L'IA pour la tarification et les calculs : Ce que les entreprises doivent tester

Les entreprises utilisant l'intelligence artificielle pour des calculs financiers destinés aux clients doivent faire preuve de prudence, car l'adoption généralisée de l'IA dans les petites et moyennes entreprises (77 % aux États-Unis) présente des risques particuliers lorsque l'IA dicte les chiffres.

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de nature prédictive, générant des résultats probables basés sur des données plutôt que d'effectuer des opérations mathématiques précises. Les chiffres sur lesquels les clients s'appuient pour prendre des décisions – tels que les devis, les estimations de livraison, les montants de taxes ou les plans de paiement – nécessitent une approche déterministe. Ces chiffres critiques doivent provenir d'outils conçus pour la précision, et non des capacités génératives d'un LLM.

Le potentiel d'erreur est considérable. Une IA peut produire un calcul plausible mais incorrect, entraînant une perte de confiance des clients. Un incident notable s'est produit dans une concession BMW où un chatbot IA a fourni un prix de rachat de véhicule incorrect, qui était en réalité le solde du prêt en cours du client. De telles erreurs peuvent éroder la crédibilité d'une entreprise.

Les experts conseillent que tout calcul nécessitant une réponse cohérente et vérifiable soit géré par un moteur déterministe. Le rôle de l'IA devrait se limiter à interpréter la demande et à sélectionner l'outil approprié pour le calcul. Cette séparation garantit l'intégrité des chiffres financiers et protège contre des erreurs coûteuses.