CREDIT AGRICOLE à AI for Finance by Artefact - L'IA au cœur de la stratégie du Groupe

La discussion met en lumière le parcours de la banque avec l'IA, en se concentrant sur sa structure décentralisée et sur la façon dont l'adoption de l'IA est abordée dans les différentes entités. Si l'avènement du ChatGPT en novembre 2022 a marqué un changement dans la prise de conscience du public, le Crédit Agricole s'était déjà engagé dans l'IA bien avant, accélérant sa focalisation sur la technologie au début de l'année 2023. En avril 2023, une stratégie a été définie, mettant l'accent sur la pédagogie, la protection data de la banque et de ses clients, et l'expérimentation pour comprendre les applications pratiques de l'IA dans un écosystème décentralisé.

L'approche du Crédit Agricole en matière d'expérimentation consiste à fixer des règles pour garantir une mise en œuvre sûre et efficace, à évaluer la pertinence commerciale et la performance des initiatives en matière d'IA. La banque a pris en compte l'impact technologique de l'IA, y compris la vigilance à l'égard de la dépendance technologique. La phase d'expérimentation, avec environ 150-200 projets en cours, n'est pas une fin mais une voie vers des applications plus importantes et évolutives. C'est ce qui a conduit la banque à adopter une stratégie de mise à l'échelle de l'IA au niveau du groupe, en passant rapidement du prototypage à des cas d'utilisation à l'échelle industrielle.

Cette stratégie, dite de “ déploiement à l'échelle ”, vise à accélérer les initiatives en matière d'IA, de l'expérimentation à l'industrialisation. L'objectif principal reste le même : s'appuyer sur data et l'IA pour renforcer la relation humaine, spécificité du modèle client du Crédit Agricole. Cela implique de simplifier les processus, de gagner du temps et de se concentrer sur les interactions clients à fort impact. En définissant des cadres collaboratifs pour les cas d'utilisation, la banque cherche à progresser vers des normes industrielles élevées, avec l'implication de son comité exécutif (Comex) qui supervise 36 cas d'utilisation spécifiques de l'IA, chacun parrainé par la direction générale.

Ces cas d'utilisation sont classés par familles qui s'alignent sur les priorités stratégiques du Crédit Agricole, telles que l'amélioration des outils collaboratifs au sein de la banque, l'amélioration du support client avec une supervision humaine, la création de contenu pour le marketing et la communication, et l'assistance aux fonctions de middle et back-office telles que la vérification des clients (KYC) et la conformité environnementale, sociale et de gouvernance (ESG). En outre, l'IA aide les fonctions de contrôle en améliorant les processus réglementaires centrés sur le client et est largement adoptée dans le développement informatique, en particulier parce que le codage est un langage que l'IA peut aider efficacement.

Pour relever des défis tels que la maîtrise de nouvelles compétences, la gestion des coûts et l'adoption, le Crédit Agricole met l'accent sur la collaboration multidisciplinaire et l'acculturation continue à tous les niveaux. La banque donne également la priorité à la construction d'une base technologique qui s'aligne sur les développements rapides de l'IA tout en maintenant les normes de sécurité et de gestion des risques.

Avec l'IA générative, la banque vise à améliorer les fonctions humaines tout en garantissant la responsabilité environnementale, en tenant compte non seulement de la rentabilité mais aussi de la consommation d'énergie et de l'allocation des ressources. Au fur et à mesure de l'évolution de l'IA générative, l'accent pourrait passer de l'amélioration de la puissance des modèles à la simplification des interactions avec l'utilisateur et à l'obtention de résultats cohérents et fiables. L'avenir de l'IA au Crédit Agricole pourrait être centré sur les contextes conversationnels tout en maintenant une approche équilibrée de la place de l'IA dans la gestion de l'information et les opérations quotidiennes.