source d'erreurs humaines. Par contre, les systèmes Fintech intelligents dépassent ces limites. Ils peuvent traiter des volumes de transactions considérablement plus élevés. Ils peuvent fournir de meilleures données de travail et l'équipe financière dispose de plus de temps pour exploiter ces dernières. Ces changements ont aussi influencé le paysage d’emploi de l'industrie financière. Certains des métiers existants comme ceux de la comptabilité sont directement touchés par l’IA. Certains d’autres vont disparaitre et d’autres vont avoir naissance tel que ceux de consultants en IA, analyste de données financières et bien d’autres. En outre, les banques ont aussi exploité les outils IA pour trouver des moyens d'augmenter leurs bénéfices, de réduire les risques et d'améliorer l'expérience client en ligne comme en agence. Pour ce faire, une gamme de technologies a été déployée par l’open banking et les néo-banques. Elles aident à mieux comprendre le comportement des clients et à leur proposer des offres plus personnalisées. Ce qui permet d'obtenir une expérience plus fluide axée sur les besoins des clients, quelles que soient leurs interactions avec la banque ou leurs emplacements géographiques. Finalement, il est important de noter que bien que l'IA offre de nombreux avantages, elle présente également des défis, notamment en matière de transparence, d'éthique et de sécurité des données. Les organismes de réglementation et les entreprises travaillent à élaborer des cadres normatifs pour garantir une utilisation responsable de l'IA dans le secteur financier. La sécurité de l'information dans le contexte de l'open banking et les néo-banques nécessite aussi une approche holistique. Elle doit intégrer des technologies avancées, des pratiques de sécurité et une conformité rigoureuse pour assurer la protection des données financières sensibles. 34