La gestion des données est un enjeu central pour les services financiers des entreprises. L’intelligence artificielle, et en particulier l’apprentissage automatique (ou machine learning), offre des opportunités immenses pour exploiter les gisements de données de manière optimale afin de prédire l’avenir de l’entreprise.
Mais pour tirer pleinement parti de ces technologies, il est essentiel de comprendre les différents types d’apprentissages automatiques et leurs applications pratiques. En effet, il n’existe pas (encore) de martingale, et chaque modèle dépend (1) de l’entreprise (son histoire, son marché, ses données, ses choix précédents, … ), et (2) du type d’information qu’elle souhaite analyser.
Dans cet article, nous explorons trois approches principales : l’apprentissage supervisé, non supervisé, et par renforcement, en les liant à des cas d’usage dans le secteur financier.
L’apprentissage supervisé: structurer et prévoir
L’apprentissage supervisé repose sur un jeu de données labellisées : chaque élément d’entrée (par exemple, un profil client) est associé à une sortie attendue (comme un score de risque de crédit). En entraînant un modèle sur ces données, il est ensuite capable de faire des prédictions sur de nouvelles entrées.
En synthèse, nous fournissons au modèle des données d’entrée connues associées à des sorties connues, et demandons à la machine de créer le modèle. Ensuite, nous fournissons des données d’entrées au modèle et lui demandons de prédire les sorties.
Ce type d’apprentissage s’applique particulièrement à :
- L’évaluation des risques des clients : estimer la probabilité de défaillance des clients;
- Prévention de la fraude : identifier des transactions suspectes en temps réel grâce à la reconnaissance de modèles de comportement atypiques;
- Prédictions des ventes : optimiser les performances en prévoyant les opportunités commerciales et les revenus associés sur une année.
L’apprentissage non supervisé: explorer et analyser
Contrairement à l’apprentissage supervisé, cette approche n’utilise pas de données labellisées. Elle se concentre sur la découverte de structures ou de tendances cachées dans les données. C’est particulièrement utile lorsque les entreprises possèdent des volumes massifs de données mais manquent d’une vue claire sur leurs corrélations.
En synthèse, il s’agit de fournir à la machine un (très) grand nombre d’informations sans distinguer les données d’entrées ni de sorties. Ensuite, ce sera au modèle de créer des liens entre plusieurs données.
Ce type d’apprentissage s’applique particulièrement à :
- La segmentation client : définir des groupes de clients partageant des comportements financiers similaires afin de personnaliser les offres ou stratégies marketing.
L’apprentissage par renforcement: décision et optimisation
L’apprentissage par renforcement se distingue par sa capacité à améliorer la prise de décision au fil du temps. Il fonctionne grâce à un système de récompenses où le modèle apprend à agir dans un environnement pour maximiser un objectif donné.
Eclaircissons un peu cela: Imaginons un robot, qui prend une décision aléatoire par rapport à une situation donnée. L’opérateur va alors lui donner une récompense (bonne ou mauvaise) en fonction de son action. En fonction de la récompense obtenue et de l’objectif à atteindre, il va affiner son comportement afin de se rapprocher de l’objectif visé.
Dans le secteur de la stratégie financière des entreprise, ce type d’apprentissage s’applique particulièrement à :
- La création de chatbots (ou agents conversationnels): adapter le discours en fonction des attentes de l’interlocuteur ou de son ton. Dans ce cas, la récompense est fournie directement par l’interlocuteur (humain) en réponse à des questions du type « cette information vous est elle utile? ».
- Gestion dynamique des portefeuilles : ajuster les investissements en fonction des fluctuations du marché en temps réel.
Ainsi, le choix d’une méthode d’apprentissage automatique dépend largement des besoins spécifiques et de la qualité des données disponibles. Pour des prédictions précises, l’apprentissage supervisé est souvent la meilleure option. Si votre objectif est de découvrir des tendances inconnues dans vos données, l’apprentissage non supervisé s’impose. Enfin, pour des processus d’optimisation et de décision en temps réel, l’apprentissage par renforcement est une solution puissante.
Intégrer l’apprentissage automatique au sein des services financiers permet non seulement de mieux appréhender les données, mais aussi de transformer la prise de décision et la stratégie opérationnelle. Les entreprises qui adoptent ces technologies pourront renforcer leur compétitivité et s’adapter plus rapidement à un environnement en constante évolution. Chez Generativ, nous accompagnons les organisations dans cette transformation, en concevant des solutions d’IA sur mesure, adaptées à leurs défis spécifiques.