Qu'est-ce qu'un LLM dans la Finance ?

D'année en année, les institutions financières traitent de plus en plus de données sensibles, telles que des rapports, des documents réglementaires et des communications avec la clientèle. Cependant, les méthodes de traitement manuel sont inefficaces et entraînent des erreurs qui peuvent coûter aux entreprises beaucoup de temps et d'argent. Les outils d’IA à la rescousse.

L’IA en finance aide à rationaliser ces tâches grâce à l’automatisation financière, qu’il s’agisse de signaler des incohérences dans les rapports de conformité ou d’identifier des schémas pouvant indiquer une fraude. C’est en partie la raison pour laquelle l’adoption de l’IA connaît une croissance rapide ; 78 % des entreprises l’utilisent pour au moins une fonction métier.

Cependant, tous les outils d'IA ne se valent pas. Les Large language models (LLM) constituent un type d'IA capable de traiter et d'analyser des données non structurées en utilisant des réseaux neuronaux pour passer au crible de vastes ensembles de données et en extraire du sens. Les cas d'utilisation des LLM sont nombreux dans le secteur financier, notamment l'analyse des risques, les prévisions financières et la conformité.

Que sont les LLM ?

Un LLM est un type spécifique de modèle d'IA formé à partir de très grandes quantités de données. Grâce à un apprentissage auto-supervisé sur d'immenses ensembles de données textuelles, les LLM sont capables de comprendre le langage naturel humain et d'analyser, de résumer et de générer du texte selon les besoins. Les LLM s'appuient sur une analyse probabiliste des données appelée deep learning. Cela permet à l'IA de distinguer les différents types de contenu et de comprendre le fonctionnement des caractères, des mots et des phrases sans intervention humaine.

Les LLM s'appuient sur une analyse probabiliste des données appelée deep learning. Cela permet à l'IA de distinguer les différents types de contenu et de comprendre le fonctionnement des caractères, des mots et des phrases sans intervention humaine.

Vous pouvez affiner davantage les LLM en les entraînant sur des ensembles de données spécifiques ou en leur fournissant des instructions qui permettent d'adapter le modèle à une tâche particulière. Par exemple, vous pourriez entraîner un modèle de langage sur des milliers de rapports financiers historiques afin de l'aider à générer, à l'avenir, des rapports plus précis, complets et cohérents à partir de nouvelles données.

Les LLM se distinguent des modèles d'IA traditionnels basés sur des règles, car ils ne sont pas tenus de respecter des paramètres spécifiques et prédéfinis. Par exemple, l'IA traditionnelle et l'apprentissage automatique s'appuient largement sur des données structurées pour assurer la fiabilité du traitement et de l'analyse. En revanche, les LLM s'entraînent à partir de données non structurées, telles que des documents réglementaires et des rapports financiers. Cela permet à l'IA de reconnaître des schémas et de générer des prévisions sans avoir besoin de règles fixes ni d'un traitement préalable intensif des données.

Comment les LLMs transforment les opérations financières.

Le secteur des services financiers a besoin d'énormes quantités de données pour mener à bien des tâches cruciales, telles que la réduction des risques et la détection des fraudes. L'IA est bien plus performante qu'un être humain lorsqu'il s'agit d'analyser de grandes quantités de données afin de fournir ces informations essentielles. Adopter l’IA et les LLM peut aider les entreprises de services financiers à adapter leurs stratégies et à identifier de nouvelles opportunités à partir des informations extraites.

Adopter l’IA et les LLM peut aider les entreprises de services financiers à adapter leurs stratégies et à identifier de nouvelles opportunités à partir des informations extraites.

L’adoption de l’IA dans les fonctions financières au sein des organisations est passée de 37 % en 2023 à 58 % en 2024. Parmi celles-ci, 44 % des services financiers utilisent l’IA pour améliorer l’efficacité de leurs outils d’automatisation actuels.

LLM

Détection des fraudes, surveillance de la conformité, analyse des risques, automatisation du service client.

BI et outils traditionnels

Reporting financier, suivi des KPI, analyse des tendances historiques.

