In finance, the quality of your AI is only as good as the data behind it | Adopt AI Talks

Description

"The quality of your AI output is only as good as the data behind it. And in banking, that is not a technical detail. It is a matter of trust."

At the Adopt AI Summit in Paris, Su Yang, Head of Artificial Intelligence & IT Innovation at BNP Paribas, joins Aldrick Zappellini, Group Data & AI Director & CDO at Crédit Agricole, moderated by YUNIK CEO Rémi Tibi, to deliver a grounded perspective on what it actually takes to industrialize generative AI in financial services. While the global conversation accelerates around agents, large language models and deployment speed, is the future of AI in banking actually dependent on solving a much more fundamental challenge first?

From 800 use cases in production and federated data architectures to dedicated AI adoption frameworks and retrieval-augmented generation quality controls, discover why scaling AI in finance depends entirely on getting data governance, human trust and organizational design right before anything else.

Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

Transcription

Speaker #0
Bonjour à tous et bienvenue dans ce nouvel épisode du Deep Talk en direct de Adopt AI, le salon organisé par Artefact dans un lieu magnifique, le Grand Palais, en plein cœur de Paris. Pour cet épisode exceptionnel, dans ce lieu exceptionnel, j'ai deux invités exceptionnels. deux invités issus de banques, du domaine bancaire, deux belles banques européennes et internationales. J'ai le plaisir d'accueillir Aldric Zappellini, le Group Chief Data and AI Officer du Crédit Agricole, et Su Yang, qui est Head of AI and IT Innovation du groupe BNP Paribas. Bonjour Su, bonjour Aldric.
Speaker #1
Bonjour Rémi. Bonjour Rémi.
Speaker #0
Merci d'avoir accepté cette invitation. C'est la première fois que j'ai deux banques dans le même podcast, donc on va essayer de parler de vos sujets respectifs. On va peut-être commencer rapidement, on est en fin 2025, le sujet que tout le monde a dans la bouche c'est l'IA, la Gen TKI. Où est-ce qu'on en est aujourd'hui sur cette révolution de la Generative AI ?
Speaker #1
Alors je peux me lancer ? Effectivement c'est un long chemin parce qu'on s'est vu à plusieurs reprises Rémi. Il y a deux ans on parlait de Gen AI, maintenant la Gen TKI. Ce qu'on peut dire c'est que maintenant on voit très bien finalement ce qu'il faut faire pour industrialiser Des solutions à base de Gen.AI, on voit les défis que ça pose, on a commencé à les résoudre pour l'interne en démarrant, maintenant probablement que la question se pose aussi pour les clients, et à peine la réponse a-t-elle été trouvée qu'on arrive avec cet agent de TKI qui offre de nouveaux défis, et donc je pense qu'on va suivre exactement le même cycle, c'est-à-dire un cycle qui est plutôt volontariste puisqu'on veut adopter ces technologies-là, en revanche on n'est pas prêt à renoncer à tout ce qu'on a construit en matière de sécurité. En matière de confiance de nos clients, là aussi on sera prudent. C'est-à-dire qu'on va faire de premiers cas d'usage en production d'agents TKI, il y en a déjà quelques-uns, mais en montant crescendo de façon à aller chercher des endroits du système d'information qui ne sont pas forcément très exposés à un certain nombre de risques. Et puis plus on sera en maîtrise, plus ça donnera une capacité à aller à l'échelle de manière robuste et dans des endroits où il y a peut-être un peu plus de risques, mais aussi plus de valeurs.
Speaker #0
Donc on respecte le process, on fait exactement ce qu'on a fait avant mais avec l'agent TKI. Sou de ton côté, c'est vrai que c'est la première fois que tu interviens dans le podcast, c'est vrai qu'Adrien est un habitué maintenant du Deep Talk. Est-ce que tu peux nous dire un peu où est-ce que vous en êtes et quel a été le chemin pour en arriver là ?
Speaker #2
Alors tout d'abord, ce qui est clair c'est qu'aujourd'hui il ne se passe pas un jour où plusieurs entreprises viennent pitcher IA générative et les agents IA chez nous. D'abord, il y a un engouement fort. Ça démontre qu'il y a un engouement fort. aujourd'hui autour de l'IA et plus particulièrement générative. Mais c'est quand même quelque chose, je pense, qu'on a démarré dans le secteur financier depuis de longues années, au moins une petite dizaine d'années. Et chez BNP Paribas, c'est quelques 800 cas d'usage en IA qui sont aujourd'hui en production avec un objectif de 500 millions d'euros de revenus additionnels générés à la fin de l'année 2025. Il y a trois catégories de cas d'usage. Il y a les cas d'usage qui tournent autour. de l'efficacité opérationnelle. C'est typiquement pour réduire la charge mentale, liée à des tâches répétitives. Je pense notamment à l'automatisation des réclamations en assurance, un projet que Cardiff a fait en partenariat avec Orange. C'est la sécurisation de nos opérations. Je pense qu'il n'y a pas besoin aujourd'hui de l'IA générative dans la lutte contre la fraude des transactions, des paiements ou des virements pour le retail ou pour le corporate. C'est un très gros enjeu. pour nos d'efficacité et d'image. Et troisièmement, c'est tout ce qui a trait à l'amélioration des relations clients et on a des grandes ambitions dans le domaine du retail d'améliorer l'expérience client qui exploite les applications mobiles. Quand il s'agit de l'IA génératif, alors comme Aldrit l'a bien dit, la sécurité est quelque chose d'extrêmement importante. Plus généralement tout ce qui a trait à la résilience opérationnelle, donc c'est notre capacité à continuer à opérer, exploiter les applications qui s'appuie sur des liages génératifs malgré toutes les disruptions externes, malgré tous les imprévus qui peuvent survenir. Et c'est pour cette raison qu'on a déployé une plateforme de mise à disposition des grands modèles de langue en interne. Aujourd'hui, on a un métier qui l'exploite très très bien. Donc CIB, notre branche Corporate Investment Banking, a mis à disposition un LLM à portée de tous leurs employés, avec des fonctionnalités, donc c'est 50 000 collaborateurs, avec des fonctionnalités spécifiques. pour les traders et les commerciaux qui sont vraiment les cibles de cœur prioritaires pour cette ligne métier.
Speaker #0
Ce qui est intéressant dans le domaine bancaire, c'est tout ce que tu viens de dire, ce service client, sécurité. Et c'est surtout que c'est des groupes qui sont très décentralisés. On l'avait déjà évoqué avec Eric, mais la décentralisation, tu parlais de CIB qui est une des entités, il y a l'assurance, il y a le leasing. Comment vous arrivez aujourd'hui à récupérer l'ensemble de ces informations-là et à capitaliser sur des cas d'usage qui peuvent fonctionner sur l'ensemble des branches, sachant que tout le monde a envie de faire de l'IA, tout le monde a envie de faire de la générative. Alors déjà quand c'est une entreprise, il y a les services support, les services RH, mais alors quand c'est un groupe où il y a énormément d'entités, comment vous arrivez à... canaliser et à les sortir la substantifique moelle et prendre le cas d'usage qui va être le game changer.
Speaker #1
Ouais, alors bon, je pense qu'en matière de décentralisation, on s'y connaît plutôt bien à l'école, au-delà même d'autres banques mutualistes. En fait, ce qu'il faut voir, c'est qu'il y a déjà un premier sujet en réalité à craquer, c'est celui de la data. On parle beaucoup d'IA, d'agentique maintenant. Quand vous êtes comme nous dans un écosystème très décentralisé, la décentralisation s'applique aussi au métier, mais elle s'applique aussi à l'IT. Vous êtes confrontés à un certain nombre de silos. Et donc si vous voulez avoir la pleine puissance d'utilisation de vos données, il faut industrialiser ces logiques de partage de données. Ça, c'est quelque chose qu'on a initié, qu'on a devant nous. On va aller clairement vers un espace de données et une data marketplace groupe. Nous, on l'appelle espace de données fédérée. Pourquoi ? Parce que la notion de fédération correspond très bien à la façon dont on est organisé. C'est clé. Pourquoi ? Parce que ces deux dernières années, on a cassé les freins un peu politiques et gouvernance en matière de partage de la donnée. Mais dans un écosystème comme le nôtre, si vous voulez accélérer, vous êtes obligé d'industrialiser. L'industrialisation, c'est ce qui permet d'aller plus vite tout en étant sécurisé et en garantissant la confiance de l'ensemble des acteurs, qu'ils soient propriétaires ou consommateurs de données. Ça, c'est le premier point. Deuxième point, on sait et on y est très attachés que chacune de nos entités, en fait, elles ont des capacités data et IA qui leur sont propres. Pourquoi ? Parce que chacun a son métier. Et donc, c'est normal qu'au plus près, finalement, de la pulsation de l'économie, des territoires, de ce que c'est qu'un client, on ait des gens qui capturent ces cas d'usage et puis qui puissent faire. En revanche, on sait aussi qu'il y a un certain nombre de cas d'usage qui peuvent être communs, soit à l'échelle du groupe, soit au sein de ce qu'on appelle des écosystèmes. Par exemple, la banque de détail ou, comme ça a été évoqué, la banque corporate. Et donc là, le mouvement vers lequel on va, c'est de manière finalement très différenciée, identifier ces sujets qui gagneraient à être faits de manière nativement industrielle en commun. Donc là, on en a évidemment identifié quelques-uns, mais l'un des sujets dont on parlait, c'est-à-dire cette notion de banque conversationnelle, c'est-à-dire de changer la façon dont le client interagit avec sa banque grâce aux IA, très clairement. ça peut fonctionner dans des tas de contextes. Vous êtes LCL, vous êtes une caisse régionale, vous pouvez avoir besoin de ce type de briques technologiques. Vous êtes aussi, par exemple, l'assureur. L'assureur, dans certaines conditions, il est aussi en conversation avec le client, par exemple dans le cas d'un sinistre. S'il voulait à la fois ne pas redévelopper plusieurs fois les mêmes choses et garantir une cohérence d'expérience pour vos clients, eh bien oui, c'est un sujet qui gagne énormément à être mutualisé. Et comme par ailleurs, il va falloir lourdement investir. Sur la dimension sécurité, robustesse, la problématique des hallucinations, quand même pas simple à résoudre, la problématique des attaques cyber, plus on aura une capacité à détourer les projets transformants des entités, ces socles qui peuvent être mis en commun, plus ça nous permettra d'accélérer, parce qu'on ne refera pas plusieurs fois les mêmes choses, et on pourra finalement concentrer la valeur ajoutée des entités sur leur métier propre, ce qui est vraiment spécifique et qui n'est pas mis en commun.
Speaker #0
