L’intelligence artificielle (IA) est omniprésente par les temps qui courent. Maintenant que tout le monde s’est mis à parler de ChatGPT presque du jour au lendemain, il serait difficile pour les industries d’ignorer cette technologie – et le secteur des régimes de retraite ne fait pas exception.

L’IA a beau susciter tout un battage médiatique, elle n’est pas aussi nouvelle que certains l’affirment. Nous y avons déjà recours du matin au soir, et ce, depuis des années. Avez-vous lancé une recherche sur Google aujourd’hui? Si c’est le cas, vous avez utilisé une IA. Google est probablement l’IA la plus largement utilisée dans le monde (Malone, 2022). Avez-vous visionné quelque chose sur Netflix? Les recommandations que cette chaîne vous propose sont générées par une technologie d’apprentissage machine (une branche maîtresse de l’IA) qui apprend vos préférences à mesure que vous utilisez ce service de diffusion en continu.

En fait, le concept de la machine qui apprend comme un être humain existe depuis les années 1950. Dès les années 1970, des logiciels pouvaient apprendre des notions à partir d’exemples et répondre à des questions, tout comme Siri ou Alexa le font aujourd’hui (Winston, 2022).

Bon nombre d’applications de l’IA qui nous sont déjà familières peuvent aussi servir à rehausser les communications avec les participants à un régime de retraite. De plus, les progrès de l’IA générative peuvent contribuer à l’efficacité des équipes de communications sur les retraites en matière de création et de conception de contenus attrayants. 

Examinons quatre des principales utilités de l’IA pour les équipes de communications sur les retraites.

1. Création de contenus – La création de contenus pertinents est de plus en plus chronophage. Les participants ont souvent besoin de renseignements précis, en fonction de facteurs tels que le temps qu’il reste avant leur retraite, d’où la nécessité de produire des contenus très ciblés. 

L’IA générative s’entend des systèmes capables de produire des textes, des images et des contenus audio, vidéo et autres sur la base des tendances qu’ils repèrent dans des milliers de points de données. Les outils d’IA générative tels que les agents conversationnels relèvent du volet du traitement du langage naturel de l’IA, un secteur qui a fait des progrès impressionnants quant à sa capacité de créer des productions réalistes, exactes et semblables à celles des humains. C’est pourquoi ce secteur de l’IA est celui dont nous entendons parler presque partout actuellement.

L’IA générative peut changer la donne grâce au temps qu’elle vous fait gagner dans la rédaction de contenus percutants visant à stimuler l’enthousiasme de vos participants pour un avantage de valeur tel qu’un régime de retraite. Cependant, il faut garder à l’esprit certaines pratiques exemplaires associées à l’utilisation d’outils génératifs pour la création de contenus :

• Révisez et peaufinez – Les outils d’IA générative offrent un excellent point de départ pour passer de la page blanche à l’ébauche en quelques secondes… mais nous insistons sur le mot ébauche. L’IA devrait vous aider à créer votre premier jet et non votre version définitive. L’expertise humaine demeure nécessaire pour réviser la production, en vérifier l’exactitude et ajouter une perspective émotionnelle au contenu. 
• Anonymisez vos données – Dans vos demandes, remplacez les noms d’entreprises ou de personnes par des pseudonymes. Bon nombre d’agents conversationnels enregistrent par défaut les demandes et les questions que vous leur soumettez afin d’entraîner leur grand modèle de langage (GML). Il peut en résulter des problèmes de confidentialité. Toutefois, la plupart des agents conversationnels offrent le choix de ne pas partager les données, ce qui est une bonne idée si vous prévoyez communiquer de l’information sensible.
• Incluez un énoncé de divulgation – Si une IA vous a servi à créer des contenus tels que des vidéos ou des images, il est important de le divulguer à vos participants. Faites preuve de transparence. Cela vous aidera à établir un climat de confiance entre votre auditoire et votre marque.

2. Résumé d’informations – La capacité à résumer rapidement une information complexe est une autre force de l’IA. Les équipes de communications peuvent mettre à profit des outils d’IA générative tels que ChatGPT, Copilot et Claude pour simplifier et abréger significativement les livrets et rapports d’un régime de retraite. 

