Murray Bender : RBC Services aux investisseurs présente des perspectives sur les défis et les occasions auxquels font face les entreprises et les investisseurs institutionnels. Nous poursuivons aujourd’hui notre discussion sur le thème de l’intelligence artificielle. Je suis heureux d’accueillir à notre balado Matthew Clark, directeur général, Innovation et accélération, TI, RBC Services aux investisseurs, qui nous fera part de ses réflexions sur ce sujet d’actualité. Bienvenue, Matthew.
Matthew Clark : Merci. Je suis ravi d’être ici.
Murray Bender : Pour commencer, Matthew, auriez-vous l’obligeance de nous en dire un peu plus sur votre rôle à RBC ?
Matthew Clark : Absolument. Je suis directeur général, Innovation et accélération, TI, RBC Services aux investisseurs. Il s’agit du volet de notre organisation qui s’intéresse à la technologie. En vérité, mon rôle consiste à faire le lien entre l’innovation, la technologie et RBC Services aux investisseurs.
À RBC, nous disposons d’un vaste bassin de personnes innovantes qui travaillent sur ce que nous appelons la technologie Horizon 2. Le mandat consiste à examiner cette stratégie, à déterminer quelles technologies se profilent à l’horizon et à parvenir à établir dans quelle mesure elles s’appliqueraient à nos activités. Et c’est sur ce plan que j’interviens, en tenant compte de tous ces moyens technologiques qui sont désormais disponibles afin de déterminer où ils peuvent véritablement cadrer avec notre organisation.
Murray Bender : Vous avez évoqué l’ensemble des ressources de RBC. J’ai remarqué qu’un récent sondage sectoriel classe RBC très favorablement au chapitre de la maturité de son intelligence artificielle (IA). Qu’est-ce qui distingue RBC des autres institutions financières en matière d’IA ?
Matthew Clark : En fait, en ce qui concerne RBC… en vérité, je pense que vous faites plus spécifiquement référence au sondage mené par Evident AI. Dans ce sondage, nous nous classons au premier rang au Canada et au troisième rang à travers le monde. Et la raison pour laquelle nous nous classons si favorablement en ce qui concerne l’IA tient au fait que nous considérons qu’elle représente une compétence de base. Il ne s’agit pas d’une réalité dont nous pensons qu’elle se concrétisera dans quelques années. Nous agissons déjà dans ce domaine.
L’élément le plus important, qui est probablement le plus connu, et dont nous parlons toujours, est le centre de recherche Borealis AI. Il s’agit d’une entreprise dont nous sommes propriétaire et que nous gérons avec pour objectif de faire progresser RBC au sein de l’industrie. Cette entreprise s’investit plus directement dans le domaine de la recherche appliquée à l’IA. Les employés de Borealis AI s’emploient à rédiger des articles scientifiques. On y retrouve des détenteurs de doctorat dans ce domaine.
Ils travaillent sur deux produits principaux dont le premier, au niveau des SPBE, c’est-à-dire du volet de l’organisation qui s’intéresse aux particuliers et aux entreprises, est le service NOMI. Si vous êtes client de RBC, vous connaissez probablement l’application NOMI qui vous dit parfois que vous dépensez trop…
Du côté de RBC Marchés des Capitaux, le produit est la plateforme logicielle Aiden, qui touche véritablement la façon dont nous négocions sur les marchés des capitaux. Au cours de la dernière année, une foule de nouveautés concernant Aiden ont été mises en œuvre et je pense qu’il est très facile de retrouver cette information.
En fait, ce qui distingue vraiment RBC est le fait que nous les traitons comme des produits que nous offrons déjà aux clients. Il s’agit donc de quelque chose que nous prenons très au sérieux.
Murray Bender : Vous venez donc de mentionner Services bancaires aux particuliers et aux entreprises ainsi que RBC Marchés des Capitaux. Qu’en est-il des Services aux investisseurs, de RBC Services aux investisseurs ? Quels sont certains des projets d’IA sur lesquels vous travaillez actuellement dans ce domaine en particulier ? Et en quoi ont-ils une incidence sur les clients ?
Matthew Clark : Voilà une excellente question que je n’ai pas abordée. Evident AI s’est plus spécifiquement intéressée au volet public de l’IA. Cependant, à l’interne, nous avons partout recours à l’IA.
L’une des applications les plus importantes concerne la lutte antiblanchiment. En définitive, l’équipe responsable de la lutte antiblanchiment intervient surtout au niveau de l’IA. Elle effectue une foule d’analyses de données, réalise des analyses prédictives et s’efforce de comprendre la façon dont circulent nos données. Lorsque surviennent des anomalies, elle les désigne en vue de la tenue d’une enquête.
