Chase recrute des ingénieurs pour décider du code à écrire

Chase change le rôle attribué aux ingénieurs, selon Gill Haus, son directeur des systèmes d’information. Le responsable explique à ZDNET qu’il ne recrute plus principalement des ingénieurs pour écrire du code. Il cherche plutôt des profils capables de déterminer quel code doit être écrit. Cette évolution s’appuie sur les agents, qui peuvent désormais assister la production logicielle. Haus affirme que cette capacité réduit les tâches répétitives qui occupaient auparavant les ingénieurs. Elle déplace l’attention vers la conception, les résultats attendus et la qualité du logiciel. Chez Chase, l’IA transforme aussi le travail des responsables produit. Ceux-ci peuvent désormais écrire davantage de code avec l’aide d’outils adaptés. Lire l’entretien de ZDNET

Trois principes structurent l’approche présentée par Haus. Chase veut créer des services fluides, fournir des produits sécurisés et obtenir des résultats fiables. Cette méthode part des usages opérationnels, plutôt que de la seule installation d’un modèle. Haus estime qu’un objectif d’efficacité ne suffit pas pour repenser un processus avec une logique agentique. Les rôles et responsabilités doivent également évoluer. Les agents peuvent s’intégrer au fonctionnement interne d’une organisation, tout en laissant les humains et les systèmes coopérer. Chase applique déjà cette évolution au développement logiciel. Selon Haus, un professionnel de l’informatique, mais aussi une personne extérieure à ce métier, peut créer une application avec des outils de programmation assistée par IA.

Chase déploie LLM Suite

LLM Suite constitue la plateforme agentique interne de Chase. Lancée à l’été 2024, elle donne accès à des grands modèles de langage, incluant des technologies de pointe et des technologies à code ouvert. Les employés peuvent l’utiliser pour poser des questions, examiner des documents et créer des spécifications. Haus présente cette plateforme comme accessible à toute l’organisation. Chase cherche ainsi à examiner les processus de bout en bout et à supprimer les obstacles rencontrés par ses équipes. L’usage concerne aussi les services destinés aux clients. La banque utilise l’apprentissage automatique pour comprendre l’intention d’une personne qui appelle, puis l’orienter rapidement vers le bon interlocuteur. Elle analyse également ce que cette personne pourrait vouloir faire pendant l’appel.

La sécurité reste une condition centrale pour les services utilisant l’IA chez Chase. Haus rappelle que la banque impose un niveau d’exigence élevé, notamment pour la protection des données, le consentement et la confidentialité. Il affirme que Chase n’utilise pas les données d’une manière contraire à ses règles de confidentialité, de conformité ou de réglementation. Cette exigence concerne les modèles traditionnels d’apprentissage automatique comme les technologies agentiques. Les outils d’IA assistent aussi les professionnels en coulisses. Ils peuvent aider à repérer des erreurs, empêcher des acteurs malveillants et améliorer l’expérience client. Haus insiste enfin sur la mise à jour des logiciels, la surveillance du périmètre et le traitement rapide des vulnérabilités. Voir les principes de sécurité évoqués par Chase

Les résultats exigent des garde-fous

Les agents restent probabilistes, selon Haus, car ils prédisent statistiquement l’action suivante. Ils ne produisent donc pas toujours la même réponse. Cette variation peut être acceptable pour une recette, mais elle devient problématique lorsqu’un utilisateur réalise une opération financière. Haus estime que les dirigeants doivent encadrer ces systèmes avec des garde-fous, des évaluations et des résultats contrôlés. Chase conserve ainsi souvent une personne au centre du processus. Cette intervention humaine doit soutenir la confiance et permettre un déploiement à grande échelle. Pour le développement logiciel, Haus recherche des ingénieurs capables d’évaluer si un agent fonctionne correctement et produit une réponse exacte. Il considère que la définition du résultat attendu reste l’une des tâches les plus difficiles.

L’architecture compte également dans la stratégie de Chase. Haus veut que les équipes suivent des modèles reproductibles lorsqu’elles construisent des logiciels avec des agents. Ces modèles doivent aider à obtenir le résultat recherché, plutôt qu’une simple production générée par un modèle. Les critères peuvent concerner l’échelle, les composants nécessaires et l’architecture du service. Cette approche donne un rôle accru aux ingénieurs capables de juger la qualité des résultats. Elle ne limite toutefois pas l’usage de l’IA au département informatique. Chase souhaite que ses équipes utilisent les technologies agentiques, avec une architecture suffisamment solide pour permettre un développement sûr et productif. Les trois fondamentaux de Haus relient donc expérience client, sécurité des données et fiabilité opérationnelle. Relire l’analyse complète de ZDNET