Les outils génératifs excellent aussi à résumer des données d’analyse et de sondage et à y repérer des tendances. Il faudrait des centaines d’heures à des humains pour faire le même travail. 

En accélérant le flux de production de votre équipe, l’IA générative libère du temps précieux, que vous pourrez consacrer aux tâches stratégiques à haut niveau d’impact qui stimulent la production de résultats.

3. Communications hyperciblées – Dans l’espace des régimes à cotisations déterminées, l’information personnalisée encourage les individus à progresser à petits pas vers les meilleurs choix pour eux-mêmes et pour leur avenir financier. 

De plus, les participants s’attendent maintenant à avoir constamment accès à l’information numérique ciblant leur propre cheminement de planification de la retraite, tout comme dans les expériences numériques personnalisées que leur offrent les géants de la technologie tels que Facebook ou Spotify.

Les fonctionnalités d’apprentissage machine de l’IA peuvent aider significativement les communicateurs des régimes de retraite à cibler précisément l’information et à l’automatiser. La plupart des régimes ont des systèmes d’administration qui regorgent de données sur les participants. Les algorithmes d’apprentissage profond sont en mesure d’analyser les données et les membres d’un groupe en fonction de caractéristiques similaires; en fait, il s’agit là de l’une des principales utilisations de l’IA pour cibler les communications d’industries variées. Ces segments pourront ensuite servir dans le cadre de campagnes ciblées, par exemple en communiquant à des participants, regroupés en fonction de l’approche de l’âge de la retraite, des conseils pour atténuer les risques de leurs placements.

4. Recommandations en temps réel – L’apprentissage machine donne aussi aux systèmes d’IA la capacité de produire des recommandations en temps réel. Beaucoup de recommandations de produits qui s’affichent sur Amazon et sur d’autres plateformes de commerce en ligne sont alimentées par l’apprentissage machine, qui détecte des tendances dans nos interactions avec leur service virtuel. 

Sur la base des comportements et interactions de vos participants dans les canaux de communication en ligne tels que votre site Web, vos campagnes de courriel et vos réseaux sociaux, vos communicateurs peuvent exploiter l’apprentissage machine afin de recommander des services de planification de la retraite, des articles, des vidéos et d’autres contenus pertinents que les participants sont susceptibles de trouver utiles. Ces recommandations gagnent en précision avec le temps, à mesure que le système apprend à connaître vos participants. 

Préoccupations d’ordre éthique

Certes, l’IA est un outil très prometteur pour faciliter le travail des équipes de communications sur les retraites, mais cette technologie n’est pas sans risque. Il est important d’examiner les préoccupations d’ordre éthique qui pourraient avoir des répercussions négatives sur votre organisation.

• Sécurité des données – La sécurité des données peut devenir une préoccupation éthique sérieuse pour un régime de retraite. Par exemple, un algorithme d’apprentissage machine devra analyser des milliers de points de données dans la base de données des participants pour y déceler des tendances. Cette activité soulève des préoccupations relatives à la sécurité des données, car la machine a alors accès à de l’information sensible qui, si elle aboutissait entre de mauvaises mains, ouvrirait la porte à des actes malicieux tels que le vol d’identité.
  
  Il importe de vous assurer que votre organisation dispose d’une infrastructure de sécurité des données adéquate et d’informer les participants de la façon dont un système d’IA collecte et utilise leurs renseignements personnels.
  
  
• Confidentialité – La protection de la confidentialité de vos participants et de votre organisation est une préoccupation concrète quand vient le temps de mettre en œuvre un projet d’IA. Ce risque est élevé lorsqu’on utilise des outils d’IA générative tels qu’un agent conversationnel. 
  
  Si votre régime intègre un agent conversationnel à son site Web pour répondre aux questions des participants, vous n’exercez aucun contrôle sur l’information que ceux-ci pourraient lui soumettre. Un participant pourrait inscrire son NAS, sa date de naissance ou celle d’un bénéficiaire, ainsi que d’autres données nominatives. Comment votre organisation assurera-t-elle la confidentialité de cette information? 
  
