Une étude récente d'Apple a relancé le débat sur l'efficacité de l'intelligence artificielle (IA) générative dans le conseil financier. L'enquête révèle que de plus en plus de consommateurs américains utilisent des outils d'IA générative, tels que ChatGPT, pour obtenir des conseils financiers, une tendance particulièrement marquée chez les jeunes. Selon une étude de Motley Fool, 54 % des Américains ont déjà sollicité ChatGPT pour des recommandations de produits financiers, avec un taux d'utilisation encore plus élevé chez les jeunes générations.
Source de l'image : Image générée par IA, fournie par Midjourney
Les résultats de l'enquête montrent qu'une moitié des consommateurs se disent prêts à utiliser ChatGPT pour obtenir des recommandations, mais l'intérêt est relativement faible pour des produits financiers spécifiques. Par exemple, seuls 25 % des personnes interrogées souhaitent que ChatGPT leur recommande une carte de crédit. De plus, la satisfaction générale concernant les recommandations de ChatGPT est « modérée », avec une note moyenne de 3,7 sur 5, témoignant d'une certaine approbation.
Cependant, l'étude d'Apple souligne les lacunes importantes des grands modèles linguistiques (LLM) actuels en matière de raisonnement logique, notamment en mathématiques. Les chercheurs ont constaté que ces modèles sont peu performants face à des problèmes mathématiques complexes et sont souvent incapables de comprendre ou de résoudre correctement des calculs mathématiques simples. Plus la complexité du problème augmente, plus les performances du modèle diminuent, révélant des problèmes profonds dans son processus de raisonnement.
Un article de TechCrunch cite plusieurs exemples d'erreurs de calculs mathématiques commises par l'IA générative, illustrant ses insuffisances dans le traitement de problèmes mathématiques basiques. Le rapport mentionne que la technique de « segmentation » utilisée par les modèles d'IA pour traiter les nombres perturbe souvent les relations entre les nombres, entraînant des erreurs de calcul.
De plus, l'apprentissage automatique est confronté à des défis dans le traitement des conseils financiers. Bien que certains confondent l'apprentissage automatique avec des analyses statistiques comme l'analyse de régression, l'apprentissage automatique nécessite un processus décisionnel, une fonction d'évaluation des erreurs et un processus d'optimisation du modèle. Cela rend l'IA générative peu susceptible de répondre efficacement aux besoins des utilisateurs en matière de conseils financiers.
L'étude d'Apple conclut que les banques et les coopératives de crédit ne devraient pas, à l'heure actuelle, se fier à l'IA pour fournir des conseils financiers. Bien que des améliorations soient possibles à l'avenir, l'IA générative sera probablement incapable d'effectuer des tâches de conseil financier complexes dans un avenir prévisible.
Points clés :
🧠 54 % des Américains ont déjà sollicité ChatGPT pour obtenir des conseils financiers, avec un taux d'utilisation plus élevé chez les jeunes générations.
📉 L'étude d'Apple montre que l'IA générative présente des lacunes importantes en matière de raisonnement mathématique, notamment pour les problèmes complexes.
💡 Actuellement, les banques et les coopératives de crédit ne devraient pas se fier à l'IA pour fournir des conseils financiers. Des améliorations pourraient nécessiter 5 à 10 ans.
