Chatbots d’IA : Un partenaire au travail

Plus que quelques heures avant l’entretien téléphonique avec le consommateur en défaut de paiement. D’ici là, Petra, la collègue EOS, doit avoir une vue d’ensemble de la situation : Combien de fois le consommateur a-t-il déjà été contacté ? Lui a-t-on déjà proposé un paiement par mensualités ? Si ce n’est pas le cas : Quelles mensualités seraient réalistes ? Y a-t-il des indices montrant qu’il pourrait refuser tout paiement ? Jusqu’à présent, cela signifiait le travail suivant : Petra doit éplucher toutes les mentions du dossier électronique du consommateur, y compris les notes succinctes de ses collègues, qui contiennent encore souvent des abréviations qui ne sont pas toujours claires. « C’est un processus qui prend beaucoup de temps », explique Paul Baltag, Operations Manager chez EOS KSI Romania, « et chaque collègue doit recommencer à chaque fois qu’il contacte le client. »

Un projet de l’équipe de Paul montre comment cela pourrait dorénavant se passer. Un clic – et tous les faits et chiffres utiles apparaissent à l’écran, clairement structurés et succinctement résumés. C’est possible grâce à ChatGPT, une intelligence artificielle générative désormais connue dans le monde entier. « Nous avons voulu développer des outils basés sur ChatGPT que nos collègues pourraient utiliser dans leurs tâches quotidiennes courantes », explique Paul. Un exemple est le chatbot qui peut résumer les dossiers numériques des clients sous une forme structurée. Paul calcule que ses collègues économisent jusqu’à 80 pour cent de leur temps de travail grâce à l’analyse des procédures antérieures.

Cependant, cette démarche a aussi représenté un défi. « Nous devons bien sûr garantir la protection des données », explique Paul. En effet, ChatGPT enregistre les données des prompts afin d’en apprendre davantage. C’est pourquoi l’équipe de projet a d’abord fait des copies des dossiers, remplacé les données sensibles telles que les numéros d’assurance ou les noms des consommateur.rice.s par des points et créé ainsi les prompts pour ChatGPT. Ces points ont ensuite été remplacés par des noms et des chiffres dans les réponses du chatbot. Cependant, cela ne fonctionne que pour une certaine quantité de données, explique Paul : « En anonymisant trop de données, les réponses de ChatGPT finissent par devenir imprécises. »

D’autres outils ont été développés dans le cadre de ce projet, tels qu'un « Assistant juridique » : Si les consommateur.rice.s posent des questions juridiques à EOS, telles que « Sur quelle base juridique EOS peut-elle assumer la créance ? », il fournit des réponses rapidement, avec le paragraphe correspondant. Un autre outil a été un chatbot qui évalue les données anonymisées des client.e.s et prédit, à l’aide de paramètres prédéfinis, s’il est possible que certain.e.s client.e.s suspendent un jour leurs paiements.

L’IA générative peut déjà être utilisée pour les tâches quotidiennes les plus diverses. Paul utilise par exemple des chatbots pour les tâches suivantes :

• Pour éviter d’avoir à chercher sur Google. « Si je pose une question à Google, je n’obtiens qu’une compilation de pages web concernant plus ou moins ma question », explique Paul : « Si je pose une question à ChatGPT, j’obtiens une réponse. »
• Pour trouver des idées de présentation à partir de quelques mots ou phrases clés.
• Pour harmoniser le style de textes rédigés à la hâte, tels que les courriels, et les formuler de manière plus cohérente.
• Pour trouver des sujets et des formulations qui nous permettent d’entrer en contact avec des partenaires commerciaux et des client.e.s via LinkedIn.
• En tant que partenaire pour trouver des idées, des propositions d’amélioration et des stratégies.

Il existe aujourd’hui toute une gamme de chatbots d’IA pour différents domaines d’activité, ajoute Paul. Selon lui, les versions suivantes sont particulièrement utiles :

1. ChatGPT 4 : En plus des fonctions classiques des chatbots, ce logiciel effectue une analyse précise des données, la révision automatique de fichiers texte et la reconnaissance optique du texte – ce qui signifie notamment que le texte peut être extrait de photos ou de PDF.
2. Cohere Generate peut résumer des textes, et ce dans différents styles.
3. Synthesia permet de produire des vidéos personnalisées. Une photo suffit comme base pour un avatar. 
4. GitHub Copilot s'adresse aux programmeurs. Cet outil peut améliorer et corriger des codes – ou au moins signaler d’éventuelles erreurs.

Selon Paul, de nombreuses autres applications sont dorénavant envisageables, y compris pour d’autres entreprises du secteur financier, telles que des chatbots qui pourraient aider à prendre des décisions en matière d’investissement en répondant en temps réel à des questions élémentaires, telles par exemple que « Quels sont les paramètres déterminants dans ce secteur ? Quels sont les risques juridiques potentiels? » De tels outils peuvent aider non seulement EOS, à calculer quel prix serait rentable pour un ensemble de créances douteuses, par exemple, mais aussi les investisseurs qui veulent évaluer l’évolution des titres ou des cours de change. Paul explique que trop peu de données ont été prises en compte jusqu’à présent. « On se contente souvent de comparer les prix d’achat des transactions antérieures », dit-il. « Or, l’IA générative peut aussi intégrer des données sur l’évolution des salaires, de l’inflation, du chômage et sur d’autres facteurs qui interviennent en parallèle. Le cabinet d’audit EY voit également de nombreuses possibilités d’utiliser l’IA générative pour le personnel des départements financiers, notamment les suivantes :

• Pour établir plus facilement des documents contenant des résultats commerciaux pour prendre des décisions dans des domaines tels que le benchmarking, la due diligence ou les analyses de segments de marché.
• Pour simplifier l’accès aux données financières nécessaires aux processus de Business Intelligence ou de Performance Management, à savoir l’analyse et la gestion de la performance de l’entreprise.
• Pour générer des données sur les valeurs de référence et les moteurs indispensables à la planification financière et la prévision des évolutions financières.

De nombreuses personnes adhèrent à cette vision positive. Dans une enquête mondiale menée par le cabinet d’audit EY auprès du personnel, 63 % des personnes participantes s’attendent à ce que l’IA facilite leur travail. Cependant, pour les autres, ce sujet ne suscite pas d’enthousiasme, mais plutôt la crainte de perdre leur emploi.

À tort, selon Paul : « Je ne pense pas que l’IA remplacera les collègues humains. » Par le passé, toute apparition d’une nouvelle technologie a souvent suscité la crainte qu’elle rende les hommes superflus – qu’il s’agissent de machines ou d’ordinateurs. Paul pronostique la chose suivante : « L’IA générative aura pour conséquence que le personnel sera plus efficace et aura plus de temps à consacrer aux innovations. » Pour les entreprises, cela représente un grand avantage concurrentiel, dit-il. Paul conseille ses collègues : « Utilisez l’IA et n’abandonnez pas immédiatement en cas de mauvais résultats ou de résultats erronés, mais continuez à essayer. Au fur et à mesure que vos prompts s’améliorent, les réponses s’amélioreront également – et peuvent vous faciliter le travail. »