Les banques de d\u00e9tail europ\u00e9ennes sont \u00e0 la recherche de nouveaux leviers d'efficacit\u00e9 pour faire face \u00e0 la pression croissante des co\u00fbts. Dans ce contexte, l'IA, en particulier l'IA g\u00e9n\u00e9rative, offre des opportunit\u00e9s concr\u00e8tes de gain de temps et de r\u00e9duction des co\u00fbts. Cependant, pour que ces promesses de gains se concr\u00e9tisent r\u00e9ellement, il faut surmonter plusieurs d\u00e9fis.<\/p>\n<\/div>
Choisir (et parfois renoncer).<\/h2><\/div>Les cas d'utilisation de l'IA dans les banques sont innombrables : automatisation des processus pour la conformit\u00e9, mod\u00e8les de fraude, analyse des dossiers de cr\u00e9dit, etc. Le d\u00e9fi ne r\u00e9side pas dans la prolif\u00e9ration de ces opportunit\u00e9s, mais dans leur s\u00e9lection. Chaque cas d'utilisation doit \u00eatre \u00e9valu\u00e9 en fonction de son potentiel de gain. Une feuille de route en mati\u00e8re d'IA pour les deux ou trois prochaines ann\u00e9es, align\u00e9e sur la strat\u00e9gie globale et r\u00e9vis\u00e9e tous les six mois, ainsi qu'un syst\u00e8me de suivi de la valeur pendant l'ex\u00e9cution, sont essentiels pour hi\u00e9rarchiser et g\u00e9rer les projets \u00e0 forte valeur ajout\u00e9e.<\/p>\n<\/div>
Transformer pour gagner.<\/h2><\/div>L'IA ne peut pas se contenter de superposer des solutions aux processus existants. Pour obtenir un retour sur investissement significatif, l'IA doit \u00eatre profond\u00e9ment int\u00e9gr\u00e9e aux processus en les remodelant compl\u00e8tement et en red\u00e9finissant les t\u00e2ches et les r\u00f4les. Cette transformation n\u00e9cessite une approche multi-agents pour orchestrer la r\u00e9alisation de t\u00e2ches enti\u00e8res plut\u00f4t que de g\u00e9n\u00e9rer une somme de gains diffus.<\/p>\n<\/div>
La mesure et le contr\u00f4le sont essentiels.<\/h2><\/div>Le nombre de cas d'utilisation de l'IA\/GenAI en production au sein des banques est appel\u00e9 \u00e0 exploser. Pour ma\u00eetriser les co\u00fbts informatiques, il est important de responsabiliser les \u00e9quipes pour qu'elles prennent en charge une partie de la maintenance applicative de ces solutions. L'autonomie croissante des solutions d'IA, en particulier des agents, n\u00e9cessite une gouvernance renforc\u00e9e pour garantir \u00e0 la fois la confiance et l'efficacit\u00e9, en s'appuyant sur trois piliers :<\/p>\n
\n- Observation<\/strong>: Les services informatiques analysent les interactions pour d\u00e9tecter les probl\u00e8mes.<\/li>\n
- L'\u00e9valuation<\/strong>: Affiner les mod\u00e8les sur la base du retour d'information des scientifiques de data.<\/li>\n
- Supervision<\/strong>: Identifier les probl\u00e8mes r\u00e9currents et mettre en \u0153uvre des solutions.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>
La mesure et le contr\u00f4le jouent ici un r\u00f4le crucial, d\u00e9passant m\u00eame celui du mod\u00e8le lui-m\u00eame.<\/p>\n<\/div>
Implication et soutien.<\/h2><\/div>La formation des \u00e9quipes et l'adaptation de leurs comp\u00e9tences sont essentielles. L'adoption harmonieuse de ces technologies d\u00e9pendra en fin de compte de leur acceptation par le personnel et de leur alignement sur les objectifs de l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
L'IA offre aux banques un puissant levier pour relever les d\u00e9fis actuels et transformer les contraintes en opportunit\u00e9s. Cependant, il est essentiel d'activer les bons leviers pour allier innovation et efficacit\u00e9<\/p>\n<\/div>
Par Joffrey Martinez<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