C'est hyper intéressant de voir comment la mutualisation peut amener à une création de valeurs différentes. Aujourd'hui, on a des auditeurs qui sont techniques, mais on a aussi des auditeurs qui sont très particuliers, qui sont le commun du mental et qui se disent « Ok, moi l'IA demain ça va me remplacer, là tous ces métiers-là c'est génial, toutes ces technologies c'est génial, mais moi j'ai très peur pour mon métier. » Qu'est-ce que vous répondez à ces personnes-là qui travaillent potentiellement dans vos entreprises ? Ça c'est ma première question et la deuxième question c'est qu'est-ce que ça va leur apporter ?
Speaker #2
Je vais peut-être reprendre pour compléter un petit peu ce qu'Adri a dit, je pense que je vais reformuler à peu près la même chose en disant que d'abord l'innovation se fait quand même au niveau des métiers, donc c'est les personnes, c'est les mêmes personnes que tu viens d'évoquer qui vont inventer la manière, la nouvelle manière de travailler qu'ils auraient demain. Donc ça c'est vraiment extrêmement important. On a mis en place une nouvelle gouvernance cette année avec le comité stratégique présidé par Jean-Laurent Bonnef et notre directeur général et un certain nombre de comités pour traiter des sujets importants dans l'un des comités qui tournent autour des sujets RH. Je pense que le mot clé pour moi c'est vraiment l'adoption, c'est à la fois notre capacité à s'assurer que les outils qu'on développe Soit bien utilisé. C'est seulement là où il délivre de la valeur.
Speaker #0
C'est l'enjeu 2026 l'adoption.
Speaker #2
C'est un enjeu qui est très très important, un enjeu prioritaire pour nous. C'est à la fois un sujet d'efficacité, parce qu'on met à disposition un outil, il faut qu'il soit utilisé, mais aussi d'acceptation sociale, mais aussi de bonne utilisation, c'est-à-dire l'utiliser de bonne manière, tenir compte des avantages, des inconvénients, des hallucinations, là où quand ça ne marche pas, comment c'est intégré dans les processus. Donc je pense que l'adoption c'est vraiment... Un mot clé pour répondre à cette question.
Speaker #0
Surtout que j'entends souvent dire que si on met une IA à disposition d'un utilisateur ou d'un client et que ça ne marche pas, on perd tout de suite l'adoption. C'est-à-dire qu'en fait, la moindre erreur que l'IA va faire, c'est tout ce travail qui a été fait avant qui est perdu.
Speaker #1
Oui, alors je vais répondre mais sous un angle un peu différent. En fait, nous, on a eu un formidable laboratoire. C'est le déploiement des outils de chat sécurisé, de chatbot spécialisé au sein de nos métiers. Pourquoi je dis que c'est un formidable laboratoire ? Parce qu'en fait, on n'a volontairement pas mis de métrique qui laisserait à penser qu'on suit de manière très fine le gain de productivité. Ce qu'on voulait en fait mesurer par là, c'est finalement qu'au sein d'une population, ceux qui vont monter à bord en ayant les bons dispositifs de formation, d'acculturation, les formations sur la façon de prompter, et imaginer finalement ce qu'ils peuvent en tirer au niveau de leur activité. Ça c'est une première étape qui est cruciale, pourquoi ? Parce qu'on s'aperçoit assez vite que si l'outil finalement les gens n'y voient pas d'intérêt, comme tu le dis, ils arrêtent de l'utiliser. Ces enseignements-là on les a aussi utilisés pour les projets davantage industriels où là effectivement il y a un enjeu de mesure de ROI, ce qui nous a fait parfois ralentir un peu le rythme pour dans des projets industriels passer par des étapes de pilote peut-être un peu plus longues que sur d'autres technologies. Pourquoi ? Parce qu'on voulait avoir l'opportunité de prendre en compte le retour utilisateur final dans la conception de l'outil qui était mis à disposition, de manière à sécuriser le fait qu'au quotidien, quand ils vont utiliser ces outils-là, les gens y trouvent un vrai intérêt et on n'est pas finalement l'effet classique qu'on retrouve sur pas mal de projets. La montée en pic des usages parce qu'il y a une formation, il y a une forme d'incentive du management et puis la lente érosion où les gens finissent par ne plus utiliser. Et donc là, ce qui est très satisfaisant, c'est que par exemple, ce outil de chat sécurisé, on a maintenu finalement l'utilisation, la même accrue parce qu'il y a des évolutions qui arrivent. Et du coup, ça, c'est quelque chose qu'on a gardé quelque part dans un coin de notre tête. Dans la séquence qui s'annonce, qu'on a publiée la semaine dernière, notre nouveau plan à moyen terme, on a même créé une cellule spécifique qui s'appelle, il y a un petit jeu de mots, c'est Kayak. Donc il y a l'ECA, donc c'est bon. C'est cellule d'accompagnement IA pour les collaborateurs. L'idée, c'est quoi ? C'est de piloter l'adoption de manière différente, en allant chercher des façons de concevoir les outils qui sécurisent cette adoption, mais également une compréhension beaucoup plus fine de ce qui se joue quand les gens mobilisent leurs compétences pour utiliser de l'IA et de l'IA générative. Et donc ça, je ne l'ai pas vu souvent. On voit aussi qu'au niveau académique, il n'y a pas énormément d'études qui traitent finalement des compétences sous-jacentes qu'il faut activer et développer au sein de nos collaborateurs. Et nous, on va y passer beaucoup d'attention dans les deux ou trois prochaines années.
Speaker #0
C'est intéressant. Peut-être une question pour BNP Paribas. Si demain tu devais te projeter sur les prochaines années, pas simple, mais ça serait quoi l'une des évolutions de la relation client que tu pourrais avoir entre BNP Paribas et le client ?
Speaker #2
D'abord, juste pour rappeler, 4GPT est sorti en novembre 2022. Aujourd'hui, on est pile trois ans après. Entre temps, il y a... eu la vague des agents. Donc quand même, il y a une accélération technologique. Donc prévoir ce qui va se passer dans 3-4 ans, je pense que c'est une tâche impossible pour n'importe qui aujourd'hui. Bon, cela étant dit, ce qui est vraiment important, alors j'ai une autre casquette chez BP Paribas, donc responsable d'IA pour la partie transactions banking. Donc on est sur des moyens de paiement, on est sur du trade finance, factoring et ce qu'on observe. Typiquement avec le dernier protocole de Google, AP2, TOUR, Une initiative qui a rassemblé une soixantaine d'acteurs, les usual suspects, Visa, Mastercard, Paypal, etc. Et un protocole qui permet à des marchands d'accepter des paiements initiés par des agents, parce que ce n'est pas évident. Et je pense que c'est ce genre de transformation assez disruptive aussi du marché auquel on doit attendre. C'est-à-dire que les marchands vont peut-être voir arriver, en plus des hommes et des femmes qui ont l'habitude de faire des achats, des machines qui vont venir opérer. Et ça c'est quelque chose d'important parce que l'acteur qui arrive à vraiment rassembler tous ces actes d'achat aura vraiment les informations sur les habitudes des clients qui vont permettre de mieux comprendre les évolutions des achats. Et je pense que le rôle de banque, c'est de vraiment continuer à rester ce tiers de confiance pour en garantir que dans cette heure où il y a eu une très grosse interaction en machine, on continue à garantir que ce soit fait dans un cadre vraiment sécurisé pour aller donner les clients, vraiment sécurisé pour quand même quelque chose qui soit précieux, qui est les actes financiers pour les consommateurs.
Speaker #0
T'as raison, ta vision peut-être Adric sur la transaction banking ? Alors on est à l'aube du Black Friday et des achats de Noël, donc les cartes bleues vont chauffer.
Speaker #1
C'est super intéressant parce qu'en fait, on en revient toujours, quelle que soit la forme technologique à l'adoption maîtrisée. C'est-à-dire le fait de dire avec volontarisme, on regarde le potentiel technologique de ce qui arrive, on le connecte à l'usage. C'est pour ça qu'on a vraiment besoin des métiers, des métiers acculturés qui montent à bord. Donc c'est fondamental et ça ne peut pas être sans. Et puis en même temps, on a besoin aussi de se dire, mais comment nous, qui sommes quand même des industries basées sur la confiance, on protège ce précieux capital parce que... Finalement, le seul risque qui ne serait pas forcément systémique et qui pourrait gravement endommager aujourd'hui un acteur comme une banque, c'est celui de perdre la confiance des clients. Donc quand on voit arriver, évidemment, on a les mêmes réflexions et les mêmes travaux que ceux que décrit Sue, quand on voit arriver ça, je pense que ce qui se joue dans les prochaines années, c'est d'avoir une capacité encore accrue à détecter et à prendre en main ces nouveaux potentiels technologiques, à rapidement aller mobiliser les métiers et à faire ça à l'intérieur d'un faisceau de... confiance numérique qui garantissent que si on trouve la voie d'un usage intéressant, utile pour nos clients, on le fasse, mais pas n'importe comment. Finalement, pour le créer récolte, à la façon du créer récolte. D'ailleurs, c'est intéressant parce que quand on voit ce que pensent les clients de l'IA, ils sont plutôt méfiants sur le fait de massifier l'usage de l'IA dans des industries comme la banque. En revanche, si on leur dit, si c'est nous qui les faisons, qui avons le contrôle et la main dessus, est-ce que ça change ? Et là, la proportion s'inverse. Ça veut dire qu'ils nous font une grande confiance, mais évidemment une grande confiance avec une grande responsabilité.
Speaker #0
Bien sûr.
Speaker #2
En fait j'ai très envie de rien... Vas-y vas-y, on a encore 5 minutes. C'est vraiment intéressant parce qu'on est sur du prospective. Et souvent pour répondre à ces gens de questions, on regarde aussi derrière nous. Et ce qu'on constate quand même c'est qu'il y a plus une sorte de sédimentation technologique que, écoute, une nouvelle technologie arrive, on supprime plein de choses. D'abord, c'est parfois vrai, mais c'est souvent pas vrai. Et c'est aussi vrai dans les moyens de paiement que je viens de citer. Ce que j'entends par là, c'est que, in fine, le plus important, c'est de comprendre comment ces technologies vont s'intégrer dans les processus métiers et viennent transformer les manières dont les différents métiers vont opérer par la suite. Et c'est la seule et vraiment la bonne manière de les opérer. Aujourd'hui, c'est l'IA, l'IA générative, l'IA agentique. Demain, ce sera peut-être probablement autre chose. Et il ne faut pas regretter ou avoir... peur d'investir en se disant que potentiellement dans deux ans on fera autre chose.
Speaker #0
Ce qui est rassurant en tout cas c'est qu'on sent que les évolutions ne vous font pas peur, que les clients que ce soit de BNP ou Crédit Agricole sont en sécurité puisque vous mettez tout en place pour que ça fonctionne et qu'ils sont dans l'innovation. Donc en fait que ce soit chez BNP à Paris-Bas ou chez Crédit Agricole, en tout cas on sent qu'il y a une vraie envie d'innover, de mettre à disposition à la fois des collaborateurs internes et des clients ces nouvelles technologies. Donc en tout cas, je peux vous assurer que les clients sont rassurés sur ce point-là.
Speaker #1
Merci Rémi.
Speaker #0
Merci à vous en tout cas. A bientôt. Merci Rémi.

