Comment JPMorgan forme 300 000 travailleurs pour tirer le meilleur parti de l’IA

La plus grande banque américaine souhaite que chaque membre de ses plus de 300 000 employés soit un expert dans la manière de tirer le meilleur parti de l’IA.

La banque, avec son budget technologique de 18 milliards de dollars, a largement investi dans le développement de l’IA. L’entreprise se tourne désormais vers une campagne de formation à l’échelle de l’entreprise. Le but ? Derek Waldron, directeur de l’analyse chez JPMorgan Chase, a déclaré dans une interview avec McKinsey à propos de la stratégie d’adoption de l’IA de la banque qu’il s’agissait d’éduquer son personnel mondial sur la manière de faire en sorte que l’IA fonctionne pour chaque employé – et non pas une approche unique.

« Les besoins en formation sont variés, tout comme les applications de l’IA. La meilleure façon de les aborder est segment par segment », a déclaré Waldron dans l’interview publiée cette semaine sur le site Internet du cabinet de conseil. Tout le monde, des travailleurs de base aux dirigeants d’entreprise, devra acquérir de nouvelles compétences, a poursuivi Waldron.

Ceci étant dit, JPMorgan a lancé un programme de formation interne pour les débutants, « AI Made Easy », a-t-il précisé, ajoutant que « des dizaines de milliers » avaient déjà suivi le cours. L’entreprise a créé des modules pour enseigner aux utilisateurs comment mener des recherches approfondies avec l’IA ou tirer le meilleur parti de plusieurs ensembles de données différents.

Ce ne sont pas seulement les dirigeants qui devront peut-être changer leurs habitudes : ce sont aussi les managers. Waldron prédit que les PDG et les chefs d’entreprise devront adopter de nouvelles approches à mesure que la portée de la technologie se généralise. « La valeur de la génération IA ne viendra pas seulement du fait de donner des outils aux gens ; les chefs d’entreprise doivent diriger des équipes interfonctionnelles dans la transformation à l’ère de l’IA », a-t-il déclaré.

Une stratégie à plusieurs volets – des assemblées publiques aux communications des managers en passant par les campagnes de marketing sur les écrans dans les bureaux de la banque – contribue à mettre les gens à l’aise, a-t-il déclaré.

A quoi ressemble la formation

Enseigner l’IA aux gens se résume à deux niveaux principaux, a expliqué Waldron. Première étape : que peuvent faire et ne pas faire les grands modèles de langage d’IA ? Et deuxième étape : comment formuler les bonnes questions ?

« Une fois que nous sommes familiarisés avec les capacités », a-t-il déclaré, « nous passons à la manière de construire de bonnes invites, avec des cadres, des exemples et des contraintes. » Ensuite, les choses deviennent plus sophistiquées : « comment faire pivoter le personnage d’un LLM de créateur à vérificateur, ou comment utiliser deux LLM pour débattre d’un concept afin d’être plus créatif ».

Cette transition est une entreprise à l’échelle de l’entreprise, les travailleurs s’instruisant souvent les uns les autres.

« De nombreuses équipes ont rapidement mis en place des bibliothèques d’invites, des e-mails d’invite de la semaine et des réseaux sociaux pour partager les innovations des utilisateurs expérimentés », a-t-il déclaré, ajoutant : « Si nous mettons la technologie entre les mains des employés – avec une gestion du changement et une formation – ils seront les mieux placés pour innover et l’utiliser à bon escient.

Tout le monde devra faire des changements

Waldron a également donné un aperçu de la manière dont certains postes techniques acquièrent de nouvelles compétences.

« Les ingénieurs logiciels doivent acquérir des compétences pour créer des systèmes d’IA évolutifs basés sur des agents et des composants LLM », a-t-il déclaré, ajoutant : « Une autre population est celle des technologues, qui voudront de plus en plus créer des applications sophistiquées en utilisant l’IA agentique ou générique. Cet ensemble de compétences doit être formé. »

L’IA agentique suscite une attention particulière de la part de Wall Street et de la Silicon Valley. L’idée selon laquelle des « agents » numériques semi-autonomes pourraient orchestrer des projets de bout en bout de manière indépendante est polarisée dans certains milieux. Mais lors d’une conférence la semaine dernière, Teresa Heitsenrether – responsable des données et de l’analyse chez JPMorgan, dont Waldron rend compte – a déclaré qu’elle pensait que gérer des bataillons d’agents numériques donnerait aux travailleurs en début de carrière un avant-goût d’être un patron plus tôt qu’ils ne l’auraient autrement.

Pour les data scientists, Waldron a déclaré que les progrès technologiques signifiaient que l’époque de la création de modèles standards était révolue. Les fournisseurs tiers ont tendance à gérer cela désormais, a-t-il déclaré, en laissant les data scientists internes évaluer et améliorer les modèles prêts à l’emploi et « appliquer leurs compétences à la conception, à l’évaluation et à l’optimisation des systèmes ».

En d’autres termes, les trucs amusants.