L’IA Gen, une rupture technologique sans égal pour BNP Paribas
Marguerite Bérard, directrice de la banque de détails de BNP Paribas, voit dans l’IA générative une rupture technologique inédite et “extraordinairement rapide”. Elle observe aussi des inquiétudes
“Je ne crois pas avoir, dans ma vie professionnelle, connu une telle rupture technologique et d’être consciente de la vivre”. C’est ainsi que Marguerite Bérard, Head of French Retail Banking de BNP Paribas, décrit le mouvement en marche depuis plus d’un an de l’IA générative.
“Nous avions connu un avènement plus progressif du digital (...) là se passe quelque chose d’extraordinairement rapide”, poursuivait-elle à l’occasion de la dernière édition d’AI for Finance. Marguerite Bérard ne nie pas les multiples interrogations que cette rupture suscite.
Des IA matures conciliant efficacité et satisfaction
Ces questionnements portent notamment sur l’avenir des métiers de la banque, dont celui de conseiller bancaire. “Beaucoup d’attentes, et sans doute aussi d’atermoiements et d’inquiétudes”, note-t-elle.
Mais l’IA générative n’est pas le seul sujet qui intéresse la banque de détail. L'intelligence artificielle en général s’incarne dans la banque au travers de cas d’usage croisant efficacité opérationnelle et satisfaction clients et collaborateurs.
Pour l’illustrer, Marguerite Bérard cite l’exemple du montage des dossiers de crédit immobilier. “Vous n’avez pas deux notaires en France qui écrivent une promesse de vente de la même manière. Et une promesse de vente, ça peut aller jusqu’à 300 pages.”
BNP Paribas a ainsi appliqué l’IA à la reconnaissance documentaire, lui permettant d’identifier dans ce document les informations nécessaires (performance énergétique, nombre de mètres carrés…) au montage d’un dossier.
A ces données s’ajoutent celles contenues dans d’autres documents fournis par les clients et extraites des bases internes. L’IA appliquée à ce sujet se traduit par “des gains de productivité extrêmement significatifs”, et aussi de temps pour les clients et les collaborateurs.
100 cas d’usage en backlog dans la banque de détail
De la même manière, les capacités de l’IA, “matures”, sont exploitées pour le crédit professionnel, le KYC, etc. “C’est très efficace et éprouvé”, avec des ROI à la clé - “généralement inférieurs à un an.” Marguerite Bérard précise que 50 cas d’usage “sont en train de sortir” et que le backlog en compte une centaine - “qu’il faut encore trier.”
Grâce à l’IA générative, BNP Paribas espère notamment relever le défi des interactions clients. Avant le Covid, la banque commerciale en dénombrait 500 millions par an. En 2023, ce total atteignait 750 millions et le milliard se profile pour 2025.
“Le sujet : comment toutes ces interactions, ses informations et ses signaux, je suis capable de les percevoir, de les interpréter et de les mettre au service des conseillers”.
L’IAGen pourrait offrir un moyen de s’attaquer à cette problématique de volumétrie. Pour y parvenir, Marguerite Bérard souligne l’importance de disposer de compétences expertes. Mais elle insiste aussi sur les compétences nécessaires à l’écriture de prompts de qualité.
“Penser soi-même et la capacité à poser les bonnes questions seront déterminants pour tirer tout le parti possible des IA génératives”, juge la directrice de la banque commerciale de BNP Paribas.
Et ces aptitudes viendront compléter des expertises et outils techniques. Le juridique constitue aussi une problématique pour la banque.
1000 cas d’usage IA en 2025
A l’occasion d’une autre conférence fin 2023, le Chief Data Officer Groupe de BNP Paribas, Hugues Even revenait sur un autre enjeu lié à l’usage des IA génératives : l’empreinte environnementale. Et cela passe notamment par l’adoption de modèles adaptés.
“Il faut vraiment qu’on ait des modèles de taille moyenne et de taille plus petite qui nous aident à traiter des tâches plus spécifiques”, déclarait le CDO. La consommation énergétique figure ainsi par les critères de choix d’un modèle des Data Scientists.
“Le meilleur algorithme, ce n’est pas seulement celui qui donne le meilleur résultat. C’est aussi celui qui est le moins énergivore”, déclare Hugues Even. Et cela ne vaut pas seulement pour l’IA générative.
La question énergétique n’est pas accessoire. BNP Paribas prévoit de disposer de 1000 cas d’usage de l’IA en production en 2025. Combinés, ces systèmes d’IA devraient générer une facture énergétique - et environnementale - non négligeable, même si grâce à ceux-ci la banque espère dégager 500 millions d’euros de valeur par an.
Chiffres et adoption de la GenAI
Baromètre Quantmetry des directions data 2024 : En 2024, l’IA (générative) s’invite à l’agenda des Directions Générales
From Potential to Profit with GenAI - BCG AI Radar : 54 % des dirigeants s'attendent à ce que l'IA et la GenAI permettent de réaliser des économies en 2024. Parmi eux, près de la moitié prévoient des réductions de coûts supérieures à 10 %. Mais 90 % d'entre eux attendent que la GenAI dépasse le stade du battage médiatique ou expérimentent à petite échelle.
Selon Gartner, plus de 80 % des entreprises auront utilisé des API d'IA générative ou déployé des applications basées sur l'IA générative d'ici 2026.
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