Les LLM et les outils traditionnels ont chacun leur place dans le secteur financier. Les outils de business intelligence gèrent bien les rapports structurés et le suivi des KPI. Cependant, le traitement des données en temps réel des LLM les rend plus adaptés aux tâches dynamiques telles que la détection des fraudes, l’analyse des risques et le suivi de la conformité.

Cinq avantages commerciaux de la mise en œuvre des LLM dans la finance.

L'un des principaux obstacles à la mise en œuvre des LLM au sein d'une organisation réside dans l'adhésion des parties prenantes. C'est pourquoi il est essentiel de bien comprendre les avantages potentiels de ces technologies. Voici cinq domaines du secteur financier dans lesquels les LLM génèrent des résultats significatifs :

1. Accessibilité pour les établissements financiers de toutes tailles.

Il n'est pas nécessaire d'avoir des experts en IA ou en science des données dans votre équipe pour tirer parti de la plupart des outils d'IA modernes. De nombreux éditeurs de logiciels intègrent des LLM dans leurs produits afin d'optimiser les applications professionnelles courantes, telles que les outils de planification financière et les CRM.

Cette évolution naturelle vers des opérations de plus en plus axées sur l'IA a rendu les LLM plus accessibles aux entreprises de toutes tailles. Il n'est plus nécessaire de recruter une équipe dédiée pour travailler avec ces outils d'IA ; avec le bon LLM, l'ensemble de votre personnel deviendra expert en IA.

2. Traitement plus rapide = coûts plus faibles.

Pensez à toutes les tâches manuelles auxquelles votre équipe consacre des heures chaque semaine, comme la production de rapports de conformité et l'analyse des contrats. Les LLM traitent d'énormes volumes de données, de documents et de rapports en quelques secondes. Cela réduit le besoin de travail manuel, ce qui permet aux équipes financières de travailler plus efficacement.

Selon le rapport « État des lieux de l'IA en 2025 » de McKinsey, 38 % des équipes de stratégie et de finance d’entreprise ont constaté au moins une certaine baisse des coûts opérationnels après avoir intégré l’IA générative finance dans leurs flux de travail. Parmi ces équipes, 12 % ont enregistré une baisse de 20 % ou plus, ce qui représente un avantage considérable par rapport à leurs concurrents.

3. Des expériences clients améliorées grâce aux analyses basées sur l'IA.

Pas moins de 84 % des clients préfèrent les entreprises qui proposent des expériences personnalisées. Les LLM alimentent les chatbots et les outils automatisés de service client, qui offrent une assistance rapide et sur mesure. Ces chatbots fournissent non seulement des informations utiles aux utilisateurs avec un minimum de friction, mais ils peuvent également transférer les problèmes à un agent humain lorsque cela s'avère nécessaire.

Par ailleurs, les banques et les établissements financiers peuvent recourir aux LLM pour proposer des conseils financiers personnalisés en fonction des données et des objectifs des clients. Les possibilités offertes par les LLM pour fournir des informations tout au long du parcours client sont véritablement illimitées.

4. Une prise de décision plus intelligente grâce à l’analyse prédictive.

Les LLM analysent l'historique des transactions, le sentiment des clients et les tendances économiques afin d'identifier des schémas cachés dans le comportement des clients et sur les marchés financiers. Cela aide les entreprises du secteur financier à prendre des décisions fondées sur les données concernant leurs opérations, leurs investissements et leur planification future.

La moitié des entreprises financières utilisant l’IA constatent une réduction de 20 % des erreurs de prévision, et 25 % observent une réduction des erreurs de 50 % ou plus. Les entreprises qui ne parviennent pas à mettre en œuvre l'IA de manière pertinente risquent de se retrouver à la traîne.

5. Renforcement de la surveillance de la conformité et de la gestion des risques.

Les institutions financières sont confrontées à une complexité réglementaire croissante. Elles doivent désormais suivre en permanence l'évolution de la législation et se conformer aux nouvelles exigences en matière de déclaration. Les LLM peuvent les aider à relever ce défi en analysant les documents de conformité et les documents juridiques afin de signaler le plus tôt possible les risques potentiels et les fraudes.

Des établissements financiers de toutes tailles, des associations professionnelles et des prestataires spécialisés dans la lutte contre la fraude ont réussi à réduire les activités frauduleuses de près de 50 % en mettant en œuvre des modèles basés sur l'intelligence artificielle qui analysent leurs propres données historiques.

