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

Chaque année, les établissements financiers traitent de plus en plus de données sensibles, telles que des rapports, des documents réglementaires et des communications clients. Les méthodes de traitement manuel manquent toutefois d'efficacité, ce qui entraîne des erreurs susceptibles de faire perdre beaucoup de temps et d'argent aux entreprises.

C'est là que les outils d'IA entrent en jeu.

L'IA contribue à rationaliser ces tâches grâce à l'automatisation, en signalant les incohérences dans les rapports de conformité et en identifiant les schémas pouvant indiquer une fraude. C'est en partie la raison pour laquelle l'adoption de l'IA se développe rapidement, 78 % des entreprises l'utilisant pour au moins une fonction métier.

Toutefois, tous les outils d'IA ne se valent pas. Les grands modèles de langage (LLM) sont un type d'IA capable de traiter et d'analyser des données non structurées en utilisant des réseaux neuronaux pour parcourir de vastes jeux de données et y trouver du sens. Il existe de nombreux cas d'usage des LLM dans la Finance, 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 entraîné sur des quantités massives de données. En suivant un apprentissage auto-supervisé sur d'immenses jeux de données textuelles, les LLM peuvent comprendre le langage humain naturel et analyser, résumer et générer du texte selon les besoins.

Les LLM utilisent une analyse des données basée sur les probabilités, appelée Deep Learning. Cela permet à l'IA de reconnaître les différences entre les contenus 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 jeux de données spécifiques ou en fournissant des prompts qui contribuent à aligner le modèle sur une tâche en particulier. Par exemple, vous pourriez entraîner un LLM sur des milliers de rapports financiers historiques pour l'aider à générer ensuite des rapports plus précis, complets et cohérents avec de nouvelles données.

Les LLM diffèrent des modèles d'IA traditionnels basés sur des règles, car ils n'ont pas besoin de suivre des paramètres spécifiques et prédéfinis. Par exemple, l'IA traditionnelle et le Machine Learning reposent en grande partie sur des données structurées pour un traitement et une analyse fiables. Les LLM, par contre, s'entraînent avec des données non structurées, telles que des documents réglementaires et des rapports financiers. Cela permet à l'IA d'identifier des schémas et de générer des prévisions sans avoir besoin de règles fixes ou d'un traitement préalable intensif des données.

Comment les LLM transforment les opérations financières

Le secteur des services financiers a besoin de quantités importantes de données pour effectuer des tâches cruciales, comme la réduction des risques et la détection de la fraude. L'IA est bien plus puissante qu'un être humain dans sa capacité à analyser de grandes quantités de données pour fournir ces insights essentiels.

L'adoption de l'IA et des LLM peut bénéficier aux entreprises de services financiers en les aidant à adapter leurs stratégies et à identifier de nouvelles opportunités basées sur les insights.

L'adoption de l'IA dans la fonction Finance au sein des entreprises est passée de 37 % en 2023 à 58 % en 2024. Parmi les fonctions Finance qui ont adopté l'IA, 44 % l'utilisent 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 tous deux leur place dans le secteur financier. Les outils de Business Intelligence gèrent efficacement le reporting structuré ainsi que 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 la surveillance de la conformité.

Cinq avantages pour l'entreprise liés à la mise en œuvre de LLM dans la Finance

L'un des principaux obstacles à la mise en œuvre des LLM au niveau organisationnel est l'adhésion des acteurs impliqués. C'est là qu'une solide compréhension des avantages potentiels est essentielle. Voici cinq domaines dans lesquels les grands modèles de langage génèrent des résultats significatifs dans la Finance :

1. Accessibilité pour les établissements financiers de toutes tailles

Vous n'avez pas besoin d'experts en IA ou en data science dans votre équipe pour tirer parti de la plupart des outils d'IA modernes. De nombreux fournisseurs de logiciels intègrent des LLM dans leurs produits pour optimiser les applications professionnelles quotidiennes, telles que les outils de planification financière et les CRM.

Cette évolution naturelle vers des opérations davantage 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 les outils d'IA : avec le bon LLM, l'ensemble de vos effectifs deviendront des experts en IA.

2. Un traitement plus rapide pour des coûts réduits

Songez à toutes les tâches manuelles sur lesquelles votre équipe passe des heures chaque semaine, telles que le reporting de conformité et l'analyse de contrat. Les LLM traitent des jeux de données massifs, des documents et des rapports en quelques secondes. Ils réduisent les tâches manuelles, ce qui peut aider les équipes Finance à travailler plus efficacement.

Selon le rapport The State of AI 2025 de McKinsey, 38 % des équipes chargées de la stratégie et de la Finance d'entreprise ont constaté au minimum une certaine réduction des coûts d'exploitation après avoir intégré l'IA générative dans leurs workflows. Parmi ces équipes, 12 % ont constaté une diminution de 20 % ou plus, soit un gain considérable par rapport à leurs concurrents.

