L’intelligence artificielle (IA) bouleverse presque tous les secteurs de la société par la création de nouveaux types de produits et services maintenant intégrés à la vie quotidienne. Depuis le début de la pandémie, nous avons accru notre dépendance à la technologie, que ce soit en recommandant un spectacle en ligne, en conseillant un achat de vêtements ou en simplifiant la gestion de nos finances. 

La technologie d’intelligence artificielle fait partie de RBC depuis plus de 30 ans ; elle procure des mesures de sécurité et des renseignements importants pour les clients, en plus d’accroître l’efficacité des activités commerciales. Maintenant, avec le lancement de Prévisions NOMI, elle prend une place centrale dans notre plateforme de services bancaires mobiles.

En 2021, Borealis AI, le centre de recherche sur l’intelligence artificielle de premier plan créé par RBC, s’est fait confier la tâche de construire une fonction d’IA qui donne aux clients un aperçu de leurs entrées et sorties de fonds futures. L’objectif était de revoir le rôle que nous jouons dans la vie des clients de RBC de manière à ce qu’ils développent leur confiance en leurs aptitudes de gestion financière grâce à nos renseignements et conseils personnalisés.

«La prévision des rentrées et sorties de fonds est un défi dont la complexité est reconnue mais, grâce à une solide collaboration avec l’équipe Numérique de RBC, nous avons créé un outil de la prochaine génération qui permet aux clients de consulter ces données partout, affirme Alex LaPlante, directeur général principal, Développement de produits et expansion des affaires, Borealis AI. Un des premiers défis à résoudre ensemble a été de déterminer où commencer. Nous avons choisi de nous occuper d’abord des paiements préautorisés, car ils représentent environ 50 % de toutes les opérations d’un compte-chèques ».

Par conséquent, l’équipe Borealis AI a commencé à travailler étroitement avec l’équipe Numérique de RBC afin de concevoir une nouvelle capacité financière qui devient rapidement un outil révolutionnaire pour les clients numériques.

Réunir deux équipes réparties dans trois villes et dotées d’ensembles de compétences très différentes ne s’est pas fait sans difficulté. Cependant, la combinaison d’apprentissage-machine (AM) et d’expérience en gestion approfondie de la monnaie numérique a mené à la «recette secrète» du succès et, en fait, est devenue un modèle de collaboration pour l’entreprise.

«Faire partie de l’équipe qui s’est ralliée autour de cette nouvelle capacité était exaltant, selon Maryam Khoshyomn, directrice générale, Gestion de la monnaie numérique, RBC et chef des produits de NOMI. Nous avions des chercheurs en IA qui développaient des algorithmes uniques et des ingénieurs en logiciels qui les déployaient en production, et notre équipe Numérique tirait parti des meilleures pratiques et des apprentissages des autres capacités primées de NOMI à RBC. L’étendue et la profondeur de l’expertise ont contribué à dynamiser le lancement de Prévisions NOMI.»

À la fin de 2021, Prévisions NOMI a été présenté afin de fournir aux clients une brève prévision des entrées et sorties de fonds sur sept jours en faisant un suivi des paiements de factures récurrents, ce qui leur procure une vision plus globale des activités de leur compte. Il s’agit du premier produit à intégrer la technologie de Borealis AI aux services bancaires de détail de RBC. Il s’appuie sur le succès d’Aiden, une plateforme de négociation électronique primée fondée sur l’IA qui utilise la puissance du traitement de l’apprentissage par renforcement profond pour améliorer les activités de négociation des clients et leur offrir de l’information limpide.

Prévisions NOMI a été mis au point à partir du groupe de processeurs graphiques OpenShift de Borealis, lequel est optimisé pour bâtir des modèles d’AM à grande échelle. L’équipe a ainsi pu élaborer un algorithme qui prévoit les dates de paiement à venir et les montants de différents types de paiements, ce qui inclut les paiements préautorisés, les virements de fonds, les chèques et les virements électroniques.

«L’objectif de Borealis AI est de simplifier la conception et l’exécution des modèles d’AM pour nos partenaires, dans ce cas-ci l’équipe Numérique de RBC, afin de les aider à mettre l’accent sur l’évolution de leurs produits et systèmes par l’intégration des capacités de l’IA, dit Payam Sabzmeydani, ingénieur principal de l’AM à Borealis AI. 

Au-delà de la conception du modèle, nous assumons aussi les responsabilités des activités de production au moyen de notre expertise et de nos outils internes. Pour ce faire, nous dissocions habituellement les systèmes d’IA et d’AM au moyen d’interfaces d’applications qui indiquent les responsabilités de chaque groupe dans des ententes bien définies afin de permettre à chaque équipe d’ajouter leur expertise à la conception d’un produit unifié pour RBC.»

Le modèle d’apprentissage-machine de Borealis AI derrière Prévisions NOMI exploite l’apprentissage profond et les données historiques des opérations pour prévoir les opérations futures avec un niveau élevé d’exactitude. Depuis son lancement, Prévisions NOMI a offert plus de 1,7 million de prévisions aux clients de RBC.

«Le lancement de Prévisions NOMI est un excellent exemple de notre exploitation de la puissance des perspectives fondées sur des données en réunissant les bonnes personnes et en tirant parti de nos différentes expertises, compétences et expériences», mentionne Mme Khoshyomn.

L’équipe Borealis AI et notre équipe Numérique prévoient collaborer davantage afin de créer de la valeur ajoutée pour les clients de RBC. Elles planifient également d’accélérer le développement et l’adoption de nouvelles technologies qui dépassent les attentes.

Pour en savoir plus sur l’équipe Borealis AI, cliquez ici : https://www.borealisai.com/en/              
Pour plus de renseignements sur NOMI, cliquez ici : https://www.rbcroyalbank.com/fr/mobile/feature/nomi/index.html

Légende : L’équipe Borealis AI qui a collaboré avec l’équipe Prévisions NOMI : Ella Wilson, Ryan Kaden, Yongmin Yan, Mahyar Hosseini, Yunduz Rakhmangulova, Amir Abdi, Lili Meng, Tristan Sylvain, Gabriel Oliveira, Payam Sabzmeydani.