Relever les défis liés à l'adoption des LLM dans les services financiers.

L'adhésion des parties prenantes peut rendre difficile la mise en œuvre des modèles des LLM dans les fonctions financières, mais pas seulement. Avant d'intégrer un LLM à vos opérations financières, vous devez tenir compte des défis potentiels suivants.

Défis techniques : les LLM nécessitent des données propres, accessibles et précises. Des données truffées d'erreurs ou dispersées dans différents systèmes peuvent nuire à leurs performances. L'absence de systèmes cloud et de processeurs haute performance peut également compliquer l'accès aux données et leur analyse par les LLM.
Défis d’intégration : remplacer des systèmes entiers par des LLM peut être tentant. Cependant, ils fonctionnent généralement mieux lorsqu’ils sont intégrés dans des workflows ciblés, tels que la détection de la fraude et la conformité.
Écart d’expertise : la mise à l’échelle et la surveillance des systèmes LLM nécessitent des compétences et une expertise spécialisées que les entreprises financières peuvent ne pas posséder.
Gouvernance et contrôle : l'adoption de LLM sans plan clair et structuré peut entraîner des prises de décision biaisées et des risques réglementaires. Un cadre de gouvernance de l'IA bien établi permet de réduire les erreurs et de préserver la confiance et la transparence.
Préoccupations d'ordre éthique : des modèles d'IA biaisés peuvent nuire à l'équité des décisions de crédit, des recommandations d'investissement et des autres services financiers pour lesquels vos clients comptent sur votre entreprise. C'est là qu'un partenaire de confiance, qui utilise une IA responsable, fait toute la différence.

Éléments essentiels d’une stratégie LLM pour les organismes de services financiers.

Se précipiter dans l’adoption des LLM sans stratégie claire peut épuiser les ressources et entraîner des problèmes de conformité, tels que des décisions de prêt biaisées, des erreurs de reporting financier et des violations de la vie privée. Pire encore, ces erreurs risquent de se cumuler au fil du temps, réduisant rapidement l’efficacité du LLM.

La solution ? Commencez petit lors de l’adoption des LLM. Identifiez des problèmes spécifiques que les modèles d’IA peuvent résoudre, comme l’analyse des schémas de risque et l’automatisation des rapports de conformité. Cela permet aux équipes de tester les capacités des LLM dans un environnement plus contrôlé, d’affiner les modèles et de passer à l’échelle pour inclure des tâches plus complexes.

Les performances des modèles d'IA dépendent de la qualité des données sur lesquelles ils s'entraînent ; il est donc indispensable de disposer de données de haute qualité pour qu'ils fonctionnent correctement. Vos données doivent être propres, cohérentes, impartiales et consolidées pour permettre une analyse financière précise à l'aide de modèles de langage de grande envergure. Mettez en place un cadre de gouvernance pour détecter les biais et surveiller les décisions prises par l'IA, afin de garantir la fiabilité de vos outils et de préserver la confiance qu'ils inspirent.

À mesure que les entreprises se développent, elles ont besoin de davantage de puissance de calcul pour traiter efficacement leurs données. Les plateformes basées sur le cloud offrent cette puissance grâce à un accès à distance à des ressources informatiques hautes performances, à un stockage optimisé et à des capacités de traitement évolutives. Ne nécessitant aucun matériel physique pour fonctionner, elles permettent de réduire les coûts initiaux et de maintenance tout en s'adaptant à l'augmentation des charges de travail liées à l'IA.

Enfin, constituez une équipe de professionnels de la finance et des données qui travailleront ensemble pour s'assurer que vos outils répondent aux besoins de votre entreprise. Votre équipe pourra affiner les solutions d'IA afin de garantir leur précision, leur praticité et leur fiabilité, tout en apportant une réelle valeur ajoutée à votre entreprise.

Mesurer la performance des LLM dans les opérations financières.

Le véritable critère d'évaluation de votre investissement dans un LLM réside dans sa valeur mesurable. Les LLM appliqués au droit bancaire et financier, à l'évaluation des risques et à d'autres disciplines doivent permettre de simplifier les processus opérationnels financiers, d'améliorer la prise de décision et de réduire les erreurs humaines.