Les cas d'utilisation de l'IA dans les banques sont innombrables : automatisation des processus pour la conformit\u00e9, mod\u00e8les de fraude, analyse des dossiers de cr\u00e9dit, etc. Le d\u00e9fi ne r\u00e9side pas dans la prolif\u00e9ration de ces opportunit\u00e9s, mais dans leur s\u00e9lection. Chaque cas d'utilisation doit \u00eatre \u00e9valu\u00e9 en fonction de son potentiel de gain. Une feuille de route en mati\u00e8re d'IA pour les deux ou trois prochaines ann\u00e9es, align\u00e9e sur la strat\u00e9gie globale et r\u00e9vis\u00e9e tous les six mois, ainsi qu'un syst\u00e8me de suivi de la valeur pendant l'ex\u00e9cution, sont essentiels pour hi\u00e9rarchiser et g\u00e9rer les projets \u00e0 forte valeur ajout\u00e9e.<\/p>\n<\/div>
Transformer pour gagner.<\/h2><\/div>L'IA ne peut pas se contenter de superposer des solutions aux processus existants. Pour obtenir un retour sur investissement significatif, l'IA doit \u00eatre profond\u00e9ment int\u00e9gr\u00e9e aux processus en les remodelant compl\u00e8tement et en red\u00e9finissant les t\u00e2ches et les r\u00f4les. Cette transformation n\u00e9cessite une approche multi-agents pour orchestrer la r\u00e9alisation de t\u00e2ches enti\u00e8res plut\u00f4t que de g\u00e9n\u00e9rer une somme de gains diffus.<\/p>\n<\/div>
La mesure et le contr\u00f4le sont essentiels.<\/h2><\/div>Le nombre de cas d'utilisation de l'IA\/GenAI en production au sein des banques est appel\u00e9 \u00e0 exploser. Pour ma\u00eetriser les co\u00fbts informatiques, il est important de responsabiliser les \u00e9quipes pour qu'elles prennent en charge une partie de la maintenance applicative de ces solutions. L'autonomie croissante des solutions d'IA, en particulier des agents, n\u00e9cessite une gouvernance renforc\u00e9e pour garantir \u00e0 la fois la confiance et l'efficacit\u00e9, en s'appuyant sur trois piliers :<\/p>\n
\n- Observation<\/strong>: Les services informatiques analysent les interactions pour d\u00e9tecter les probl\u00e8mes.<\/li>\n
- L'\u00e9valuation<\/strong>: Affiner les mod\u00e8les sur la base du retour d'information des scientifiques de data.<\/li>\n
- Supervision<\/strong>: Identifier les probl\u00e8mes r\u00e9currents et mettre en \u0153uvre des solutions.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>
La mesure et le contr\u00f4le jouent ici un r\u00f4le crucial, d\u00e9passant m\u00eame celui du mod\u00e8le lui-m\u00eame.<\/p>\n<\/div>
Implication et soutien.<\/h2><\/div>La formation des \u00e9quipes et l'adaptation de leurs comp\u00e9tences sont essentielles. L'adoption harmonieuse de ces technologies d\u00e9pendra en fin de compte de leur acceptation par le personnel et de leur alignement sur les objectifs de l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
L'IA offre aux banques un puissant levier pour relever les d\u00e9fis actuels et transformer les contraintes en opportunit\u00e9s. Cependant, il est essentiel d'activer les bons leviers pour allier innovation et efficacit\u00e9<\/p>\n<\/div>
Par Joffrey Martinez<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
L'IA ne peut pas se contenter de superposer des solutions aux processus existants. Pour obtenir un retour sur investissement significatif, l'IA doit \u00eatre profond\u00e9ment int\u00e9gr\u00e9e aux processus en les remodelant compl\u00e8tement et en red\u00e9finissant les t\u00e2ches et les r\u00f4les. Cette transformation n\u00e9cessite une approche multi-agents pour orchestrer la r\u00e9alisation de t\u00e2ches enti\u00e8res plut\u00f4t que de g\u00e9n\u00e9rer une somme de gains diffus.<\/p>\n<\/div>
