Un guide pour l'évaluation comparative de l'IA financière

Soyons honnêtes, l’intelligence artificielle est en train d’envahir le monde de la finance. Elle promet de tout faire, de l’analyse des marchés à la vitesse de l’éclair à la gestion d’un support client toujours disponible. Mais dans le domaine de la finance, les enjeux sont tout simplement plus élevés. Une mauvaise réponse n’est pas un simple contretemps ; elle peut se transformer en un casse-tête de conformité, une menace pour la sécurité ou une erreur qui coûte de l’argent réel.

C’est là que les tests d’IA, ou le benchmarking, sont censés intervenir. Le gros problème ? La plupart des benchmarks d’IA testent des connaissances générales. C’est comme une interrogation surprise au lycée, qui vérifie si une IA connaît des faits historiques ou peut écrire un poème. C’est intéressant, mais cela ne vous dit absolument rien sur sa capacité à gérer le jargon dense, le raisonnement numérique et les règles strictes qui définissent le secteur financier.

Ce guide est là pour dissiper la confusion autour du benchmarking de l’IA financière. Nous allons détailler ce que c’est réellement, passer en revue les principaux cadres dont tout le monde parle et vous montrer comment regarder au-delà des scores théoriques attrayants pour trouver une IA qui fait vraiment le travail pour votre entreprise.

Qu’est-ce que le benchmarking de l’IA financière ?

Le benchmarking de l’IA financière n’est qu’une manière formelle de dire que vous testez systématiquement des modèles d’IA sur des tâches spécifiques à la finance pour voir comment ils se comportent. Il s’agit de créer un bulletin de notes standardisé pour comparer les performances de différents systèmes d’IA.

Mais il y a une différence essentielle que vous devez comprendre, car elle change complètement la façon dont vous devriez envisager le choix d’un outil d’IA :

• Benchmarking de modèles fondamentaux : Considérez cela comme un examen académique pour le modèle d’IA lui-même. Les chercheurs utilisent des ensembles de données financières standards pour tester l’intelligence brute des grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4 ou Llama 3. Les scores vous indiquent quel modèle est le plus « intelligent » dans un environnement de laboratoire stérile.

• Benchmarking d’agents appliqués : C’est le test de conduite en conditions réelles. Il vérifie comment une application d’IA entièrement intégrée, comme un agent d’IA intégré à votre service d’assistance, se comporte sur les métriques commerciales qui vous importent vraiment. Nous parlons ici de taux de résolution, de précision sur les documents de votre entreprise et de la satisfaction des clients.

Alors, pourquoi est-ce important ? Un modèle qui excelle à un examen théorique de finance n’aura aucune idée de comment gérer un client qui pose une question sur la politique de remboursement unique de votre entreprise. Ces scores fondamentaux sont un bon point de départ, mais le seul test qui compte vraiment est la performance de l’IA dans votre environnement, en utilisant vos connaissances et intégrée à vos flux de travail.

Le paysage des cadres de benchmarking de l’IA financière

Quelques grands projets tentent de standardiser la manière dont l’industrie mesure la performance de l’IA. Il s’agit d’un mélange d’initiatives académiques open source et de solutions d’entreprise coûteuses, chacune ayant un objectif différent. Savoir ce qu’elles sont vous aide à voir où les choses se dirigent, mais cela met également en évidence leurs limites pour les besoins quotidiens de votre entreprise.

FinBen : le benchmark académique open source

FinBen est un immense benchmark mis en place par un groupe de chercheurs connu sous le nom de The Fin AI. Il est conçu pour tester les LLM sur des dizaines de tâches financières, de l’analyse du sentiment des articles de presse à la prédiction des tendances du marché. Il est incroyablement détaillé et entièrement transparent.

Alors, à qui s’adresse-t-il vraiment ? Principalement aux chercheurs et développeurs en IA qui souhaitent comparer la puissance brute de différents modèles fondamentaux sur des données financières. Le hic pour votre entreprise, c’est que c’est très académique. Un score élevé sur FinBen signifie qu’un modèle est bon pour passer au crible des documents financiers génériques, mais cela ne dit rien sur la façon dont il se comportera en tant qu’agent de support essayant de répondre à une question sur une facture spécifique.

