La Banque centrale européenne (BCE) étudie comment l’intelligence artificielle pourrait l’aider à améliorer sa compréhension de l’inflation, après avoir sous-estimé les pressions sur les prix pendant des années et retardé le début de la politique de resserrement la plus agressive de son histoire. Rejoignant les masses d’entreprises déjà utilisatrices de l’IA, la BCE explore désormais des moyens de traiter et d’analyser des millions de points de données, y compris des données de prix publiques, des statistiques d’entreprise, des articles de presse et des documents de supervision bancaire, afin de produire une meilleure analyse pour les décisions politiques. “L’IA offre de nouvelles façons de collecter, nettoyer, analyser et interpréter cette richesse de données disponibles, de sorte que les informations puissent nourrir le travail de domaines tels que les statistiques, la gestion des risques, la supervision bancaire et l’analyse de la politique monétaire”, a déclaré un article de blog publié par la BCE jeudi.
La BCE a sous-estimé l’inflation pendant des années, et certains décideurs ont ouvertement remis en question ses modèles et la viabilité de fonder une politique solide sur des chiffres qui nécessitaient des révisions constantes à la hausse. Parmi plusieurs initiatives d’IA, la banque souhaite approfondir sa compréhension du comportement de fixation des prix et de la dynamique de l’inflation, indique le blog. En utilisant le web scraping, la BCE peut collecter une masse de données de prix en temps réel, mais les chiffres sont non structurés et inadaptés pour calculer l’inflation. La BCE souhaite donc exploiter l’IA pour structurer les données et améliorer son analyse, a-t-elle déclaré. Une autre initiative consiste à automatiser le processus de classification des données provenant de dizaines de millions d’entreprises, de banques et d’entités du secteur public, afin de mieux comprendre leur situation financière. La BCE espère également utiliser l’IA pour simplifier sa communication, en luttant contre les critiques selon lesquelles son langage excessivement complexe et technique est impossible à comprendre pour le grand public. “Un grand modèle de langage peut également aider à améliorer les textes rédigés par les membres du personnel, rendant la communication de la BCE plus facile à comprendre pour le public”, a déclaré la banque. “Dans le même ordre d’idées, nous utilisons depuis un certain temps déjà des traductions automatiques par réseau neuronal pour communiquer avec les citoyens européens dans leur langue maternelle.”