3. De meilleures expériences grâce à des insights basés sur l'IA

Une écrasante majorité de clients (84 %) préfèrent les entreprises qui offrent des expériences personnalisées. Les LLM alimentent les chatbots et les outils de service client automatisés qui fournissent une assistance à la fois 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 si nécessaire.

Parallèlement, les banques et les entreprises de services financiers peuvent utiliser les LLM pour offrir des conseils financiers personnalisés en fonction des données et des objectifs de chaque client. Les possibilités pour les LLM de fournir des insights tout au long du parcours client sont véritablement illimitées.

4. Une prise de décision plus intelligente grâce aux analyses prédictives

Les LLM analysent les historiques de transactions, le ressenti des clients, ainsi que les tendances économiques pour identifier les schémas cachés dans le comportement des clients et les marchés financiers. Cela aide les entreprises de services financiers à prendre des décisions data-driven concernant les opérations, les investissements et la planification future.

La moitié des entreprises du secteur financier qui utilisent 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 significative risquent d'être laissées pour compte.

5. Surveillance de la conformité et gestion des risques renforcées

Les institutions financières font face à une complexité réglementaire croissante. Elles doivent désormais suivre les changements législatifs et satisfaire à des exigences de reporting mises à jour en continu. Les LLM peuvent contribuer à relever ce défi en analysant les documents de conformité et les dépôts légaux, afin de signaler les risques et les cas de fraude potentiels dès que possible.

Des institutions financières de toutes tailles, des associations professionnelles et des fournisseurs de solutions antifraude ont réussi à réduire l'activité frauduleuse de 50 % en implémentant des modèles pilotés par l'IA qui analysent leurs données historiques propriétaires.

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

Ce n'est pas seulement l'adhésion des acteurs impliqués qui peut rendre difficile la mise en œuvre de LLM dans les fonctions Finance. Avant d'ajouter un LLM à vos opérations financières, tenez compte de ces défis potentiels.

Considérations techniques : les LLM nécessitent des données qui soient à la fois propres, accessibles et précises. Les données comportant des erreurs ou dispersées dans différents systèmes peuvent nuire à leurs performances. L'absence de systèmes Cloud et de processeurs hautes performances peut également compliquer l'accès aux données et leur analyse par les LLM.
Défis liés à l'intégration : il peut être tentant de remplacer des systèmes entiers par des LLM. Cependant, ils fonctionnent généralement mieux lorsqu'ils sont intégrés dans des workflows ciblés, tels que la détection des fraudes et la conformité.
Manque d'expertise : la mise à l'échelle et la surveillance des systèmes LLM nécessitent des compétences et une expertise spécialisées qui peuvent faire défaut aux entreprises de services financiers.
Gouvernance et supervision : l'adoption de grands modèles de langage sans plan clair et structuré peut entraîner des biais dans la prise de décision et des risques réglementaires. Un cadre de gouvernance de l'IA solide peut réduire les erreurs et maintenir la confiance et la transparence.
Préoccupations éthiques : les modèles d'IA biaisés peuvent influencer les décisions de crédit équitable, les recommandations d'investissement ainsi que d'autres services financiers auxquels vos clients font confiance dans votre entreprise. C'est là qu'un partenaire de confiance doté d'une IA responsable fait toute la différence.

Éléments essentiels d'une stratégie LLM pour les entreprises de services financiers

Se précipiter dans l'adoption d'un LLM sans stratégie claire peut épuiser les ressources et entraîner des problèmes de conformité, tels que des décisions de crédit biaisées, des erreurs de reporting financier et des violations de la vie privée. Pire encore, ces erreurs vont probablement s'accumuler au fil du temps, réduisant rapidement l'efficacité du LLM.

La solution ? Commencez modestement lors de l'adoption. Identifiez des problèmes spécifiques que les modèles d'IA peuvent résoudre, tels que l'analyse des tendances de risque et l'automatisation du reporting de conformité. Cela permet aux équipes de tester les capacités des LLM dans un environnement plus contrôlé, d'affiner les modèles et de s'adapter pour inclure des tâches plus complexes.

Les modèles d'IA ne sont performants que dans la mesure où ils s'appuient sur des données de qualité. Celles-ci sont donc indispensables à leur bon fonctionnement. Vos données doivent être à la fois propres, cohérentes, impartiales et consolidées pour une analyse financière, une détection des fraudes et un reporting de conformité précis par les LLM. Établissez un cadre de gouvernance pour vérifier les biais et surveiller les décisions de l'IA afin de maintenir la fiabilité et la confiance dans vos outils.

