L'IA générative dans une banque centrale

Depuis le lancement public de ChatGPT, le monde entier est excité par les promesses de l'intelligence artificielle générative et les institutions financières ne sont pas les dernières à en explorer les opportunités. Mais quid des banques centrales ? Le « Lab Banque de France » a quelques idées, qu'il désire approfondir via un appel à contributions.
À l'instar de tant d'autres entreprises, la nature éminemment variée des missions de l'organisme ouvre nécessairement de nombreuses portes aux toutes dernières évolutions de l'IA. Mais comment faire le tri et établir les priorités entre les bonnes idées, celles qui sont irréalisables et les fausses pistes ? L'originalité de sa démarche est de faire appel à la communauté – startups, entreprises de pointe, étudiants, laboratoires de recherche… – afin de répondre à ces questions, dans une sorte de concours de beauté.
La plupart des pistes envisagées à ce stade concernent, sans surprise puisqu'il s'agit du cœur de compétences des premières incarnations de l'IA générative, la production de contenus : synthèse de documents (pour le suivi des politiques monétaires, peut-être), rédaction de rapports à partir de données statistiques (pour ses études de conjoncture économique, par exemple), analyse de texte (classifications, évaluation du sentiment…)… Il peut s'agir aussi de support aux collaborateurs ou de formation des usagers…
L'exercice, qui se déroulera entre fin mai et la mi-juillet, ne devrait pas s'arrêter à des considérations théoriques, car un de ses objectifs majeurs sera de déterminer ce qui est réellement faisable. Dans cette perspective, les dossiers soumis comporteront non seulement une description du scénario proposé, en insistant sur ses bénéfices et ses risques (potentiels), mais également une présentation de l'architecture technique et applicative et des élément objectifs (complexité, coûts…) pour sa mise en œuvre.

Deux catégories distinctes, quoique relativement informelles par rapport aux décisions finales, permettront toutefois de distinguer les solutions mûres – celles, généralement commercialisées par des grands éditeurs, qui s'appuient sur des produits existants, qu'il ne resterait plus qu'à déployer et configurer pour les adapter aux besoins de l'institution – de celles qui sont encore à l'état de projet ou de prototype, notamment celles qui sont en cours d'élaboration ou de test par des jeunes pousses du domaine.
En regard de son ambition, les débouchés attendus pour la démarche paraîtront probablement un peu limités aux participants. En effet, bien qu'il soit évoqué l'éventuelle possibilité pour la Banque de France d'engager des expérimentations avec les meilleurs candidats, la seule garantie offerte à ces derniers se limite à une exposition directe auprès de ses dirigeants, aux médias à travers une citation dans la communication officielle et, vers l'international grâce à un partage des conclusions au sein de l'Eurosystème.
Il n'en reste pas moins que, dans la confusion globale qui règne autour des capacités opérationnelles de l'intelligence artificielle dans des contextes professionnels (avec leurs contraintes spécifiques de sécurité, de protection de la vie privée, de la lutte contre la fraude…), l'approche collaborative à champ large adoptée par la Banque de France autorisera (du moins espérons-le) une convergence accélérée vers la concrétisation des concepts les plus pertinents. Elle mériterait d'inspirer d'autres acteurs…