DELL TECHNOLOGIES, NVIDIA et BNP PARIBAS à l'événement « AI for Finance » organisé par Artefact Stimuler l'innovation financière, adopter l'IA et l'IA générative

Cette table ronde examine les défis et les solutions liés à l'adoption de l'IA dans le secteur financier, avec la participation d'intervenants de BNP Paribas, Dell Technologies et NVIDIA. Si l'IA est présente dans le secteur financier depuis des années, l'essor de l'IA générative (GenAI) ouvre de nouvelles perspectives et pose de nouveaux défis, notamment en matière de traitement du langage naturel (NLP) et d'exigences en matière d'infrastructure.

NVIDIA, acteur majeur dans le domaine de l'IA, soutient le secteur des services financiers en proposant des outils et des logiciels open source. L'essor de l'IA générative, stimulé par des outils tels que ChatGPT, a suscité un intérêt croissant à l'échelle mondiale. Si les États-Unis et la Chine occupent la tête du peloton, l'Europe, et en particulier la France, rattrape rapidement son retard. L'IA est utilisée dans tous les domaines de la finance, de la gestion des risques au calcul haute performance.

Dell souligne la complexité des projets d'IA, qui impliquent de multiples acteurs issus des domaines de l'entreprise, data et de l'informatique. data constitue un enjeu majeur : data de mauvaise qualité data la précision des modèles d'IA. L'infrastructure informatique doit également permettre une collaboration fluide. Les modèles informatiques traditionnels ralentissent souvent les projets d'IA en raison de problèmes de gouvernance et d'attentes irréalistes, ce qui conduit à l'échec des projets.

BNP Paribas affirme que la majeure partie de la valeur actuelle de l'IA provient data structurées, et non de l'IA générative (GenAI) ou du traitement du langage naturel (NLP). Bien que ces technologies soient appelées à jouer bientôt un rôle clé, leur impact est encore en phase de développement. L'engouement pour l'IA générative est jugé excessif ; BNP souligne la nécessité d'utiliser efficacement divers outils d'IA. Des modèles d'IA plus petits font également leur apparition, grâce à leur coût réduit et à leur évolutivité.

L'IA générative accélère le développement de preuves de concept, mais peut nuire à la recherche de solutions évolutives. Les développeurs parviennent rapidement à démontrer la valeur de leurs solutions, mais peuvent manquer de stratégies pour une mise en œuvre à long terme. L'accent est désormais mis non plus sur l'entraînement des modèles, mais sur l'évaluation de leur utilisation dans le monde réel. Les attentes élevées en matière de performances de l'IA accentuent la pression pour atteindre des objectifs ambitieux.

BNP Paribas est confronté à des défis matériels et logiciels liés à l'IA. Les besoins en puissance de calcul ne cessent d'augmenter, ce qui nécessite une mise à niveau de l'infrastructure. L'IA sur site exige également une optimisation logicielle. Nvidia et Dell soulignent la nécessité d'une collaboration entre les services informatiques, les développeurs et les unités opérationnelles pour faciliter la mise à l'échelle. L'infrastructure d'IA doit être globale et intégrer à la fois les logiciels, le matériel et la stratégie.

Les « usines d'IA » fournissent une infrastructure intégrée, des logiciels, data et des outils de collaboration destinés à divers rôles au sein d'une organisation. Cette approche favorise la mise en place de systèmes d'IA durables, flexibles et adaptables. Les nouveaux composants matériels, tels que les GPU, les unités de traitement du langage (LPU) et les unités de traitement neuronal (NPU), nécessitent des systèmes ouverts et modulaires, prêts à évoluer au rythme des tendances en matière d'IA.

BNP Paribas s'associe à Dell, NVIDIA et d'autres partenaires pour la formation et l'optimisation de modèles d'IA. L'accent est mis sur la création de valeur plutôt que sur la technologie seule, afin de garantir que l'IA réponde aux besoins de l'entreprise et serve efficacement les clients.

Le panel met l'accent sur une stratégie en matière d'IA axée sur la création de valeur, qui s'appuie sur une infrastructure évolutive pour rester à la pointe de la technologie. En adoptant une attitude proactive, en se tenant informées et en se préparant à mettre en œuvre une approche de type « usine d'IA », les sociétés financières peuvent tirer pleinement parti des avantages de l'IA tout en s'adaptant aux tendances futures.