À la conquête de Wall Street: Les répercussions de ChatGPT et de l’intelligence artificielle sur les services bancaires d’investissement
Depuis presque dix ans déjà, les discussions sur l’intelligence artificielle ne cessent de s’intensifier. Les entreprises telles que Google et IBM vantaient depuis longtemps les mérites de leurs outils fondés sur l’IA, mais les gens ne pouvaient pas vraiment interagir avec eux.
Le lancement de ChatGPT, un robot conversationnel développé par OpenAI dont la réputation s’est propagée comme une traînée de poudre, a complètement changé la donne.
Pour la première fois, il était possible d’utiliser un outil fondé sur l’IA capable de converser, un peu comme un humain le ferait. La popularité de la plateforme est indéniable : lancé il y a quelques mois seulement, ChatGPT compte déjà plus de 100 millions d’utilisateurs.
L’aptitude de l’IA à soutenir des conversations avec des humains témoigne de ses capacités de traitement du langage naturel (TLN). Enrichi à l’aide d’un immense corpus de textes, ChatGPT est déjà utilisé dans de nombreux secteurs, du soutien à la clientèle à l’analyse des marchés financiers.
Cet outil fondé sur l’IA ainsi que d’autres outils semblables commencent maintenant à attirer l’attention de Wall Street, et de grandes sociétés comme Microsoft investissent des sommes importantes dans OpenAI.
ChatGPT est un robot conversationnel alimenté par l’IA qui peut soutenir une conversation. Qui plus est, il est en mesure d’écrire des codes, des poèmes et des chansons, et même d’imiter le style d’auteurs particuliers.
Contrairement aux autres robots conversationnels, ChatGPT marie l’intelligence artificielle au traitement du langage naturel (TLN) pour comprendre les requêtes et y répondre en temps réel.
Il est à noter que les robots conversationnels ne constituent pas un nouveau concept. Toutefois, jusqu’à présent, la plupart d’entre eux étaient basés sur des règles, de sorte que les entreprises pouvaient les programmer pour donner des réponses prédéfinies à des questions précises.
ChatGPT, quant à lui, s’appuie sur l’apprentissage profond pour générer des réponses. Il est fondé sur l’architecture de type transformer introduite en 2017, qui est depuis devenue la base d’une bonne partie des modèles de langage les plus avancés.
Dans l’ensemble, la technologie de ChatGPT réunit les techniques d’apprentissage profond, l’architecture de type transformer et une grande quantité de données d’apprentissage de manière à permettre au modèle de produire des répliques complexes et comparables à celles d’un être humain en réponse à des intrants en langage naturel.
L’essor de ChatGPT a bouleversé l’opinion du public sur l’IA et redéfini les limites de ce dont ces technologies sont capables. Très vite, les entreprises ont commencé à investir en force dans le secteur.
Au mois de janvier 2023, par exemple, Microsoft a investi 10 milliards de dollars dans ChatGPT, ce qui s’ajoute à son investissement original d’un milliard de dollars en 2019.
Et ce n’est qu’un début. Versus Systems, une petite entreprise de technologies de commerce électronique interentreprises, a connu une croissance de 400 % en janvier 2023.
En effet, selon un sondage de JPMorgan sur les tendances dans le domaine du cybermarketing, 53 % des courtiers et courtières sont d’avis que l’IA sera le facteur le plus important dans le domaine des valeurs mobilières au cours des trois années à venir.
Au mois de février 2023, l’effet indéniable de l’engouement autour de ChatGPT sur le marché était mis en évidence par une importante reprise boursière :
En outre, la valeur marchande de C3.ai et de SoundHound a doublé en l’espace d’un an, tandis que la valeur de BigBear.ai a connu une augmentation exorbitante de 700 % dans ce même intervalle.
L’investissement de Microsoft dans OpenAI a eu un effet positif sur ses actions, dont le cours a augmenté de 4 %. En seulement trois mois, le cours des actions de Microsoft a augmenté de 17 %.
Vous avez peut-être remarqué qu’une grande société du secteur brille par son absence de la conversation : nul autre que Google. Le titan technologique avait longtemps vanté la puissance de ses modèles axés sur l’IA, pourtant, contrairement à OpenAI, il n’a rendu aucun d’entre eux accessible au public.
