JPMorgan commence à suivre l'utilisation de l'IA par ses employés

JPMorgan commence le suivi de l'utilisation de l'IA par ses employés

La banque JPMorgan Chase demande à ses environ 65 000 ingénieurs et techniciens d'intégrer des outils d'IA dans leur flux de travail quotidien. Selon un rapport de Business Insider, les managers surveillent la fréquence d'utilisation de ces outils par le personnel, ce qui pourrait également influencer les évaluations de performance.

Le rapport indique que les employés sont encouragés à utiliser des outils tels que ChatGPT et Claude Code lors de la rédaction de code, de la révision de documents ou de la gestion de tâches routinières. Les systèmes internes classifient ensuite les travailleurs en fonction de leur niveau d'utilisation. Certains sont étiquetés comme « utilisateurs légers », tandis que d'autres tombent dans la catégorie des « utilisateurs intensifs ».

JPMorgan utilise déjà l'IA dans la détection de fraude et l'analyse des risques. Ce qui se distingue ici, ce n'est pas la technologie elle-même, mais la manière dont elle est intégrée aux attentes quotidiennes du personnel.

Selon des documents internes cités par Business Insider, les managers portent une attention particulière à la façon dont les employés utilisent les outils d'IA.

Adoption de l'IA par JPMorgan dans le secteur bancaire

De nombreuses entreprises ont passé les deux dernières années à déployer des outils d'IA dans différents départements. Dans la plupart des cas, l'adoption a été inégale. Certaines équipes expérimentent intensément, tandis que d'autres s'en tiennent aux flux de travail existants.

JPMorgan considère l'IA comme une partie standard du travail. Cela crée un niveau d'adoption plus uniforme au sein des équipes. Auparavant, les évaluations de performance se concentraient sur la production et la précision. Désormais, elles pourraient également inclure l'efficacité avec laquelle les employés utilisent les outils d'IA pour atteindre ces résultats.

Cela soulève une question pratique pour les grandes organisations. Si l'IA peut réduire le temps nécessaire à certaines tâches, les employés devraient-ils être tenus de produire plus de travail dans le même laps de temps ?

Suivre le rythme du changement interne

En suivant l'utilisation, la banque pourrait essayer d'éviter un problème familier lors des déploiements de logiciels d'entreprise. Les outils sont déployés, mais l'adoption est lente, limitant leur impact. Intégrer l'IA dans les évaluations de performance crée un incitatif plus fort à s'engager avec la technologie. Cela suggère également que la maîtrise de l'IA devient une compétence de base, similaire à la manière dont les tableurs ou les outils de code sont devenus standards au fil du temps.

Les nouveaux défis incluent la pression ressentie par les employés pour utiliser l'IA même dans des cas où cela n'améliore pas clairement le résultat. Il y a également la question de la manière de mesurer une « bonne » utilisation, par opposition à une utilisation simplement fréquente.

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

Les banques opèrent dans un environnement réglementé, où l'introduction de l'IA dans davantage de flux de travail augmente le besoin de supervision.

Des outils comme ChatGPT et Claude Code peuvent aider à résumer des informations ou à générer des brouillons, mais ils peuvent également produire des résultats incorrects ou incomplets. Cela signifie que les employés doivent toujours vérifier les résultats avant de les utiliser dans la prise de décision ou dans des travaux en contact avec les clients.

JPMorgan a développé des contrôles internes pour les systèmes d'IA dans des domaines tels que le trading et les risques. L'expansion de l'utilisation à un plus large groupe d'employés pourrait nécessiter des garde-fous similaires, créant une situation pour la banque où elle souhaite améliorer l'efficacité tout en s'assurant que l'utilisation accrue de l'IA n'introduit pas de nouveaux risques.

D'autres institutions financières sont probablement en train de suivre de près cette évolution. Si lier l'utilisation de l'IA à la performance conduit à des gains mesurables en productivité, des modèles similaires pourraient se répandre dans le secteur.

L'approche de la banque pourrait redéfinir la manière dont les entreprises recrutent et forment leurs employés, et des compétences telles que la rédaction de requêtes et la vérification des résultats pourraient devenir des exigences standard pour les emplois. L'approche de JPMorgan suggère que ce changement est déjà en cours, du moins dans le secteur bancaire.