Personnalisation et innovation dans une industrie réglementée : Kathleen Peters d’Experian

Kathleen Peters apporte à son rôle de directrice de l'innovation chez Experian une expérience auprès d'entreprises de communications numériques et de startups technologiques. Moi, moi et l'IA podcast, Kathleen parle un peu du laboratoire d'innovation d'Experian, décrivant certains de ses projets et expliquant comment la récente démocratisation des outils d'IA générative a rendu possible une réflexion encore plus innovante, à la fois pour les experts en technologie et pour les contributeurs possédant d'autres compétences de base.

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Transcription

Allison Ryder : Innover dans un environnement réglementé s’accompagne évidemment de garde-fous.

Kathleen Peters : Je m'appelle Kathleen Peters d'Experian et vous écoutez Moi, moi et l'IA.

Sam Ransbotham : Bienvenue à Moi, moi et l'IA, un podcast de MIT Sloan Management Review explorer l’avenir de l’intelligence artificielle. MIT SMR depuis 2014, avec des articles de recherche, des rapports annuels de l'industrie, des études de cas et maintenant 12 saisons d'épisodes de podcast.

Salut les auditeurs.

Kathleen Peters : Merci.

Sam Ransbotham : Experian en sait probablement beaucoup sur nous, mais certains de nos auditeurs n'en savent peut-être pas autant sur Experian.

Kathleen Peters : Experian est une entreprise mondiale de données et de technologie, et nous offrons des opportunités aux personnes et aux entreprises du monde entier.

Sam Ransbotham : Votre rôle est celui de directeur de l’innovation.

Kathleen Peters : Je travaille en très étroite collaboration avec mon partenaire, le Dr Shanji Xiong, notre scientifique en chef et responsable technique de notre laboratoire, composé de scientifiques des données et d'ingénieurs logiciels qui exploitent réellement la puissance des données dont nous disposons pour aider à créer les produits dont nos clients et partenaires ont besoin, ainsi qu'à aider les consommateurs par le biais de nos activités directes avec les consommateurs.

Shanji et le laboratoire travaillent avec l'IA depuis des décennies, notamment en matière de fraude.

Le laboratoire a vraiment été à l'avant-garde de la production de techniques d'IA générative et de leur intégration dans notre application que les consommateurs peuvent utiliser, ainsi que dans des produits comme Experian Assistant.

Experian Assistant permet aux individus de nos [sites clients] de tirer des informations ;

Nous pouvons désormais le faire en quelques minutes.

Sam Ransbotham : Vous avez mentionné la démocratisation, et je pense que vous l'avez présentée comme une chose positive, mais vous avez également affaire à de nombreux mauvais acteurs qui viennent d'avoir accès à une technologie incroyable.

Kathleen Peters : C’est quelque chose qui m’empêche probablement de dormir la nuit, si je suis honnête.

Nous constatons également une augmentation de la qualité ainsi que de l’ampleur du nombre d’escroqueries perpétrées.

Sam Ransbotham : Ensuite, je suppose qu’il y a un aspect de fraude pure et simple, mais il semble également qu’il existe ici des opportunités, disons, pour améliorer également l’inclusion financière.

Kathleen Peters : C’est vraiment intéressant pour moi.

Une autre chose qui s’est produite est que vous n’aviez pas besoin d’être un data scientist.

La raison pour laquelle j’en parle est que, comme vous l’avez mentionné, nous avons également une opportunité positive.

Plus vous êtes en mesure d’apporter de données à la question, au problème, au score que vous essayez de résoudre, plus vous serez en mesure de comprendre avec précision le risque, ou l’absence de risque, associé à l’individu [que] vous essayez de mieux comprendre.

Ainsi, être capable de comprendre plus d’historique, plus de données, avoir la puissance de calcul nécessaire pour le faire en temps réel nous permet de mieux comprendre les individus [qui] se manifestent, et c’est vraiment ce qui motive l’inclusion financière.