About Adopt AI Talks

Adopt AI Talks is a podcast recorded live at the Grand Palais in Paris during Adopt AI.

Produced on site, the series captures in-depth conversations with executives, founders, policymakers and AI leaders working at the forefront of deployment.

The goal was simple: capture their real-world feedback, their strategies, and the operational challenges they face right now.  

Here is what you can expect:

> A new episode dropping every two weeks

> 15+ conversations focused on execution and impact

> Straight insights from the people building the AI ecosystem

Episodes explore concrete topics such as AI infrastructure and sovereignity, healthcare innovation, financial services transformation, data strategy, regulation, defense technologies, adtech, enterprise deployment, and the impact of AI on work.

How is AI being built, governed and scaled today?

Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

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Speaker #0
Bonjour à tous et bienvenue dans ce nouvel épisode du Deep Talk en direct de Adopt AI, le salon organisé par Artefact dans un lieu magnifique, le Grand Palais, en plein cœur de Paris. Pour cet épisode exceptionnel, dans ce lieu exceptionnel, j'ai deux invités exceptionnels. deux invités issus de banques, du domaine bancaire, deux belles banques européennes et internationales. J'ai le plaisir d'accueillir Aldric Zappellini, le Group Chief Data and AI Officer du Crédit Agricole, et Su Yang, qui est Head of AI and IT Innovation du groupe BNP Paribas. Bonjour Su, bonjour Aldric.
Speaker #1
Bonjour Rémi. Bonjour Rémi.
Speaker #0
Merci d'avoir accepté cette invitation. C'est la première fois que j'ai deux banques dans le même podcast, donc on va essayer de parler de vos sujets respectifs. On va peut-être commencer rapidement, on est en fin 2025, le sujet que tout le monde a dans la bouche c'est l'IA, la Gen TKI. Où est-ce qu'on en est aujourd'hui sur cette révolution de la Generative AI ?
Speaker #1
Alors je peux me lancer ? Effectivement c'est un long chemin parce qu'on s'est vu à plusieurs reprises Rémi. Il y a deux ans on parlait de Gen AI, maintenant la Gen TKI. Ce qu'on peut dire c'est que maintenant on voit très bien finalement ce qu'il faut faire pour industrialiser Des solutions à base de Gen.AI, on voit les défis que ça pose, on a commencé à les résoudre pour l'interne en démarrant, maintenant probablement que la question se pose aussi pour les clients, et à peine la réponse a-t-elle été trouvée qu'on arrive avec cet agent de TKI qui offre de nouveaux défis, et donc je pense qu'on va suivre exactement le même cycle, c'est-à-dire un cycle qui est plutôt volontariste puisqu'on veut adopter ces technologies-là, en revanche on n'est pas prêt à renoncer à tout ce qu'on a construit en matière de sécurité. En matière de confiance de nos clients, là aussi on sera prudent. C'est-à-dire qu'on va faire de premiers cas d'usage en production d'agents TKI, il y en a déjà quelques-uns, mais en montant crescendo de façon à aller chercher des endroits du système d'information qui ne sont pas forcément très exposés à un certain nombre de risques. Et puis plus on sera en maîtrise, plus ça donnera une capacité à aller à l'échelle de manière robuste et dans des endroits où il y a peut-être un peu plus de risques, mais aussi plus de valeurs.
Speaker #0
Donc on respecte le process, on fait exactement ce qu'on a fait avant mais avec l'agent TKI. Sou de ton côté, c'est vrai que c'est la première fois que tu interviens dans le podcast, c'est vrai qu'Adrien est un habitué maintenant du Deep Talk. Est-ce que tu peux nous dire un peu où est-ce que vous en êtes et quel a été le chemin pour en arriver là ?
Speaker #2
Alors tout d'abord, ce qui est clair c'est qu'aujourd'hui il ne se passe pas un jour où plusieurs entreprises viennent pitcher IA générative et les agents IA chez nous. D'abord, il y a un engouement fort. Ça démontre qu'il y a un engouement fort. aujourd'hui autour de l'IA et plus particulièrement générative. Mais c'est quand même quelque chose, je pense, qu'on a démarré dans le secteur financier depuis de longues années, au moins une petite dizaine d'années. Et chez BNP Paribas, c'est quelques 800 cas d'usage en IA qui sont aujourd'hui en production avec un objectif de 500 millions d'euros de revenus additionnels générés à la fin de l'année 2025. Il y a trois catégories de cas d'usage. Il y a les cas d'usage qui tournent autour. de l'efficacité opérationnelle. C'est typiquement pour réduire la charge mentale, liée à des tâches répétitives. Je pense notamment à l'automatisation des réclamations en assurance, un projet que Cardiff a fait en partenariat avec Orange. C'est la sécurisation de nos opérations. Je pense qu'il n'y a pas besoin aujourd'hui de l'IA générative dans la lutte contre la fraude des transactions, des paiements ou des virements pour le retail ou pour le corporate. C'est un très gros enjeu. pour nos d'efficacité et d'image. Et troisièmement, c'est tout ce qui a trait à l'amélioration des relations clients et on a des grandes ambitions dans le domaine du retail d'améliorer l'expérience client qui exploite les applications mobiles. Quand il s'agit de l'IA génératif, alors comme Aldrit l'a bien dit, la sécurité est quelque chose d'extrêmement importante. Plus généralement tout ce qui a trait à la résilience opérationnelle, donc c'est notre capacité à continuer à opérer, exploiter les applications qui s'appuie sur des liages génératifs malgré toutes les disruptions externes, malgré tous les imprévus qui peuvent survenir. Et c'est pour cette raison qu'on a déployé une plateforme de mise à disposition des grands modèles de langue en interne. Aujourd'hui, on a un métier qui l'exploite très très bien. Donc CIB, notre branche Corporate Investment Banking, a mis à disposition un LLM à portée de tous leurs employés, avec des fonctionnalités, donc c'est 50 000 collaborateurs, avec des fonctionnalités spécifiques. pour les traders et les commerciaux qui sont vraiment les cibles de cœur prioritaires pour cette ligne métier.
Speaker #0
Ce qui est intéressant dans le domaine bancaire, c'est tout ce que tu viens de dire, ce service client, sécurité. Et c'est surtout que c'est des groupes qui sont très décentralisés. On l'avait déjà évoqué avec Eric, mais la décentralisation, tu parlais de CIB qui est une des entités, il y a l'assurance, il y a le leasing. Comment vous arrivez aujourd'hui à récupérer l'ensemble de ces informations-là et à capitaliser sur des cas d'usage qui peuvent fonctionner sur l'ensemble des branches, sachant que tout le monde a envie de faire de l'IA, tout le monde a envie de faire de la générative. Alors déjà quand c'est une entreprise, il y a les services support, les services RH, mais alors quand c'est un groupe où il y a énormément d'entités, comment vous arrivez à... canaliser et à les sortir la substantifique moelle et prendre le cas d'usage qui va être le game changer.
Speaker #1
Ouais, alors bon, je pense qu'en matière de décentralisation, on s'y connaît plutôt bien à l'école, au-delà même d'autres banques mutualistes. En fait, ce qu'il faut voir, c'est qu'il y a déjà un premier sujet en réalité à craquer, c'est celui de la data. On parle beaucoup d'IA, d'agentique maintenant. Quand vous êtes comme nous dans un écosystème très décentralisé, la décentralisation s'applique aussi au métier, mais elle s'applique aussi à l'IT. Vous êtes confrontés à un certain nombre de silos. Et donc si vous voulez avoir la pleine puissance d'utilisation de vos données, il faut industrialiser ces logiques de partage de données. Ça, c'est quelque chose qu'on a initié, qu'on a devant nous. On va aller clairement vers un espace de données et une data marketplace groupe. Nous, on l'appelle espace de données fédérée. Pourquoi ? Parce que la notion de fédération correspond très bien à la façon dont on est organisé. C'est clé. Pourquoi ? Parce que ces deux dernières années, on a cassé les freins un peu politiques et gouvernance en matière de partage de la donnée. Mais dans un écosystème comme le nôtre, si vous voulez accélérer, vous êtes obligé d'industrialiser. L'industrialisation, c'est ce qui permet d'aller plus vite tout en étant sécurisé et en garantissant la confiance de l'ensemble des acteurs, qu'ils soient propriétaires ou consommateurs de données. Ça, c'est le premier point. Deuxième point, on sait et on y est très attachés que chacune de nos entités, en fait, elles ont des capacités data et IA qui leur sont propres. Pourquoi ? Parce que chacun a son métier. Et donc, c'est normal qu'au plus près, finalement, de la pulsation de l'économie, des territoires, de ce que c'est qu'un client, on ait des gens qui capturent ces cas d'usage et puis qui puissent faire. En revanche, on sait aussi qu'il y a un certain nombre de cas d'usage qui peuvent être communs, soit à l'échelle du groupe, soit au sein de ce qu'on appelle des écosystèmes. Par exemple, la banque de détail ou, comme ça a été évoqué, la banque corporate. Et donc là, le mouvement vers lequel on va, c'est de manière finalement très différenciée, identifier ces sujets qui gagneraient à être faits de manière nativement industrielle en commun. Donc là, on en a évidemment identifié quelques-uns, mais l'un des sujets dont on parlait, c'est-à-dire cette notion de banque conversationnelle, c'est-à-dire de changer la façon dont le client interagit avec sa banque grâce aux IA, très clairement. ça peut fonctionner dans des tas de contextes. Vous êtes LCL, vous êtes une caisse régionale, vous pouvez avoir besoin de ce type de briques technologiques. Vous êtes aussi, par exemple, l'assureur. L'assureur, dans certaines conditions, il est aussi en conversation avec le client, par exemple dans le cas d'un sinistre. S'il voulait à la fois ne pas redévelopper plusieurs fois les mêmes choses et garantir une cohérence d'expérience pour vos clients, eh bien oui, c'est un sujet qui gagne énormément à être mutualisé. Et comme par ailleurs, il va falloir lourdement investir. Sur la dimension sécurité, robustesse, la problématique des hallucinations, quand même pas simple à résoudre, la problématique des attaques cyber, plus on aura une capacité à détourer les projets transformants des entités, ces socles qui peuvent être mis en commun, plus ça nous permettra d'accélérer, parce qu'on ne refera pas plusieurs fois les mêmes choses, et on pourra finalement concentrer la valeur ajoutée des entités sur leur métier propre, ce qui est vraiment spécifique et qui n'est pas mis en commun.
Speaker #0
C'est hyper intéressant de voir comment la mutualisation peut amener à une création de valeurs différentes. Aujourd'hui, on a des auditeurs qui sont techniques, mais on a aussi des auditeurs qui sont très particuliers, qui sont le commun du mental et qui se disent « Ok, moi l'IA demain ça va me remplacer, là tous ces métiers-là c'est génial, toutes ces technologies c'est génial, mais moi j'ai très peur pour mon métier. » Qu'est-ce que vous répondez à ces personnes-là qui travaillent potentiellement dans vos entreprises ? Ça c'est ma première question et la deuxième question c'est qu'est-ce que ça va leur apporter ?
