Le Crédit Agricole a franchi une nouvelle étape dans l’intégration de l’IA générative avec le lancement de CA Generative Search, une plateforme innovante conçue pour explorer des corpus documentaires en langage naturel. Ce projet répond à l’objectif de structuration des données et d’optimisation des processus internes grâce à des synthèses automatiques, en lien avec les documents sources.
Une IA pour l’industrialisation bancaire
Conçue pour s’adapter aux standards bancaires, l’IA générative du Crédit Agricole fait face aux défis d’une mise à l’échelle industrielle. Cette solution se veut polyvalente, en traitant différents formats et sources de documents, tout en intégrant des modèles linguistiques de pointe. L’objectif est de proposer des réponses instantanées aux utilisateurs via une recherche augmentée (RAG), enrichie par des modèles de génération de texte. Cette première application dans la recherche de corpus bancaires montre que l’adoption de l’IA générative en entreprise nécessite une rigueur importante pour éviter des problèmes de dette technique.
Une infrastructure cloud sécurisée
Pour garantir l‘adaptabilité et la sécurité de l’application, la banque a développé une infrastructure pouvant fonctionner dans des environnements cloud ou on-premise, permettant ainsi la gestion des données sensibles. En collaboration avec des fournisseurs de cloud, le Crédit Agricole veille à maîtriser les coûts grâce à des stratégies multi-comptes et multi-modèles, mais reste attentif à leur possible augmentation avec l’expansion des usages. Le dilemme entre l’utilisation de services cloud flexibles ou d’instances réservées constitue un enjeu majeur pour l’optimisation des ressources à long terme.
Sécurité et productivité : défis de l’industrialisation
La cybersécurité demeure une préoccupation centrale pour le Crédit Agricole, qui mise sur une stratégie de Red Teaming continue pour tester et renforcer la robustesse du modèle d’IA face aux menaces. Cette approche vise à minimiser les risques tout en maintenant l’humain au cœur du processus décisionnel. De plus, l’effort d’urbanisation documentaire, indispensable pour la réussite de l’IA, requiert une forte implication de la part des équipes internes. Ce travail de structuration des données s’avère crucial pour garantir la qualité et la pertinence des résultats fournis par l’IA générative.
Perspectives d’avenir et évaluation de la valeur ajoutée
Malgré les résultats prometteurs, le Crédit Agricole reste prudent sur le potentiel à long terme de l’IA générative. Bien que le Crédit Agricole ait identifié 36 cas d’usage, il ne couvrira pas tous avec cette technologie. Il se concentre non pas sur le nombre d’applications, mais sur leur impact réel sur la productivité.L’évaluation de cette valeur ajoutée reste complexe, d’autant plus que les gains en temps et en efficacité sont souvent difficiles à quantifier précisément. Toutefois, la banque continue d’explorer les opportunités offertes par cette technologie, tout en maintenant une approche mesurée et adaptée à ses besoins.
Conclusion
L’industrialisation de l’IA générative par le Crédit Agricole, via la plateforme CA Generative Search, souligne l’ambition du groupe de transformer ses processus internes et de répondre aux nouveaux défis du secteur bancaire. Cependant, cette transformation technologique nécessite des ajustements constants, notamment en matière de sécurité, de maîtrise des coûts et d’optimisation des ressources documentaires. Le futur de l’IA dans le secteur bancaire dépendra de sa capacité à offrir des solutions efficaces, tout en garantissant la sécurité et la conformité réglementaire.