À mesure que les entreprises se développent, elles ont besoin de davantage de puissance de calcul pour traiter les données efficacement. Les plateformes Cloud offrent cette puissance grâce à un accès à distance à des capacités de calcul haute performance, à un stockage optimisé et à des capacités de traitement évolutives. Elles ne nécessitent pas de matériel physique sur site pour fonctionner, ce qui leur permet de réduire les coûts initiaux et de maintenance tout en s'adaptant à des charges de travail d'IA croissantes.

Enfin, constituez une équipe de professionnels de la Finance et des données qui collaborent pour garantir que vos outils répondent aux besoins de l'entreprise. Votre équipe peut affiner les solutions d'IA afin de garantir leur précision, leur praticité et leur fiabilité, tout en apportant une valeur concrète à l'entreprise.

Mesurer le succès des LLM dans les opérations financières

Le véritable test de votre investissement dans les LLM est sa valeur ajoutée mesurable. Les LLM dans le secteur bancaire, le droit financier, l'évaluation des risques et d'autres disciplines doivent simplifier les processus financiers, améliorer la prise de décision et réduire les erreurs humaines. Évaluez votre réussite en analysant l'impact des LLM sur votre entreprise dans les domaines suivants :

Retour sur investissement (ROI) : pour déployer des LLM, vous devez investir. Ils doivent donc permettre d'économiser de l'argent 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 nombre en montant chiffré pour voir l'avantage financier.
Gains d'efficacité : surveillez la rapidité avec laquelle les LLM peuvent accomplir les tâches. Par exemple, ce serait clairement bénéfique si les LLM réduisaient la durée des contrôles de conformité de 60 %.
Précision : comparez les taux de précision des résultats des LLM aux méthodes précédentes. Vous devriez constater une réduction significative des erreurs dans les prévisions, la détection des fraudes et d'autres domaines pour savoir que vos modèles fonctionnent.
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 le feedback des collaborateurs pour comprendre leur valeur ajoutée pour vos équipes.
KPI essentiels : 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 ajoutée.

Comment Workday tire parti des LLM pour transformer les opérations financières

Chez Workday, l'IA est au cœur de nos systèmes Finance. Cela signifie qu'il n'y a aucune intégration complexe ni mise en œuvre fastidieuse, ce qui permet à vos équipes Finance de travailler de manière plus intelligente et plus rapide dès le départ.

Nos outils basés sur les LLM analysent les données financières pour détecter les risques et automatiser le reporting en temps réel. L'IA Workday, qui s'intègre parfaitement aux outils et workflows de planification financière, offre aux entreprises des insights plus approfondis pour une meilleure prise de décision.

Workday vous aide à gérer vos données et à vous adapter aux réglementations changeantes pour maintenir la conformité de ses outils. Vous débutez dans le domaine de l'IA ? Suivez notre Masterclass sur l'IA pour vous familiariser avec les outils et processus liés à l'Intelligence artificielle. Cette formation peut aider les équipes à se sentir plus confiantes quant à l'intégration de l'IA dans leurs opérations quotidiennes.

De nombreuses entreprises ont constaté une réduction des coûts et des gains notables en matière d'efficacité et d'atténuation des risques grâce à Workday et à nos outils basés sur l'IA. Prenons l'exemple de Redwood Software, qui tire parti de Workday pour automatiser l'analyse de ses données financières et le reporting. Grâce à Workday, l'entreprise a réduit son délai de clôture de 50 % et amélioré le contrôle de ses dépenses.

L'avenir des LLM dans les services financiers

Le secteur financier intègre rapidement les LLM dans ses processus. D'ici 2030, l'IA pourrait apporter jusqu'à 19 900 milliards de dollars à l'économie mondiale. Les établissements financiers enregistreront probablement des gains d'efficacité considérables à mesure que les outils d'IA se généraliseront dans les opérations quotidiennes.

L'IA générative a déjà un impact sur le secteur de la Finance. Les dirigeants prennent conscience de ce que sont les grands modèles de langage dans la finance d'entreprise et trouvent de nouvelles façons de les utiliser. Les LLM peuvent automatiser la rédaction de rapports, résumer les données financières et améliorer l'analyse des risques, rendant les processus plus efficaces et plus précis.

Toutefois, une utilisation responsable de l'IA doit accompagner cette croissance. Des réglementations, telles que la Loi sur l'IA de l'Union européenne, visent à encadrer la manière dont les entreprises développent et font usage de l'IA. En vous tenant informé des nouvelles réglementations, vous pouvez utiliser l'IA de manière responsable et légale.

L'IA s'intègre à une vitesse fulgurante dans tous les secteurs d'activité. C'est pourquoi adopter l'IA de Workday de manière réfléchie peut vous permettre de garder une longueur d'avance sur la concurrence.