Sam Ransbotham : Au cœur des stéréotypes se trouve l’idée de prendre une décision rapide avec des informations imparfaites, et je pense que vous établissez un lien entre plus de détails et plus d’informations, vous permettant de prendre une décision meilleure et plus personnalisée.

Kathleen Peters : Oui.

Sam Ransbotham : Mais en même temps, vous évoluez également dans un secteur très réglementé où vous avez beaucoup de règles à suivre, et où de nouvelles choses apparaissent rapidement.

Kathleen Peters : Nous sommes de fervents défenseurs de la participation du consommateur à cette conversation.

Étant une organisation hautement réglementée, comme vous l'avez souligné, cela signifie que nous comprenons les types de restrictions et de limitations concernant ces données.

Sam Ransbotham : J’ai l’impression qu’il y a encore des tensions parce que vous êtes une grande entreprise, et je pense qu’il existe un mythe selon lequel les grandes entreprises ne peuvent pas innover.

Kathleen Peters : Ayant moi-même travaillé dans plusieurs startups, j'ai également un point de vue personnel à ce sujet.

Nous comprenons également l'histoire.

Il est très important avec l’IA – et lorsque les entreprises travaillent avec elle – que vous compreniez les risques inhérents qui existent, que vous informiez le personnel sur ces risques et que vous ayez un conseil pour examiner cela régulièrement.

J’apprécie donc vraiment l’échelle et la gouvernance qui accompagnent les grandes entreprises.

Vous êtes très concentré sur la croissance, et vous n’avez peut-être pas nécessairement la même responsabilité envers les actionnaires lorsque vous êtes financé par du capital-risque que lorsque vous avez des actionnaires publics.

Sam Ransbotham : Vous avez évoqué votre parcours dans une startup. Moi, moi et l'IA.

Kathleen Peters : Je suis originaire de St. Louis, Missouri, qui [est] à peu près aussi proche du centre, je pense, que vous pouvez l'être du pays.

J'ai fait des études d'ingénieur à l'Université des sciences et technologies du Missouri, dans le sud du Missouri, et j'ai étudié le génie électrique.

Après avoir obtenu mon diplôme, j'ai rejoint Motorola et j'ai fait partie d'une équipe qui construisait le réseau téléphonique par satellite Iridium, et en particulier les téléphones portables eux-mêmes, ce qui nécessitait une énorme quantité d'innovation et de nouvelles techniques.

J’ai eu vraiment la chance au début de ma carrière de faire partie d’un projet de R&D de type lunaire qui, je crois, a semé très tôt la graine d’un désir de satisfaire cette curiosité pour l’avenir.

Au cours de ma carrière, j'ai rejoint une société appelée Cadence Design Systems, [et j'ai utilisé] de nombreux outils et simulations de nouvelles techniques, notamment dans le développement de circuits intégrés matériels et des puces que nous utilisons, notamment dans ces appareils de communication.

Avant de rejoindre Experian, j'ai travaillé pour une startup et nous chiffrions les communications pour [la] transmission sécurisée de la voix et du texte entre des appareils de téléphonie mobile disponibles dans le commerce qui pourraient être utilisés par les entreprises ainsi que par les entités gouvernementales.

La cybersécurité nous aide à verrouiller les murs et le périmètre qui nous entoure.

C’est devenu une véritable passion pour moi ces dernières années.

Sam Ransbotham : J'aime toujours toute histoire où un ingénieur s'en sort bien.

Au moment où nous parlons, des rapports ont été publiés cette semaine, prédisant une catastrophe pour les rôles techniques, contre lesquels je suis à 100 %.

Kathleen Peters : Nous avons eu quelques exemples intéressants, Sam, autour de ce sujet précis.

Shanji lui a demandé d'explorer un nouveau domaine dans lequel il n'avait pas autant d'expérience.

Vous pouvez donc imaginer des formulaires que les gens peuvent remplir, parfois encore avec un stylo et du papier, et pouvoir utiliser ces formulaires et les traiter aussi efficacement que possible.