Il y a aussi la question de la gestion d’incident, qui est toujours un sujet dont il est ennuyant de parler, puisque personne ne veut jamais parler des incidents… Cependant, à cet égard, nous sommes en mesure d’analyser nos systèmes et d’intervenir avec le même type de détection d’anomalies, ce pour quoi est vraiment utile l’IA, l’objectif étant de déterminer la présence dans nos systèmes de problèmes avant qu’ils se manifestent plus précisément au niveau de l’exploitation.
Comme exemple, on pourrait citer le cas d’une surcharge affligeant nos systèmes. Traditionnellement, il se pourrait fort bien que nous sachions que ces surcharges provoquaient des incidents dont notre système de suivi des incidents assurait le repérage. En l’espèce, l’IA est en mesure de relever ces problèmes en nous signalant que notre système est victime d’une anomalie, en plus de le jumeler à un enjeu connu qui nous afflige parfois. Nous pouvons donc alors intervenir et le corriger avant qu’il devienne vraiment problématique.
Voilà donc simplement deux exemples où, à l’interne, l’IA nous est extrêmement utile. Et ces deux cas ont des répercussions sur RBC Services aux investisseurs. Nous avons donc recours à ces deux technologies parce que la portée de notre système est vaste. Je vais simplement vous donner le nom de l’une de ces technologies applicables à la gestion d’incident, qui s’appelle AIOps. Tous les membres de l’organisation ont recours à cet outil. Et il contribue vraiment à améliorer la situation sur le plan de la gestion d’incident.
Murray Bender : Qui aurait également une incidence directe sur les clients.
Matthew Clark : Tout à fait.
Murray Bender : Si nous pouvons élargir quelque peu la portée de notre propos, en nous appuyant sur toute votre expérience en matière d’IA, quel est selon vous l’aspect qui vous a le plus surpris en ce qui concerne cette nouvelle technologie ?
Matthew Clark : Absolument. Nous faisons là référence au volet de l’IA dont personne n’ose parler. Jusqu’à présent, tout ce que j’ai dit concerne ce que plusieurs qualifient d’IA traditionnelle. Celle-ci consiste à se servir d’un algorithme d’apprentissage machine pour, en fait, prévenir l’avenir.
Le volet dont personne ne veut parler est l’IA générative. Il est ici question de produits comme ChatGPT, Bing Chat, Bard et Gemini, le nouveau produit de Google. Qui est sans doute l’application la plus surprenante de l’IA dont nous avons pu être témoin. Leur approche a consisté en fait à numériser de très grands modèles linguistiques, qui représentent des téraoctets de textes, et à en faire de même avec les images et les vidéos. Il y a une multitude de modèles d’IA différents…
Murray Bender : Rappelons qu’un téraoctet représente une somme considérable d’octets.
Matthew Clark : Tout à fait. Une somme considérable de données. Nous parlons ici d’une quantité de données telle que vous ne seriez jamais en mesure d’en faire lecture durant toute votre existence en tant qu’être humain. Cependant toutes ces données existent sur Internet. De telle sorte qu’il est relativement simple pour ces systèmes d’IA de s’en nourrir.
Et je ne doute pas que vous avez probablement observé quelqu’un se tourner vers ChatGPT ou Bing Chat, taper quelques questions et observer ces systèmes générer de véritables réponses. Aucun être humain n’intervient dans ce processus. Il est simplement mathématique. Et les réponses fournies sont tout à fait acceptables. En vérité, elles sont peut-être meilleures que ce à quoi l’on pourrait s’attendre.
Viennent manifestement immédiatement à l’esprit des cas d’utilisation auxquels il serait possible d’appliquer de tels systèmes, ce qui n’est pas le cas de l’IA traditionnelle dont nous nous sommes préoccupés jusqu’à maintenant et pour laquelle nous devions introduire ces données. RBC dispose à l’interne de sommes considérables de données et c’est l’une des raisons pour lesquelles nous avons connu un tel succès jusqu’à présent en matière d’IA. Cependant, dans le cas de l’IA générative, interviennent des ensembles de données qui n’appartiennent pas à votre entreprise. Vous utilisez de très grands modèles linguistiques et, à l’égard du texte à caractère prédictif qui en résulte, l’approche consiste à se demander dans quels cas d’utilisation précis il serait possible de s’en servir. Il faut générer de très vastes gisements textuels.
Un exemple plutôt intéressant et relativement bénin est celui de la documentation. En effet, documenter ses propres processus internes peut représenter une tâche plutôt fastidieuse puisqu’il faut tout simplement introduire à la main du texte en langue anglaise relativement élémentaire. Il serait relativement simple de faire intervenir un grand modèle linguistique qui se chargerait de mettre en forme cette information, de produire un texte convenable, de lui poser des questions différentes dont l’objectif serait de produire l’information de diverses façons. Et cela est déjà en soi extrêmement intéressant. Cela permet de gagner beaucoup de temps et de dégager des gains de productivité. Nous souhaitons en profiter au sein de l’organisation.