S&P AI Benchmarks par Kensho : la norme propriétaire de l’industrie

Provenant de l’un des plus grands noms de la finance, S&P AI Benchmarks by Kensho est un produit commercial qui classe les LLM en fonction de leurs compétences en mathématiques et de leur intelligence financière. Il est conçu pour voir si une IA peut performer au niveau d’un analyste financier humain.

C’est une excellente solution pour les grandes institutions financières qui ont besoin d’un tampon d’approbation de confiance d’un tiers sur un modèle avant de l’utiliser pour des analyses à enjeux élevés. L’inconvénient pour la plupart des entreprises est son orientation. Il se concentre entièrement sur l’analyse complexe des marchés, et non sur le travail pratique et à grand volume du service client ou du support informatique interne que la plupart d’entre nous cherchent à automatiser.

Vals.ai Finance Agent : l’évaluateur axé sur les agents

Vals.ai procède un peu différemment. Au lieu de simplement tester le modèle, il teste des agents d’IA, des systèmes qui peuvent utiliser des outils pour accomplir des tâches. Leur benchmark examine la capacité d’un agent à faire le travail d’un analyste débutant, comme fouiller dans les dépôts SEC pour trouver une information spécifique.

Cela s’adresse aux équipes de fonds spéculatifs ou de banques qui construisent ou achètent des agents d’IA pour des recherches complexes en plusieurs étapes. Mais encore une fois, c’est orienté vers l’analyse financière sophistiquée. Les tâches qu’il mesure (comme l’analyse d’un rapport 10-K) sont à des années-lumière des questions de support quotidiennes auxquelles la plupart des entreprises sont confrontées.

FINOS : le cadre de conformité collaboratif

La Fintech Open Source Foundation (FINOS) n’est pas vraiment un benchmark. C’est plutôt un projet de groupe visant à construire un cadre partagé pour la gestion des risques, de la confiance et de la conformité de l’IA. Il s’agit de créer des garde-fous pour s’assurer que l’IA est adoptée en toute sécurité dans l’industrie.

C’est parfait pour les responsables de la conformité, des risques et juridiques des institutions financières qui doivent mettre en place des règles internes pour une utilisation responsable de l’IA. La limite pour votre entreprise est que FINOS vous donne des principes et des catégories, pas un outil que vous pouvez brancher pour mesurer le taux de résolution de votre chatbot IA aujourd’hui. Il s’agit des règles du jeu, pas du score.

Voici un résumé rapide de leur positionnement :

Cadre	Objectif principal	Idéal pour	Type	Principale limite pour les équipes de support
FinBen	Capacités fondamentales des LLM	Chercheurs en IA	Open-Source	Trop académique, ne reflète pas la performance réelle des agents.
S&P Kensho	Raisonnement quantitatif	Analystes financiers	Propriétaire	Axé sur l'analyse de marché, pas sur les flux de travail du support client.
Vals.ai	Tâches de recherche agentiques	Fonds spéculatifs, banques	Propriétaire	Orienté vers des tâches d'analystes complexes, pas du support à grand volume.
FINOS	Normes de risque et de conformité	Responsables de la conformité	Open-Source	Un cadre de principes, pas un outil de test de performance.

Métriques clés pour le benchmarking de l’IA financière : que mesurent réellement les benchmarks financiers ?

Ces cadres ne vous donnent pas simplement un unique « score d’intelligence de l’IA ». Ils testent une poignée de compétences spécifiques qui sont essentielles pour les tâches financières. La bonne nouvelle, c’est que ce sont les mêmes compétences sous-jacentes dont une IA a besoin pour être utile dans un rôle de support ou de helpdesk interne.

