Si l’utilisation des modèles de langage de grande taille (LLM, comme ChatGPT 4), qui reposent sur une approche probabiliste, montre rapidement ses limites pour évaluer une entreprise, une approche reposant sur plusieurs modèles pourrait être féconde.
Le développement des outils d’intelligence artificielle (IA) est un changement majeur pour les entreprises. L’IA offre de nouvelles perspectives pour une multitude de tâches. Elle est à la fois source d’améliorations des processus de gestion, mais également à l’origine du développement de nouvelles activités (services, etc.). En finance, des IA permettent dès à présent d’analyser les données, d’automatiser certaines tâches et d’améliorer la prise de décisions. Par exemple, les opérateurs de finance de marché recourent à des outils d’IA pour analyser le marché et exécuter des transactions. Il n’y a pas de doute sur le fait que l’IA va continuer à se développer en finance et devenir incontournable.
Cela étant, si l’IA a démontré son potentiel dans un grand nombre de domaines de la finance, elle est aujourd’hui déployée principalement dans des activités où il existe une certaine standardisation des données ou des tâches. Pour qu’une IA soit en capacité d’apporter les réponses demandées avec un bon niveau de fiabilité, elle doit en effet apprendre et disposer de données en grande quantité. Par ailleurs, si les IA génératives, comme ChatGPT, se sont révélées particulièrement efficaces pour traiter des données textuelles, elles ont (encore) des difficultés à opérer avec des données chiffrées.
Dans ce contexte, nous posons dans cet article la question suivante : une IA peut-elle se substituer à un expert financier pour évaluer une entreprise ? Avant de répondre à cette question, nous...