Ce qu'il a fait, c'est qu'il a d'abord utilisé la version entreprise de notre grand outil de modèle de langage et a déclaré : "Dites-moi en plus sur les dernières fonctionnalités de l'OCR. Quelles sont les limites ? Si je n'ai jamais travaillé avec cela auparavant, que dois-je savoir ? Comment les techniciens l'utilisent-ils ?"

À partir de là, il a voulu expérimenter davantage et il a utilisé l’entrée audio vocale au lieu de taper une invite.

Il a dit : "Oh, je vois que nous n'avons pas utilisé ces structures. Réécrivez le code en utilisant ce type d'approche architecturale."

Puis, finalement, il a pris un morceau de code qu'il avait écrit il y a quelques années et l'a branché dans le modèle et lui a demandé d'optimiser le code qu'il avait écrit et optimisé à la main et dont il était fier.

Le modèle est revenu et a amélioré les performances de son code de 40 fois.

De cette façon, cette énergie positive m’a fait réaliser qu’il y a beaucoup [dans le] cycle de l’actualité, il y a beaucoup de battage médiatique.

Sam Ransbotham : J’aime l’exemple, mais il y a un fil sur lequel je veux m’appuyer, c’est-à-dire que vous avez dit que, dans le cadre de celui-ci, il était capable de diriger et de diriger le modèle.

Kathleen Peters : Oui.

Sam Ransbotham : Que se passera-t-il à l’avenir lorsque les gens auront grandi sans cette expérience qui leur permettrait de piloter le modèle ?

Kathleen Peters : Je vais vous donner un autre exemple qui, je pense, aborde également cette question.

Ce type d'emploi a également tendance à connaître un taux de rotation très élevé.

Quand on a quelqu’un de nouveau, c’est stressant.

Ce que nous avons commencé à créer, ce sont des agents et des robots qui pourraient réellement aider les personnes de notre centre de support client.

Et cela a donné du pouvoir, en particulier, à ces nouveaux employés, [qui], comme vous l’avez dit plus tôt… n’arrivent pas nécessairement avec les compétences.

Nous avons constaté une diminution du roulement de personnel et une augmentation de la satisfaction au travail au sein de ce département.

Sam Ransbotham : En fait, cela correspond bien à certaines recherches que nous avons menées au cours des deux dernières années, dans lesquelles nous recherchons certains de ces résultats intangibles, non pas des avantages financiers, mais la satisfaction au travail et d’autres avantages de type culturel.

Nous avons un segment dans lequel nous vous posons quelques questions rapides.

Qu’en est-il de l’IA qui évolue plus vite ou plus lentement que prévu ?

Kathleen Peters : Le pouvoir que nous observons, les portes et les opportunités qui s’ouvrent pour le meilleur et pour le pire… Je m’inquiète toujours de la fraude lorsque je vois de nouvelles opportunités passionnantes… mais l’ampleur de celle-ci est quelque chose auquel je ne m’attendais pas à se produire si rapidement.

Sam Ransbotham : Que souhaiteriez-vous que l’IA puisse faire mieux, ou qu’est-ce qui vous frustre actuellement à propos de l’IA ?

Kathleen Peters : Un défi que je vois, et que je sais que diverses personnes et entreprises tentent de relever, y compris nos équipes ici chez Experian, est de comprendre la confiance qui sera nécessaire à mesure que les agents deviendront plus actifs et impliqués dans les transactions que nous effectuons dans nos vies.

Je vais vous donner un exemple à ce sujet.

La technologie est déjà là.

Il n’existe pas encore de normes en place pour cela, et la capacité technologique évolue bien plus rapidement que ces types de signatures, d’autorisations et de protocoles qui seront nécessaires pour aider à établir cette confiance afin que chaque entité de la chaîne de valeur puisse comprendre la validité de l’agent.

Sam Ransbotham : C’est là une chose énorme, énorme, tout le problème de l’identité.

Kathleen Peters : Merci beaucoup.

Sam Ransbotham : Merci d'avoir écouté.

Allison Ryder : Merci d'avoir écouté Moi, moi et l'IA.