Extraction et structuration d’informations

Essentiellement, il s’agit de la capacité de l’IA à trouver et extraire avec précision des informations spécifiques, comme des noms, des dates, des chiffres d’affaires ou des numéros de police, à partir de textes désordonnés et non structurés. C’est le pain quotidien d’un agent de support IA. C’est ce qui lui permet de trouver un numéro de commande dans l’e-mail d’un client, de récupérer une clause spécifique d’un article de base de connaissances ou de repérer un nom de produit dans un journal de chat.

Raisonnement quantitatif et numérique

Cela teste si l’IA peut réellement faire des calculs, comparer des chiffres et comprendre leur signification dans le contexte. Par exemple, elle doit savoir qu’une augmentation de 5 % est meilleure qu’une augmentation de 2 %, ou être capable de calculer un total à partir d’une liste d’articles. Vous en avez absolument besoin pour tout ticket de support impliquant des chiffres. Qu’il s’agisse de calculer un remboursement au prorata, de confirmer un plan tarifaire à plusieurs niveaux ou de vérifier un code de réduction, un bot qui se trompe dans les chiffres est un énorme handicap.

Connaissance spécifique au domaine et questions-réponses

Il s’agit de la capacité de l’IA à répondre à des questions complexes en lisant des documents denses et spécialisés. En finance, cela pourrait être un rapport annuel ou un dépôt réglementaire. Pour vous, c’est le cœur et l’âme de toute IA basée sur la connaissance. Un score élevé ici est un bon signe, mais ce qui compte vraiment, c’est la capacité de l’IA à répondre aux questions en se basant sur vos documents internes, vos articles du centre d’aide, vos politiques d’entreprise, vos spécifications de produits. Une IA entraînée sur une bibliothèque financière générique ne saura rien de votre entreprise.

Au-delà du classement : comment appliquer le benchmarking de l’IA financière à votre équipe

Cela nous amène au point le plus important de tous : votre objectif n’est pas de choisir le modèle avec le score académique le plus élevé. C’est de trouver la plateforme d’IA qui fonctionne le mieux dans votre environnement réel et complexe.

Le défi du benchmarking de l’IA financière : des scores théoriques aux résultats réels

Voici le fossé : une IA peut obtenir un score parfait à un test standardisé mais échouer complètement lorsqu’elle est confrontée à l’argot interne de votre entreprise, aux problèmes uniques des clients ou aux règles d’escalade en plusieurs étapes. Le passage des scores théoriques aux résultats réels est une étape cruciale.

Les « vrais » benchmarks, ceux qui affectent réellement votre résultat net, sont des choses comme :

• Taux de résolution : Quel pourcentage de questions l’IA résout-elle réellement seule ?

• Satisfaction client (CSAT) : Les gens repartent-ils satisfaits après avoir interagi avec l’IA ?

• Délai de première réponse : À quelle vitesse l’IA intervient-elle pour donner une réponse utile ?

• Économies de coûts : Combien de temps et d’argent économisez-vous en lui confiant des tâches ?

Ce sont les chiffres qui comptent, et vous ne les trouverez sur aucun classement public. Vous devez les mesurer vous-même.

Présentation d’une approche pratique avec eesel AI

C’est là qu’une plateforme comme eesel AI entre en jeu. Elle est conçue pour vous permettre d’exécuter des benchmarks pratiques et sans risque, adaptés à votre entreprise, et vous pouvez tout faire vous-même sans avoir à subir un appel commercial.

Simulez en toute confiance

Au lieu de simplement deviner comment une IA pourrait se comporter, vous pouvez le savoir avec certitude. eesel AI dispose d’un puissant mode de simulation qui vous permet de connecter votre service d’assistance et de faire fonctionner l’IA sur des milliers de vos tickets passés dans un environnement sécurisé et isolé. Il vous donne une prévision précise et basée sur les données de ses performances, y compris les taux de résolution projetés et les économies de coûts, avant même qu’elle n’interagisse avec un client en direct. Cela vous permet de créer votre propre benchmark personnel et super pertinent basé sur vos données réelles.

