SCOR & SOCIETE GENERALE à AI for Finance by Artefact - Managing Data Management : Défis dans un paysage de l'IA en évolution rapide

Dans le contexte de l'IA dans la finance, la qualité de data est essentielle. Christophe Tummers, Chief Data Officer, souligne que sans une solide stratégie de gestion du data, l'IA ne peut pas fonctionner efficacement. À la Société Générale, l'accent est mis sur la conformité tout en maintenant la qualité du data, car cela a un impact sur le risque opérationnel et la précision de l'IA. Un exemple est le défi que représente l'utilisation de data non contrôlée, qui peut entraîner des problèmes de responsabilité. De nombreuses banques réinvestissent aujourd'hui dans les pratiques de gestion du data afin de s'aligner sur l'évolution des besoins en matière d'IA, garantissant ainsi une base conforme et efficace.

Scor assure d'autres compagnies d'assurance, en se concentrant sur l'évaluation de risques tels que le changement climatique et les catastrophes à grande échelle. Sa stratégie data consiste à la fois à nettoyer les réservoirs existants et à tirer parti de l'IA pour filtrer data à la source. Cette double approche permet de relever des défis tels que la mise en place d'une infrastructure informatique solide et la formation du personnel aux applications data et IA.

La loi sur l'IA, récemment adoptée en France, apporte de nouvelles exigences réglementaires. Antoine Ly décrit comment Scor considère cette loi comme faisant partie de son paysage de conformité plus large. Elle doit s'aligner sur les réglementations en vigueur en Europe, en Asie et en Amérique, en adaptant les cadres existants en fonction des besoins. Cela nécessite des ajustements et une formation continue pour une compréhension totale. L'approche prudente et modélisée de Scor rend ces changements réglementaires gérables.

Le point de vue de la Société Générale sur la loi sur l'IA implique une approche tournée vers l'avenir. Elle vise à innover et à développer un cadre de gestion data plus avancé. Les pressions exercées par l'IA et la protection de la vie privée nécessitent une stratégie évoluée, allant au-delà des normes du secteur pour développer des cadres plus robustes pour l'avenir.

Christophe Tummers plaide en faveur de l'utilisation de cadres sectoriels pour évaluer les progrès et garantir une conformité globale. La collaboration avec les régulateurs et les autres partenaires de l'industrie favorise l'émergence d'une intelligence collective qui permet d'apporter des améliorations à tous les niveaux. Cette approche collaborative permet des progrès continus et aide à identifier la bonne voie dans un paysage de l'IA en constante évolution.

Alors que certains considèrent les régulateurs comme des contraintes, Christophe Tummers adopte un point de vue opposé, les considérant comme des alliés travaillant à l'objectif commun d'un système financier stable. La réglementation est considérée comme un élément nécessaire de l'écosystème de l'IA, obligeant les banques à trouver un équilibre entre les intérêts des clients, la stabilité financière et l'innovation.

Antoine Ly apporte un point de vue nuancé, soulignant les différences entre les divers régulateurs. Il cite les difficultés du régulateur européen à comprendre l'évolution des tendances en matière d'intelligence artificielle, qu'il oppose à l'accent mis par le régulateur des assurances sur la protection des consommateurs. Cela montre l'importance de s'engager avec des régulateurs qui comprennent les besoins et les objectifs de l'industrie.

Scor et la Société Générale s'accordent sur la nécessité d'une réglementation adaptable qui permette une révision et une amélioration au fil du temps. Les décisions prises par le passé devraient être réexaminées afin de s'assurer qu'elles s'alignent sur les réalités technologiques actuelles, en équilibrant la conformité et l'innovation.