Speaker #2
Je vais peut-être reprendre pour compléter un petit peu ce qu'Adri a dit, je pense que je vais reformuler à peu près la même chose en disant que d'abord l'innovation se fait quand même au niveau des métiers, donc c'est les personnes, c'est les mêmes personnes que tu viens d'évoquer qui vont inventer la manière, la nouvelle manière de travailler qu'ils auraient demain. Donc ça c'est vraiment extrêmement important. On a mis en place une nouvelle gouvernance cette année avec le comité stratégique présidé par Jean-Laurent Bonnef et notre directeur général et un certain nombre de comités pour traiter des sujets importants dans l'un des comités qui tournent autour des sujets RH. Je pense que le mot clé pour moi c'est vraiment l'adoption, c'est à la fois notre capacité à s'assurer que les outils qu'on développe Soit bien utilisé. C'est seulement là où il délivre de la valeur.
Speaker #0
C'est l'enjeu 2026 l'adoption.
Speaker #2
C'est un enjeu qui est très très important, un enjeu prioritaire pour nous. C'est à la fois un sujet d'efficacité, parce qu'on met à disposition un outil, il faut qu'il soit utilisé, mais aussi d'acceptation sociale, mais aussi de bonne utilisation, c'est-à-dire l'utiliser de bonne manière, tenir compte des avantages, des inconvénients, des hallucinations, là où quand ça ne marche pas, comment c'est intégré dans les processus. Donc je pense que l'adoption c'est vraiment... Un mot clé pour répondre à cette question.
Speaker #0
Surtout que j'entends souvent dire que si on met une IA à disposition d'un utilisateur ou d'un client et que ça ne marche pas, on perd tout de suite l'adoption. C'est-à-dire qu'en fait, la moindre erreur que l'IA va faire, c'est tout ce travail qui a été fait avant qui est perdu.
Speaker #1
Oui, alors je vais répondre mais sous un angle un peu différent. En fait, nous, on a eu un formidable laboratoire. C'est le déploiement des outils de chat sécurisé, de chatbot spécialisé au sein de nos métiers. Pourquoi je dis que c'est un formidable laboratoire ? Parce qu'en fait, on n'a volontairement pas mis de métrique qui laisserait à penser qu'on suit de manière très fine le gain de productivité. Ce qu'on voulait en fait mesurer par là, c'est finalement qu'au sein d'une population, ceux qui vont monter à bord en ayant les bons dispositifs de formation, d'acculturation, les formations sur la façon de prompter, et imaginer finalement ce qu'ils peuvent en tirer au niveau de leur activité. Ça c'est une première étape qui est cruciale, pourquoi ? Parce qu'on s'aperçoit assez vite que si l'outil finalement les gens n'y voient pas d'intérêt, comme tu le dis, ils arrêtent de l'utiliser. Ces enseignements-là on les a aussi utilisés pour les projets davantage industriels où là effectivement il y a un enjeu de mesure de ROI, ce qui nous a fait parfois ralentir un peu le rythme pour dans des projets industriels passer par des étapes de pilote peut-être un peu plus longues que sur d'autres technologies. Pourquoi ? Parce qu'on voulait avoir l'opportunité de prendre en compte le retour utilisateur final dans la conception de l'outil qui était mis à disposition, de manière à sécuriser le fait qu'au quotidien, quand ils vont utiliser ces outils-là, les gens y trouvent un vrai intérêt et on n'est pas finalement l'effet classique qu'on retrouve sur pas mal de projets. La montée en pic des usages parce qu'il y a une formation, il y a une forme d'incentive du management et puis la lente érosion où les gens finissent par ne plus utiliser. Et donc là, ce qui est très satisfaisant, c'est que par exemple, ce outil de chat sécurisé, on a maintenu finalement l'utilisation, la même accrue parce qu'il y a des évolutions qui arrivent. Et du coup, ça, c'est quelque chose qu'on a gardé quelque part dans un coin de notre tête. Dans la séquence qui s'annonce, qu'on a publiée la semaine dernière, notre nouveau plan à moyen terme, on a même créé une cellule spécifique qui s'appelle, il y a un petit jeu de mots, c'est Kayak. Donc il y a l'ECA, donc c'est bon. C'est cellule d'accompagnement IA pour les collaborateurs. L'idée, c'est quoi ? C'est de piloter l'adoption de manière différente, en allant chercher des façons de concevoir les outils qui sécurisent cette adoption, mais également une compréhension beaucoup plus fine de ce qui se joue quand les gens mobilisent leurs compétences pour utiliser de l'IA et de l'IA générative. Et donc ça, je ne l'ai pas vu souvent. On voit aussi qu'au niveau académique, il n'y a pas énormément d'études qui traitent finalement des compétences sous-jacentes qu'il faut activer et développer au sein de nos collaborateurs. Et nous, on va y passer beaucoup d'attention dans les deux ou trois prochaines années.
Speaker #0
C'est intéressant. Peut-être une question pour BNP Paribas. Si demain tu devais te projeter sur les prochaines années, pas simple, mais ça serait quoi l'une des évolutions de la relation client que tu pourrais avoir entre BNP Paribas et le client ?
Speaker #2
D'abord, juste pour rappeler, 4GPT est sorti en novembre 2022. Aujourd'hui, on est pile trois ans après. Entre temps, il y a... eu la vague des agents. Donc quand même, il y a une accélération technologique. Donc prévoir ce qui va se passer dans 3-4 ans, je pense que c'est une tâche impossible pour n'importe qui aujourd'hui. Bon, cela étant dit, ce qui est vraiment important, alors j'ai une autre casquette chez BP Paribas, donc responsable d'IA pour la partie transactions banking. Donc on est sur des moyens de paiement, on est sur du trade finance, factoring et ce qu'on observe. Typiquement avec le dernier protocole de Google, AP2, TOUR, Une initiative qui a rassemblé une soixantaine d'acteurs, les usual suspects, Visa, Mastercard, Paypal, etc. Et un protocole qui permet à des marchands d'accepter des paiements initiés par des agents, parce que ce n'est pas évident. Et je pense que c'est ce genre de transformation assez disruptive aussi du marché auquel on doit attendre. C'est-à-dire que les marchands vont peut-être voir arriver, en plus des hommes et des femmes qui ont l'habitude de faire des achats, des machines qui vont venir opérer. Et ça c'est quelque chose d'important parce que l'acteur qui arrive à vraiment rassembler tous ces actes d'achat aura vraiment les informations sur les habitudes des clients qui vont permettre de mieux comprendre les évolutions des achats. Et je pense que le rôle de banque, c'est de vraiment continuer à rester ce tiers de confiance pour en garantir que dans cette heure où il y a eu une très grosse interaction en machine, on continue à garantir que ce soit fait dans un cadre vraiment sécurisé pour aller donner les clients, vraiment sécurisé pour quand même quelque chose qui soit précieux, qui est les actes financiers pour les consommateurs.
Speaker #0
T'as raison, ta vision peut-être Adric sur la transaction banking ? Alors on est à l'aube du Black Friday et des achats de Noël, donc les cartes bleues vont chauffer.
Speaker #1
C'est super intéressant parce qu'en fait, on en revient toujours, quelle que soit la forme technologique à l'adoption maîtrisée. C'est-à-dire le fait de dire avec volontarisme, on regarde le potentiel technologique de ce qui arrive, on le connecte à l'usage. C'est pour ça qu'on a vraiment besoin des métiers, des métiers acculturés qui montent à bord. Donc c'est fondamental et ça ne peut pas être sans. Et puis en même temps, on a besoin aussi de se dire, mais comment nous, qui sommes quand même des industries basées sur la confiance, on protège ce précieux capital parce que... Finalement, le seul risque qui ne serait pas forcément systémique et qui pourrait gravement endommager aujourd'hui un acteur comme une banque, c'est celui de perdre la confiance des clients. Donc quand on voit arriver, évidemment, on a les mêmes réflexions et les mêmes travaux que ceux que décrit Sue, quand on voit arriver ça, je pense que ce qui se joue dans les prochaines années, c'est d'avoir une capacité encore accrue à détecter et à prendre en main ces nouveaux potentiels technologiques, à rapidement aller mobiliser les métiers et à faire ça à l'intérieur d'un faisceau de... confiance numérique qui garantissent que si on trouve la voie d'un usage intéressant, utile pour nos clients, on le fasse, mais pas n'importe comment. Finalement, pour le créer récolte, à la façon du créer récolte. D'ailleurs, c'est intéressant parce que quand on voit ce que pensent les clients de l'IA, ils sont plutôt méfiants sur le fait de massifier l'usage de l'IA dans des industries comme la banque. En revanche, si on leur dit, si c'est nous qui les faisons, qui avons le contrôle et la main dessus, est-ce que ça change ? Et là, la proportion s'inverse. Ça veut dire qu'ils nous font une grande confiance, mais évidemment une grande confiance avec une grande responsabilité.
Speaker #0
Bien sûr.
Speaker #2
En fait j'ai très envie de rien... Vas-y vas-y, on a encore 5 minutes. C'est vraiment intéressant parce qu'on est sur du prospective. Et souvent pour répondre à ces gens de questions, on regarde aussi derrière nous. Et ce qu'on constate quand même c'est qu'il y a plus une sorte de sédimentation technologique que, écoute, une nouvelle technologie arrive, on supprime plein de choses. D'abord, c'est parfois vrai, mais c'est souvent pas vrai. Et c'est aussi vrai dans les moyens de paiement que je viens de citer. Ce que j'entends par là, c'est que, in fine, le plus important, c'est de comprendre comment ces technologies vont s'intégrer dans les processus métiers et viennent transformer les manières dont les différents métiers vont opérer par la suite. Et c'est la seule et vraiment la bonne manière de les opérer. Aujourd'hui, c'est l'IA, l'IA générative, l'IA agentique. Demain, ce sera peut-être probablement autre chose. Et il ne faut pas regretter ou avoir... peur d'investir en se disant que potentiellement dans deux ans on fera autre chose.
Speaker #0
Ce qui est rassurant en tout cas c'est qu'on sent que les évolutions ne vous font pas peur, que les clients que ce soit de BNP ou Crédit Agricole sont en sécurité puisque vous mettez tout en place pour que ça fonctionne et qu'ils sont dans l'innovation. Donc en fait que ce soit chez BNP à Paris-Bas ou chez Crédit Agricole, en tout cas on sent qu'il y a une vraie envie d'innover, de mettre à disposition à la fois des collaborateurs internes et des clients ces nouvelles technologies. Donc en tout cas, je peux vous assurer que les clients sont rassurés sur ce point-là.
Speaker #1
Merci Rémi.
Speaker #0
Merci à vous en tout cas. A bientôt. Merci Rémi.

