D’un côté, le Crédit Mutuel-CIC, géant bancaire mutualiste aux 24 millions de clients et aux dizaines de milliers de conseillers ; de l’autre, Orange Bank, néobanque mobile encore sur la rampe de lancement. Entre les deux, un point commun nommé Watson.

Le Crédit Mutuel vient d’annoncer l’extension à « 20.000 collaborateurs dans 5.000 caisses et agences » de l’utilisation de Watson, au terme d’une première expérimentation menée par 150 conseillers de la banque. Une première, à cette échelle, pour une institution financière française. Orange Bank, de son côté, a insisté le 20 avril lors du dévoilement de sa future offre sur la disponibilité 24h sur 24 et 7j sur 7 d’un « conseiller virtuel » joignable par tchat, capable à terme « d’effectuer des tâches à la demande des clients comme faire des virements ou épargner ». Là encore, il s’agira de Watson.

« Imiter l’intelligence humaine »

Qui est donc ce Watson ? Sous ce nom - qui fait référence au premier PDG d'IBM, Thomas J. Watson - se cache un « service cognitif » développé par IBM. Watson est ainsi l’équivalent pour le géant étatsunien de l’Alexa d’Amazon ou du Cortana de Microsoft. Ou encore du Siri d’Apple.

« Watson est ce qu’on appelle une intelligence artificielle faible », précise Alban Nogues, vice-président innovation et technologies pour les services financiers chez CGI et excellent connaisseur des services cognitifs. « Ça n’a rien de péjoratif : cela signifie simplement qu’elle a besoin d’être entraînée pour imiter l’intelligence humaine. » C’est ainsi ce qu’a fait le Crédit Mutuel qui, associé à IBM, a testé Watson « [pour] améliorer ses capacités en langue française », explique la banque dans un communiqué.

Des compétences audiovisuelles

Correctement entraîné, de quoi Watson est-il capable ? Le système sait lire des images, ou comprendre et reconnaître des sons. Il peut « reconnaître un visage pour permettre l’authentification dans une application ou à un automate bancaire », explique Alban Nogues, « ou déceler certaines émotions - la colère par exemple - dans la voix d’une personne, même si cette émotion n’est pas directement exprimée ». Watson est ainsi utilisé dans les centres d’appel pour repérer l’insatisfaction d’un client et donner à sa demande un traitement approprié.

Mais ce ne sont pas ces compétences audiovisuelles qui intéressent dans l’immédiat le Crédit Mutuel et Orange Bank. Watson est en effet aussi capable de faire l’analyse sémantique d’un texte - d’en comprendre le sens.

350.000 courriels par jour au Crédit Mutuel

Chaque jour, les conseillers du Crédit Mutuel reçoivent plus de 350.000 courriels. Soit plus de 87,5 millions par an. Traiter efficacement cette masse de communications, les router vers les bons interlocuteurs, représente pour eux une perte de temps considérable. Un temps qui pourrait être utilisé pour améliorer le conseil aux clients. « Les compétences de Watson en analyse sémantique permettent d’automatiser le traitement de ces mails, de les orienter vers les bons interlocuteurs sans intervention humaine », détaille Alban Nogues. « C’est un gain de temps, d’efficacité globale, qui permet aussi d’améliorer la réponse faite au client ».

Au Crédit Mutuel, l’intégration de Watson est donc avant tout destinée à apporter plus de confort, au quotidien, aux conseillers de l’enseigne, et de leur permettre de se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée. Mais qu’en est-il de l’utilisation de Watson par les clients directement, ce qui semble être l’ambition d’Orange Bank ? En résumé, Watson est-il capable d’accompagner et de conseiller ces clients ? Alban Nogues en doute.

Vers une banque sur mesure

« Aujourd’hui, Watson sait répondre à des questions de type FAQ, et faire des opérations de base », explique le spécialiste de l’innovation. « Mais le conseil est encore l’apanage de l’humain ». C’est toutefois le sens de l’histoire : les clients bancaires sont en effet de plus en plus demandeurs de services personnalisés. « Ils veulent une offre bancaire qui soit non seulement omnicanale, mais aussi différente de celle du voisin », poursuit Alban Nogues. Et pour parvenir à ce niveau de sur mesure, les banques n’auront d’autre choix que de s’appuyer sur l’intelligence artificielle. Elémentaire !