  Le risque s’étend aussi à la protection de l’information sur votre organisation. Est-ce que votre équipe soumet de l’information commerciale confidentielle à un agent conversationnel? Bon nombre de ces systèmes stockent les données d’entrée que vous leur soumettez et les utilisent comme ensembles de données pour poursuivre l’entraînement de leur agent; cela peut présenter des risques si on demande à un agent de résumer une stratégie confidentielle. Assurez-vous de vérifier les conditions d’utilisation et les paramètres de confidentialité de l’agent conversationnel que vous utilisez, afin de savoir ce qu’il fera de vos données.
  
  
• Comportement imprévu – Le comportement imprévu d’un système est un autre risque très réel lié à l’éthique, qui touche plus particulièrement les initiatives de contenu personnalisé utilisant le volet du traitement du langage naturel de l’IA (les agents conversationnels). 

Si une machine recommande des contenus qui ne conviennent pas à un participant, le régime pourrait en être tenu responsable. Supposons, par exemple, qu’un participant à un régime à cotisations déterminées sur le point de prendre sa retraite reçoive des recommandations de contenus encourageant une stratégie de placement agressive et qu’il agisse en conséquence. Cette personne pourrait perdre beaucoup d’argent si les marchés connaissaient une baisse soudaine. C’est toujours une bonne idée que de garder « un humain dans le circuit » pour réviser les productions du système d’IA afin d’en assurer l’exactitude et le caractère factuel.

Conclusion

L’IA est très prometteuse pour aider les équipes de communications sur les retraites à améliorer leur efficacité à créer des contenus attrayants, à résumer de l’information et des données complexes, et à concevoir des campagnes hyperciblées et personnalisées susceptibles d’accroître le revenu de retraite des participants. Bien entendu, l’IA a beaucoup d’autres utilités qui peuvent vous être profitables. Quand vous réfléchissez aux utilisations potentielles de l’IA dans votre organisation, il est utile de vous poser la question suivante : Quelles tâches devrions-nous confier aux ordinateurs et lesquelles devrions-nous réserver aux humains? L’humain surpasse l’ordinateur quand il s’agit d’interagir avec des personnes et de manifester de l’empathie, car ces caractères sont très difficiles à programmer dans un système. En revanche, l’ordinateur excelle à mémoriser d’énormes quantités de données et à en dégager le sens.

Ensemble, les humains et les ordinateurs peuvent améliorer les expériences que nous offrons à nos participants. Si votre organisation a mis en place les mesures de sécurité fondamentales nécessaires à l’utilisation de cette technologie, et si votre équipe est formée à l’utilisation responsable des outils d’IA, ceux-ci pourront constituer un puissant ajout à votre programme de communications, au bénéfice des participants. 

Références

Malone, Thomas (2022). Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy. Interactive Video Set: Video 1 Part 1 Transcript. MIT Sloan & MIT CSAIL.

Winston, Patrick (2022). Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy. Casebook Video 1 Part 1 Transcript. MIT Sloan & MIT CSAIL.

Nicole Quintal, responsable de la marque et de l'engagement numérique, Co-operative Superannuation Society (CSS) Pension Plan

Nicole Quintal est une communicatrice primée qui possède plus de 18 ans d'expérience dans les domaines du journalisme, du marketing et de la communication, dont 10 ans dans le secteur des pensions.

Inspirée par les secteurs de la technologie et de la fintech, Nicole est passionnée par l'exploration de moyens novateurs pour améliorer la communication avec les participants aux régimes. Nicole et l'équipe du CSS ont récemment lancé de nouvelles initiatives, notamment un nouveau contenu vidéo ciblé, un nouveau site web et la fourniture d'informations personnalisées aux affiliés.

Nicole est titulaire d'un diplôme en journalisme de l'Université MacEwan, d'un baccalauréat en arts professionnels en études de communication (avec distinction) de l'Université Athabasca et d'un certificat en administration des régimes de retraite (PPAC) du Collège Humber. Elle a également suivi récemment des programmes sur l'IA et la technologie blockchain par l'intermédiaire de la Sloan School of Management du MIT.

Dans ses temps libres, Nicole aime faire de la randonnée dans le nord de la Saskatchewan avec son berger allemand, Yuri.