About Adopt AI Talks

Adopt AI Talks is a podcast recorded live at the Grand Palais in Paris during Adopt AI.

Produced on site, the series captures in-depth conversations with executives, founders, policymakers and AI leaders working at the forefront of deployment.

The goal was simple: capture their real-world feedback, their strategies, and the operational challenges they face right now.  

Here is what you can expect:

> A new episode dropping every two weeks

> 15+ conversations focused on execution and impact

> Straight insights from the people building the AI ecosystem

How is AI being built, governed and scaled today?

Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

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"The quality of your AI output is only as good as the data behind it. And in banking, that is not a technical detail. It is a matter of trust."

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Transcription

Speaker #0
Bonjour à tous et bienvenue dans ce nouvel épisode du Deep Talk en direct de Adopt AI, le salon organisé par Artefact dans un lieu magnifique, le Grand Palais, en plein cœur de Paris. Pour cet épisode exceptionnel, dans ce lieu exceptionnel, j'ai deux invités exceptionnels. deux invités issus de banques, du domaine bancaire, deux belles banques européennes et internationales. J'ai le plaisir d'accueillir Aldric Zappellini, le Group Chief Data and AI Officer du Crédit Agricole, et Su Yang, qui est Head of AI and IT Innovation du groupe BNP Paribas. Bonjour Su, bonjour Aldric.
Speaker #1
Bonjour Rémi. Bonjour Rémi.
Speaker #0
Merci d'avoir accepté cette invitation. C'est la première fois que j'ai deux banques dans le même podcast, donc on va essayer de parler de vos sujets respectifs. On va peut-être commencer rapidement, on est en fin 2025, le sujet que tout le monde a dans la bouche c'est l'IA, la Gen TKI. Où est-ce qu'on en est aujourd'hui sur cette révolution de la Generative AI ?
Speaker #1
Alors je peux me lancer ? Effectivement c'est un long chemin parce qu'on s'est vu à plusieurs reprises Rémi. Il y a deux ans on parlait de Gen AI, maintenant la Gen TKI. Ce qu'on peut dire c'est que maintenant on voit très bien finalement ce qu'il faut faire pour industrialiser Des solutions à base de Gen.AI, on voit les défis que ça pose, on a commencé à les résoudre pour l'interne en démarrant, maintenant probablement que la question se pose aussi pour les clients, et à peine la réponse a-t-elle été trouvée qu'on arrive avec cet agent de TKI qui offre de nouveaux défis, et donc je pense qu'on va suivre exactement le même cycle, c'est-à-dire un cycle qui est plutôt volontariste puisqu'on veut adopter ces technologies-là, en revanche on n'est pas prêt à renoncer à tout ce qu'on a construit en matière de sécurité. En matière de confiance de nos clients, là aussi on sera prudent. C'est-à-dire qu'on va faire de premiers cas d'usage en production d'agents TKI, il y en a déjà quelques-uns, mais en montant crescendo de façon à aller chercher des endroits du système d'information qui ne sont pas forcément très exposés à un certain nombre de risques. Et puis plus on sera en maîtrise, plus ça donnera une capacité à aller à l'échelle de manière robuste et dans des endroits où il y a peut-être un peu plus de risques, mais aussi plus de valeurs.
Speaker #0
Donc on respecte le process, on fait exactement ce qu'on a fait avant mais avec l'agent TKI. Sou de ton côté, c'est vrai que c'est la première fois que tu interviens dans le podcast, c'est vrai qu'Adrien est un habitué maintenant du Deep Talk. Est-ce que tu peux nous dire un peu où est-ce que vous en êtes et quel a été le chemin pour en arriver là ?
Speaker #2
Alors tout d'abord, ce qui est clair c'est qu'aujourd'hui il ne se passe pas un jour où plusieurs entreprises viennent pitcher IA générative et les agents IA chez nous. D'abord, il y a un engouement fort. Ça démontre qu'il y a un engouement fort. aujourd'hui autour de l'IA et plus particulièrement générative. Mais c'est quand même quelque chose, je pense, qu'on a démarré dans le secteur financier depuis de longues années, au moins une petite dizaine d'années. Et chez BNP Paribas, c'est quelques 800 cas d'usage en IA qui sont aujourd'hui en production avec un objectif de 500 millions d'euros de revenus additionnels générés à la fin de l'année 2025. Il y a trois catégories de cas d'usage. Il y a les cas d'usage qui tournent autour. de l'efficacité opérationnelle. C'est typiquement pour réduire la charge mentale, liée à des tâches répétitives. Je pense notamment à l'automatisation des réclamations en assurance, un projet que Cardiff a fait en partenariat avec Orange. C'est la sécurisation de nos opérations. Je pense qu'il n'y a pas besoin aujourd'hui de l'IA générative dans la lutte contre la fraude des transactions, des paiements ou des virements pour le retail ou pour le corporate. C'est un très gros enjeu. pour nos d'efficacité et d'image. Et troisièmement, c'est tout ce qui a trait à l'amélioration des relations clients et on a des grandes ambitions dans le domaine du retail d'améliorer l'expérience client qui exploite les applications mobiles. Quand il s'agit de l'IA génératif, alors comme Aldrit l'a bien dit, la sécurité est quelque chose d'extrêmement importante. Plus généralement tout ce qui a trait à la résilience opérationnelle, donc c'est notre capacité à continuer à opérer, exploiter les applications qui s'appuie sur des liages génératifs malgré toutes les disruptions externes, malgré tous les imprévus qui peuvent survenir. Et c'est pour cette raison qu'on a déployé une plateforme de mise à disposition des grands modèles de langue en interne. Aujourd'hui, on a un métier qui l'exploite très très bien. Donc CIB, notre branche Corporate Investment Banking, a mis à disposition un LLM à portée de tous leurs employés, avec des fonctionnalités, donc c'est 50 000 collaborateurs, avec des fonctionnalités spécifiques. pour les traders et les commerciaux qui sont vraiment les cibles de cœur prioritaires pour cette ligne métier.
Speaker #0
Ce qui est intéressant dans le domaine bancaire, c'est tout ce que tu viens de dire, ce service client, sécurité. Et c'est surtout que c'est des groupes qui sont très décentralisés. On l'avait déjà évoqué avec Eric, mais la décentralisation, tu parlais de CIB qui est une des entités, il y a l'assurance, il y a le leasing. Comment vous arrivez aujourd'hui à récupérer l'ensemble de ces informations-là et à capitaliser sur des cas d'usage qui peuvent fonctionner sur l'ensemble des branches, sachant que tout le monde a envie de faire de l'IA, tout le monde a envie de faire de la générative. Alors déjà quand c'est une entreprise, il y a les services support, les services RH, mais alors quand c'est un groupe où il y a énormément d'entités, comment vous arrivez à... canaliser et à les sortir la substantifique moelle et prendre le cas d'usage qui va être le game changer.
Speaker #1
Ouais, alors bon, je pense qu'en matière de décentralisation, on s'y connaît plutôt bien à l'école, au-delà même d'autres banques mutualistes. En fait, ce qu'il faut voir, c'est qu'il y a déjà un premier sujet en réalité à craquer, c'est celui de la data. On parle beaucoup d'IA, d'agentique maintenant. Quand vous êtes comme nous dans un écosystème très décentralisé, la décentralisation s'applique aussi au métier, mais elle s'applique aussi à l'IT. Vous êtes confrontés à un certain nombre de silos. Et donc si vous voulez avoir la pleine puissance d'utilisation de vos données, il faut industrialiser ces logiques de partage de données. Ça, c'est quelque chose qu'on a initié, qu'on a devant nous. On va aller clairement vers un espace de données et une data marketplace groupe. Nous, on l'appelle espace de données fédérée. Pourquoi ? Parce que la notion de fédération correspond très bien à la façon dont on est organisé. C'est clé. Pourquoi ? Parce que ces deux dernières années, on a cassé les freins un peu politiques et gouvernance en matière de partage de la donnée. Mais dans un écosystème comme le nôtre, si vous voulez accélérer, vous êtes obligé d'industrialiser. L'industrialisation, c'est ce qui permet d'aller plus vite tout en étant sécurisé et en garantissant la confiance de l'ensemble des acteurs, qu'ils soient propriétaires ou consommateurs de données. Ça, c'est le premier point. Deuxième point, on sait et on y est très attachés que chacune de nos entités, en fait, elles ont des capacités data et IA qui leur sont propres. Pourquoi ? Parce que chacun a son métier. Et donc, c'est normal qu'au plus près, finalement, de la pulsation de l'économie, des territoires, de ce que c'est qu'un client, on ait des gens qui capturent ces cas d'usage et puis qui puissent faire. En revanche, on sait aussi qu'il y a un certain nombre de cas d'usage qui peuvent être communs, soit à l'échelle du groupe, soit au sein de ce qu'on appelle des écosystèmes. Par exemple, la banque de détail ou, comme ça a été évoqué, la banque corporate. Et donc là, le mouvement vers lequel on va, c'est de manière finalement très différenciée, identifier ces sujets qui gagneraient à être faits de manière nativement industrielle en commun. Donc là, on en a évidemment identifié quelques-uns, mais l'un des sujets dont on parlait, c'est-à-dire cette notion de banque conversationnelle, c'est-à-dire de changer la façon dont le client interagit avec sa banque grâce aux IA, très clairement. ça peut fonctionner dans des tas de contextes. Vous êtes LCL, vous êtes une caisse régionale, vous pouvez avoir besoin de ce type de briques technologiques. Vous êtes aussi, par exemple, l'assureur. L'assureur, dans certaines conditions, il est aussi en conversation avec le client, par exemple dans le cas d'un sinistre. S'il voulait à la fois ne pas redévelopper plusieurs fois les mêmes choses et garantir une cohérence d'expérience pour vos clients, eh bien oui, c'est un sujet qui gagne énormément à être mutualisé. Et comme par ailleurs, il va falloir lourdement investir. Sur la dimension sécurité, robustesse, la problématique des hallucinations, quand même pas simple à résoudre, la problématique des attaques cyber, plus on aura une capacité à détourer les projets transformants des entités, ces socles qui peuvent être mis en commun, plus ça nous permettra d'accélérer, parce qu'on ne refera pas plusieurs fois les mêmes choses, et on pourra finalement concentrer la valeur ajoutée des entités sur leur métier propre, ce qui est vraiment spécifique et qui n'est pas mis en commun.
Speaker #0
C'est hyper intéressant de voir comment la mutualisation peut amener à une création de valeurs différentes. Aujourd'hui, on a des auditeurs qui sont techniques, mais on a aussi des auditeurs qui sont très particuliers, qui sont le commun du mental et qui se disent « Ok, moi l'IA demain ça va me remplacer, là tous ces métiers-là c'est génial, toutes ces technologies c'est génial, mais moi j'ai très peur pour mon métier. » Qu'est-ce que vous répondez à ces personnes-là qui travaillent potentiellement dans vos entreprises ? Ça c'est ma première question et la deuxième question c'est qu'est-ce que ça va leur apporter ?