Une capture d'écran du mode de simulation d'eesel AI, qui permet un benchmarking pratique de l'IA financière sur vos propres données historiques.

Entraînez-la sur votre réalité

Les modèles génériques sont testés sur des données génériques. eesel AI fonctionne différemment. Elle se connecte à toutes les connaissances de votre entreprise, aux tickets passés de Zendesk ou Freshdesk, aux wikis internes dans Confluence ou Google Docs, et même aux conversations dans Slack, pour construire une IA qui comprend véritablement votre entreprise. C’est ce qui conduit à une précision réelle, pas à un score abstrait sur un test.

La plateforme eesel AI montrant comment entraîner l'IA sur la réalité de votre entreprise pour un benchmarking de l'IA financière plus précis.

Contrôlez le test

Le benchmarking n’est pas quelque chose que l’on fait une fois pour l’oublier. C’est un processus continu. Avec les fonctionnalités de déploiement progressif et d’automatisation sélective d’eesel AI, vous êtes toujours aux commandes. Vous pouvez commencer par évaluer l’IA sur une petite poignée de tickets simples et à faible risque. Ensuite, vous pouvez utiliser les rapports pour voir ses performances, ajuster sa personnalité ou ses sources de connaissances, et étendre son rôle à mesure que vous vous sentez plus à l’aise. C’est une évaluation contrôlée, étape par étape, que vous gérez depuis un simple tableau de bord.

Comparaison des tarifs et de la mise en œuvre des plateformes d’IA financière

Lorsque vous examinez les plateformes d’IA, le modèle de coût est une pièce importante du puzzle. Les cadres académiques comme FinBen et FINOS sont des initiatives ouvertes, donc il n’y a pas de prix. Mais pour les agents d’IA que vous utiliseriez réellement, l’histoire est très différente.

Certaines plateformes, comme Fin d’Intercom, utilisent un modèle de tarification à la résolution. Elles vous facturent pour chaque ticket que l’IA résout, souvent quelque chose comme « 0,99 $ par résolution ». Cela peut sembler juste au premier abord, mais cela crée des coûts imprévisibles qui augmentent avec le volume de votre support. Si vous avez un mois chargé et que l’IA fait un excellent travail, vous vous retrouvez avec une facture plus élevée. Vous êtes en quelque sorte pénalisé pour votre succès.

eesel AI utilise une approche plus simple et prévisible. Nos forfaits sont basés sur un tarif mensuel fixe qui inclut de nombreuses interactions avec l’IA (une réponse ou une action). Vous savez exactement ce que vous payez chaque mois, ce qui facilite la budgétisation et évite les frais surprises. De plus, avec des forfaits mensuels flexibles, vous pouvez commencer sans être coincé dans un contrat à long terme.

Une vue de la page de tarification d'eesel AI, montrant un modèle de coût prévisible qui est un facteur clé dans le benchmarking de l'IA financière.

Faire fonctionner le benchmarking de l’IA financière pour vous

Le monde du benchmarking de l’IA financière est clairement en train de changer. Il s’éloigne des classements purement académiques pour se diriger vers des outils pratiques qui aident les entreprises à vérifier les risques, à mesurer les performances et à obtenir une réelle valeur.

Bien que la puissance du LLM sous-jacent soit importante, le véritable test d’un agent d’IA est sa performance avec vos données, au sein de vos flux de travail. L’objectif n’est pas seulement de trouver l’IA la plus « intelligente » sur le papier. Il s’agit de trouver une plateforme qui vous donne les outils pour déployer, tester et contrôler votre automatisation de manière sûre et efficace. Une plateforme d’IA moderne ne devrait pas seulement vous fournir une IA ; elle devrait vous donner le pouvoir de réaliser vos propres benchmarks en toute confiance.

Prêt à voir comment un agent d’IA se comporte sur vos vrais tickets de support ? Commencez votre essai gratuit avec eesel AI et lancez une simulation sur vos données historiques en quelques minutes. Aucun appel commercial n’est nécessaire.