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Entretiens

Nicolas Méric (DreamQuark) : « Notre IA sait expliquer le pourquoi de ses recommandations »


Nicolas Méric - DreamQuark
Nicolas Méric
CEO
DreamQuark

Fondé en 2014, DreamQuark aide les institutions financières à utiliser l’intelligence artificielle en insistant sur la transparence. Explications et perspectives avec son fondateur et CEO, Nicolas Méric.

IN BANQUE : Pourquoi la société DreamQuark s’est-elle spécialisée dans le secteur de la finance ?
Nicolas Méric
: Nos solutions se basent sur des grandes quantités de données, et ce secteur en produit énormément. C’est vrai du secteur de la santé également, qui était le premier secteur que nous avions investi lors de la création de la société, mais nous avons basculé en 2017 vers la finance afin notamment de concevoir des outils plus orientés vers les besoins finaux. Aujourd’hui, nous proposons une plate-forme encore plus spécifique, dont le développement a démarré en 2020, destinée aux relationships managers en gestion de fortune. Cette plate-forme est basée sur du scoring, fournit une vision unifiée du client investisseur et permet aux commerciaux d’opérer des recommandations fines, tout en intégrant le cadre réglementaire.

Vous proposez des outils autour de l’intelligence artificielle (IA), un mot aujourd’hui très présent, parfois à tout propos. Comment définissez-vous votre offre sur cet aspect ?
Il y a plusieurs formes d’IA dont on entend parler, mais la seule qui pour nous peut vraiment être désignée comme telle est l’IA apprenante, capable de former des déductions. C’est ce champ que nous travaillons avec les méthodes du machine learning d’une part, et du traitement du langage naturel d’autre part. Mais nous insistons aussi sur la notion d’IA explicable : en effet les algorithmes d’apprentissage que nous utilisons, particulièrement quand ils se basent sur des architectures complexes – ce qu’on appelle le deep learning – comme des réseaux de neurones, doivent pouvoir être expliqués et ne pas être des boites noires. Il faut éviter le syndrome du « ça marche mais on ne sait pas pourquoi ça marche » et c’est ce que nous proposons : des algorithmes qui, mêmes complexes, donnent des informations compréhensibles et contextualisées sur le pourquoi des décisions qui sont prises.

Dans l’étude réalisée par Next Content pour Capgemni à l’occasion d’IN BANQUE 2021, on apprend que les Français sont de moins en moins nombreux à estimer qu’une intelligence artificielle pourra à terme remplacer leur conseiller. Comment restaurer la confiance ?
On commence par expliquer, donc. Donner des facteurs de compréhension des scores fournis, surtout s’ils sont contre-intuitifs, comme cela arrive parfois, et c’est là d’ailleurs la force du machine learning que de corriger une fausse intuition. Ensuite on corrige voire élimine les biais humains dans la conception des algorithmes. On parle parfois d’IA éthique, car l’IA a un enjeu de responsabilité. Enfin on sécurise et on contrôle. A titre d’exemple, nous avons des techniques de monitoring qui mesure l’écart entre des séries de données injectées, afin de vérifier que des données aberrantes ou falsifiées n’alimentent pas l’IA.

Peut-on mesurer le niveau d’amélioration par l’IA du travail des conseillers, des commerciaux ?
Il y a déjà un gain important de temps dans le déploiement des modèles de scoring par les data scientists, mais aussi un critère d’adoption par les conseillers bancaires : les modèles sont réellement utilisés par les équipes commerciales car ils sont expliqués et ils peuvent ainsi être même challengés au besoin. Ces équipes identifient aussi des opportunités qui ne l’auraient pas été sinon. Également, nos technologiques réduisent l’attrition client : les conseillers parviennent à proposer une offre un peu différente à un client sur le point de partir, et ainsi à le retenir, voire même à effectuer du cross-sell. Parmi les autres avantages, je citerai également la réduction nombre de clients à appeler en campagne marketing, et l’amélioration de la qualité des données qui autorise de nouvelles interactions, notamment avec des clients que certains commerciaux pouvaient négliger car ils les connaissaient moins.

Quels sont vos perspectives aujourd’hui ?
Notre croissance a été de 30% en 2021. Nous avons structuré un partenariat majeur avec Atos dans le Wealth Management, nous permettant d’avoir un accès à des données d’analyses financières et également d’intégrer la dimension de la finance soutenable : concrètement les conseils apportés aux clients issus des recommandations permises par notre technologie tiennent compte de la réduction de l’impact écologique. Atos nous apporte également une expertise d’intégration. Nous disposons de clients prestigieux parmi les grandes banques, enrichissons notre propre expertise en IA – la capacité de nos modèles d’analyse à extraire de de la donnée pertinente, granulaire, classifiée – mais aussi en gestion de fortune. DreamQuark n’est pas horizontale mais verticalisée, c’est ce qui fait notre force.

Nicolas Méric est intervenu le 24 juin lors d’IN BANQUE 2021 sur le thème « Conseils financiers : assurer la meilleure hybridation entre technologie et humain ». La vidéo du débat est disponible.

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