Néanmoins, il a riposté en annonçant le lancement de Bard, un service conversationnel expérimental (qui n’est pas accessible au grand public en date de la présente publication) peu après le succès foudroyant de ChatGPT.
Mais l’annonce n’a pas été très bien reçue par les membres du personnel, qui ont critiqué l’entreprise pour cette réponse qu’ils qualifient de faux pas. Beaucoup ont mentionné que l’annonce de Bard au public était expéditive et précipitée. En outre, le fait que l’opinion du personnel n’est pas été sollicitée avant l’annonce suscite un mécontentement toujours croissant.
Thrive Capital et Founders Fund, deux chefs de file mondiaux en matière de capital-risque, ont annoncé qu’ils ont l’intention d’acheter des actions d’OpenAIpour une valeur d’environ 300 millions de dollars. Si la transaction a lieu, OpenAI pourrait atteindre une valeur de 29 milliards de dollars.
Les outils fondés sur l’IA jouent un rôle important dans le secteur de l’investissement, permettant de prendre des décisions éclairées, de réduire le niveau de risque et de relever de nouvelles possibilités.
ChatGPT n’est qu’un des outils fondés sur l’IA utilisés à cette fin. Bien qu’ils constituent un bon partenaire de dialogue et une excellente source d’inspiration, ce sont plutôt les outils spécialisés dans le domaine, comme la plateforme Alexa Translations A.I., qui peuvent aider à rationaliser les communications et à assurer la conformité aux règlements.
Voici quelques utilisations de l’IA dans le domaine financier.
L’analytique prédictive consiste à utiliser des données antérieures et des modèles statistiques afin de cerner les tendances dans le but de prédire des résultats futurs.
En mariant les algorithmes d’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, l’analytique prédictive permet de prévoir avec exactitude le résultat le plus probable d’une situation donnée.
Ce type d’analyse permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées en prévoyant la façon dont la clientèle pourrait réagir à certains changements dans leur environnement ou l’effet de divers événements sur les marchés.
Les maisons de courtage comptent fortement sur leur capacité de prévoir les fluctuations du marché afin de maximiser leurs profits.
L’analytique prédictive peut leur fournir des informations précieuses sur les activités futures des marchés où ils exercent leurs activités, ce qui leur permet d’adapter leurs stratégies en conséquence.
Ces analyses peuvent, par exemple, aider les investisseurs et investisseuses à comprendre les effets que les investissements et les fusions pourraient avoir sur leur portefeuille afin de prendre des décisions éclairées en matière de placements.
Les robots-conseillers sont des services de placement automatisés qui utilisent des algorithmes perfectionnés pour gérer les placements des particuliers.
Ils utilisent une vaste gamme de données, entre autres l’âge, la tolérance au risque et les objectifs pour créer un portefeuille adapté aux besoins de chaque personne.
L’avantage principal des robots-conseillers est le coût de leurs services : la plupart des cabinets de conseils financiers réguliers exigent des frais beaucoup plus importants que ceux associés à l’utilisation de robots-conseillers, ce qui rend ces derniers plus abordables.
De plus, de nombreux robots-conseillers offrent une vaste gamme d’options de placement qui ne sont pas nécessairement offertes par les cabinets de conseils financiers ou de services de courtage traditionnels.
Les membres professionnels du secteur financier doivent être en mesure de communiquer avec des gens de différentes régions du monde.
Cependant, les barrières linguistiques compliquent souvent la compréhension mutuelle, ce qui entraîne des malentendus et des retards coûteux.
Les systèmes de traduction alimentés par l’IA sont fondés sur les réseaux neuronaux profonds (RNP), des algorithmes informatiques qui évoluent en fonction des données utilisées pour les enrichir et sont en mesure de reconnaître des structures semblables dans les nouveaux ensembles de données.
Les RNP utilisés à des fins de traduction, par exemple, sont enrichis de grands ensembles de données contenant des milliers de phrases déjà traduites.
Enrichi dans le but de traduire des documents de nature juridique et financière, l’outil Alexa Translations AI prend en charge dix langues, dont le français canadien, le chinois simplifié et le portugais du Brésil.
La traduction de documents financiers représente souvent un lourd fardeau pour les organisations. Grâce à des solutions comme la plateforme Alexa Translations A.I., les entreprises peuvent libérer leurs ressources, réduire les coûts et rationaliser la communication.
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