Speaker #2
Je vais peut-être reprendre pour compléter un petit peu ce qu'Adri a dit, je pense que je vais reformuler à peu près la même chose en disant que d'abord l'innovation se fait quand même au niveau des métiers, donc c'est les personnes, c'est les mêmes personnes que tu viens d'évoquer qui vont inventer la manière, la nouvelle manière de travailler qu'ils auraient demain. Donc ça c'est vraiment extrêmement important. On a mis en place une nouvelle gouvernance cette année avec le comité stratégique présidé par Jean-Laurent Bonnef et notre directeur général et un certain nombre de comités pour traiter des sujets importants dans l'un des comités qui tournent autour des sujets RH. Je pense que le mot clé pour moi c'est vraiment l'adoption, c'est à la fois notre capacité à s'assurer que les outils qu'on développe Soit bien utilisé. C'est seulement là où il délivre de la valeur.
Speaker #0
C'est l'enjeu 2026 l'adoption.
Speaker #2
C'est un enjeu qui est très très important, un enjeu prioritaire pour nous. C'est à la fois un sujet d'efficacité, parce qu'on met à disposition un outil, il faut qu'il soit utilisé, mais aussi d'acceptation sociale, mais aussi de bonne utilisation, c'est-à-dire l'utiliser de bonne manière, tenir compte des avantages, des inconvénients, des hallucinations, là où quand ça ne marche pas, comment c'est intégré dans les processus. Donc je pense que l'adoption c'est vraiment... Un mot clé pour répondre à cette question.
Speaker #0
Surtout que j'entends souvent dire que si on met une IA à disposition d'un utilisateur ou d'un client et que ça ne marche pas, on perd tout de suite l'adoption. C'est-à-dire qu'en fait, la moindre erreur que l'IA va faire, c'est tout ce travail qui a été fait avant qui est perdu.
Speaker #1
Oui, alors je vais répondre mais sous un angle un peu différent. En fait, nous, on a eu un formidable laboratoire. C'est le déploiement des outils de chat sécurisé, de chatbot spécialisé au sein de nos métiers. Pourquoi je dis que c'est un formidable laboratoire ? Parce qu'en fait, on n'a volontairement pas mis de métrique qui laisserait à penser qu'on suit de manière très fine le gain de productivité. Ce qu'on voulait en fait mesurer par là, c'est finalement qu'au sein d'une population, ceux qui vont monter à bord en ayant les bons dispositifs de formation, d'acculturation, les formations sur la façon de prompter, et imaginer finalement ce qu'ils peuvent en tirer au niveau de leur activité. Ça c'est une première étape qui est cruciale, pourquoi ? Parce qu'on s'aperçoit assez vite que si l'outil finalement les gens n'y voient pas d'intérêt, comme tu le dis, ils arrêtent de l'utiliser. Ces enseignements-là on les a aussi utilisés pour les projets davantage industriels où là effectivement il y a un enjeu de mesure de ROI, ce qui nous a fait parfois ralentir un peu le rythme pour dans des projets industriels passer par des étapes de pilote peut-être un peu plus longues que sur d'autres technologies. Pourquoi ? Parce qu'on voulait avoir l'opportunité de prendre en compte le retour utilisateur final dans la conception de l'outil qui était mis à disposition, de manière à sécuriser le fait qu'au quotidien, quand ils vont utiliser ces outils-là, les gens y trouvent un vrai intérêt et on n'est pas finalement l'effet classique qu'on retrouve sur pas mal de projets. La montée en pic des usages parce qu'il y a une formation, il y a une forme d'incentive du management et puis la lente érosion où les gens finissent par ne plus utiliser. Et donc là, ce qui est très satisfaisant, c'est que par exemple, ce outil de chat sécurisé, on a maintenu finalement l'utilisation, la même accrue parce qu'il y a des évolutions qui arrivent. Et du coup, ça, c'est quelque chose qu'on a gardé quelque part dans un coin de notre tête. Dans la séquence qui s'annonce, qu'on a publiée la semaine dernière, notre nouveau plan à moyen terme, on a même créé une cellule spécifique qui s'appelle, il y a un petit jeu de mots, c'est Kayak. Donc il y a l'ECA, donc c'est bon. C'est cellule d'accompagnement IA pour les collaborateurs. L'idée, c'est quoi ? C'est de piloter l'adoption de manière différente, en allant chercher des façons de concevoir les outils qui sécurisent cette adoption, mais également une compréhension beaucoup plus fine de ce qui se joue quand les gens mobilisent leurs compétences pour utiliser de l'IA et de l'IA générative. Et donc ça, je ne l'ai pas vu souvent. On voit aussi qu'au niveau académique, il n'y a pas énormément d'études qui traitent finalement des compétences sous-jacentes qu'il faut activer et développer au sein de nos collaborateurs. Et nous, on va y passer beaucoup d'attention dans les deux ou trois prochaines années.
Speaker #0
C'est intéressant. Peut-être une question pour BNP Paribas. Si demain tu devais te projeter sur les prochaines années, pas simple, mais ça serait quoi l'une des évolutions de la relation client que tu pourrais avoir entre BNP Paribas et le client ?
Speaker #2
D'abord, juste pour rappeler, 4GPT est sorti en novembre 2022. Aujourd'hui, on est pile trois ans après. Entre temps, il y a... eu la vague des agents. Donc quand même, il y a une accélération technologique. Donc prévoir ce qui va se passer dans 3-4 ans, je pense que c'est une tâche impossible pour n'importe qui aujourd'hui. Bon, cela étant dit, ce qui est vraiment important, alors j'ai une autre casquette chez BP Paribas, donc responsable d'IA pour la partie transactions banking. Donc on est sur des moyens de paiement, on est sur du trade finance, factoring et ce qu'on observe. Typiquement avec le dernier protocole de Google, AP2, TOUR, Une initiative qui a rassemblé une soixantaine d'acteurs, les usual suspects, Visa, Mastercard, Paypal, etc. Et un protocole qui permet à des marchands d'accepter des paiements initiés par des agents, parce que ce n'est pas évident. Et je pense que c'est ce genre de transformation assez disruptive aussi du marché auquel on doit attendre. C'est-à-dire que les marchands vont peut-être voir arriver, en plus des hommes et des femmes qui ont l'habitude de faire des achats, des machines qui vont venir opérer. Et ça c'est quelque chose d'important parce que l'acteur qui arrive à vraiment rassembler tous ces actes d'achat aura vraiment les informations sur les habitudes des clients qui vont permettre de mieux comprendre les évolutions des achats. Et je pense que le rôle de banque, c'est de vraiment continuer à rester ce tiers de confiance pour en garantir que dans cette heure où il y a eu une très grosse interaction en machine, on continue à garantir que ce soit fait dans un cadre vraiment sécurisé pour aller donner les clients, vraiment sécurisé pour quand même quelque chose qui soit précieux, qui est les actes financiers pour les consommateurs.
Speaker #0
T'as raison, ta vision peut-être Adric sur la transaction banking ? Alors on est à l'aube du Black Friday et des achats de Noël, donc les cartes bleues vont chauffer.
Speaker #1
C'est super intéressant parce qu'en fait, on en revient toujours, quelle que soit la forme technologique à l'adoption maîtrisée. C'est-à-dire le fait de dire avec volontarisme, on regarde le potentiel technologique de ce qui arrive, on le connecte à l'usage. C'est pour ça qu'on a vraiment besoin des métiers, des métiers acculturés qui montent à bord. Donc c'est fondamental et ça ne peut pas être sans. Et puis en même temps, on a besoin aussi de se dire, mais comment nous, qui sommes quand même des industries basées sur la confiance, on protège ce précieux capital parce que... Finalement, le seul risque qui ne serait pas forcément systémique et qui pourrait gravement endommager aujourd'hui un acteur comme une banque, c'est celui de perdre la confiance des clients. Donc quand on voit arriver, évidemment, on a les mêmes réflexions et les mêmes travaux que ceux que décrit Sue, quand on voit arriver ça, je pense que ce qui se joue dans les prochaines années, c'est d'avoir une capacité encore accrue à détecter et à prendre en main ces nouveaux potentiels technologiques, à rapidement aller mobiliser les métiers et à faire ça à l'intérieur d'un faisceau de... confiance numérique qui garantissent que si on trouve la voie d'un usage intéressant, utile pour nos clients, on le fasse, mais pas n'importe comment. Finalement, pour le créer récolte, à la façon du créer récolte. D'ailleurs, c'est intéressant parce que quand on voit ce que pensent les clients de l'IA, ils sont plutôt méfiants sur le fait de massifier l'usage de l'IA dans des industries comme la banque. En revanche, si on leur dit, si c'est nous qui les faisons, qui avons le contrôle et la main dessus, est-ce que ça change ? Et là, la proportion s'inverse. Ça veut dire qu'ils nous font une grande confiance, mais évidemment une grande confiance avec une grande responsabilité.
Speaker #0
Bien sûr.
Speaker #2
En fait j'ai très envie de rien... Vas-y vas-y, on a encore 5 minutes. C'est vraiment intéressant parce qu'on est sur du prospective. Et souvent pour répondre à ces gens de questions, on regarde aussi derrière nous. Et ce qu'on constate quand même c'est qu'il y a plus une sorte de sédimentation technologique que, écoute, une nouvelle technologie arrive, on supprime plein de choses. D'abord, c'est parfois vrai, mais c'est souvent pas vrai. Et c'est aussi vrai dans les moyens de paiement que je viens de citer. Ce que j'entends par là, c'est que, in fine, le plus important, c'est de comprendre comment ces technologies vont s'intégrer dans les processus métiers et viennent transformer les manières dont les différents métiers vont opérer par la suite. Et c'est la seule et vraiment la bonne manière de les opérer. Aujourd'hui, c'est l'IA, l'IA générative, l'IA agentique. Demain, ce sera peut-être probablement autre chose. Et il ne faut pas regretter ou avoir... peur d'investir en se disant que potentiellement dans deux ans on fera autre chose.
Speaker #0
Ce qui est rassurant en tout cas c'est qu'on sent que les évolutions ne vous font pas peur, que les clients que ce soit de BNP ou Crédit Agricole sont en sécurité puisque vous mettez tout en place pour que ça fonctionne et qu'ils sont dans l'innovation. Donc en fait que ce soit chez BNP à Paris-Bas ou chez Crédit Agricole, en tout cas on sent qu'il y a une vraie envie d'innover, de mettre à disposition à la fois des collaborateurs internes et des clients ces nouvelles technologies. Donc en tout cas, je peux vous assurer que les clients sont rassurés sur ce point-là.
Speaker #1
Merci Rémi.
Speaker #0
Merci à vous en tout cas. A bientôt. Merci Rémi.

