JPMorgan surveille l'utilisation de l'IA par ses employés sur le lieu de travail

JPMorgan Chase demande à ses quelque 65 000 ingénieurs et techniciens d'intégrer des outils d'IA dans leurs routines de travail quotidiennes. Business Insider rapporte que la direction surveille la fréquence à laquelle le personnel utilise ces outils, et que cette utilisation pourrait être prise en compte dans les évaluations de performance.

Le rapport indique que les employés sont encouragés à utiliser des outils tels que ChatGPT et Claude Code pour des tâches telles que l'écriture de code, la révision de documents ou la gestion des tâches courantes. Des systèmes internes classent ensuite le personnel en fonction de son niveau d'engagement, qualifiant certains d'« utilisateurs occasionnels » et d'autres d'« utilisateurs intensifs ».

JPMorgan utilise depuis longtemps l'IA dans des domaines tels que la détection des fraudes et l'analyse des risques. Ce qui est remarquable ici, ce n'est pas la technologie en soi, mais la manière dont elle est officiellement intégrée aux attentes professionnelles quotidiennes.

Selon des documents internes cités par Business Insider, les responsables observent de près la manière dont les employés utilisent les outils d'IA dans le cadre de leurs fonctions.

JPMorgan fait la démonstration de l'adoption de l'IA dans le secteur bancaire

Au cours des deux dernières années, de nombreuses entreprises ont introduit des outils d'IA dans divers départements, bien que leur adoption ait souvent été inégale. Certaines équipes mènent des expériences approfondies, tandis que d'autres s'en tiennent aux flux de travail établis.

JPMorgan positionne l'IA comme une composante standard du travail. Cette approche favorise un niveau d'adoption plus uniforme entre les équipes. Alors que les évaluations de performance se concentraient autrefois uniquement sur le rendement et la précision, elles peuvent désormais également évaluer l'efficacité avec laquelle les employés exploitent les outils d'IA pour atteindre ces résultats.

Cette évolution soulève une question pratique pour les grandes organisations : si l'IA permet de réduire le temps nécessaire à certaines tâches, faut-il attendre des employés qu'ils accomplissent davantage de travail dans le même laps de temps ?

S'adapter aux changements internes

En suivant l'utilisation de ces outils, la banque cherche peut-être à éviter un écueil courant lors du déploiement de logiciels d'entreprise : les outils sont déployés, mais leur adoption lente limite leur impact. L'intégration de l'IA dans les évaluations de performance crée une incitation plus forte à s'approprier cette technologie. Elle signale également que la maîtrise de l'IA est en train de devenir une compétence fondamentale, tout comme la maîtrise des tableurs ou des outils de codage est devenue la norme par le passé.

De nouveaux défis apparaissent, tels que le sentiment de pression ressenti par les employés pour utiliser l'IA même lorsque celle-ci n'améliore pas clairement les résultats. Se pose également la question de savoir comment mesurer une utilisation « efficace », plutôt qu'une simple utilisation fréquente.

Risques liés à l'IA et gains d'efficacité chez JPMorgan

Les banques opèrent dans un environnement fortement réglementé, et l’introduction de l’IA dans davantage de flux de travail renforce le besoin de supervision.

Des outils tels que ChatGPT et Claude Code peuvent aider à résumer des informations ou à générer des brouillons, mais ils peuvent également produire des résultats inexacts ou incomplets. Cela oblige les employés à vérifier rigoureusement les résultats avant de les utiliser dans la prise de décision ou dans le cadre de leur travail en contact avec la clientèle.

JPMorgan a mis en place des contrôles internes pour les systèmes d'IA dans des domaines tels que le trading et la gestion des risques. L'extension de l'utilisation à un plus grand nombre d'employés nécessitera probablement des mesures de protection similaires, ce qui créera un exercice d'équilibre pour la banque : elle cherche à gagner en efficacité, mais doit s'assurer que l'utilisation accrue de l'IA n'introduit pas de nouveaux risques.

D'autres institutions financières observent probablement cela de près. Si le fait de lier l'utilisation de l'IA à la performance se traduit par des gains de productivité mesurables, des modèles similaires pourraient se multiplier dans l'ensemble du secteur.

La stratégie de la banque pourrait redéfinir la manière dont les entreprises recrutent et forment leur personnel, des compétences telles que l'ingénierie des prompts et la validation des résultats devenant des exigences professionnelles standard. L'approche de JPMorgan suggère que cette transformation est déjà en marche, du moins dans le secteur bancaire.

Voir aussi : La RPA a son importance, mais l'IA change la façon dont l'automatisation fonctionne

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