Mise en œuvre de l’Intelligence Artificielle chez Wells Fargo
Le Directeur de l’Information (CIO) de Wells Fargo, Chintan Mehta, a récemment révélé des détails sur la mise en œuvre d’applications d’Intelligence Artificielle (IA) générative dans la banque. L’institution financière a lancé en mars son application d’assistant virtuel Fargo, qui a déjà géré plus de 20 millions d’interactions. On s’attend à ce que ce chiffre augmente jusqu’à 100 millions ou plus d’interactions par an.
Contrairement à d’autres grandes entreprises, Wells Fargo compte déjà de nombreux projets d’IA générative en production. De plus, elle a formé 4 000 employés grâce au programme HAI de Stanford.
Applications basées sur les Grands Modèles de Langage
Les applications basées sur les Grands Modèles de Langage (LLM) jouent un rôle fondamental dans ce processus. Fargo, construite sur Google Dialogflow et lancée avec le LLM PaLM 2 de Google, effectue des tâches telles que le paiement des factures et l’envoi d’argent. Livesync, une autre application de la banque qui utilise les LLMs, offre des conseils pour établir des objectifs et planifier. Wells Fargo a également mis en œuvre des applications qui utilisent des LLMs open source pour certains usages internes.
Pour exécuter ses applications IA, Wells Fargo a développé une plateforme IA appelée Tachyon. Celle-ci repose sur trois hypothèses : il n’y aura pas un seul modèle IA dominant, la banque ne dépendra pas d’un seul fournisseur de services cloud et les données peuvent rencontrer des problèmes lorsqu’elles sont transférées entre différents magasins et bases de données.
Défis et avenir de l’IA chez Wells Fargo
En regardant vers l’avenir, Mehta considère que les LLM multimodaux seront «cruciaux» pour les applications d’IA. Ceux-ci permettront aux clients de communiquer en utilisant des images et des vidéos, en plus du texte ou de la voix.
Cependant, la gouvernance des applications d’IA présente des défis. La lenteur de la réglementation a été un obstacle, et Mehta note que la réglementation bancaire a pris du retard par rapport aux avancées technologiques en IA générative. Les changements réglementaires auront de «grandes implications» sur la manière dont Wells Fargo pourra opérer.
Enfin, Wells Fargo investit beaucoup de temps dans le développement de l’IA explicable, un domaine de recherche qui cherche à comprendre pourquoi les modèles d’IA arrivent aux conclusions qu’ils atteignent. Cet effort est fondamental pour garantir la transparence et la confiance dans les applications de l’IA, surtout dans un secteur aussi réglementé et sensible que la banque.
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