Dans un contexte où l'innovation technologique redéfinit les standards de performance et d'efficacité, le programme " AI for Efficiency " de BNP Paribas, développé en collaboration avec Artefact, se distingue comme un modèle ambitieux de transformation de la banque commerciale par l'intelligence artificielle.

Ce projet démontre qu'une approche structurée et axée sur la valeur peut non seulement optimiser les processus, mais aussi relever les défis d'un secteur en constante évolution.

Transformer la banque commerciale : L'IA au service de l'efficacité

Le programme " AI for Efficiency " de BNP Paribas, développé avec Artefact, vise à transformer la banque commerciale grâce à l'IA. En se concentrant sur la performance, l'efficacité et la création de valeur, ce projet incarne une vision ambitieuse et structurée de l'intégration de l'IA dans les processus bancaires.

Structure des programmes : Une approche globale et pragmatique

Lancée en six mois, "AI for Efficiency" repose sur trois piliers clés : la valeur, l'industrialisation et la gestion des risques. Ces axes garantissent une utilisation pertinente de l'IA tout en respectant les réglementations et en créant un impact positif durable. Une "usine" chargée de l'industrialisation garantit la durabilité des innovations, tandis qu'un centre d'excellence pilote le programme à travers quatre domaines clés : l'expertise, la valeur, l'exploration et la couverture. Ces domaines favorisent l'innovation tout en maintenant une cohérence entre la recherche appliquée, la gestion des risques et l'adaptation technologique.

Cas d'utilisation : Exemples concrets de l'impact de l'IA

Le programme comprend plusieurs domaines d'application de l'IA :

  • Fraude : Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les comportements des clients pour identifier les anomalies et prévenir divers types de fraude, comme les transferts suspects.

  • Traitement des documents: L'OCR (reconnaissance optique de caractères) et le NLP accélèrent le traitement des dossiers des clients, améliorant ainsi la rapidité et la qualité du service, en particulier pour les prêts hypothécaires.

  • Assistants Génératifs: Ces outils offrent des solutions de recherche d'informations en langage naturel pour les clients et les employés, facilitant ainsi les interactions et la prise de décision.

  • Marketing et interactions: Les modèles prédictifs optimisent les campagnes de marketing et l'efficacité des réponses aux demandes des clients, garantissant ainsi un service plus personnalisé et plus pertinent.

"Nous avons mené le projet parce qu'il crée de la valeur, estimée et approuvée par les unités opérationnelles et les départements, et validée par les experts en IA."
Jérémie CORNET VUCKOVIC, directeur conseil chez Artefact

Facteurs clés de succès : Valeur, industrialisation et responsabilité

  • 1. L'accent mis sur la valeur: Chaque projet est évalué en fonction de son impact direct sur la banque et ses clients. Cela garantit une allocation stratégique des ressources et l'adoption d'une solution optimale.

  • 2. L'industrialisation: La création d'une usine permet de s'assurer que les solutions développées dépassent le stade de la démonstration et sont intégrées de manière durable dans les processus bancaires.

Défis et prochaines étapes : Les enjeux de la transformation durable

  • Une évolution technologique rapide: L'IA générative et les modèles multimodaux offrent des perspectives prometteuses mais nécessitent une surveillance constante pour rester à la pointe.

  • Empreinte carbone et coûts énergétiques: La réduction de l'impact environnemental des modèles d'IA est une priorité, notamment grâce à des partenariats avec des entreprises comme Mistral.

  • Développement des compétences: La formation et la conservation des talents sont essentielles pour maintenir des niveaux élevés d'expertise et d'innovation.

  • Gestion des risques: Une attention particulière est accordée à l'équité, à la transparence et à la conformité des solutions déployées.

"Pour que cette initiative perdure au cours des deux prochaines années, elle doit s'industrialiser. Elle doit être pleinement intégrée dans les processus de la banque ou de l'entreprise."
Adrien VESTEGHEM, directeur du programme IA chez BNP Paribas