Tel est donc l’aspect sans doute le plus étonnant que nous avons pu observer au cours de la dernière année dans le domaine de l’IA. Il s’agit indiscutablement d’un sujet qui a été sur les lèvres de chacun.
Murray Bender : En effet. Mais qu’en est-il de l’avenir ? Quelles sont nos perspectives d’avenir ? Comment l’IA va-t-elle évoluer, ou peut-être devrais-je plutôt dire continuer d’évoluer ?
Matthew Clark : En vérité, l’IA, et encore une fois plus spécifiquement l’IA générative, est désormais une chose acquise. Au cours de la dernière année, nous avons en fait démontré qu’il s’agissait d’une technologie puissante qui a une foule de cas d’utilisation différents dans le quotidien de chacun, même pour la rédaction de vos courriels, l’exécution de votre travail, l’extraction d’images pour vos présentations PowerPoint, voire la génération de ces présentations en tant que telle. Comme ces systèmes intègrent déjà une somme considérable d’information, ils interviendront dans la quasi-totalité de vos tâches.
Pour illustrer cette réalité, un excellent exemple est Microsoft 360. Microsoft a entrepris en quelque sorte d’intégrer sa propre IA dans tous ses produits. En agissant de la sorte, nous allons commencer à observer que tel ou tel programme est désormais jumelé à un outil d’IA que vous pouvez charger de générer du texte. Et vous allez observer cela dans tous les outils auxquels vous avez recours quotidiennement.
Excel pourrait constituer un autre exemple pertinent. Excel vous soulignera que vous devriez vous servir de telle ou telle formule. Si Excel intègre déjà certaines de ces fonctions à caractère prédictif, ces fonctions vont véritablement se décupler. Le logiciel se chargera de poser des gestes au sujet desquels vous vous passerez la remarque que tels étaient bien ceux que vous comptiez poser vous-même.
Nous allons donc observer tous ces gains de productivité à l’égard de l’ensemble des produits qui sont à notre disposition. En ce qui concerne les principaux cas d’utilisation qu’envisage RBC, nous ciblons principalement la génération de code. L’objectif est de réduire le temps nécessaire pour élaborer de nouvelles fonctionnalités et refermer cette boucle de rétroaction propre au cycle de mise à l’épreuve des logiciels, car ces systèmes s’acquittent extrêmement bien de cette tâche. Et il existe de nombreux programmes à code source libre qui ont été intégrés par des outils tels que GitHub Copilot et CodeWhisperer d’AWS.
L’autre aspect concerne nos Centres de conseils. Si cela pourra peut-être vous sembler un peu étrange, il faut savoir que nos Centres de conseils font intervenir ces bibliothèques de politiques et de procédures. Il s’agit là de très gros ouvrages qui se composent de plusieurs milliers de documents qui décrivent chacun des gestes que nous posons au sein de l’organisation. Et il faut énormément de temps pour rechercher et trouver une procédure en particulier. De sorte que la mise en place d’un contexte approprié à l’intérieur de l’un de ces grands modèles linguistiques intégrant notre propre documentation, dans le cadre d’un processus de génération enrichie par la recherche documentaire, nous permettra véritablement d’accomplir de grands progrès à l’égard de la vitesse à laquelle nous pouvons répondre aux demandes de renseignements des clients.
Plus spécifiquement, au sein de RBC Services aux investisseurs, il s’agit là de l’un des problèmes qui nous intéresse. Voilà ce que mon équipe s’emploie actuellement à faire, en tentant de trouver des applications aux problèmes auxquels se butent actuellement nos représentants clients. Voilà donc indiscutablement quelque chose que nous verrons l’an prochain.
Murray Bender : Nous vous invitons donc à rester des nôtres.
Matthew Clark : Absolument. Si vous vous retrouvez dans la situation d’un client communiquant par téléphone avec un Centre de conseils, nous espérons que vous obtiendrez une réponse plus rapidement.
Murray Bender : Voilà qui est intéressant. Merci de nous avoir consacré du temps, Matthew. Nous vous en sommes vraiment reconnaissants.
Matthew Clark : Merci de m’avoir invité. Cela a été extrêmement agréable.
Murray Bender : Pour obtenir des informations supplémentaires sur des sujets pertinents pour les entreprises et les investisseurs institutionnels, et notamment pour retrouver nos balados précédents, veuillez visiter le site www.rbcis.com/fr/our-insights. Mon nom est Murray Bender. Merci de nous avoir écoutés.
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