ChatGPT est devenu un sujet de discussion, en particulier dans le monde des affaires. Les entrepreneurs et les professionnels de divers secteurs débattent inlassablement de l’impact qu’il aura sur le marché du travail et de la manière dont il peut aider les organisations à réduire leurs coûts et à accroître leur rentabilité.
Mais en réalité, ChatGPT n’est que la partie visible d’un domaine vaste et en constante évolution, qui est déjà à l’œuvre parmi nous depuis longtemps. L’histoire de l’intelligence artificielle telle qu’on la connaît aujourd’hui remonte au milieu des années 1950, lorsque des technologies telles que le Logic Theorist, développé par Allen Newell et Herbert Simon à la RAND Corporation aux États-Unis, et le Perceptron, créé par le psychologue Frank Rosenblatt en 1957, ont été mises au point.
Alors que le premier reproduisait le raisonnement humain et la résolution de problèmes, prouvant même des théorèmes mathématiques, le second était un réseau de neurones artificiels capables d’apprendre, l’un des principaux précurseurs de l’apprentissage automatique, qui est aujourd’hui la force motrice de mécanismes tels que ChatGPT.
ChatGPT est une technologie basée sur le traitement du langage naturel (NLP), qui lui permet de comprendre des textes en plusieurs langues et de générer des réponses en langage naturel, sans avoir besoin d’une programmation spécifique pour effectuer chaque tâche. En d’autres termes, il parle littéralement notre langue.
C’est en partie pour cette raison qu’il fait tant parler de lui. En plus d’optimiser les recherches sur le web (ce qui représente une menace pour les puissants représentants des grandes entreprises technologiques, comme Google), il favorise une expérience conversationnelle avec la machine, sans que l’utilisateur n’ait besoin de connaître un quelconque langage de programmation. Avec l’accès libéré à sa technologie, ceux qui ne se sentent pas comme les protagonistes d’un film de science-fiction vivent dans le passé.
Mais d’innombrables IA remplissent quotidiennement d’autres fonctions. Sur le marché financier, par exemple, il existe des systèmes basés non seulement sur le NLP mais aussi sur l’apprentissage automatique, des systèmes de détection des fraudes, ainsi que des robo-advisors et des algorithmes de trading. Ces deux derniers se distinguent par le fait qu’ils agissent directement sur les transactions.
Alors que les robo-advisors offrent des conseils d’investissement automatisés basés sur les informations fournies par les investisseurs (ils sont de grands alliés pour les débutants sur le marché financier et pour ceux qui n’ont pas le temps de suivre le scénario), les algorithmes de trading utilisent des données de marché obtenues en temps réel pour prendre des décisions critiques d’achat et de vente d’actifs financiers. Cela est possible parce qu’ils sont programmés pour identifier les modèles de prix et les tendances du marché, ce qui permet aux traders de prendre des décisions fondées sur des données et d’exécuter des transactions avec beaucoup plus d’agilité et de confiance.
Ceux qui pensent qu’il s’agit d’une nouveauté se trompent. L’utilisation des IA sur le marché financier a commencé dans les années 1970, avec des systèmes comme INGRES (Intelligent Graphic Reinvestment System). Développé par la société d’investissement Dean Witter Reynolds (qui fait aujourd’hui partie de Morgan Stanley, l’un des leaders mondiaux des services financiers), ce système était un pionnier dans le secteur. En appliquant des réseaux neuronaux (à la manière de Perceptron), il analysait les données des transactions et prédisait les tendances du marché.
INGRA n’est plus utilisé, mais aujourd’hui des systèmes comme Sentieo, Kavout, Kensho et Acorns sont quelques-unes des technologies d’IA appliquées à l’achat et à la vente d’actions et au conseil en investissement.
Au milieu de tant de craintes concernant la sécurité de l’information (et même une possible révolution des machines), il est difficile de prédire exactement où iront ces technologies et quel rôle elles joueront bientôt dans notre vie quotidienne. Cependant, le marché s’attend à ce que leur utilisation devienne de plus en plus massive, en tant qu’outil permettant d’accroître les résultats et de réduire les coûts à moyen et à long terme.
Selon une étude de Market Data Forecast, le marché de l’IA dans le secteur financier devrait connaître un taux de croissance annuel composé de 41,2 % entre 2020 et 2027, passant de 6,7 milliards de dollars à 15,8 milliards de dollars au cours de cette période. Ce chiffre est conforme aux recherches menées par Tractica, qui estime que d’ici 2025, les transactions de commerce électronique médiatisées par l’IA dans le monde entier dépasseront 36 milliards de dollars.
Cette croissance est le résultat de l’efficacité accrue de ces technologies. Le Nasdaq lui-même applique des algorithmes d’IA pour accélérer et réduire les coûts de négociation, ce qui permet aux transactions de franchir un nouveau palier.
Bien entendu, une telle avancée ne se limiterait pas au marché financier. La recherche indique que l’utilisation de ces technologies peut également profiter aux entreprises et que c’est la raison pour laquelle elles joueront également un rôle plus important dans l’environnement des entreprises.
Selon Accenture, l’IA appliquée à la gestion des entreprises peut réduire les coûts jusqu’à 30 % et augmenter les revenus jusqu’à 38 % dans 16 segments différents, tels que l’éducation, la restauration, l’hôtellerie, les soins de santé, le commerce de gros, le commerce de détail et l’industrie manufacturière, entre autres. Un véritable tremplin de rentabilité pour les organisations qui investissent dans ces outils.
Et les hommes d’affaires suivent déjà cette tendance de près. D’un point de vue complémentaire, les données de Forbes indiquent que d’ici la fin de l’année, l’automatisation des processus d’affaires avec des systèmes d’IA devrait croître de 57 %.
Au-delà du ChatGPT, il est facile de constater que l’utilisation de l’intelligence artificielle est déjà devenue un gigantesque agrégateur d’avantages concurrentiels pour les entreprises de tous les secteurs. Il appartient donc aux PDG et aux directeurs financiers d’être à l’affût des moyens de prendre de l’avance dans cette course, en investissant dans des solutions qui peuvent permettre à leurs entreprises de se démarquer de la concurrence.
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