La mesure et le contr\u00f4le sont essentiels.<\/h2><\/div>Le nombre de cas d'utilisation de l'IA\/GenAI en production au sein des banques est appel\u00e9 \u00e0 exploser. Pour ma\u00eetriser les co\u00fbts informatiques, il est important de responsabiliser les \u00e9quipes pour qu'elles prennent en charge une partie de la maintenance applicative de ces solutions. L'autonomie croissante des solutions d'IA, en particulier des agents, n\u00e9cessite une gouvernance renforc\u00e9e pour garantir \u00e0 la fois la confiance et l'efficacit\u00e9, en s'appuyant sur trois piliers :<\/p>\n
\n- Observation<\/strong>: Les services informatiques analysent les interactions pour d\u00e9tecter les probl\u00e8mes.<\/li>\n
- L'\u00e9valuation<\/strong>: Affiner les mod\u00e8les sur la base du retour d'information des scientifiques de data.<\/li>\n
- Supervision<\/strong>: Identifier les probl\u00e8mes r\u00e9currents et mettre en \u0153uvre des solutions.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>
La mesure et le contr\u00f4le jouent ici un r\u00f4le crucial, d\u00e9passant m\u00eame celui du mod\u00e8le lui-m\u00eame.<\/p>\n<\/div>
Implication et soutien.<\/h2><\/div>La formation des \u00e9quipes et l'adaptation de leurs comp\u00e9tences sont essentielles. L'adoption harmonieuse de ces technologies d\u00e9pendra en fin de compte de leur acceptation par le personnel et de leur alignement sur les objectifs de l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
L'IA offre aux banques un puissant levier pour relever les d\u00e9fis actuels et transformer les contraintes en opportunit\u00e9s. Cependant, il est essentiel d'activer les bons leviers pour allier innovation et efficacit\u00e9<\/p>\n<\/div>
Par Joffrey Martinez<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
Le nombre de cas d'utilisation de l'IA\/GenAI en production au sein des banques est appel\u00e9 \u00e0 exploser. Pour ma\u00eetriser les co\u00fbts informatiques, il est important de responsabiliser les \u00e9quipes pour qu'elles prennent en charge une partie de la maintenance applicative de ces solutions. L'autonomie croissante des solutions d'IA, en particulier des agents, n\u00e9cessite une gouvernance renforc\u00e9e pour garantir \u00e0 la fois la confiance et l'efficacit\u00e9, en s'appuyant sur trois piliers :<\/p>\n
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- Observation<\/strong>: Les services informatiques analysent les interactions pour d\u00e9tecter les probl\u00e8mes.<\/li>\n
- L'\u00e9valuation<\/strong>: Affiner les mod\u00e8les sur la base du retour d'information des scientifiques de data.<\/li>\n
- Supervision<\/strong>: Identifier les probl\u00e8mes r\u00e9currents et mettre en \u0153uvre des solutions.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>
La mesure et le contr\u00f4le jouent ici un r\u00f4le crucial, d\u00e9passant m\u00eame celui du mod\u00e8le lui-m\u00eame.<\/p>\n<\/div>
Implication et soutien.<\/h2><\/div>
La formation des \u00e9quipes et l'adaptation de leurs comp\u00e9tences sont essentielles. L'adoption harmonieuse de ces technologies d\u00e9pendra en fin de compte de leur acceptation par le personnel et de leur alignement sur les objectifs de l'entreprise.<\/p>\n<\/div>
L'IA offre aux banques un puissant levier pour relever les d\u00e9fis actuels et transformer les contraintes en opportunit\u00e9s. Cependant, il est essentiel d'activer les bons leviers pour allier innovation et efficacit\u00e9<\/p>\n<\/div>
Par Joffrey Martinez<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
- L'\u00e9valuation<\/strong>: Affiner les mod\u00e8les sur la base du retour d'information des scientifiques de data.<\/li>\n
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