L’avenir de la conformité crypto : l’efficacité de l’IA doit être combinée avec le jugement humain

Lorsque les gens pensent à l’intelligence artificielle dans le domaine des cryptomonnaies, la première chose qui leur vient à l’esprit est les bots de trading capables de rendre les investisseurs riches du jour au lendemain. Cependant, tous ceux qui travaillent étroitement avec la crypto comprennent que l’IA peut apporter davantage d’aide dans les tâches routinières, notamment en matière de conformité.

Avec près de 70% des institutions financières qui placent l’IA en priorité pour la gestion des risques et la conformité, il est clair que le secteur est en voie d’innovation. Mais il y a un problème : parfois les systèmes d’IA prennent des décisions sans explications claires, créant ce que l’on appelle l’effet « boîte noire ». Cela peut soulever des préoccupations éthiques, amenant les responsables de conformité à se demander : l’IA dans la conformité crypto est-elle un casse-tête éthique à résoudre, ou s’agit-il d’améliorer réellement l’utilisabilité de ces outils ?

Comment l’IA peut-elle aider à la conformité ?

Il existe quelques domaines de la conformité où, à mon avis, l’IA n’est pas seulement bonne mais constitue la meilleure option. Le premier est le KYC/KYB, ou les vérifications Know Your Customer/Business. Lorsqu’un nouveau client s’inscrit, il doit passer par une vérification de vivacité. Cela implique d’allumer la caméra, de scanner son visage et son passeport, et l’IA accomplit très bien cette tâche. Elle peut comparer les visages aux pièces d’identité et détecter les faux documents en quelques secondes.

Il en va de même lorsqu’une entreprise souhaite se connecter, car elle doit soumettre une multitude de documents de vérification, confirmant que ses activités sont légales et que les fonds entrants proviennent d’opérations non interdites. Aucun humain ne pourrait traiter ce volume de données aussi rapidement et avec une telle précision que l’IA.

Le deuxième domaine est la surveillance des transactions ou Connaître votre transaction (KYT). Dans la crypto, cela consiste à examiner d’où provient l’argent et où il se dirige. S’il est lié à une activité illégale telle que le financement du terrorisme, le darknet, la drogue, ou pire, l’équipe de conformité doit le savoir immédiatement. De nombreuses entreprises collaborent avec des fournisseurs externes qui utilisent l’IA pour suivre ces connexions, car il est presque impossible pour une équipe humaine de suivre chaque transaction blockchain. Cependant, l’IA est très efficace dans ce domaine et peut repérer ces schémas suspects facilement et en quelques secondes, en détaillant les pourcentages exacts d’où provient l’argent.

Enfin, l’application de l’IA aux processus de reporting. Nous savons tous que la collecte et l’organisation des données pour les régulateurs prennent généralement beaucoup de temps et peuvent comporter de nombreuses petites erreurs lorsqu’elles sont effectuées manuellement. Mais les outils alimentés par l’IA peuvent le faire automatiquement, fournissant des rapports rapides et précis et conservant des dossiers clairs. Ces audits sont plus rapides et comportent moins d’erreurs, facilitant également le travail des équipes de reporting.

Biais vs. utilisabilité

Bien sûr, l’IA ne peut pas être parfaite, car c’est une technologie relativement nouvelle et elle présente certains inconvénients. Beaucoup de personnes associent cela à un dilemme éthique en affirmant que l’IA est biaisée et sait discriminer. Cependant, je pense que parfois on reproche à l’IA des problèmes qui relèvent en réalité d’une mauvaise conception ou d’une mauvaise utilisabilité.

Par exemple, si un programme d’IA rejette le scan du passeport d’une personne, ce n’est pas toujours parce que le modèle possède des préjugés. Dans la plupart des cas, c’est parce que le système n’a pas expliqué clairement quel type de photo était requis ou parce que l’interface a rendu trop facile le téléchargement d’une image floue. Cela peut être résolu facilement en améliorant l’expérience utilisateur avec des instructions plus claires.

Une autre raison pour laquelle il n’y a pas de problème éthique avec l’IA est que les systèmes d’IA apprennent et fonctionnent à partir des données qui leur sont fournies. Si les données d’entrée contiennent déjà des biais humains existants ou des informations incomplètes, l’IA reproduira ces schémas, non pas parce qu’elle est intrinsèquement biaisée, mais parce qu’elle reflète ce qui lui a été enseigné. Cela signifie que le problème réside souvent dans la première étape, la manière dont les données ont été collectées ou sélectionnées, plutôt que dans l’IA elle‑même.

Néanmoins, dans certains cas, l’IA peut prendre des décisions que l’équipe de conformité ne peut pas expliquer en raison de ses algorithmes complexes et de son manque de transparence. En d’autres termes, un programme d’IA peut prendre une décision, mais il ne nous indique pas toujours pourquoi ni comment il est parvenu à cette conclusion. C’est frustrant, mais cela ne constitue pas nécessairement une violation éthique. Pour éviter de telles situations, voici la solution.

Le besoin d’une touche humaine

Plutôt que de considérer l’IA comme une menace éthique, nous devrions la voir comme un outil puissant qui améliore les capacités humaines. Les meilleurs résultats proviennent de systèmes hybrides, où l’IA est combinée à la supervision et au jugement humains. Cela signifie que l’IA doit exécuter les tâches lourdes en données et répétitives et signaler les cas suspects pour un examen manuel minutieux. Cette collaboration ajoutera de la responsabilité, même si nous ne comprenons pas pleinement ce que fait exactement l’IA.Il y a une prise de conscience croissante que la conformité va au-delà du simple remplissage de cases et du respect des réglementations. Chaque responsable de conformité sait que bâtir la confiance et comprendre sincèrement l’expérience du client sont très importants. Bien que l’IA puisse analyser les données et identifier des schémas, elle ne possède pas la capacité de ressentir des émotions ou de saisir le contexte complet des circonstances d’un client.C’est pourquoi les humains réels restent très importants pour gérer les tâches qui nécessitent une attention minutieuse et de l’empathie. Très probablement, à l’avenir, l’IA apprendra à percevoir toutes les nuances, mais pour l’instant la collaboration demeure la meilleure stratégie.

Mots de conclusion

En fin de compte, même avec tous les défis tels que la nature de boîte noire, je ne renoncerais pas à l’IA dans la conformité. Au contraire, il y a des tâches qu’elle peut accomplir plus rapidement et mieux, et les humains ne peuvent tout simplement pas suivre le rythme. Personne ne peut analyser des centaines de transactions par seconde ou comparer des milliers d’identités en temps réel. L’IA ne se fatigue pas, ne perd pas sa concentration et applique le même critère à chaque cas, de sorte que la technologie l’emporte sur ses inconvénients.

Cependant, l’IA ne peut pas remplacer la pensée humaine et ne peut pas avoir une véritable conversation avec un client pour comprendre sa situation. C’est pourquoi le meilleur état, comme nous l’avons mentionné précédemment, est un partenariat : l’IA est utilisée pour la rapidité et les données, et les humains pour les décisions finales et la communication avec le client.