About Adopt AI Talks

Adopt AI Talks is a podcast recorded live at the Grand Palais in Paris during Adopt AI.

Produced on site, the series captures in-depth conversations with executives, founders, policymakers and AI leaders working at the forefront of deployment.

The goal was simple: capture their real-world feedback, their strategies, and the operational challenges they face right now.  

Here is what you can expect:

> A new episode dropping every two weeks

> 15+ conversations focused on execution and impact

> Straight insights from the people building the AI ecosystem

How is AI being built, governed and scaled today?

Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

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Description

"The quality of your AI output is only as good as the data behind it. And in banking, that is not a technical detail. It is a matter of trust."

Hosted on Ausha. See ausha.co/privacy-policy for more information.

Transcription

Speaker #0
Bonjour à tous et bienvenue dans ce nouvel épisode du Deep Talk en direct de Adopt AI, le salon organisé par Artefact dans un lieu magnifique, le Grand Palais, en plein cœur de Paris. Pour cet épisode exceptionnel, dans ce lieu exceptionnel, j'ai deux invités exceptionnels. deux invités issus de banques, du domaine bancaire, deux belles banques européennes et internationales. J'ai le plaisir d'accueillir Aldric Zappellini, le Group Chief Data and AI Officer du Crédit Agricole, et Su Yang, qui est Head of AI and IT Innovation du groupe BNP Paribas. Bonjour Su, bonjour Aldric.
Speaker #1
Bonjour Rémi. Bonjour Rémi.
Speaker #0
Merci d'avoir accepté cette invitation. C'est la première fois que j'ai deux banques dans le même podcast, donc on va essayer de parler de vos sujets respectifs. On va peut-être commencer rapidement, on est en fin 2025, le sujet que tout le monde a dans la bouche c'est l'IA, la Gen TKI. Où est-ce qu'on en est aujourd'hui sur cette révolution de la Generative AI ?
Speaker #1
Alors je peux me lancer ? Effectivement c'est un long chemin parce qu'on s'est vu à plusieurs reprises Rémi. Il y a deux ans on parlait de Gen AI, maintenant la Gen TKI. Ce qu'on peut dire c'est que maintenant on voit très bien finalement ce qu'il faut faire pour industrialiser Des solutions à base de Gen.AI, on voit les défis que ça pose, on a commencé à les résoudre pour l'interne en démarrant, maintenant probablement que la question se pose aussi pour les clients, et à peine la réponse a-t-elle été trouvée qu'on arrive avec cet agent de TKI qui offre de nouveaux défis, et donc je pense qu'on va suivre exactement le même cycle, c'est-à-dire un cycle qui est plutôt volontariste puisqu'on veut adopter ces technologies-là, en revanche on n'est pas prêt à renoncer à tout ce qu'on a construit en matière de sécurité. En matière de confiance de nos clients, là aussi on sera prudent. C'est-à-dire qu'on va faire de premiers cas d'usage en production d'agents TKI, il y en a déjà quelques-uns, mais en montant crescendo de façon à aller chercher des endroits du système d'information qui ne sont pas forcément très exposés à un certain nombre de risques. Et puis plus on sera en maîtrise, plus ça donnera une capacité à aller à l'échelle de manière robuste et dans des endroits où il y a peut-être un peu plus de risques, mais aussi plus de valeurs.
Speaker #0
Donc on respecte le process, on fait exactement ce qu'on a fait avant mais avec l'agent TKI. Sou de ton côté, c'est vrai que c'est la première fois que tu interviens dans le podcast, c'est vrai qu'Adrien est un habitué maintenant du Deep Talk. Est-ce que tu peux nous dire un peu où est-ce que vous en êtes et quel a été le chemin pour en arriver là ?
Speaker #2
Alors tout d'abord, ce qui est clair c'est qu'aujourd'hui il ne se passe pas un jour où plusieurs entreprises viennent pitcher IA générative et les agents IA chez nous. D'abord, il y a un engouement fort. Ça démontre qu'il y a un engouement fort. aujourd'hui autour de l'IA et plus particulièrement générative. Mais c'est quand même quelque chose, je pense, qu'on a démarré dans le secteur financier depuis de longues années, au moins une petite dizaine d'années. Et chez BNP Paribas, c'est quelques 800 cas d'usage en IA qui sont aujourd'hui en production avec un objectif de 500 millions d'euros de revenus additionnels générés à la fin de l'année 2025. Il y a trois catégories de cas d'usage. Il y a les cas d'usage qui tournent autour. de l'efficacité opérationnelle. C'est typiquement pour réduire la charge mentale, liée à des tâches répétitives. Je pense notamment à l'automatisation des réclamations en assurance, un projet que Cardiff a fait en partenariat avec Orange. C'est la sécurisation de nos opérations. Je pense qu'il n'y a pas besoin aujourd'hui de l'IA générative dans la lutte contre la fraude des transactions, des paiements ou des virements pour le retail ou pour le corporate. C'est un très gros enjeu. pour nos d'efficacité et d'image. Et troisièmement, c'est tout ce qui a trait à l'amélioration des relations clients et on a des grandes ambitions dans le domaine du retail d'améliorer l'expérience client qui exploite les applications mobiles. Quand il s'agit de l'IA génératif, alors comme Aldrit l'a bien dit, la sécurité est quelque chose d'extrêmement importante. Plus généralement tout ce qui a trait à la résilience opérationnelle, donc c'est notre capacité à continuer à opérer, exploiter les applications qui s'appuie sur des liages génératifs malgré toutes les disruptions externes, malgré tous les imprévus qui peuvent survenir. Et c'est pour cette raison qu'on a déployé une plateforme de mise à disposition des grands modèles de langue en interne. Aujourd'hui, on a un métier qui l'exploite très très bien. Donc CIB, notre branche Corporate Investment Banking, a mis à disposition un LLM à portée de tous leurs employés, avec des fonctionnalités, donc c'est 50 000 collaborateurs, avec des fonctionnalités spécifiques. pour les traders et les commerciaux qui sont vraiment les cibles de cœur prioritaires pour cette ligne métier.
Speaker #0
Ce qui est intéressant dans le domaine bancaire, c'est tout ce que tu viens de dire, ce service client, sécurité. Et c'est surtout que c'est des groupes qui sont très décentralisés. On l'avait déjà évoqué avec Eric, mais la décentralisation, tu parlais de CIB qui est une des entités, il y a l'assurance, il y a le leasing. Comment vous arrivez aujourd'hui à récupérer l'ensemble de ces informations-là et à capitaliser sur des cas d'usage qui peuvent fonctionner sur l'ensemble des branches, sachant que tout le monde a envie de faire de l'IA, tout le monde a envie de faire de la générative. Alors déjà quand c'est une entreprise, il y a les services support, les services RH, mais alors quand c'est un groupe où il y a énormément d'entités, comment vous arrivez à... canaliser et à les sortir la substantifique moelle et prendre le cas d'usage qui va être le game changer.
Speaker #1
Ouais, alors bon, je pense qu'en matière de décentralisation, on s'y connaît plutôt bien à l'école, au-delà même d'autres banques mutualistes. En fait, ce qu'il faut voir, c'est qu'il y a déjà un premier sujet en réalité à craquer, c'est celui de la data. On parle beaucoup d'IA, d'agentique maintenant. Quand vous êtes comme nous dans un écosystème très décentralisé, la décentralisation s'applique aussi au métier, mais elle s'applique aussi à l'IT. Vous êtes confrontés à un certain nombre de silos. Et donc si vous voulez avoir la pleine puissance d'utilisation de vos données, il faut industrialiser ces logiques de partage de données. Ça, c'est quelque chose qu'on a initié, qu'on a devant nous. On va aller clairement vers un espace de données et une data marketplace groupe. Nous, on l'appelle espace de données fédérée. Pourquoi ? Parce que la notion de fédération correspond très bien à la façon dont on est organisé. C'est clé. Pourquoi ? Parce que ces deux dernières années, on a cassé les freins un peu politiques et gouvernance en matière de partage de la donnée. Mais dans un écosystème comme le nôtre, si vous voulez accélérer, vous êtes obligé d'industrialiser. L'industrialisation, c'est ce qui permet d'aller plus vite tout en étant sécurisé et en garantissant la confiance de l'ensemble des acteurs, qu'ils soient propriétaires ou consommateurs de données. Ça, c'est le premier point. Deuxième point, on sait et on y est très attachés que chacune de nos entités, en fait, elles ont des capacités data et IA qui leur sont propres. Pourquoi ? Parce que chacun a son métier. Et donc, c'est normal qu'au plus près, finalement, de la pulsation de l'économie, des territoires, de ce que c'est qu'un client, on ait des gens qui capturent ces cas d'usage et puis qui puissent faire. En revanche, on sait aussi qu'il y a un certain nombre de cas d'usage qui peuvent être communs, soit à l'échelle du groupe, soit au sein de ce qu'on appelle des écosystèmes. Par exemple, la banque de détail ou, comme ça a été évoqué, la banque corporate. Et donc là, le mouvement vers lequel on va, c'est de manière finalement très différenciée, identifier ces sujets qui gagneraient à être faits de manière nativement industrielle en commun. Donc là, on en a évidemment identifié quelques-uns, mais l'un des sujets dont on parlait, c'est-à-dire cette notion de banque conversationnelle, c'est-à-dire de changer la façon dont le client interagit avec sa banque grâce aux IA, très clairement. ça peut fonctionner dans des tas de contextes. Vous êtes LCL, vous êtes une caisse régionale, vous pouvez avoir besoin de ce type de briques technologiques. Vous êtes aussi, par exemple, l'assureur. L'assureur, dans certaines conditions, il est aussi en conversation avec le client, par exemple dans le cas d'un sinistre. S'il voulait à la fois ne pas redévelopper plusieurs fois les mêmes choses et garantir une cohérence d'expérience pour vos clients, eh bien oui, c'est un sujet qui gagne énormément à être mutualisé. Et comme par ailleurs, il va falloir lourdement investir. Sur la dimension sécurité, robustesse, la problématique des hallucinations, quand même pas simple à résoudre, la problématique des attaques cyber, plus on aura une capacité à détourer les projets transformants des entités, ces socles qui peuvent être mis en commun, plus ça nous permettra d'accélérer, parce qu'on ne refera pas plusieurs fois les mêmes choses, et on pourra finalement concentrer la valeur ajoutée des entités sur leur métier propre, ce qui est vraiment spécifique et qui n'est pas mis en commun.
Speaker #0
C'est hyper intéressant de voir comment la mutualisation peut amener à une création de valeurs différentes. Aujourd'hui, on a des auditeurs qui sont techniques, mais on a aussi des auditeurs qui sont très particuliers, qui sont le commun du mental et qui se disent « Ok, moi l'IA demain ça va me remplacer, là tous ces métiers-là c'est génial, toutes ces technologies c'est génial, mais moi j'ai très peur pour mon métier. » Qu'est-ce que vous répondez à ces personnes-là qui travaillent potentiellement dans vos entreprises ? Ça c'est ma première question et la deuxième question c'est qu'est-ce que ça va leur apporter ?