Évaluez le succès de votre initiative en examinant l'impact des LLM sur votre entreprise :

Retour sur investissement (ROI) : La mise en œuvre des (LLM) nécessite un investissement ; ils doivent donc permettre de réaliser des économies ou de générer des revenus pour justifier leur coût. Si un processus basé sur l'IA permet d'économiser 500 heures de travail manuel par mois, convertissez ce chiffre en euros pour en évaluer l'avantage financier.
Gains d'efficacité : évaluez dans quelle mesure les LLM permettent d'accélérer l'exécution des tâches. Par exemple, on peut clairement parler d'un avantage si ces modèles réduisent de 60 % la durée des contrôles de conformité.
Précision : comparez les taux de précision des résultats générés par les LLM à ceux des méthodes précédentes. Vous devriez constater notamment une réduction significative du nombre d'erreurs dans les prévisions et des fraudes par leur détection, ce qui vous permettra de vérifier que vos modèles fonctionnent correctement.
Adoption et engagement : pour tirer le meilleur parti des outils d'IA, les utilisateurs doivent se sentir à l'aise avec leur utilisation. Suivez les taux d'adoption, l'utilisation et les retours des employés afin de comprendre la valeur ajoutée de ces outils pour vos équipes.
KPI critiques : surveillez l’impact de vos outils LLM sur les indicateurs clés de votre entreprise, tels que la marge brute ou le temps de réponse aux incidents, ce qui peut vous aider à déterminer si votre investissement dans l’IA apporte une réelle valeur.

Comment Workday exploite les LLM pour transformer les opérations financières.

L'IA est au cœur des systèmes financiers Workday. Cela signifie qu'il n'y a ni intégration compliquée ni mise en œuvre fastidieuse, ce qui permet à vos équipes financières de travailler plus efficacement et plus rapidement dès le départ.

Nos outils basés sur les LLM analysent les données financières afin de détecter les risques et d'automatiser le reporting en temps réel. Workday AI s'intègre parfaitement aux outils et aux processus de planification et d'analyse financières, offrant ainsi aux entreprises des informations plus approfondies pour assurer une meilleure prise de décision.

Workday vous aide à gérer vos données et à vous adapter à l’évolution de la réglementation afin de maintenir la conformité de ses outils. Vous débutez en intelligence artificielle ? Rejoignez notre masterclass sur l’IA pour vous aider à vous familiariser avec les outils et les processus. Cette formation peut aider les équipes à se sentir plus à l'aise pour intégrer l'IA dans leurs activités quotidiennes.

De nombreuses entreprises ont constaté une réduction de leurs coûts, un gain d'efficacité et une atténuation des risques grâce à Workday et à nos outils basés sur l'IA. Par exemple, Redwood Software, qui utilise Workday pour automatiser son analyse et son reporting des données financières, a réduit de 50 % son délai de clôture et amélioré son contrôle des dépenses.

L’avenir des LLM dans les services financiers.

Le secteur financier adopte rapidement les LLM. D’ici 2030, l’IA pourrait ajouter jusqu’à 19 900 milliards de dollars à l’économie mondiale. Les institutions financières constateront probablement d’importants gains d’efficacité à mesure que les outils d’IA deviendront la norme dans les opérations quotidiennes.

L'IA générale a déjà un impact sur le secteur financier. Les dirigeants prennent conscience du rôle que jouent les LLM dans la finance d'entreprise et explorent de nouvelles façons de les exploiter. Les LLM permettent d'automatiser la rédaction de rapports, de synthétiser les données financières et d'améliorer l'analyse des risques, rendant ainsi les processus plus efficaces et plus précis.

Toutefois, cette croissance doit s'accompagner d'une utilisation responsable de l'IA. Des réglementations telles que l' AI Act de l’Union européenne encadrent la manière dont les entreprises développent et utilisent l’IA. Se tenir informé des nouvelles réglementations contribue à utiliser l’IA de manière responsable et légale.

L’IA s’intègre rapidement dans tous les secteurs. Adopter Workday AI de manière réfléchie peut vous permettre de rester compétitif.