Speaker #2
Je vais peut-être reprendre pour compléter un petit peu ce qu'Adri a dit, je pense que je vais reformuler à peu près la même chose en disant que d'abord l'innovation se fait quand même au niveau des métiers, donc c'est les personnes, c'est les mêmes personnes que tu viens d'évoquer qui vont inventer la manière, la nouvelle manière de travailler qu'ils auraient demain. Donc ça c'est vraiment extrêmement important. On a mis en place une nouvelle gouvernance cette année avec le comité stratégique présidé par Jean-Laurent Bonnef et notre directeur général et un certain nombre de comités pour traiter des sujets importants dans l'un des comités qui tournent autour des sujets RH. Je pense que le mot clé pour moi c'est vraiment l'adoption, c'est à la fois notre capacité à s'assurer que les outils qu'on développe Soit bien utilisé. C'est seulement là où il délivre de la valeur.
Speaker #0
C'est l'enjeu 2026 l'adoption.
Speaker #2
C'est un enjeu qui est très très important, un enjeu prioritaire pour nous. C'est à la fois un sujet d'efficacité, parce qu'on met à disposition un outil, il faut qu'il soit utilisé, mais aussi d'acceptation sociale, mais aussi de bonne utilisation, c'est-à-dire l'utiliser de bonne manière, tenir compte des avantages, des inconvénients, des hallucinations, là où quand ça ne marche pas, comment c'est intégré dans les processus. Donc je pense que l'adoption c'est vraiment... Un mot clé pour répondre à cette question.
Speaker #0
Surtout que j'entends souvent dire que si on met une IA à disposition d'un utilisateur ou d'un client et que ça ne marche pas, on perd tout de suite l'adoption. C'est-à-dire qu'en fait, la moindre erreur que l'IA va faire, c'est tout ce travail qui a été fait avant qui est perdu.
Speaker #1
Oui, alors je vais répondre mais sous un angle un peu différent. En fait, nous, on a eu un formidable laboratoire. C'est le déploiement des outils de chat sécurisé, de chatbot spécialisé au sein de nos métiers. Pourquoi je dis que c'est un formidable laboratoire ? Parce qu'en fait, on n'a volontairement pas mis de métrique qui laisserait à penser qu'on suit de manière très fine le gain de productivité. Ce qu'on voulait en fait mesurer par là, c'est finalement qu'au sein d'une population, ceux qui vont monter à bord en ayant les bons dispositifs de formation, d'acculturation, les formations sur la façon de prompter, et imaginer finalement ce qu'ils peuvent en tirer au niveau de leur activité. Ça c'est une première étape qui est cruciale, pourquoi ? Parce qu'on s'aperçoit assez vite que si l'outil finalement les gens n'y voient pas d'intérêt, comme tu le dis, ils arrêtent de l'utiliser. Ces enseignements-là on les a aussi utilisés pour les projets davantage industriels où là effectivement il y a un enjeu de mesure de ROI, ce qui nous a fait parfois ralentir un peu le rythme pour dans des projets industriels passer par des étapes de pilote peut-être un peu plus longues que sur d'autres technologies. Pourquoi ? Parce qu'on voulait avoir l'opportunité de prendre en compte le retour utilisateur final dans la conception de l'outil qui était mis à disposition, de manière à sécuriser le fait qu'au quotidien, quand ils vont utiliser ces outils-là, les gens y trouvent un vrai intérêt et on n'est pas finalement l'effet classique qu'on retrouve sur pas mal de projets. La montée en pic des usages parce qu'il y a une formation, il y a une forme d'incentive du management et puis la lente érosion où les gens finissent par ne plus utiliser. Et donc là, ce qui est très satisfaisant, c'est que par exemple, ce outil de chat sécurisé, on a maintenu finalement l'utilisation, la même accrue parce qu'il y a des évolutions qui arrivent. Et du coup, ça, c'est quelque chose qu'on a gardé quelque part dans un coin de notre tête. Dans la séquence qui s'annonce, qu'on a publiée la semaine dernière, notre nouveau plan à moyen terme, on a même créé une cellule spécifique qui s'appelle, il y a un petit jeu de mots, c'est Kayak. Donc il y a l'ECA, donc c'est bon. C'est cellule d'accompagnement IA pour les collaborateurs. L'idée, c'est quoi ? C'est de piloter l'adoption de manière différente, en allant chercher des façons de concevoir les outils qui sécurisent cette adoption, mais également une compréhension beaucoup plus fine de ce qui se joue quand les gens mobilisent leurs compétences pour utiliser de l'IA et de l'IA générative. Et donc ça, je ne l'ai pas vu souvent. On voit aussi qu'au niveau académique, il n'y a pas énormément d'études qui traitent finalement des compétences sous-jacentes qu'il faut activer et développer au sein de nos collaborateurs. Et nous, on va y passer beaucoup d'attention dans les deux ou trois prochaines années.
Speaker #0
C'est intéressant. Peut-être une question pour BNP Paribas. Si demain tu devais te projeter sur les prochaines années, pas simple, mais ça serait quoi l'une des évolutions de la relation client que tu pourrais avoir entre BNP Paribas et le client ?
Speaker #2
D'abord, juste pour rappeler, 4GPT est sorti en novembre 2022. Aujourd'hui, on est pile trois ans après. Entre temps, il y a... eu la vague des agents. Donc quand même, il y a une accélération technologique. Donc prévoir ce qui va se passer dans 3-4 ans, je pense que c'est une tâche impossible pour n'importe qui aujourd'hui. Bon, cela étant dit, ce qui est vraiment important, alors j'ai une autre casquette chez BP Paribas, donc responsable d'IA pour la partie transactions banking. Donc on est sur des moyens de paiement, on est sur du trade finance, factoring et ce qu'on observe. Typiquement avec le dernier protocole de Google, AP2, TOUR, Une initiative qui a rassemblé une soixantaine d'acteurs, les usual suspects, Visa, Mastercard, Paypal, etc. Et un protocole qui permet à des marchands d'accepter des paiements initiés par des agents, parce que ce n'est pas évident. Et je pense que c'est ce genre de transformation assez disruptive aussi du marché auquel on doit attendre. C'est-à-dire que les marchands vont peut-être voir arriver, en plus des hommes et des femmes qui ont l'habitude de faire des achats, des machines qui vont venir opérer. Et ça c'est quelque chose d'important parce que l'acteur qui arrive à vraiment rassembler tous ces actes d'achat aura vraiment les informations sur les habitudes des clients qui vont permettre de mieux comprendre les évolutions des achats. Et je pense que le rôle de banque, c'est de vraiment continuer à rester ce tiers de confiance pour en garantir que dans cette heure où il y a eu une très grosse interaction en machine, on continue à garantir que ce soit fait dans un cadre vraiment sécurisé pour aller donner les clients, vraiment sécurisé pour quand même quelque chose qui soit précieux, qui est les actes financiers pour les consommateurs.
Speaker #0
T'as raison, ta vision peut-être Adric sur la transaction banking ? Alors on est à l'aube du Black Friday et des achats de Noël, donc les cartes bleues vont chauffer.
Speaker #1
C'est super intéressant parce qu'en fait, on en revient toujours, quelle que soit la forme technologique à l'adoption maîtrisée. C'est-à-dire le fait de dire avec volontarisme, on regarde le potentiel technologique de ce qui arrive, on le connecte à l'usage. C'est pour ça qu'on a vraiment besoin des métiers, des métiers acculturés qui montent à bord. Donc c'est fondamental et ça ne peut pas être sans. Et puis en même temps, on a besoin aussi de se dire, mais comment nous, qui sommes quand même des industries basées sur la confiance, on protège ce précieux capital parce que... Finalement, le seul risque qui ne serait pas forcément systémique et qui pourrait gravement endommager aujourd'hui un acteur comme une banque, c'est celui de perdre la confiance des clients. Donc quand on voit arriver, évidemment, on a les mêmes réflexions et les mêmes travaux que ceux que décrit Sue, quand on voit arriver ça, je pense que ce qui se joue dans les prochaines années, c'est d'avoir une capacité encore accrue à détecter et à prendre en main ces nouveaux potentiels technologiques, à rapidement aller mobiliser les métiers et à faire ça à l'intérieur d'un faisceau de... confiance numérique qui garantissent que si on trouve la voie d'un usage intéressant, utile pour nos clients, on le fasse, mais pas n'importe comment. Finalement, pour le créer récolte, à la façon du créer récolte. D'ailleurs, c'est intéressant parce que quand on voit ce que pensent les clients de l'IA, ils sont plutôt méfiants sur le fait de massifier l'usage de l'IA dans des industries comme la banque. En revanche, si on leur dit, si c'est nous qui les faisons, qui avons le contrôle et la main dessus, est-ce que ça change ? Et là, la proportion s'inverse. Ça veut dire qu'ils nous font une grande confiance, mais évidemment une grande confiance avec une grande responsabilité.
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Bien sûr.
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En fait j'ai très envie de rien... Vas-y vas-y, on a encore 5 minutes. C'est vraiment intéressant parce qu'on est sur du prospective. Et souvent pour répondre à ces gens de questions, on regarde aussi derrière nous. Et ce qu'on constate quand même c'est qu'il y a plus une sorte de sédimentation technologique que, écoute, une nouvelle technologie arrive, on supprime plein de choses. D'abord, c'est parfois vrai, mais c'est souvent pas vrai. Et c'est aussi vrai dans les moyens de paiement que je viens de citer. Ce que j'entends par là, c'est que, in fine, le plus important, c'est de comprendre comment ces technologies vont s'intégrer dans les processus métiers et viennent transformer les manières dont les différents métiers vont opérer par la suite. Et c'est la seule et vraiment la bonne manière de les opérer. Aujourd'hui, c'est l'IA, l'IA générative, l'IA agentique. Demain, ce sera peut-être probablement autre chose. Et il ne faut pas regretter ou avoir... peur d'investir en se disant que potentiellement dans deux ans on fera autre chose.
Speaker #0
Ce qui est rassurant en tout cas c'est qu'on sent que les évolutions ne vous font pas peur, que les clients que ce soit de BNP ou Crédit Agricole sont en sécurité puisque vous mettez tout en place pour que ça fonctionne et qu'ils sont dans l'innovation. Donc en fait que ce soit chez BNP à Paris-Bas ou chez Crédit Agricole, en tout cas on sent qu'il y a une vraie envie d'innover, de mettre à disposition à la fois des collaborateurs internes et des clients ces nouvelles technologies. Donc en tout cas, je peux vous assurer que les clients sont rassurés sur ce point-là.
Speaker #1
Merci Rémi.
Speaker #0
Merci à vous en tout cas. A bientôt. Merci Rémi.

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